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O OpenClaw pode usar modelos Amazon Bedrock por meio de seu provedor de streaming Bedrock Converse. A autenticação do Bedrock usa a cadeia de credenciais padrão do AWS SDK, não uma chave de API.
PropriedadeValor
Provedoramazon-bedrock
APIbedrock-converse-stream
AutenticaçãoCredenciais da AWS (variáveis de ambiente, configuração compartilhada ou função de instância)
RegiãoAWS_REGION ou AWS_DEFAULT_REGION (padrão: us-east-1)

​
Primeiros passos

Escolha seu método de autenticação preferido e siga as etapas de configuração.
Melhor para: máquinas de desenvolvimento, CI ou hosts nos quais você gerencia credenciais da AWS diretamente.
1

Definir credenciais da AWS no host do gateway

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

Adicionar um provedor Bedrock e um modelo à sua configuração

Nenhum apiKey é necessário. Configure o provedor com 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" },
    },
  },
}
3

Verificar se os modelos estão disponíveis

openclaw models list
Com autenticação por marcador de ambiente (AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_PROFILE ou AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK), o OpenClaw habilita automaticamente o provedor Bedrock implícito para descoberta de modelos sem configuração extra.

​
Descoberta automática de modelos

O OpenClaw pode descobrir automaticamente modelos Bedrock compatíveis com streaming e saída de texto. A descoberta usa bedrock:ListFoundationModels e bedrock:ListInferenceProfiles, e os resultados são armazenados em cache (padrão: 1 hora). Como o provedor implícito é habilitado:
  • Se plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled for true, o OpenClaw tentará a descoberta mesmo quando nenhum marcador de ambiente da AWS estiver presente.
  • Se plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled não estiver definido, o OpenClaw só adiciona automaticamente o provedor Bedrock implícito quando encontra um destes marcadores de autenticação da AWS: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY ou AWS_PROFILE.
  • O caminho real de autenticação em tempo de execução do Bedrock ainda usa a cadeia padrão do AWS SDK, portanto configuração compartilhada, SSO e autenticação por função de instância via IMDS podem funcionar mesmo quando a descoberta precisou de enabled: true para ativação explícita.
Para entradas explícitas em models.providers["amazon-bedrock"], o OpenClaw ainda pode resolver antecipadamente a autenticação Bedrock por marcador de ambiente a partir de marcadores de ambiente da AWS, como AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, sem forçar o carregamento completo da autenticação em tempo de execução. O caminho real de autenticação de chamadas de modelo ainda usa a cadeia padrão do AWS SDK.
As opções de configuração ficam em 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,
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpçãoPadrãoDescrição
enabledautoNo modo automático, o OpenClaw só habilita o provedor Bedrock implícito quando encontra um marcador de ambiente da AWS compatível. Defina como true para forçar a descoberta.
regionAWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION / us-east-1Região da AWS usada para chamadas da API de descoberta.
providerFilter(todos)Corresponde a nomes de provedores Bedrock (por exemplo, anthropic, amazon).
refreshInterval3600Duração do cache em segundos. Defina como 0 para desabilitar o cache.
defaultContextWindow32000Janela de contexto usada para modelos descobertos (substitua se você souber os limites do seu modelo).
defaultMaxTokens4096Máximo de tokens de saída usado para modelos descobertos (substitua se você souber os limites do seu modelo).

​
Configuração rápida (caminho AWS)

Este passo a passo cria uma função IAM, anexa permissões do Bedrock, associa o perfil de instância e habilita a descoberta do OpenClaw no 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

