Amazon Bedrock

Las opciones de configuración se encuentran en 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,          },        },      },    },  },}

Las API ListFoundationModels y GetFoundationModel de Bedrock no devuelven metadatos de límites de tokens, sino únicamente el identificador y el nombre del modelo, las modalidades y el estado del ciclo de vida. OpenClaw incluye una tabla de consulta con las ventanas de contexto y los límites de salida conocidos para modelos populares de Bedrock (Claude, Nova, Llama, Mistral, DeepSeek y otros), de modo que la gestión de sesiones, los umbrales de Compaction y la detección de desbordamiento del contexto funcionen correctamente para esos modelos.

Los modelos descubiertos que no se encuentren en la tabla recurren a defaultContextWindow y defaultMaxTokens. Si un modelo que usa no tiene límites precisos, sobrescríbalos mediante una entrada explícita de models.providers["amazon-bedrock"].models.

OpenClaw descubre perfiles de inferencia regionales y globales junto con los modelos fundacionales. Cuando un perfil se corresponde con un modelo fundacional conocido, el perfil hereda las capacidades de ese modelo (ventana de contexto, cantidad máxima de tokens, razonamiento y visión), y la región correcta de la solicitud de Bedrock se inserta automáticamente. Esto significa que los perfiles de Claude entre regiones funcionan sin sobrescrituras manuales del proveedor. Los perfiles globales entre regiones (global.*) aparecen primero en openclaw models list, ya que generalmente ofrecen mayor capacidad y conmutación por error automática.

Los identificadores de los perfiles de inferencia tienen un aspecto como us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (regional) o anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (global). Si el modelo subyacente ya se encuentra en los resultados del descubrimiento, el perfil hereda todas sus capacidades; de lo contrario, se aplican valores predeterminados seguros.

No se necesita configuración adicional. Siempre que el descubrimiento esté habilitado y la identidad de IAM tenga bedrock:ListInferenceProfiles, los perfiles aparecerán junto con los modelos fundacionales en openclaw models list.

Algunos modelos de Bedrock admiten un parámetro service_tier para optimizar el coste o la latencia. Están disponibles los siguientes niveles:

Establezca serviceTier (o service_tier) mediante agents.defaults.params para las solicitudes de modelos de Bedrock, o por modelo en agents.defaults.models["<model-key>"].params:

{  agents: {    defaults: {      params: {        serviceTier: "flex", // se aplica a todos los modelos      },      models: {        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {          params: {            serviceTier: "priority", // sobrescritura por modelo          },        },      },    },  },}

Los valores válidos son default, flex, priority y reserved. Claude Fable 5 y Sonnet 5 solo admiten el nivel default; OpenClaw muestra una advertencia e ignora flex, priority o reserved cuando se solicitan para esos modelos. En otros modelos, no todos admiten todos los niveles: un nivel no compatible devuelve un error de validación de Bedrock, y el mensaje de error puede ser engañoso (por ejemplo, "El identificador de modelo proporcionado no es válido" en lugar de indicar que el nivel es el problema). Si ve este error, compruebe si el modelo admite el nivel solicitado.

Bedrock rechaza el parámetro temperature para Claude Opus 4.7 y Opus 4.8. OpenClaw omite automáticamente temperature para cualquier referencia de Bedrock coincidente, incluidos los identificadores de modelos fundacionales, los perfiles de inferencia con nombre, los perfiles de inferencia de aplicaciones 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 de región opcionales (us., eu., ap., apac., au., jp., global.). No se requiere ninguna opción de configuración, y la omisión se aplica tanto al objeto de opciones de la solicitud como al campo inferenceConfig de la carga útil.

Use amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 en us-east-1 o los identificadores de inferencia regionales, como us.anthropic.claude-fable-5. OpenClaw aplica la ventana de contexto de 1 millón de Fable, el límite de salida de 128 000, el razonamiento adaptativo siempre activo y la asignación de esfuerzo compatible. /think off y /think minimal se asignan a low; se omiten la temperatura y los controles de selección forzada de herramientas, como en la ruta de Opus 4.7/4.8. La salida en transmisión se retiene hasta que Bedrock devuelve un estado terminal, para que los rechazos durante la transmisión no expongan texto parcial.

