Amazon Bedrock

Les options de configuration se trouvent sous 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,          },        },      },    },  },}

Les API Bedrock ListFoundationModels et GetFoundationModel ne renvoient aucune métadonnée sur les limites de jetons, mais uniquement l’identifiant, le nom, les modalités et l’état du cycle de vie du modèle. OpenClaw fournit une table de correspondance des fenêtres de contexte et des limites de sortie connues pour les modèles Bedrock courants (Claude, Nova, Llama, Mistral, DeepSeek et d’autres), afin que la gestion des sessions, les seuils de Compaction et la détection des dépassements de contexte fonctionnent correctement pour ces modèles.

Les modèles découverts qui ne figurent pas dans la table utilisent par défaut defaultContextWindow et defaultMaxTokens. Si les limites précises d’un modèle que vous utilisez sont absentes, remplacez-les à l’aide d’une entrée explicite models.providers["amazon-bedrock"].models.

OpenClaw découvre les profils d’inférence régionaux et globaux en plus des modèles de fondation. Lorsqu’un profil correspond à un modèle de fondation connu, il hérite des capacités de ce modèle (fenêtre de contexte, nombre maximal de jetons, raisonnement, vision), et la région de requête Bedrock appropriée est injectée automatiquement. Les profils Claude interrégionaux fonctionnent ainsi sans remplacement manuel du fournisseur. Les profils globaux interrégionaux (global.*) apparaissent en premier dans openclaw models list, car ils offrent généralement une meilleure capacité et un basculement automatique.

Les identifiants de profils d’inférence ressemblent à us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (régional) ou anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (global). Si le modèle sous-jacent figure déjà dans les résultats de découverte, le profil hérite de l’ensemble de ses capacités ; sinon, des valeurs par défaut sûres s’appliquent.

Aucune configuration supplémentaire n’est nécessaire. Tant que la découverte est activée et que le principal IAM dispose de bedrock:ListInferenceProfiles, les profils apparaissent avec les modèles de fondation dans openclaw models list.

Certains modèles Bedrock prennent en charge un paramètre service_tier permettant d’optimiser les coûts ou la latence. Les niveaux suivants sont disponibles :

Définissez serviceTier (ou service_tier) via agents.defaults.params pour les requêtes de modèles Bedrock, ou par modèle dans agents.defaults.models["<model-key>"].params :

{  agents: {    defaults: {      params: {        serviceTier: "flex", // s’applique à tous les modèles      },      models: {        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {          params: {            serviceTier: "priority", // remplacement propre au modèle          },        },      },    },  },}

Les valeurs valides sont default, flex, priority et reserved. Claude Fable 5 et Sonnet 5 ne prennent en charge que le niveau default ; OpenClaw émet un avertissement et ignore les niveaux flex, priority ou reserved demandés pour ces modèles. Pour les autres modèles, tous les niveaux ne sont pas nécessairement pris en charge : un niveau non pris en charge renvoie une erreur de validation Bedrock, dont le message peut être trompeur (par exemple « The provided model identifier is invalid » au lieu d’indiquer que le niveau est en cause). Si cette erreur apparaît, vérifiez si le modèle prend en charge le niveau demandé.

Bedrock rejette le paramètre temperature pour Claude Opus 4.7 et Opus 4.8. OpenClaw omet automatiquement temperature pour toute référence Bedrock correspondante, notamment les identifiants de modèles de fondation, les profils d’inférence nommés, les profils d’inférence d’application dont le modèle sous-jacent est résolu en Opus 4.7/4.8 via bedrock:GetInferenceProfile, ainsi que les variantes opus-4.7/opus-4.8 avec notation à points et préfixes de région facultatifs (us., eu., ap., apac., au., jp., global.). Aucun paramètre de configuration n’est requis, et cette omission s’applique à la fois à l’objet des options de la requête et au champ inferenceConfig de la charge utile.

Utilisez amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 dans us-east-1, ou les identifiants d’inférence régionaux tels que us.anthropic.claude-fable-5. OpenClaw applique la fenêtre de contexte de 1 million de tokens de Fable, sa limite de sortie de 128 000 tokens, son raisonnement adaptatif toujours actif et la correspondance des niveaux d’effort pris en charge. /think off et /think minimal correspondent à low ; les contrôles de température et de choix forcé des outils sont omis, comme pour la voie Opus 4.7/4.8. La sortie en streaming est retenue jusqu’à ce que Bedrock renvoie un état terminal, afin que les refus en cours de flux n’exposent aucun texte partiel.

