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OpenClaw अपने Bedrock Converse स्ट्रीमिंग प्रदाता के माध्यम से Amazon Bedrock मॉडल का उपयोग कर सकता है। Bedrock प्रमाणीकरण AWS SDK default credential chain का उपयोग करता है, API key का नहीं।
गुणमान
प्रदाताamazon-bedrock
APIbedrock-converse-stream
प्रमाणीकरणAWS credentials (env vars, shared config, या instance role)
RegionAWS_REGION या AWS_DEFAULT_REGION (डिफ़ॉल्ट: us-east-1)

​
शुरू करना

अपनी पसंदीदा प्रमाणीकरण विधि चुनें और सेटअप चरणों का पालन करें।
इनके लिए सर्वोत्तम: डेवलपर मशीनें, CI, या ऐसे होस्ट जहां आप AWS credentials को सीधे प्रबंधित करते हैं।
1

Gateway होस्ट पर AWS credentials सेट करें

export AWS_ACCESS_KEY_ID="EXAMPLE_AWS_ACCESS_KEY_ID"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
export AWS_REGION="us-east-1"
# Optional:
export AWS_SESSION_TOKEN="..."
export AWS_PROFILE="your-profile"
# Optional (Bedrock API key/bearer token):
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..."
2

अपने config में Bedrock प्रदाता और मॉडल जोड़ें

कोई apiKey आवश्यक नहीं है। प्रदाता को auth: "aws-sdk" के साथ कॉन्फ़िगर करें:
{
  models: {
    providers: {
      "amazon-bedrock": {
        baseUrl: "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com",
        api: "bedrock-converse-stream",
        auth: "aws-sdk",
        models: [
          {
            id: "us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0",
            name: "Claude Opus 4.6 (Bedrock)",
            reasoning: true,
            input: ["text", "image"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 200000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "amazon-bedrock/us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0" },
    },
  },
}
3

सत्यापित करें कि मॉडल उपलब्ध हैं

openclaw models list
env-marker प्रमाणीकरण (AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_PROFILE, या AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK) के साथ, OpenClaw अतिरिक्त config के बिना मॉडल खोज के लिए implicit Bedrock प्रदाता को स्वतः सक्षम कर देता है।

​
स्वचालित मॉडल खोज

OpenClaw उन Bedrock मॉडलों को स्वचालित रूप से खोज सकता है जो स्ट्रीमिंग और text output का समर्थन करते हैं। खोज bedrock:ListFoundationModels और bedrock:ListInferenceProfiles का उपयोग करती है, और परिणाम cache किए जाते हैं (डिफ़ॉल्ट: 1 घंटा)। अंतर्निहित प्रदाता कैसे सक्षम होता है:
  • यदि plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true है, तो OpenClaw discovery का प्रयास करेगा, भले ही कोई AWS env marker मौजूद न हो।
  • यदि plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled सेट नहीं है, तो OpenClaw अंतर्निहित Bedrock प्रदाता को केवल तभी अपने-आप जोड़ता है जब उसे इनमें से कोई AWS auth marker दिखता है: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, या AWS_PROFILE।
  • वास्तविक Bedrock runtime auth path अब भी AWS SDK default chain का उपयोग करता है, इसलिए shared config, SSO, और IMDS instance-role auth काम कर सकते हैं, भले ही discovery को opt in करने के लिए enabled: true की आवश्यकता रही हो।
स्पष्ट models.providers["amazon-bedrock"] entries के लिए, OpenClaw अब भी AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK जैसे AWS env markers से Bedrock env-marker auth को जल्दी resolve कर सकता है, बिना full runtime auth loading को force किए। वास्तविक model-call auth path अब भी AWS SDK default chain का उपयोग करता है।
Config options plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery के अंतर्गत रहते हैं:
{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          discovery: {
            enabled: true,
            region: "us-east-1",
            providerFilter: ["anthropic", "amazon"],
            refreshInterval: 3600,
            defaultContextWindow: 32000,
            defaultMaxTokens: 4096,
          },
        },
      },
    },
  },
}
विकल्पDefaultविवरण
enabledautoAuto mode में, OpenClaw अंतर्निहित Bedrock प्रदाता को केवल तब सक्षम करता है जब उसे कोई समर्थित AWS env marker दिखता है। Discovery को force करने के लिए true सेट करें।
regionAWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION / us-east-1Discovery API calls के लिए उपयोग किया गया AWS region।
providerFilter(सभी)Bedrock provider names से match करता है (उदाहरण के लिए anthropic, amazon)।
refreshInterval3600Cache अवधि seconds में। Caching बंद करने के लिए 0 सेट करें।
defaultContextWindow32000Discovered models के लिए उपयोग की गई context window (यदि आपको अपने model limits पता हैं, तो override करें)।
defaultMaxTokens4096Discovered models के लिए उपयोग किए गए max output tokens (यदि आपको अपने model limits पता हैं, तो override करें)।

