| Propiedad | Valor |
|---|---|
| Proveedor | amazon-bedrock |
| API | bedrock-converse-stream |
| Autenticación | Credenciales de AWS (vars. de entorno, configuración compartida o rol de instancia) |
| Región | AWS_REGION o AWS_DEFAULT_REGION (predeterminado: us-east-1) |
Primeros pasos
Elige tu método de autenticación preferido y sigue los pasos de configuración.- Access keys / env vars
- EC2 instance roles (IMDS)
Detección automática de modelos
OpenClaw puede detectar automáticamente modelos de Bedrock que admiten streaming y salida de texto. La detección usabedrock:ListFoundationModels y bedrock:ListInferenceProfiles, y los resultados se almacenan en caché (predeterminado: 1 hora).
Cómo se habilita el proveedor implícito:
- Si
plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabledestrue, OpenClaw intentará la detección incluso cuando no haya ningún marcador de entorno de AWS. - Si
plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabledno está definido, OpenClaw solo agrega automáticamente el proveedor implícito de Bedrock cuando ve uno de estos marcadores de autenticación de AWS:AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK,AWS_ACCESS_KEY_ID+AWS_SECRET_ACCESS_KEYoAWS_PROFILE. - La ruta real de autenticación del runtime de Bedrock sigue usando la cadena predeterminada de AWS SDK, por lo que
la configuración compartida, SSO y la autenticación mediante rol de instancia de IMDS pueden funcionar incluso cuando la detección
necesitó
enabled: truepara habilitarse explícitamente.
Para entradas explícitas de
models.providers["amazon-bedrock"], OpenClaw aún puede resolver temprano la autenticación por marcador de entorno de Bedrock a partir de marcadores de entorno de AWS como AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, sin forzar la carga completa de autenticación del runtime. La ruta real de autenticación de llamadas al modelo sigue usando la cadena predeterminada de AWS SDK.Discovery config options
Discovery config options
Las opciones de configuración se encuentran en
plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery:| Opción | Predeterminado | Descripción |
|---|---|---|
enabled | auto | En modo automático, OpenClaw solo habilita el proveedor implícito de Bedrock cuando ve un marcador de entorno de AWS compatible. Establécelo en true para forzar la detección. |
region | AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION / us-east-1 | Región de AWS usada para llamadas a la API de detección. |
providerFilter | (todos) | Coincide con nombres de proveedores de Bedrock (por ejemplo, anthropic, amazon). |
refreshInterval | 3600 | Duración de la caché en segundos. Establécelo en 0 para desactivar el almacenamiento en caché. |
defaultContextWindow | 32000 | Ventana de contexto usada para modelos detectados sin límites de tokens conocidos (sobrescríbela si conoces los límites de tu modelo). |
defaultMaxTokens | 4096 | Tokens máximos de salida usados para modelos detectados sin límites de tokens conocidos (sobrescríbelo si conoces los límites de tu modelo). |
Context window and max-token limits
Context window and max-token limits
Las API
ListFoundationModels y GetFoundationModel de Bedrock no devuelven
metadatos de límites de tokens, solo ID del modelo, nombre, modalidades y estado del ciclo de vida.
OpenClaw incluye una tabla de consulta de ventanas de contexto y límites de salida conocidos
para modelos populares de Bedrock (Claude, Nova, Llama, Mistral, DeepSeek
y otros) para que la administración de sesiones, los umbrales de Compaction y
la detección de desbordamiento de contexto funcionen correctamente para esos modelos.Los modelos detectados que no están en la tabla usan como alternativa defaultContextWindow
y defaultMaxTokens. Si a un modelo que usas le faltan límites precisos,
sobrescríbelo con una entrada explícita de
models.providers["amazon-bedrock"].models.Configuración rápida (ruta de AWS)
Este recorrido crea un rol de IAM, asocia permisos de Bedrock, asocia el perfil de instancia y habilita la detección de OpenClaw en el host EC2.Configuración avanzada
Inference profiles
Inference profiles
OpenClaw detecta perfiles de inferencia regionales y globales junto con
modelos fundacionales. Cuando un perfil se asigna a un modelo fundacional conocido, el
perfil hereda las capacidades de ese modelo (ventana de contexto, tokens máximos,
razonamiento, visión) y se inyecta automáticamente la región correcta de solicitud de Bedrock.
