Private Service Connect 엔드포인트를 통해 Python SDK를 사용하는 Vertex AI의 Anthropic Claude Opus 4.5 및 Gemini 3

1. 개요

Vertex AI API는 인터넷을 통해 액세스할 수 있지만, 엔터프라이즈에서는 인터넷을 거치지 않고 비공개로 Vertex AI API에 액세스하는 것이 좋습니다. 이 실습에서는 먼저 공개 인터넷을 통해 VM 인스턴스에서 실행되는 Python SDK를 통해 Vertex에서 Anthropic Claude Opus 4.5 및 Gemini 3 Pro에 액세스합니다.

그런 다음 Googleapis에 Private Service Connect 엔드포인트를 만들고 트래픽 흐름을 변경하여 비공개 엔드포인트를 사용하여 Vertex API에 연결합니다.

Python 코드 샘플은 입력 질문을 가져와 Claude Opus에 전달하여 답변을 생성합니다. 이 출력은 Gemini Pro 3에 전달되어 텍스트 요약을 만들고 이미지를 생성합니다.

이 실습에서는 다음 패턴을 만듭니다.

그림 1.

2. 목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• Python SDK를 사용하도록 VM 인스턴스 설정
• Vertex AI에서 Anthropic 모델 카드 사용 설정
• Python 스크립트를 통해 Anthropic Claude Opus 4.5 및 Gemini 3 Pro에 연결
• Googleapis에 연결하도록 PSC 엔드포인트 구성
• 수동 DNS 항목 구성
• Googleais 연결 경로 확인
• Python 스크립트를 실행하여 모델 쿼리

실습 설정

자습형 환경 설정

1. Google Cloud Console에 로그인하여 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 재사용합니다. 아직 Gmail이나 Google Workspace 계정이 없는 경우 계정을 만들어야 합니다.

• 프로젝트 이름은 이 프로젝트 참가자의 표시 이름입니다. 이는 Google API에서 사용하지 않는 문자열이며 언제든지 업데이트할 수 있습니다.
• 프로젝트 ID는 모든 Google Cloud 프로젝트에서 고유하며, 변경할 수 없습니다(설정된 후에는 변경할 수 없음). Cloud 콘솔은 고유한 문자열을 자동으로 생성합니다. 일반적으로는 신경 쓰지 않아도 됩니다. 대부분의 Codelab에서는 프로젝트 ID (일반적으로 PROJECT_ID로 식별됨)를 참조해야 합니다. 생성된 ID가 마음에 들지 않으면 다른 임의 ID를 생성할 수 있습니다. 또는 직접 시도해 보고 사용 가능한지 확인할 수도 있습니다. 이 단계 이후에는 변경할 수 없으며 프로젝트 기간 동안 유지됩니다.
• 참고로 세 번째 값은 일부 API에서 사용하는 프로젝트 번호입니다. 이 세 가지 값에 대한 자세한 내용은 문서를 참고하세요.

주의: 프로젝트 ID는 전역적으로 고유하며 선택한 후에는 다른 사람이 사용할 수 없습니다. 해당 ID의 유일한 사용자입니다. 프로젝트가 삭제되더라도 ID는 다시 사용할 수 없습니다.

참고: Gmail 계정을 사용하는 경우 기본 위치를 조직 없음으로 설정된 그대로 둘 수 있습니다. Google Workspace 계정을 사용하는 경우 조직에 적합한 위치를 선택하세요.

2. 다음으로 Cloud 리소스/API를 사용하려면 Cloud 콘솔에서 결제를 사용 설정해야 합니다. 이 Codelab 실행에는 많은 비용이 들지 않습니다. 이 튜토리얼이 끝난 후에 요금이 청구되지 않도록 리소스를 종료하려면 만든 리소스 또는 프로젝트를 삭제하면 됩니다. Google Cloud 신규 사용자는 300달러(USD) 상당의 무료 체험판 프로그램에 참여할 수 있습니다.

Cloud Shell 시작

Google Cloud를 노트북에서 원격으로 실행할 수 있지만, 이 Codelab에서는 Cloud에서 실행되는 명령줄 환경인 Google Cloud Shell을 사용합니다.