​
त्वरित setup (AWS path)

यह walkthrough एक IAM role बनाता है, Bedrock permissions attach करता है, instance profile associate करता है, और EC2 host पर OpenClaw discovery सक्षम करता है। 
# 1. Create IAM role and instance profile
aws iam create-role --role-name EC2-Bedrock-Access \
  --assume-role-policy-document '{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [{
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {"Service": "ec2.amazonaws.com"},
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }]
  }'

aws iam attach-role-policy --role-name EC2-Bedrock-Access \
  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonBedrockFullAccess

aws iam create-instance-profile --instance-profile-name EC2-Bedrock-Access
aws iam add-role-to-instance-profile \
  --instance-profile-name EC2-Bedrock-Access \
  --role-name EC2-Bedrock-Access

# 2. Attach to your EC2 instance
aws ec2 associate-iam-instance-profile \
  --instance-id i-xxxxx \
  --iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access

# 3. On the EC2 instance, enable discovery explicitly
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

# 4. Optional: add an env marker if you want auto mode without explicit enable
echo 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrc
echo 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 5. Verify models are discovered
openclaw models list

​
उन्नत configuration

OpenClaw foundation models के साथ-साथ regional और global inference profiles discover करता है। जब कोई profile किसी ज्ञात foundation model से map होती है, तो profile उस model की capabilities (context window, max tokens, reasoning, vision) inherit करती है और सही Bedrock request region अपने-आप inject हो जाता है। इसका मतलब है कि cross-region Claude profiles manual provider overrides के बिना काम करते हैं।Inference profile IDs us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (regional) या anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (global) जैसे दिखते हैं। यदि backing model पहले से discovery results में है, तो profile उसका पूरा capability set inherit करती है; अन्यथा सुरक्षित defaults लागू होते हैं।कोई अतिरिक्त configuration आवश्यक नहीं है। जब तक discovery enabled है और IAM principal के पास bedrock:ListInferenceProfiles है, profiles openclaw models list में foundation models के साथ दिखाई देते हैं।
कुछ Bedrock models cost या latency के लिए optimize करने हेतु service_tier parameter support करते हैं। निम्न tiers उपलब्ध हैं:
Tierविवरण
defaultStandard Bedrock tier
flexउन workloads के लिए discounted processing जो अधिक latency सहन कर सकते हैं
priorityLatency-sensitive workloads के लिए prioritized processing
reservedSteady-state workloads के लिए reserved capacity
Bedrock model requests के लिए agents.defaults.params के माध्यम से serviceTier (या service_tier) सेट करें, या per-model agents.defaults.models["<model-key>"].params में सेट करें:
{
  agents: {
    defaults: {
      params: {
        serviceTier: "flex", // applies to all models
      },
      models: {
        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {
          params: {
            serviceTier: "priority", // per-model override
          },
        },
      },
    },
  },
}
मान्य values default, flex, priority, और reserved हैं। सभी models सभी tiers support नहीं करते — यदि unsupported tier request किया जाता है, तो Bedrock validation error लौटाएगा। Note: error message कुछ misleading है; यह unsupported service tier बताने के बजाय “The provided model identifier is invalid” कह सकता है। यदि आपको यह error दिखे, तो जांचें कि model requested tier support करता है या नहीं।
