Amazon Bedrock

OpenClaw può utilizzare i modelli Amazon Bedrock tramite il proprio provider di streaming Bedrock Converse. L’autenticazione Bedrock utilizza la catena di credenziali predefinita dell’AWS SDK, non una chiave API.

Proprietà	Valore
Provider	`amazon-bedrock`
API	`bedrock-converse-stream`
Autenticazione	Credenziali AWS (variabili di ambiente, configurazione condivisa o ruolo dell’istanza)
Regione	`AWS_REGION` o `AWS_DEFAULT_REGION` (predefinita: `us-east-1`)

Per iniziare

Scegli il metodo di autenticazione preferito e segui i passaggi di configurazione.

Access keys / env vars
EC2 instance roles (IMDS)

Ideale per: computer degli sviluppatori, CI o host in cui gestisci direttamente le credenziali AWS.

Set AWS credentials on the gateway host

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="..."

Add a Bedrock provider and model to your config

Non è richiesto alcun apiKey. Configura il provider con auth: "aws-sdk":

{
  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" },
    },
  },
}

Verify models are available

openclaw models list

Con l’autenticazione tramite indicatore di ambiente (AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_PROFILE o AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK), OpenClaw abilita automaticamente il provider Bedrock implicito per il rilevamento dei modelli senza configurazione aggiuntiva.

Ideale per: istanze EC2 con un ruolo IAM associato, che utilizzano il servizio di metadati dell’istanza per l’autenticazione.

Enable discovery explicitly

Quando si utilizza IMDS, OpenClaw non può rilevare l’autenticazione AWS soltanto dagli indicatori di ambiente, pertanto devi abilitarla esplicitamente:

openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

Optionally add an env marker for auto mode

Se desideri che funzioni anche il rilevamento automatico tramite indicatore di ambiente, ad esempio per le superfici di openclaw status:

export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1

Non è necessaria una chiave API fittizia.

Verify models are discovered

openclaw models list

Il ruolo IAM associato all’istanza EC2 deve disporre delle autorizzazioni seguenti:

bedrock:InvokeModel
bedrock:InvokeModelWithResponseStream
bedrock:ListFoundationModels (per il rilevamento automatico)
bedrock:ListInferenceProfiles (per il rilevamento dei profili di inferenza)

In alternativa, associa la policy gestita AmazonBedrockFullAccess.

AWS_PROFILE=default è necessario soltanto se desideri specificamente un indicatore di ambiente per la modalità automatica o per le superfici di stato. Il percorso effettivo di autenticazione del runtime Bedrock utilizza la catena predefinita dell’AWS SDK, quindi l’autenticazione tramite ruolo dell’istanza IMDS funziona anche senza indicatori di ambiente.

Rilevamento automatico dei modelli

OpenClaw può rilevare automaticamente i modelli Bedrock che supportano lo streaming e l’output testuale. Il rilevamento utilizza bedrock:ListFoundationModels e bedrock:ListInferenceProfiles e i risultati vengono memorizzati nella cache (impostazione predefinita: 1 ora). Modalità di abilitazione del provider implicito:

Se plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled è true, OpenClaw tenta il rilevamento anche quando non è presente alcun indicatore di ambiente AWS.
Se plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled non è impostato, OpenClaw aggiunge automaticamente il provider Bedrock implicito soltanto quando rileva uno dei seguenti indicatori di autenticazione AWS: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY oppure AWS_PROFILE.
Il percorso effettivo di autenticazione del runtime Bedrock utilizza comunque la catena predefinita dell’AWS SDK, quindi la configurazione condivisa, SSO e l’autenticazione tramite ruolo dell’istanza IMDS possono funzionare anche quando per il rilevamento è stato necessario impostare enabled: true.

Per le voci esplicite models.providers["amazon-bedrock"], OpenClaw può comunque risolvere anticipatamente l’autenticazione Bedrock tramite indicatori di ambiente AWS come AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, senza forzare il caricamento completo dell’autenticazione del runtime. Il percorso effettivo di autenticazione delle chiamate ai modelli utilizza comunque la catena predefinita dell’AWS SDK.