Google Cloud Console의 오른쪽 상단 툴바에 있는 Cloud Shell 아이콘을 클릭합니다.

환경을 프로비저닝하고 연결하는 데 몇 분 정도 소요됩니다. 완료되면 다음과 같이 표시됩니다.

가상 머신에는 필요한 개발 도구가 모두 들어있습니다. 영구적인 5GB 홈 디렉터리를 제공하고 Google Cloud에서 실행되므로 네트워크 성능과 인증이 크게 개선됩니다. 이 Codelab의 모든 작업은 브라우저 내에서 수행할 수 있습니다. 아무것도 설치할 필요가 없습니다.

3. 환경 설정

사용 설정한 일부 리소스에 비용이 발생할 수 있습니다. 실행하기 전에 이 점을 숙지하세요. 비용을 절감하려면 실습 완료 시 리소스를 폐기해야 합니다. 청구 내역을 점검하고 연습이 적절한지 확인하는 것이 좋습니다.

방화벽 규칙이 있는 커스텀 VPC를 만듭니다. VPC와 프로젝트가 이미 있는 경우 이 부분을 건너뛰어도 됩니다.

콘솔 오른쪽 상단에 있는 Cloud Shell을 엽니다. 다음과 같이 구성합니다.

1. 이 실습에서 사용할 API를 사용 설정합니다.

gcloud services enable dns.googleapis.com
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable servicedirectory.googleapis.com

2. 변수를 설정합니다. 이러한 변수는 커스텀 VPC의 프로젝트 ID와 네트워크 ID입니다 (4단계에서 VPC를 만듭니다).

projectid=$(gcloud config get-value project)
networkid=anthropic-net 
echo $projectid
echo $networkid
clear

3. 이제 anthropic-net이라는 커스텀 VPC를 만듭니다.

gcloud compute networks create $networkid \
--project=$projectid \
--subnet-mode=custom \
--mtu=1460 \
--bgp-routing-mode=global

4. 새 VPC에서 vm1-subnet 만들기

gcloud compute networks subnets create vm-subnet \
--project=$projectid --range=10.0.88.0/24 \
--stack-type=IPV4_ONLY --network=$networkid \
--region=us-east1

5. VPC에 ICMP, SSH, HTTP 방화벽 규칙 추가

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-icmp --project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows ICMP connections from any source to any instance on the network." \
--direction=INGRESS \
--priority=65534 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 \
--action=ALLOW \
--rules=icmp

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-ssh \
--project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows TCP connections from any source to any instance on the network using port 22." \
--direction=INGRESS --priority=65534 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 --action=ALLOW \
--rules=tcp:22

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-web \
--project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows TCP connections on port 8080." \
--direction=INGRESS --priority=1000 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 --action=ALLOW \
--rules=tcp:8080

4. Vertex Model Garden에서 Anthropic 사용 설정

인터넷에 대한 아웃바운드 외부 액세스를 부여해야 하므로 Cloud NAT 게이트웨이를 만들어 연결하겠습니다.

1. Vertex AI 대시보드로 이동하여 Model Garden을 선택합니다.
2. Anthropic을 검색하고 Claude Opus 4.5를 선택합니다.

3. 사용 설정을 선택하면 일부 정보를 입력해야 합니다. 양식을 작성하고 다음을 선택합니다. 마지막 페이지에서 동의를 선택하여 Claude 4.5 Opus를 사용 설정합니다.

5. 

참고: 모든 모델에서 절차는 동일해야 합니다.

5. NAT 게이트웨이 및 VM 만들기

인터넷에 대한 아웃바운드 외부 액세스를 부여해야 하므로 Cloud NAT 게이트웨이를 만들어 연결하겠습니다.

Cloud Shell에서 다음 명령어를 사용합니다.