AWS requiere una aceptación explícita de retención de datos mediante provider_data_share antes de que Fable esté disponible. Los prompts y las respuestas se comparten con Anthropic y se conservan durante un máximo de 30 días con fines de confianza y seguridad. Revise y configure la retención de datos de Bedrock antes de habilitar el modelo.

Claude Mythos 5 está disponible mediante Bedrock únicamente para las cuentas que cuentan con la aprobación de acceso limitado requerida. OpenClaw reconoce el modelo fundacional anthropic.claude-mythos-5 y los perfiles de inferencia regionales o globales, como us.anthropic.claude-mythos-5.

OpenClaw aplica la ventana de contexto de 1 000 000 de tokens, el límite de salida de 128 000 tokens, la entrada de imágenes, el almacenamiento en caché de prompts, la transmisión segura ante rechazos y los niveles de esfuerzo nativos. El razonamiento adaptativo siempre está habilitado: /think off y /think minimal se asignan a low, mientras que xhigh y max permanecen disponibles. Se omiten los valores personalizados de muestreo y selección forzada de herramientas.

AWS documenta Sonnet 5 tanto para los endpoints bedrock-runtime como bedrock-mantle. OpenClaw reconoce el modelo fundacional de Bedrock anthropic.claude-sonnet-5 y los perfiles de inferencia regionales o globales, como us.anthropic.claude-sonnet-5. Aplica la ventana de contexto de 1 000 000 de tokens, el límite de salida de 128 000 tokens, la entrada de imágenes, los niveles de esfuerzo nativos, el almacenamiento en caché de prompts y la transmisión segura ante rechazos.

Bedrock mantiene habilitado el razonamiento adaptativo para Sonnet 5. El valor predeterminado de OpenClaw es high; /think off y /think minimal se asignan a low porque esta ruta no puede deshabilitar el razonamiento. Los valores personalizados de temperatura y selección forzada de herramientas se omiten mientras el razonamiento adaptativo está activo.

Puede aplicar las medidas de protección de Amazon Bedrock a todas las invocaciones de modelos de Bedrock añadiendo un objeto guardrail a la configuración del Plugin amazon-bedrock. Las medidas de protección permiten aplicar filtrado de contenido, denegación de temas, filtros de palabras, filtros de información sensible y comprobaciones de fundamentación 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"          },        },      },    },  },}

guardrailIdentifier y guardrailVersion son obligatorios.

Bedrock también puede funcionar como proveedor de representaciones vectoriales para la búsqueda en memoria. Esto se configura por separado del proveedor de inferencia: establezca agents.defaults.memorySearch.provider en "bedrock":

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

Las representaciones vectoriales de Bedrock utilizan 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 representaciones vectoriales compatibles incluyen Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) y TwelveLabs Marengo. Consulte la referencia de configuración de memoria de Bedrock para ver la lista completa de modelos y las opciones de dimensiones.

• Bedrock requiere que el acceso al modelo esté habilitado en su cuenta y región de AWS.
• La detección automática necesita los permisos bedrock:ListFoundationModels y bedrock:ListInferenceProfiles.
• Si utiliza el modo automático, configure uno de los marcadores de entorno de autenticación de AWS compatibles en el host del Gateway. Si prefiere la autenticación mediante IMDS o configuración compartida sin marcadores de entorno, establezca plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true.
• OpenClaw muestra el origen de las credenciales en este orden: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, después AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, después AWS_PROFILE y, por último, la cadena predeterminada del SDK de AWS.
• La compatibilidad con el razonamiento depende del modelo; consulte la ficha del modelo de Bedrock para conocer las capacidades actuales.
• Si prefiere un flujo administrado de claves, también puede colocar un proxy compatible con OpenAI delante de Bedrock y configurarlo como proveedor de OpenAI.