Esto significa que los perfiles de Claude entre regiones funcionan sin sobrescrituras manuales
de proveedor. Los perfiles globales entre regiones (
global.*) se muestran
primero en openclaw models list, ya que por lo general ofrecen mejor capacidad
y conmutación por error automática.Los ID de perfiles de inferencia se ven como us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (regional)
o anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (global). Si el modelo subyacente ya está
en los resultados de detección, el perfil hereda su conjunto completo de capacidades;
de lo contrario, se aplican valores predeterminados seguros.No se necesita configuración adicional. Siempre que la detección esté habilitada y el principal de IAM
tenga bedrock:ListInferenceProfiles, los perfiles aparecen junto con
los modelos fundacionales en openclaw models list.Service tier
Service tier
Algunos modelos de Bedrock admiten un parámetro
Establece Los valores válidos son
service_tier para optimizar por costo
o latencia. Los siguientes niveles están disponibles:| Nivel | Descripción |
|---|---|
default | Nivel estándar de Bedrock |
flex | Procesamiento con descuento para cargas de trabajo que pueden tolerar mayor latencia |
priority | Procesamiento priorizado para cargas de trabajo sensibles a la latencia |
reserved | Capacidad reservada para cargas de trabajo de estado estable |
serviceTier (o service_tier) mediante agents.defaults.params para
solicitudes de modelos de Bedrock, o por modelo en
agents.defaults.models["<model-key>"].params:default, flex, priority y reserved. Claude
Fable 5 solo admite el nivel default; OpenClaw advierte e ignora
flex, priority o reserved si se solicitan para ese modelo. Para otros
modelos, no todos los modelos admiten todos los niveles: un nivel no admitido
devuelve un error de validación de Bedrock, y el mensaje de error puede ser
engañoso (por ejemplo, “The provided model identifier is invalid”
en lugar de indicar que el nivel es el problema). Si ves este error, comprueba
si el modelo admite el nivel solicitado.Temperatura de Claude Opus 4.7 y 4.8
Temperatura de Claude Opus 4.7 y 4.8
Bedrock rechaza el parámetro
temperature para Claude Opus 4.7 y Opus
4.8. OpenClaw omite temperature automáticamente para cualquier referencia
de Bedrock coincidente, incluidos los ids de modelos fundacionales, los perfiles
de inferencia con nombre, los perfiles de inferencia de aplicación cuyo modelo
subyacente se resuelve como Opus 4.7/4.8 mediante
bedrock:GetInferenceProfile, y las variantes con puntos opus-4.7/opus-4.8
con prefijos regionales opcionales (us., eu., ap., apac., au., jp.,
global.). No se requiere ningún control de configuración, y la omisión se aplica
tanto al objeto de opciones de la solicitud como al campo de carga útil
inferenceConfig.Claude Fable 5
Claude Fable 5
Usa
amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 en us-east-1, o los
ids de inferencia regionales como us.anthropic.claude-fable-5.
OpenClaw aplica la ventana de contexto de 1M de Fable, el límite de salida
de 128K, el pensamiento adaptativo siempre activo y la asignación de esfuerzo
admitida. /think off y /think minimal se asignan a low; se omiten la
temperatura y los controles de elección forzada de herramientas, igual que en
la ruta de Opus 4.7/4.8. La salida en streaming se retiene hasta que Bedrock
devuelve un estado terminal, para que los rechazos a mitad del streaming no
expongan texto parcial.AWS requiere una aceptación explícita de retención de datos provider_data_share
antes de que Fable esté disponible. Los prompts y completions se comparten con
Anthropic y se conservan hasta 30 días por motivos de confianza y seguridad.
Revisa y configura la
retención de datos de Bedrock
antes de habilitar el modelo.Guardrails
Guardrails
Puedes aplicar Amazon Bedrock Guardrails
a todas las invocaciones de modelos de Bedrock añadiendo un objeto
guardrail a la
configuración del Plugin amazon-bedrock. Guardrails te permite aplicar filtrado de contenido,
denegación de temas, filtros de palabras, filtros de información sensible y comprobaciones de
anclaje contextual.guardrailIdentifier y guardrailVersion son obligatorios.| Opción | Descripción |
|---|---|
guardrailIdentifier | ID de Guardrail (p. ej., abc123) o ARN completo (p. ej., arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123). |
guardrailVersion | Número de versión publicada, o "DRAFT" para el borrador de trabajo. |
streamProcessingMode | "sync" o "async" para la evaluación de guardrails durante el streaming. Si se omite, Bedrock usa su valor predeterminado. |
trace | "enabled" o "enabled_full" para depuración; omítelo o establece "disabled" para producción. |
Embeddings para búsqueda en memoria
Embeddings para búsqueda en memoria
Bedrock también puede servir como proveedor de embeddings para la
búsqueda en memoria. Esto se configura por separado del
proveedor de inferencia: establece Los embeddings de Bedrock usan la misma cadena de credenciales del SDK de AWS que la inferencia (roles de instancia,
SSO, claves de acceso, configuración compartida e identidad web). No se necesita
ninguna clave de API.Los modelos de embeddings admitidos incluyen Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova
Embed, Cohere Embed (v3, v4) y TwelveLabs Marengo. Consulta la
referencia de configuración de memoria: Bedrock
para ver la lista completa de modelos y las opciones de dimensiones.
agents.defaults.memorySearch.provider en "bedrock":Notas y advertencias
Notas y advertencias
- Bedrock requiere que el acceso al modelo esté habilitado en tu cuenta/región de AWS.
- La detección automática necesita los permisos
bedrock:ListFoundationModelsybedrock:ListInferenceProfiles. - Si dependes del modo automático, establece uno de los marcadores de entorno de autenticación de AWS admitidos en el
host del gateway. Si prefieres autenticación IMDS/configuración compartida sin marcadores de entorno, establece
plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true. - OpenClaw expone el origen de las credenciales en este orden:
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, luegoAWS_ACCESS_KEY_ID+AWS_SECRET_ACCESS_KEY, luegoAWS_PROFILE, luego la cadena predeterminada del SDK de AWS. - La compatibilidad con razonamiento depende del modelo; consulta la tarjeta de modelo de Bedrock para ver las capacidades actuales.
- Si prefieres un flujo de claves administrado, también puedes colocar un proxy compatible con OpenAI delante de Bedrock y configurarlo como proveedor de OpenAI en su lugar.
Relacionado
Selección de modelos
Elección de proveedores, referencias de modelo y comportamiento de conmutación por error.
Búsqueda en memoria
Embeddings de Bedrock para la configuración de búsqueda en memoria.
Referencia de configuración de memoria
Lista completa de modelos de embeddings de Bedrock y opciones de dimensiones.
Solución de problemas
Solución de problemas general y preguntas frecuentes.