1. Cloud NAT를 만듭니다.

gcloud compute routers create anthro-out-nat \
    --network $networkid \
    --region us-east1 

2. Cloud NAT 게이트웨이를 만듭니다.

gcloud compute routers nats create anthro-out-nat-gw \
    --router-region us-east1 \
    --router anthro-out-nat \
    --nat-all-subnet-ip-ranges \
    --auto-allocate-nat-external-ips

이제 Python SDK를 통해 Vertex AI의 Anthropic에 액세스할 VM을 만들어 보겠습니다.

다음 패키지가 설치된 VM을 만들어 테스트합니다.

1. 동일한 Cloud Shell 세션에서 다음을 사용하여 anthro-vm을 만듭니다.

gcloud compute instances create anthro-vm \
--project=$projectid \
--zone=us-east1-b \
--network-interface=stack-type=IPV4_ONLY,subnet=vm-subnet,no-address,network=$networkid \
--metadata startup-script="#! /bin/bash    
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install python3 python3-dev python3-venv -y
      sudo apt-get install tcpdump dnsutils -y
      sudo -i
      sudo mkdir -p ~/py-anthro-env
      cd ~/py-anthro-env
      python3 -m venv env
      source env/bin/activate
      pip install -U ipython google-genai 'anthropic[vertex]'"

공개 IP 주소가 없는 VM이 생성됩니다. 이제 VM의

6. VM 구성 및 테스트

1. Google Cloud Shell에서 anthro-vm이라는 새 VM에 SSH로 연결합니다.

gcloud compute ssh anthro-vm \
    --project=$projectid \
    --zone=us-east1-b \
    --tunnel-through-iap \
    -- -L 8080:localhost:8080

2. anthro-vm에 SSH로 연결한 후 venv 환경을 활성화합니다.

sudo -i -- bash -c 'cd py-anthro-env && source env/bin/activate && exec bash'

3. 이제 나중에 테스트를 할 수 있도록 인증하겠습니다. VM에서 다음 명령어를 실행하고 메시지가 표시되면 y를 누릅니다.

gcloud auth application-default login

4. 다음으로 https://로 시작하는 URL을 복사하고 실습 브라우저 창에서 새 탭을 열어 URL을 붙여넣습니다. 프롬프트를 수락합니다.
5. 다음이 표시되면 복사를 선택하고 VM anthro-vm 세션으로 다시 전환한 후 승인 코드 입력:에 복사한 코드를 붙여넣고 Enter 키를 눌러 인증합니다.

6. 이제 Vertex Gemini API에 연결할 수 있는지 간단히 테스트해 보겠습니다.

dig *-aiplatform.googleapis.com

7. 다음과 비슷한 내용이 표시됩니다 (주소는 다름). API가 공개 API이므로 경로는 공개 IP 주소를 통해 이루어집니다.

; <<>> DiG 9.18.39-0ubuntu0.24.04.2-Ubuntu <<>> *-aiplatform.googleapis.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 3728
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 16, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;*-aiplatform.googleapis.com.   IN      A

;; ANSWER SECTION:
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       172.217.204.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       172.217.203.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       173.194.215.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       142.250.98.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       173.194.217.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       142.251.107.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       74.125.196.95

8. 이제 Python을 사용해 보겠습니다. ipython을 입력하여 ipython 인터페이스를 활성화합니다.

ipython

9. 이제 다음을 복사하여 붙여넣습니다. Claude Opus 4.5에 '에이전트형 AI를 빌드하는 주요 단계는 무엇인가요?'라고 질문합니다. 그런 다음 출력을 가져와 Gemini 3 Pro에 전달합니다. 그러면 요약을 만들고 이미지를 생성하여 VM에 저장합니다.

import os
import sys
import google.auth
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
from anthropic import AnthropicVertex

# 1. Setup & Auth
print("--- Authenticating ---")
creds, project_id = google.auth.default()
LOCATION = "global"

# 2. Initialize Clients
print(f"--- Initializing Clients for Project: {project_id} ---")
google_client = genai.Client(vertexai=True, location=LOCATION, project=project_id)
claude_client = AnthropicVertex(region=LOCATION, project_id=project_id)

# 3. Define the Question
question = "What are the key steps to building Agentic AI?"
print(f"\n--- Asking Claude: {question} ---")

