Amazon Bedrock

設定オプションは plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery 以下にあります。

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

Bedrock の ListFoundationModels API と GetFoundationModel API は、 トークン制限のメタデータを返さず、モデル ID、名前、モダリティ、ライフサイクル状態だけを返します。 OpenClaw には、一般的な Bedrock モデル（Claude、Nova、Llama、Mistral、DeepSeek など）の 既知のコンテキストウィンドウと出力制限のルックアップテーブルが同梱されているため、 これらのモデルではセッション管理、Compaction のしきい値、 コンテキストオーバーフローの検出が正しく機能します。

テーブルにない検出済みモデルでは、defaultContextWindow と defaultMaxTokens がフォールバックとして使用されます。使用するモデルに正確な制限値がない場合は、 明示的な models.providers["amazon-bedrock"].models エントリで上書きしてください。

OpenClaw は基盤モデルとともに、リージョン推論プロファイルとグローバル推論プロファイルを検出します。 プロファイルが既知の基盤モデルにマッピングされている場合、 そのプロファイルはモデルの機能（コンテキストウィンドウ、最大トークン数、 推論、ビジョン）を継承し、正しい Bedrock リクエストリージョンが 自動的に注入されます。これにより、リージョンをまたぐ Claude プロファイルを、 プロバイダーを手動で上書きせずに使用できます。グローバルなクロスリージョンプロファイル（global.*）は、 一般に優れた処理容量と自動フェイルオーバーを提供するため、 openclaw models list では最初に表示されます。

推論プロファイル ID は、リージョンの場合は us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0、 グローバルの場合は anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 のような形式です。 基になるモデルがすでに検出結果に含まれている場合、プロファイルはそのモデルのすべての機能を継承します。 それ以外の場合は、安全なデフォルト値が適用されます。

追加の設定は必要ありません。検出が有効で、IAM プリンシパルに bedrock:ListInferenceProfiles 権限があれば、プロファイルは openclaw models list で基盤モデルとともに表示されます。

一部の Bedrock モデルは、コストまたはレイテンシーを最適化するための service_tier パラメーターをサポートしています。次の階層を使用できます。

Bedrock モデルリクエストに対して、agents.defaults.params で serviceTier（または service_tier）を設定するか、 agents.defaults.models["<model-key>"].params でモデルごとに設定します。

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

有効な値は default、flex、priority、reserved です。Claude Fable 5 と Sonnet 5 は default ティアのみをサポートします。これらのモデルに flex、priority、reserved が要求された場合、OpenClaw は警告を表示して 無視します。その他のモデルでも、すべてのモデルがすべてのティアをサポートする わけではありません。サポートされていないティアを指定すると Bedrock の検証エラーが 返されますが、エラーメッセージは問題の原因がティアであることを示さず、 たとえば「指定されたモデル識別子は無効です」と表示されるなど、誤解を招く場合が あります。このエラーが表示された場合は、モデルが要求したティアをサポートしているか 確認してください。

Bedrock は Claude Opus 4.7 と Opus 4.8 の temperature パラメーターを 拒否します。OpenClaw は、一致するすべての Bedrock 参照について temperature を自動的に省略します。これには、基盤モデル ID、名前付き推論 プロファイル、bedrock:GetInferenceProfile によって基盤モデルが Opus 4.7/4.8 と解決されるアプリケーション推論プロファイル、オプションのリージョン プレフィックス（us.、eu.、ap.、apac.、au.、jp.、 global.）が付いたドット区切りの opus-4.7/opus-4.8 バリアントが 含まれます。設定項目は不要で、この省略はリクエストオプションオブジェクトと inferenceConfig ペイロードフィールドの両方に適用されます。

us-east-1 では amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 を使用するか、 us.anthropic.claude-fable-5 などのリージョン推論 ID を使用します。 OpenClaw は、Fable の 100 万トークンのコンテキストウィンドウ、128K の出力上限、 常時有効な適応的思考、およびサポートされているエフォートマッピングを適用します。 /think off と /think minimal は low にマッピングされます。temperature とツール選択の強制制御は、Opus 4.7/4.8 のルートと同様に省略されます。 ストリーミング出力は、ストリーム途中での拒否によって部分的なテキストが露出しないよう、 Bedrock が終了ステータスを返すまで保持されます。