Discovery config options

Le opzioni di configurazione si trovano in plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery:

{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          discovery: {
            enabled: true,
            region: "us-east-1",
            providerFilter: ["anthropic", "amazon"],
            refreshInterval: 3600,
            defaultContextWindow: 32000,
            defaultMaxTokens: 4096,
          },
        },
      },
    },
  },
}

Opzione	Valore predefinito	Descrizione
`enabled`	automatico	In modalità automatica, OpenClaw abilita il provider Bedrock implicito soltanto quando rileva un indicatore di ambiente AWS supportato. Imposta `true` per forzare il rilevamento.
`region`	`AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1`	Regione AWS utilizzata per le chiamate API di rilevamento.
`providerFilter`	(tutti)	Corrisponde ai nomi dei provider Bedrock, ad esempio `anthropic` e `amazon`.
`refreshInterval`	`3600`	Durata della cache in secondi. Imposta `0` per disabilitare la memorizzazione nella cache.
`defaultContextWindow`	`32000`	Finestra di contesto utilizzata per i modelli rilevati privi di limiti di token noti; sostituisci il valore se conosci i limiti del modello.
`defaultMaxTokens`	`4096`	Numero massimo di token di output utilizzato per i modelli rilevati privi di limiti di token noti; sostituisci il valore se conosci i limiti del modello.

Context window and max-token limits

Le API Bedrock ListFoundationModels e GetFoundationModel non restituiscono metadati sui limiti di token, ma soltanto ID, nome, modalità e stato del ciclo di vita del modello. OpenClaw include una tabella di ricerca con le finestre di contesto e i limiti di output noti per i modelli Bedrock più diffusi (Claude, Nova, Llama, Mistral, DeepSeek e altri), affinché la gestione delle sessioni, le soglie di Compaction e il rilevamento del superamento del contesto funzionino correttamente per tali modelli.I modelli rilevati che non sono presenti nella tabella utilizzano come ripiego defaultContextWindow e defaultMaxTokens. Se un modello che utilizzi non dispone di limiti accurati, sostituiscili mediante una voce esplicita models.providers["amazon-bedrock"].models.

Configurazione rapida (percorso AWS)

Questa procedura guidata crea un ruolo IAM, associa le autorizzazioni Bedrock, collega il profilo dell’istanza e abilita il rilevamento di OpenClaw sull’host EC2.

# 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

Configurazione avanzata

Inference profiles

OpenClaw rileva i profili di inferenza regionali e globali insieme ai modelli di base. Quando un profilo è associato a un modello di base noto, eredita le capacità del modello (finestra di contesto, token massimi, ragionamento, visione) e la regione corretta per le richieste Bedrock viene inserita automaticamente. Ciò consente ai profili Claude interregionali di funzionare senza sostituzioni manuali del provider. I profili interregionali globali (global.*) sono elencati per primi in openclaw models list, poiché generalmente offrono una capacità migliore e un failover automatico.Gli ID dei profili di inferenza hanno un aspetto simile a us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (regionale) o anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (globale). Se il modello sottostante è già presente nei risultati del rilevamento, il profilo ne eredita l’intero insieme di capacità; in caso contrario, vengono applicati valori predefiniti sicuri.Non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva. Finché il rilevamento è abilitato e il principal IAM dispone di bedrock:ListInferenceProfiles, i profili vengono visualizzati insieme ai modelli di base in openclaw models list.

Service tier

Alcuni modelli Bedrock supportano un parametro service_tier per ottimizzare i costi o la latenza. Sono disponibili i livelli seguenti:

Livello	Descrizione
`default`	Livello Bedrock standard
`flex`	Elaborazione scontata per carichi di lavoro che possono tollerare una latenza maggiore
`priority`	Elaborazione prioritaria per carichi di lavoro sensibili alla latenza
`reserved`	Capacità riservata per carichi di lavoro stabili

Imposta serviceTier (o service_tier) tramite agents.defaults.params per le richieste ai modelli Bedrock oppure per singolo modello in agents.defaults.models["<model-key>"].params:

{
  agents: {
    defaults: {
      params: {
        serviceTier: "flex", // applies to all models
      },
      models: {
        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {
          params: {
            serviceTier: "priority", // per-model override
          },
        },
      },
    },
  },
}

