일본과 호주에서 Claude 4.5 모델을 위한 Amazon Bedrock CRIS 완벽 활용 가이드

아마존 베드락(Amazon Bedrock)에서 일본과 호주 지역을 위한 크로스 리전 추론(Cross-Region Inference, CRIS) 기능이 지원되면서 Anthropic의 최신 모델인 Claude Sonnet 4.5 및 Claude Haiku 4.5의 활용이 획기적으로 향상되었습니다. 본 포스팅에서는 해당 기능의 구조와 활용 방법, 구성 가이드, 자동화 설정, 비교 포인트 및 마이그레이션 전략 등을 중심으로 상세하게 다루고자 합니다.

엔터프라이즈 AI 모델 활용을 위한 CRIS 도입

Anthropic Claude Sonnet 4.5 및 Claude Haiku 4.5는 복잡한 에이전트 기반 태스크, 코드 생성, 엔터프라이즈 워크로드에 특화된 최신 생성형 AI 모델입니다. Amazon Bedrock 상에서 이 모델들을 CRIS 구성으로 활용할 경우, 일본이나 호주 내에서 로컬 데이터 처리 요구사항을 만족하면서도 향상된 추론 성능과 자동화 구성이 가능해집니다. 이를 통해 현재 Private 환경이나 민감한 데이터 처리 산업에서 발생하는 법적 요건이나 데이터 거버넌스 이슈를 효과적으로 해소할 수 있습니다.

CRIS 동작 방식 이해하기

Amazon Bedrock의 Cross-Region Inference(CRIS)는 AWS 글로벌 네트워크 상에서 엔드-투-엔드 암호화를 통해 안전하게 작동하며, 입력 리전에서 추론 요청이 발생할 경우, 지리적 경계 내의 리전들 간에서 최적화된 라우팅을 처리합니다. 일본에서는 Tokyo(ap-northeast-1)와 Osaka(ap-northeast-3), 호주에서는 Sydney(ap-southeast-2)와 Melbourne(ap-southeast-4) 간의 자동 라우팅이 구성되어 있습니다. 이러한 자동화 기능은 특수한 네트워크 설정 없이도 신속하고 안정적으로 작동합니다.

CRIS 활용 구성 가이드

CRIS를 통한 AI 모델 배포 자동화를 위해서는 먼저 IAM 권한 설정이 필요합니다. AWS IAM에 필요한 권한 정책을 추가하여 해당 리전 내에서 CRIS 프로파일을 활용한 모델 호출이 가능하도록 설정합니다.

예를 들어, 일본 타겟 리전에서 Claude Sonnet 4.5 모델을 활용하려면, 다음과 같은 Inference Profile을 적용합니다.

• 일본: jp.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
• 호주: au.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0

Python 기반 Boto3 SDK를 사용하는 경우, 아래와 같이 CRIS를 활용한 API 호출이 가능합니다.

inference_profile_id = "jp.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"

response = bedrock_runtime.converse(
modelId=inference_profile_id,
messages=[{
"role": "user",
"content": [{"text": "What is Amazon Bedrock?"}]
}],
inferenceConfig={
"maxTokens": 512,
"temperature": 0.7
}
)

이와 같은 자동화된 구성은 추론 구현 복잡도를 줄이고, 빠른 배포 및 유지보수를 가능하게 합니다.

쿼터(Quota) 관리 전략

CRIS 구성 시 고려해야 할 중요한 요소 중 하나는 리전별 쿼터 관리입니다. CRIS는 입력 리전 기준으로 쿼터를 관리하므로, 각 리전에서 별도로 증가 요청을 진행해야 합니다. 예를 들어, 도쿄 리전에서 기존 할당량 이상을 사용하려면, 해당 리전 AWS Service Quotas 콘솔을 통해 증가 요청을 해야 합니다. Claude Sonnet 4.5 모델은 출력 토큰이 5배 소모되므로, 추론 토큰 소비량 계산 시 주의가 필요합니다.

쿼터 증설 전략:

• 예상 사용량 대비 선제적인 증설 요청
• CloudWatch 기반 모니터링 자동화
• 실제 환경을 모사한 부하 테스트 수행

Claude 3.5에서 4.5로의 효율적인 전환

기존 Claude 3.5 사용 기업 및 기관에서는 Claude 4.5로의 마이그레이션을 적극 고려해야 합니다. Claude Sonnet 4.5는 향상된 에이전트 처리, 고도화된 프롬프트 최적화, 도구 활용 능력 강화 등 여러 면에서 성능이 개선되었습니다. 또한 CRIS와 결합 시 데이터 거버넌스 요건 충족과 함께 스케일 확보가 가능합니다.

• 이전 프롬프트 최적화 작업 필요
• 비용/쿼터 측면의 재계산 필요
• 베드락 콘솔 또는 AWS CDK를 통한 자동화 마이그레이션

Geo CRIS vs Global CRIS 선택 기준

• Geo CRIS: 데이터 지역 내 처리가 핵심일 경우 추천 (금융, 공공기관 등)
• Global CRIS: 다국적 서비스 또는 추론 비용 최적화가 목표일 경우 효율적

결론

Amazon Bedrock의 Cross-Region Inference는 Claude Sonnet 4.5 및 Claude Haiku 4.5 모델을 민감 데이터 보호와 로컬 처리 요구를 수용하는 동시에 안정적인 대규모 딥러닝 워크로드 처리 역량을 제공합니다. 특히 일본과 호주에서 운영 중인 기업, 기관에서는 데이터 주권을 지키면서도 최신 생성형 AI 모델을 최대한 활용할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 앞으로의 AI 자동화 활용 전략에 있어 이 CRIS 기능은 매우 중요한 선택지가 될 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-bedrock-cross-region-inference-for-claude-sonnet-4-5-and-haiku-4-5-in-japan-and-australia/