AWS exige une acceptation explicite de la conservation des données via provider_data_share avant que Fable soit disponible. Les invites et les réponses générées sont partagées avec Anthropic et conservées jusqu’à 30 jours à des fins de confiance et de sécurité. Consultez et configurez la conservation des données Bedrock avant d’activer le modèle.

Claude Mythos 5 est disponible via Bedrock uniquement pour les comptes disposant de l’autorisation d’accès limité requise. OpenClaw reconnaît le modèle de fondation anthropic.claude-mythos-5 ainsi que les profils d’inférence régionaux ou globaux tels que us.anthropic.claude-mythos-5.

OpenClaw applique la fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens, la limite de sortie de 128 000 tokens, l’entrée d’images, la mise en cache des invites, le streaming protégeant contre l’exposition des refus et les niveaux d’effort natifs. Le raisonnement adaptatif est toujours activé : /think off et /think minimal correspondent à low, tandis que xhigh et max restent disponibles. Les valeurs personnalisées d’échantillonnage et de choix forcé des outils sont omises.

AWS documente Sonnet 5 pour les deux points de terminaison bedrock-runtime et bedrock-mantle. OpenClaw reconnaît le modèle de fondation Bedrock anthropic.claude-sonnet-5 ainsi que les profils d’inférence régionaux ou globaux tels que us.anthropic.claude-sonnet-5. Il applique la fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens, la limite de sortie de 128 000 tokens, l’entrée d’images, les niveaux d’effort natifs, la mise en cache des invites et le streaming protégeant contre l’exposition des refus.

Bedrock maintient le raisonnement adaptatif activé pour Sonnet 5. OpenClaw utilise high par défaut ; /think off et /think minimal correspondent à low, car cette voie ne peut pas désactiver le raisonnement. Les valeurs personnalisées de température et de choix forcé des outils sont omises lorsque le raisonnement adaptatif est actif.

Vous pouvez appliquer les garde-fous Amazon Bedrock à tous les appels de modèles Bedrock en ajoutant un objet guardrail à la configuration du plugin amazon-bedrock. Les garde-fous permettent d’imposer le filtrage du contenu, le refus de certains sujets, des filtres de mots, des filtres d’informations sensibles et des contrôles d’ancrage contextuel.

{  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 et guardrailVersion sont obligatoires.

Bedrock peut également servir de fournisseur de plongements pour la recherche en mémoire. Cette configuration est distincte de celle du fournisseur d’inférence : définissez agents.defaults.memorySearch.provider sur "bedrock" :

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

Les plongements Bedrock utilisent la même chaîne d’identifiants AWS SDK que l’inférence (rôles d’instance, SSO, clés d’accès, configuration partagée et identité web). Aucune clé d’API n’est nécessaire.

Les modèles de plongement pris en charge comprennent Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) et TwelveLabs Marengo. Consultez la référence de configuration de la mémoire — Bedrock pour obtenir la liste complète des modèles et les options de dimensions.

• Bedrock exige que l’accès aux modèles soit activé dans votre compte et votre région AWS.
• La découverte automatique nécessite les autorisations bedrock:ListFoundationModels et bedrock:ListInferenceProfiles.
• Si vous utilisez le mode automatique, définissez l’un des marqueurs d’environnement d’authentification AWS pris en charge sur l’hôte du Gateway. Si vous préférez l’authentification IMDS ou par configuration partagée sans marqueurs d’environnement, définissez plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true.
• OpenClaw indique la source des identifiants dans l’ordre suivant : AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, puis AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, puis AWS_PROFILE, puis la chaîne AWS SDK par défaut.
• La prise en charge du raisonnement dépend du modèle ; consultez la fiche du modèle Bedrock pour connaître ses capacités actuelles.
• Si vous préférez un flux à clé gérée, vous pouvez également placer un proxy compatible avec OpenAI devant Bedrock et le configurer comme fournisseur OpenAI.