​
Configuração avançada

O OpenClaw descobre perfis de inferência regionais e globais junto com modelos-base. Quando um perfil é mapeado para um modelo-base conhecido, o perfil herda os recursos desse modelo (janela de contexto, máximo de tokens, raciocínio, visão) e a região correta da solicitação Bedrock é injetada automaticamente. Isso significa que perfis Claude entre regiões funcionam sem substituições manuais de provedor.IDs de perfil de inferência se parecem com us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (regional) ou anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (global). Se o modelo subjacente já estiver nos resultados de descoberta, o perfil herdará seu conjunto completo de recursos; caso contrário, padrões seguros serão aplicados.Nenhuma configuração extra é necessária. Desde que a descoberta esteja habilitada e o principal IAM tenha bedrock:ListInferenceProfiles, os perfis aparecem junto com modelos-base em openclaw models list.
Alguns modelos Bedrock são compatíveis com um parâmetro service_tier para otimizar custo ou latência. As seguintes camadas estão disponíveis:
CamadaDescrição
defaultCamada padrão do Bedrock
flexProcessamento com desconto para cargas de trabalho que toleram maior latência
priorityProcessamento priorizado para cargas de trabalho sensíveis à latência
reservedCapacidade reservada para cargas de trabalho de estado estável
Defina serviceTier (ou service_tier) via agents.defaults.params para solicitações de modelo Bedrock, ou por modelo em 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
          },
        },
      },
    },
  },
}
Valores válidos são default, flex, priority e reserved. Nem todos os modelos são compatíveis com todas as camadas — se uma camada incompatível for solicitada, o Bedrock retornará um erro de validação. Observação: a mensagem de erro é um pouco enganosa; ela pode dizer “The provided model identifier is invalid” em vez de indicar uma camada de serviço incompatível. Se você vir esse erro, verifique se o modelo é compatível com a camada solicitada.
O Bedrock rejeita o parâmetro temperature para Claude Opus 4.7. O OpenClaw omite temperature automaticamente para qualquer referência Bedrock do Opus 4.7, incluindo IDs de modelos-base, perfis de inferência nomeados, perfis de inferência de aplicação cujo modelo subjacente é resolvido como Opus 4.7 via bedrock:GetInferenceProfile e variantes pontuadas opus-4.7 com prefixos opcionais de região (us., eu., ap., apac., au., jp., global.). Nenhum controle de configuração é necessário, e a omissão se aplica tanto ao objeto de opções da solicitação quanto ao campo de payload inferenceConfig.
Use amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 em us-east-1, ou os ids de inferência regionais, como us.anthropic.claude-fable-5. O OpenClaw aplica a janela de contexto de 1M do Fable, o limite de saída de 128K, o raciocínio adaptativo sempre ativo e o mapeamento de esforço compatível. /think off e /think minimal são mapeados para low; controles não compatíveis de temperatura e escolha forçada de ferramenta são omitidos. A saída em streaming é retida até que o Bedrock retorne um status terminal para que recusas no meio do streaming não exponham texto parcial. O Fable oferece suporte apenas à camada de serviço padrão; o OpenClaw ignora as camadas configuradas flex, priority e reserved para este modelo.A AWS exige uma adesão explícita à retenção de dados provider_data_share antes que o Fable fique disponível. Prompts e conclusões são compartilhados com a Anthropic e retidos por até 30 dias para confiança e segurança. Revise e configure a retenção de dados do Bedrock antes de habilitar o modelo.
Você pode aplicar Amazon Bedrock Guardrails a todas as invocações de modelo do Bedrock adicionando um objeto guardrail à configuração do Plugin amazon-bedrock. Guardrails permitem impor filtragem de conteúdo, negação de tópicos, filtros de palavras, filtros de informações confidenciais e verificações de fundamentação contextual.
{
  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"
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpçãoObrigatórioDescrição
guardrailIdentifierSimID do Guardrail (por exemplo, abc123) ou ARN completo (por exemplo, arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123).
guardrailVersionSimNúmero da versão publicada, ou "DRAFT" para o rascunho de trabalho.
streamProcessingModeNão"sync" ou "async" para avaliação de guardrail durante o streaming. Se omitido, o Bedrock usa o padrão dele.
traceNão"enabled" ou "enabled_full" para depuração; omita ou defina como "disabled" para produção.
A entidade principal do IAM usada pelo Gateway deve ter a permissão bedrock:ApplyGuardrail além das permissões padrão de invocação.
O Bedrock também pode servir como provedor de embeddings para busca de memória. Isso é configurado separadamente do provedor de inferência — defina agents.defaults.memorySearch.provider como "bedrock":
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "bedrock",
        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default
      },
    },
  },
}
Os embeddings do Bedrock usam a mesma cadeia de credenciais do AWS SDK que a inferência (funções de instância, SSO, chaves de acesso, configuração compartilhada e identidade web). Nenhuma chave de API é necessária. Defina memorySearch.provider: "bedrock" explicitamente para usar embeddings do Bedrock.Os modelos de embedding compatíveis incluem Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) e TwelveLabs Marengo. Consulte a referência de configuração de memória — Bedrock para a lista completa de modelos e opções de dimensões.
  • O Bedrock exige acesso ao modelo habilitado na sua conta/região da AWS.
  • A descoberta automática precisa das permissões bedrock:ListFoundationModels e bedrock:ListInferenceProfiles.
  • Se você depende do modo automático, defina um dos marcadores de env de autenticação da AWS compatíveis no host do Gateway. Se preferir autenticação por IMDS/configuração compartilhada sem marcadores de env, defina plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true.
  • O OpenClaw expõe a origem das credenciais nesta ordem: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, depois AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, depois AWS_PROFILE, depois a cadeia padrão do AWS SDK.
  • O suporte a raciocínio depende do modelo; confira o cartão do modelo no Bedrock para os recursos atuais.
  • Se você preferir um fluxo de chave gerenciada, também pode colocar um proxy compatível com OpenAI na frente do Bedrock e configurá-lo como um provedor OpenAI.

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