# 4. Get Claude's Research
msg = claude_client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5@20251101",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": question}]
)
claude_text = msg.content[0].text
print(f"✓ Claude Answered ({len(claude_text)} chars)")

# 5. Send to Gemini 3 for Image & Summary
print("\n--- Sending to Gemini 3 (Image + Text) ---")
gemini_prompt = f"""
I am providing you with a technical explanation generated by Claude Opus 4.5.
1. READ the text below.
2. GENERATE a concise, bulleted executive summary.
3. CREATE a high-quality, futuristic illustration for a tech blog header (16:9).

--- INPUT TEXT ---
{claude_text}
"""

response = google_client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=gemini_prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        temperature=0.7
    )
)

# 6. Save and Display Results
print("\n--- Results ---")
for part in response.parts:
    if part.text:
        print(f"\n[SUMMARY]:\n{part.text.strip()[:500]}...\n(Summary truncated for brevity)")
    elif image := part.as_image():
        filename = "gemini_agentic_ai.png"
        image.save(filename)
        print(f"\n✓ IMAGE SAVED to: {os.path.abspath(filename)}")

10. Enter 키를 두 번 눌러 실행하고 텍스트 결과를 확인합니다.
11. 이미지를 보려면 Python에서 웹 서비스를 사용 설정해야 합니다. ipython 세션에서 다음을 실행합니다.

!python3 -m http.server 8080

12. 이제 Cloud Shell의 웹 미리보기 옵션으로 이동하여 포트 8080에서 미리보기를 선택합니다.
13. 열린 웹 세션에서 gemini_agentic_ai.png를 선택하여 생성된 이미지를 확인합니다. (아래 샘플 이미지는 AI로 생성됨)
    
14. Cloud Shell에서 세션을 종료하려면 Ctrl C를 누른 다음 exit를 입력하고 Enter 키를 눌러 Cloud Shell 홈으로 돌아갑니다 (세 번 반복).
15. 계속 진행하겠습니다.

참고: 프롬프트 질문을 다른 질문으로 수정할 수 있습니다.

7. googleapis에 대한 PSC 엔드포인트 만들기

Vertex API 엔드포인트에 대한 비공개 연결을 사용 설정하기 위해 googleapis용 Private Service Connect 엔드포인트를 만듭니다. 이렇게 하면 이 경우 Vertex Gemini와 같이 필요한 googleapis로 트래픽을 라우팅하기 위해 할당된 비공개 IP 주소를 사용할 수 있습니다.

1. 아직 열려 있지 않으면 Cloud Shell을 엽니다. PSC 엔드포인트의 IP를 만듭니다. 이 경우 192.168.255.230을 사용합니다.

gcloud compute addresses create anthro-ip \
    --global \
    --purpose=PRIVATE_SERVICE_CONNECT \
    --addresses=192.168.255.230 \
    --network=$networkid

2. IP가 생성되었는지 확인

gcloud compute addresses list --filter="name=( 'anthro-ip' ...)"

3. 다음으로 PSC 엔드포인트를 만듭니다.

gcloud compute forwarding-rules create pscanthrovertex \
    --global \
    --network=$networkid \
    --address=anthro-ip \
    --target-google-apis-bundle=all-apis

4. 이렇게 하면 엔드포인트와 서비스 디렉터리 항목이 생성됩니다. 엔드포인트 존재 확인

gcloud compute forwarding-rules describe pscanthrovertex --global

8. 자동 서비스 디렉터리 영역을 통해 엔드포인트 연결 확인

비공개 엔드포인트를 사용하여 Gemini에 연결해 보겠습니다.

1. VM 인스턴스 anthro-vm1로 이동합니다. SSH를 선택하고 SSH를 통해 VM에 연결
2. dig 명령어를 사용하여 aiplatform-pscanthrovertex.p.googleapis.com의 연결 경로를 확인합니다. PSC 엔드포인트의 IP 192.168.255.230가 표시됩니다.

dig aiplatform-pscanthrovertex.p.googleapis.com

3. 모든 SSH 세션 종료

9. googleapis에 수동 DNS 항목 만들기

비공개 DNS를 사용하여 PSC 엔드포인트를 가리키는 수동 DNS 항목을 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 할당된 모든 네트워크에 영향을 미칩니다.

Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행합니다.

1. googleapis.com의 비공개 DNS 영역을 만들고 anthropic-net 네트워크에 연결합니다.

gcloud dns managed-zones create googleapis-private \
    --description="Private DNS zone for googleapis.com" \
    --dns-name="googleapis.com." \
    --visibility="private" \
    --networks="anthropic-net"

2. 루트 도메인을 Private Service Connect 엔드포인트 IP (192.168.255.230)에 매핑하는 A 레코드 만들기

gcloud dns record-sets create "googleapis.com." \
    --zone="googleapis-private" \
    --type="A" \
    --ttl="300" \
    --rrdatas="192.168.255.230"

3. 모든 하위 도메인 (예: aiplatform.googleapis.com)을 루트 A 레코드로 리디렉션하는 와일드 카드 CNAME 레코드 만들기

gcloud dns record-sets create "*.googleapis.com." \
    --zone="googleapis-private" \
    --type="CNAME" \
    --ttl="300" \
    --rrdatas="googleapis.com."

4. 영역의 레코드 세트를 나열하여 A 레코드와 CNAME이 올바르게 생성되었는지 확인합니다.

gcloud dns record-sets list --zone="googleapis-private"

5. 콘솔 뷰에서는 다음과 같이 표시됩니다. A 레코드와 CNAME이 다음과 같이 설정되어야 합니다( 참고).
6. 다음으로 anthro-vm에서 이러한 변경사항을 적용하여 연결을 확인합니다.

10. IP 주소를 통해 엔드포인트 연결 확인

비공개 엔드포인트를 사용하여 Gemini에 연결해 보겠습니다.

참고: VM에서 수동으로 구성할 필요가 없습니다.

1. Google Cloud Shell에서 anthro-vm이라는 새 VM에 SSH로 연결합니다.

gcloud compute ssh anthro-vm \
    --project=$projectid \
    --zone=us-east1-b \
    --tunnel-through-iap \
    -- -L 8080:localhost:8080

2. anthro-vm에 SSH로 연결한 후 venv 환경을 활성화합니다.

sudo -i -- bash -c 'cd py-anthro-env && source env/bin/activate && exec bash'

3. 이제 dig를 실행하여 Vertex Gemini API에 연결할 수 있는지 확인해 보겠습니다.

dig *-aiplatform.googleapis.com

4. 주소는 다르지만 다음과 비슷한 내용이 표시됩니다. 경로는 PSC 엔드포인트 IP 주소를 통해 이루어집니다.

; <<>> DiG 9.18.41-1~deb12u1-Debian <<>> *-aiplatform.googleapis.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 33703
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 2, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;*-aiplatform.googleapis.com.   IN      A

;; ANSWER SECTION:
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     CNAME   googleapis.com.
googleapis.com.         300     IN      A       192.168.255.230

;; Query time: 8 msec
;; SERVER: 169.254.169.254#53(169.254.169.254) (UDP)
;; WHEN: Sat Nov 29 15:19:15 UTC 2025
;; MSG SIZE  rcvd: 86

5. ping 명령어 사용 간단한 테스트를 진행할 수 있습니다. 참고: 이 IP는 PSC 엔드포인트이며 핑이 실패합니다.

ping -c 2 aiplatform.googleapis.com

6. 이제 Python을 사용해 보겠습니다. ipython을 입력하여 ipython 인터페이스를 활성화합니다.

ipython

7. 이제 다음을 복사하여 붙여넣습니다. Claude Opus 4.5에 '초보자를 위한 로티 레시피를 단계별로 알려 줘'라고 요청합니다. 그런 다음 출력을 가져와 Gemini 3 Pro에 전달합니다. Gemini 3 Pro는 요약을 생성하고 이미지를 생성하여 VM에 저장합니다.