Bedrock Claude Opus 4.7 के लिए temperature parameter reject करता है। OpenClaw किसी भी Opus 4.7 Bedrock ref के लिए temperature को अपने-आप omit करता है, जिसमें foundation model ids, named inference profiles, application inference profiles जिनका underlying model bedrock:GetInferenceProfile के माध्यम से Opus 4.7 में resolve होता है, और optional region prefixes (us., eu., ap., apac., au., jp., global.) वाले dotted opus-4.7 variants शामिल हैं। किसी config knob की आवश्यकता नहीं है, और omission request options object तथा inferenceConfig payload field दोनों पर लागू होता है।
us-east-1 में amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5, या us.anthropic.claude-fable-5 जैसे क्षेत्रीय inference ids का उपयोग करें। OpenClaw Fable की 1M context window, 128K आउटपुट सीमा, हमेशा चालू adaptive thinking, और समर्थित effort mapping लागू करता है। /think off और /think minimal low पर मैप होते हैं; असमर्थित temperature और forced tool choice controls छोड़ दिए जाते हैं। Streaming output को तब तक रोका जाता है जब तक Bedrock terminal status वापस नहीं करता, ताकि mid-stream refusals आंशिक टेक्स्ट उजागर न करें। Fable केवल standard service tier का समर्थन करता है; OpenClaw इस मॉडल के लिए कॉन्फ़िगर किए गए flex, priority, और reserved tiers को अनदेखा करता है।AWS को Fable उपलब्ध होने से पहले स्पष्ट provider_data_share data-retention opt-in चाहिए। Prompts और completions Anthropic के साथ साझा किए जाते हैं और trust and safety के लिए 30 दिनों तक रखे जाते हैं। मॉडल सक्षम करने से पहले Bedrock data retention की समीक्षा और कॉन्फ़िगरेशन करें।
amazon-bedrock Plugin config में guardrail object जोड़कर आप सभी Bedrock model invocations पर Amazon Bedrock Guardrails लागू कर सकते हैं। Guardrails आपको content filtering, topic denial, word filters, sensitive information filters, और contextual grounding checks लागू करने देते हैं।
{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          guardrail: {
            guardrailIdentifier: "abc123", // guardrail ID or full ARN
            guardrailVersion: "1", // version number or "DRAFT"
            streamProcessingMode: "sync", // optional: "sync" or "async"
            trace: "enabled", // optional: "enabled", "disabled", or "enabled_full"
          },
        },
      },
    },
  },
}
विकल्पआवश्यकविवरण
guardrailIdentifierहाँGuardrail ID (जैसे abc123) या पूरा ARN (जैसे arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123)।
guardrailVersionहाँप्रकाशित version number, या working draft के लिए "DRAFT"।
streamProcessingModeनहींstreaming के दौरान guardrail evaluation के लिए "sync" या "async"। यदि छोड़ा जाए, तो Bedrock अपना default उपयोग करता है।
traceनहींdebugging के लिए "enabled" या "enabled_full"; production के लिए छोड़ दें या "disabled" सेट करें।
Gateway द्वारा उपयोग किए गए IAM principal के पास standard invoke permissions के अतिरिक्त bedrock:ApplyGuardrail permission होना चाहिए।
  • Bedrock के लिए आपके AWS account/region में model access सक्षम होना आवश्यक है।
  • Automatic discovery के लिए bedrock:ListFoundationModels और bedrock:ListInferenceProfiles permissions चाहिए।
  • यदि आप auto mode पर निर्भर हैं, तो gateway host पर समर्थित AWS auth env markers में से एक सेट करें। यदि आप env markers के बिना IMDS/shared-config auth पसंद करते हैं, तो plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true सेट करें।
  • OpenClaw credential source को इस क्रम में दिखाता है: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, फिर AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, फिर AWS_PROFILE, फिर default AWS SDK chain।
  • Reasoning support model पर निर्भर करता है; वर्तमान क्षमताओं के लिए Bedrock model card देखें।
  • यदि आप managed key flow पसंद करते हैं, तो आप Bedrock के सामने OpenAI-compatible proxy भी रख सकते हैं और इसके बजाय उसे OpenAI provider के रूप में कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

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