I valori validi sono default, flex, priority e reserved. Claude Fable 5 e Sonnet 5 supportano solo il livello default; OpenClaw avvisa e ignora flex, priority o reserved richiesti per questi modelli. Per gli altri modelli, non tutti i modelli supportano ogni livello: un livello non supportato restituisce un errore di convalida di Bedrock e il messaggio di errore può essere fuorviante (ad esempio “The provided model identifier is invalid” anziché indicare il livello come causa del problema). Se viene visualizzato questo errore, verificare se il modello supporta il livello richiesto.

Temperatura di Claude Opus 4.7 e 4.8

Bedrock rifiuta il parametro temperature per Claude Opus 4.7 e Opus 4.8. OpenClaw omette automaticamente temperature per qualsiasi riferimento Bedrock corrispondente, inclusi gli ID dei modelli di base, i profili di inferenza denominati, i profili di inferenza delle applicazioni il cui modello sottostante viene risolto in Opus 4.7/4.8 tramite bedrock:GetInferenceProfile e le varianti con punti opus-4.7/opus-4.8 con prefissi di regione facoltativi (us., eu., ap., apac., au., jp., global.). Non è necessaria alcuna opzione di configurazione e l’omissione si applica sia all’oggetto delle opzioni della richiesta sia al campo inferenceConfig del payload.

Claude Fable 5

Utilizzare amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 in us-east-1 oppure gli ID di inferenza regionali, come us.anthropic.claude-fable-5. OpenClaw applica la finestra di contesto da 1 milione di token di Fable, il limite di output di 128.000 token, il ragionamento adattivo sempre attivo e la mappatura dei livelli di impegno supportata. /think off e /think minimal vengono mappati a low; i controlli della temperatura e della scelta forzata degli strumenti vengono omessi, come nel percorso di Opus 4.7/4.8. L’output in streaming viene trattenuto finché Bedrock non restituisce uno stato terminale, affinché i rifiuti durante lo streaming non espongano testo parziale.AWS richiede un consenso esplicito alla conservazione dei dati tramite provider_data_share prima che Fable sia disponibile. I prompt e i completamenti vengono condivisi con Anthropic e conservati per un massimo di 30 giorni per finalità di affidabilità e sicurezza. Esaminare e configurare la conservazione dei dati di Bedrock prima di abilitare il modello.

Claude Mythos 5

Claude Mythos 5 è disponibile tramite Bedrock solo per gli account che dispongono della necessaria approvazione per l’accesso limitato. OpenClaw riconosce il modello di base anthropic.claude-mythos-5 e i profili di inferenza regionali o globali, come us.anthropic.claude-mythos-5.OpenClaw applica la finestra di contesto da 1.000.000 di token, il limite di output di 128.000 token, l’input di immagini, la memorizzazione nella cache dei prompt, lo streaming protetto dai rifiuti e i livelli di impegno nativi. Il ragionamento adattivo è sempre abilitato: /think off e /think minimal vengono mappati a low, mentre xhigh e max restano disponibili. I valori personalizzati di campionamento e scelta forzata degli strumenti vengono omessi.

Claude Sonnet 5

AWS documenta Sonnet 5 sia per gli endpoint bedrock-runtime sia bedrock-mantle. OpenClaw riconosce il modello di base Bedrock anthropic.claude-sonnet-5 e i profili di inferenza regionali o globali, come us.anthropic.claude-sonnet-5. Applica la finestra di contesto da 1.000.000 di token, il limite di output di 128.000 token, l’input di immagini, i livelli di impegno nativi, la memorizzazione nella cache dei prompt e lo streaming protetto dai rifiuti.Bedrock mantiene abilitato il ragionamento adattivo per Sonnet 5. Il valore predefinito di OpenClaw è high; /think off e /think minimal vengono mappati a low perché questo percorso non può disabilitare il ragionamento. I valori personalizzati della temperatura e della scelta forzata degli strumenti vengono omessi mentre il ragionamento adattivo è attivo.