import os
import sys
import google.auth
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
from anthropic import AnthropicVertex

# 1. Setup & Auth
print("--- Authenticating ---")
creds, project_id = google.auth.default()
LOCATION = "global"

# 2. Initialize Clients
print(f"--- Initializing Clients for Project: {project_id} ---")
google_client = genai.Client(vertexai=True, location=LOCATION, project=project_id)
claude_client = AnthropicVertex(region=LOCATION, project_id=project_id)

# 3. Define the Question
question = "Give me a step by step recipe to make a roti for a beginner?"
print(f"\n--- Asking Claude: {question} ---")

# 4. Get Claude's Research
msg = claude_client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5@20251101",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": question}]
)
claude_text = msg.content[0].text
print(f"✓ Claude Answered ({len(claude_text)} chars)")

# 5. Send to Gemini 3 for Image & Summary
print("\n--- Sending to Gemini 3 (Image + Text) ---")
gemini_prompt = f"""
I am providing you with a technical explanation generated by Claude Opus 4.5.
1. READ the text below.
2. GENERATE a concise, bulleted executive summary.
3. CREATE a high-quality, futuristic illustration for a tech blog header (16:9).

--- INPUT TEXT ---
{claude_text}
"""

response = google_client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=gemini_prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        temperature=0.7
    )
)

# 6. Save and Display Results
print("\n--- Results ---")
for part in response.parts:
    if part.text:
        print(f"\n[SUMMARY]:\n{part.text.strip()[:500]}...\n(Summary truncated for brevity)")
    elif image := part.as_image():
        filename = "cookingroti.png"
        image.save(filename)
        print(f"\n✓ IMAGE SAVED to: {os.path.abspath(filename)}")

8. Enter 키를 두 번 눌러 실행하고 텍스트 결과를 확인합니다.
9. 이미지를 보려면 Python에서 웹 서비스를 사용 설정해야 하므로 ipython 세션에서 다음을 실행합니다.

!python3 -m http.server 8080

10. 이제 Cloud Shell의 웹 미리보기 옵션으로 이동하여 포트 8080에서 미리보기를 선택합니다.
11. cookingroti.png를 선택하여 생성된 이미지를 확인합니다. (아래 샘플은 AI로 생성됨)
12. Cloud Shell에서 세션을 종료하려면 Ctrl C를 누른 다음 exit를 입력하고 Enter 키를 눌러 Cloud Shell 홈으로 돌아갑니다 (세 번 반복).

11. 축하합니다

축하합니다. 재미있는 시간을 보내셨으며, 공개 API 주소와 Googleapis용 Private Service Connect 엔드포인트를 비공개로 사용하여 Vertex에서 Anthropic Claude Opus 4.5 및 Gemini 3 Pro에 성공적으로 연결되었습니다. 이 기능을 사용하면 (Interconnect, Cross-Cloud Interconnect, VPC)를 통해 연결된 온프레미스/기타 클라우드 환경으로 비공개 API 연결을 확장할 수 있습니다.

삭제

gcloud compute instances delete anthro-vm --zone=us-east1-b --quiet

gcloud compute routers nats delete anthro-out-nat-gw --router=anthro-out-nat --region=us-east1 --quiet

gcloud compute routers delete anthro-out-nat --region=us-east1 --quiet

gcloud compute firewall-rules delete anthropic-net-allow-icmp anthropic-net-allow-ssh anthropic-net-allow-web --quiet

gcloud compute forwarding-rules delete pscanthrovertex --global --quiet

gcloud dns record-sets delete googleapis.com. --zone googleapis-private --type A --quiet

gcloud dns record-sets delete *.googleapis.com --zone googleapis-private --type CNAME --quiet

gcloud dns managed-zones delete googleapis-private --quiet

gcloud compute addresses delete anthro-ip --global --quiet

gcloud compute networks subnets delete vm-subnet --region=us-east1 --quiet

gcloud compute networks delete anthropic-net --quiet

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Codelab: Private Service Connect 엔드포인트를 통해 Python SDK를 사용하여 Gemini 3 Pro 채팅에 액세스

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