Fable を利用するには、AWS でデータ保持に関する provider_data_share への 明示的なオプトインが必要です。プロンプトと補完結果は Anthropic と共有され、 信頼性と安全性のために最長 30 日間保持されます。モデルを有効にする前に、 Bedrock のデータ保持 を確認して設定してください。

Claude Mythos 5 は、必要な限定アクセス承認を受けたアカウントに限り、 Bedrock 経由で利用できます。OpenClaw は基盤モデル anthropic.claude-mythos-5 と、us.anthropic.claude-mythos-5 などのリージョンまたはグローバル推論プロファイルを認識します。

OpenClaw は、1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウ、128,000 トークンの 出力上限、画像入力、プロンプトキャッシュ、拒否時にも安全なストリーミング、 およびネイティブのエフォートレベルを適用します。適応的思考は常に有効です。 /think off と /think minimal は low にマッピングされ、 xhigh と max も引き続き利用できます。カスタムサンプリング値と ツール選択の強制値は省略されます。

AWS は Sonnet 5 について、 bedrock-runtime と bedrock-mantle の両エンドポイント を文書化しています。OpenClaw は Bedrock 基盤モデル anthropic.claude-sonnet-5 と、us.anthropic.claude-sonnet-5 などのリージョンまたはグローバル推論プロファイルを認識します。 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウ、128,000 トークンの出力上限、 画像入力、ネイティブのエフォートレベル、プロンプトキャッシュ、 および拒否時にも安全なストリーミングを適用します。

Bedrock では Sonnet 5 の適応的思考が有効なままになります。OpenClaw の デフォルトは high です。このルートでは思考を無効にできないため、 /think off と /think minimal は low にマッピングされます。 適応的思考が有効な間は、カスタム temperature 値とツール選択の強制値が 省略されます。

amazon-bedrock Plugin の設定に guardrail オブジェクトを追加すると、 すべての Bedrock モデル呼び出しに Amazon Bedrock Guardrails を適用できます。Guardrails を使用すると、コンテンツフィルタリング、 トピックの拒否、単語フィルター、機密情報フィルター、およびコンテキストに 基づく根拠確認を実施できます。

{  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 と guardrailVersion は必須です。

Bedrock は、メモリ検索の埋め込みプロバイダーとしても 使用できます。これは推論プロバイダーとは別に設定します。 agents.defaults.memorySearch.provider を "bedrock" に設定してください。

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

Bedrock の埋め込みは、推論と同じ AWS SDK 認証情報チェーン （インスタンスロール、SSO、アクセスキー、共有設定、ウェブアイデンティティ）を 使用します。API キーは不要です。

サポートされている埋め込みモデルには、Amazon Titan Embed（v1、v2）、 Amazon Nova Embed、Cohere Embed（v3、v4）、TwelveLabs Marengo が 含まれます。モデルの完全な一覧と次元オプションについては、 メモリ設定リファレンス -- Bedrock を参照してください。

• Bedrock を使用するには、AWS アカウントおよびリージョンでモデルアクセスを有効にする必要があります。
• 自動検出には bedrock:ListFoundationModels 権限と bedrock:ListInferenceProfiles 権限が必要です。
• 自動モードを利用する場合は、Gateway ホストでサポートされている AWS 認証環境変数マーカーの いずれかを設定してください。環境変数マーカーを使わずに IMDS または共有設定による認証を 使用する場合は、plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true を設定してください。
• OpenClaw は認証情報のソースを次の順序で表示します: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK、 次に AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY、次に AWS_PROFILE、 最後にデフォルトの AWS SDK チェーン。
• 推論サポートはモデルによって異なります。現在の機能については Bedrock のモデルカードを 確認してください。
• マネージドキーのフローを使用する場合は、Bedrock の前段に OpenAI 互換プロキシを配置し、 代わりに OpenAI プロバイダーとして設定することもできます。