Misure di protezione

È possibile applicare le misure di protezione di Amazon Bedrock a tutte le invocazioni dei modelli Bedrock aggiungendo un oggetto guardrail alla configurazione del Plugin amazon-bedrock. Le misure di protezione consentono di applicare il filtraggio dei contenuti, il blocco degli argomenti, i filtri delle parole, i filtri delle informazioni sensibili e i controlli di ancoraggio contestuale.

{
  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"
          },
        },
      },
    },
  },
}

guardrailIdentifier e guardrailVersion sono obbligatori.

Opzione	Descrizione
`guardrailIdentifier`	ID della misura di protezione (ad esempio `abc123`) o ARN completo (ad esempio `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`).
`guardrailVersion`	Numero della versione pubblicata oppure `"DRAFT"` per la bozza di lavoro.
`streamProcessingMode`	`"sync"` o `"async"` per la valutazione della misura di protezione durante lo streaming. Se omesso, Bedrock utilizza il proprio valore predefinito.
`trace`	`"enabled"` o `"enabled_full"` per il debug; omettere o impostare `"disabled"` in produzione.

L’identità IAM utilizzata dal Gateway deve disporre dell’autorizzazione bedrock:ApplyGuardrail oltre alle autorizzazioni standard di invocazione.

Embedding per la ricerca nella memoria

Bedrock può anche fungere da fornitore di embedding per la ricerca nella memoria. Questa funzionalità viene configurata separatamente dal fornitore di inferenza: impostare agents.defaults.memorySearch.provider su "bedrock":

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "bedrock",
        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default
      },
    },
  },
}

Gli embedding di Bedrock utilizzano la stessa catena di credenziali AWS SDK dell’inferenza (ruoli delle istanze, SSO, chiavi di accesso, configurazione condivisa e identità web). Non è necessaria alcuna chiave API.I modelli di embedding supportati includono Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) e TwelveLabs Marengo. Consultare Riferimento per la configurazione della memoria — Bedrock per l’elenco completo dei modelli e le opzioni relative alle dimensioni.

Note e avvertenze

Bedrock richiede che l’accesso al modello sia abilitato nell’account o nella regione AWS.
Il rilevamento automatico richiede le autorizzazioni bedrock:ListFoundationModels e bedrock:ListInferenceProfiles.
Se si utilizza la modalità automatica, impostare uno degli indicatori delle variabili di ambiente per l’autenticazione AWS supportati sull’host del Gateway. Se si preferisce l’autenticazione IMDS o tramite configurazione condivisa senza indicatori nelle variabili di ambiente, impostare plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true.
OpenClaw mostra l’origine delle credenziali nel seguente ordine: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, quindi AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, poi AWS_PROFILE e infine la catena predefinita di AWS SDK.
Il supporto del ragionamento dipende dal modello; consultare la scheda del modello Bedrock per verificare le funzionalità attuali.
Se si preferisce un flusso gestito delle chiavi, è anche possibile posizionare un proxy compatibile con OpenAI davanti a Bedrock e configurarlo invece come fornitore OpenAI.

Contenuti correlati

Selezione del modello

Scelta dei fornitori, dei riferimenti ai modelli e del comportamento di failover.

Ricerca nella memoria

Embedding Bedrock per la configurazione della ricerca nella memoria.

Riferimento per la configurazione della memoria

Elenco completo dei modelli di embedding Bedrock e opzioni relative alle dimensioni.

Risoluzione dei problemi

Risoluzione generale dei problemi e domande frequenti.

Overview

Concepts and configuration

Providers

Per iniziare

Rilevamento automatico dei modelli

Configurazione rapida (percorso AWS)

Configurazione avanzata

Contenuti correlati

Selezione del modello

Ricerca nella memoria

Riferimento per la configurazione della memoria

Risoluzione dei problemi

​Per iniziare

​Rilevamento automatico dei modelli

​Configurazione rapida (percorso AWS)

​Configurazione avanzata

​Contenuti correlati

Selezione del modello

Ricerca nella memoria

Riferimento per la configurazione della memoria

Risoluzione dei problemi

Per iniziare

Rilevamento automatico dei modelli

Configurazione rapida (percorso AWS)

Configurazione avanzata

Contenuti correlati