--- read_when: - 你想在 OpenClaw 中使用 Amazon Bedrock 模型 - 你需要设置 AWS 凭证和区域才能调用模型 summary: 通过 OpenClaw 使用 Amazon Bedrock（Converse API）模型 title: Amazon Bedrock x-i18n: generated_at: "2026-07-11T20:51:44Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: fda4f5ab8ffcd68012cf78fbedb9fabec36d9742f16518ea4dd38418b2220b7b source_path: providers/bedrock.md workflow: 16 --- OpenClaw 可以通过其 **Bedrock Converse** 流式提供商使用 **Amazon Bedrock** 模型。Bedrock 身份验证使用 **AWS SDK 默认凭证链**，而不是 API 密钥。 | 属性 | 值 | | -------- | ----------------------------------------------------------- | | 提供商 | `amazon-bedrock` | | API | `bedrock-converse-stream` | | 身份验证 | AWS 凭证（环境变量、共享配置或实例角色） | | 区域 | `AWS_REGION` 或 `AWS_DEFAULT_REGION`（默认值：`us-east-1`） | ## 入门指南 选择你偏好的身份验证方法，并按照设置步骤操作。 **最适合：**开发者计算机、CI，或由你直接管理 AWS 凭证的主机。 ```bash 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="..." ``` 不需要 `apiKey`。使用 `auth: "aws-sdk"` 配置提供商： ```json5 { 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" }, }, }, } ``` ```bash openclaw models list ``` 使用环境变量标记身份验证（`AWS_ACCESS_KEY_ID`、`AWS_PROFILE` 或 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`）时，OpenClaw 会自动启用隐式 Bedrock 提供商进行模型发现，无需额外配置。 **最适合：**附加了 IAM 角色，并使用实例元数据服务进行身份验证的 EC2 实例。 使用 IMDS 时，OpenClaw 无法仅根据环境变量标记检测 AWS 身份验证，因此你必须主动启用： ```bash openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1 ``` 如果你还希望环境变量标记自动检测路径生效（例如用于 `openclaw status` 界面）： ```bash export AWS_PROFILE=default export AWS_REGION=us-east-1 ``` 你**不**需要虚假的 API 密钥。 ```bash openclaw models list ``` 附加到 EC2 实例的 IAM 角色必须具有以下权限： - `bedrock:InvokeModel` - `bedrock:InvokeModelWithResponseStream` - `bedrock:ListFoundationModels`（用于自动发现） - `bedrock:ListInferenceProfiles`（用于推理配置文件发现） 或附加托管策略 `AmazonBedrockFullAccess`。 只有在你明确希望为自动模式或状态界面提供环境变量标记时，才需要 `AWS_PROFILE=default`。实际的 Bedrock 运行时身份验证路径使用 AWS SDK 默认链，因此即使没有环境变量标记，IMDS 实例角色身份验证也能正常工作。 ## 自动模型发现 OpenClaw 可以自动发现支持**流式传输**和**文本输出**的 Bedrock 模型。发现过程使用 `bedrock:ListFoundationModels` 和 `bedrock:ListInferenceProfiles`，并会缓存结果（默认：1 小时）。 隐式提供商的启用方式： - 如果 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` 为 `true`， 即使没有 AWS 环境变量标记，OpenClaw 也会尝试执行发现。 - 如果未设置 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled`， OpenClaw 仅在检测到以下任一 AWS 身份验证标记时，才会自动添加 隐式 Bedrock 提供商： `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`、`AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` 或 `AWS_PROFILE`。 - 实际的 Bedrock 运行时身份验证路径仍使用 AWS SDK 默认链，因此， 即使发现过程需要通过 `enabled: true` 主动启用，共享配置、SSO 和 IMDS 实例角色身份验证仍然可以正常工作。 对于显式的 `models.providers["amazon-bedrock"]` 条目，OpenClaw 仍可根据 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 等 AWS 环境变量标记提前解析 Bedrock 环境变量标记身份验证，而无需强制加载完整的运行时身份验证。实际的模型调用身份验证路径仍使用 AWS SDK 默认链。 配置选项位于 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery` 下： ```json5 { plugins: { entries: { "amazon-bedrock": { config: { discovery: { enabled: true, region: "us-east-1", providerFilter: ["anthropic", "amazon"], refreshInterval: 3600, defaultContextWindow: 32000, defaultMaxTokens: 4096, }, }, }, }, }, } ``` | 选项 | 默认值 | 说明 | | ------ | ------- | ----------- | | `enabled` | 自动 | 在自动模式下，OpenClaw 仅在检测到受支持的 AWS 环境变量标记时启用隐式 Bedrock 提供商。设置为 `true` 可强制执行发现。 | | `region` | `AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1` | 用于发现 API 调用的 AWS 区域。 | | `providerFilter` | （全部） | 匹配 Bedrock 提供商名称（例如 `anthropic`、`amazon`）。 | | `refreshInterval` | `3600` | 缓存持续时间，以秒为单位。设置为 `0` 可禁用缓存。 | | `defaultContextWindow` | `32000` | 用于没有已知令牌限制的已发现模型的上下文窗口（如果你知道模型限制，请覆盖此值）。 | | `defaultMaxTokens` | `4096` | 用于没有已知令牌限制的已发现模型的最大输出令牌数（如果你知道模型限制，请覆盖此值）。 | Bedrock 的 `ListFoundationModels` 和 `GetFoundationModel` API 不返回 令牌限制元数据，只返回模型 ID、名称、模态和生命周期状态。 OpenClaw 内置了常用 Bedrock 模型（Claude、Nova、Llama、Mistral、 DeepSeek 等）的已知上下文窗口和输出限制查找表，从而确保这些模型的 会话管理、压缩阈值和上下文溢出检测能够正确工作。 不在该表中的已发现模型会回退到 `defaultContextWindow` 和 `defaultMaxTokens`。如果你使用的模型缺少准确限制， 请通过显式的 `models.providers["amazon-bedrock"].models` 条目覆盖它。 ## 快速设置（AWS 路径） 本演练将创建 IAM 角色、附加 Bedrock 权限、关联实例配置文件，并在 EC2 主机上启用 OpenClaw 发现。 ```bash # 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 ``` ## 高级配置 OpenClaw 会在发现基础模型的同时发现**区域和全局推理配置文件**。 当配置文件映射到已知基础模型时，该配置文件会继承模型的能力 （上下文窗口、最大令牌数、推理、视觉），并自动注入正确的 Bedrock 请求区域。这意味着跨区域 Claude 配置文件无需手动覆盖提供商即可工作。 全局跨区域配置文件（`global.*`）会在 `openclaw models list` 中优先列出， 因为它们通常提供更好的容量和自动故障转移能力。 推理配置文件 ID 的形式为 `us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0`（区域） 或 `anthropic.claude-opus-4-6-v1:0`（全局）。如果后端模型已包含在 发现结果中，配置文件会继承其完整能力集；否则会应用安全的默认值。 不需要额外配置。只要启用了发现，并且 IAM 主体具有 `bedrock:ListInferenceProfiles` 权限，配置文件就会与基础模型一起 出现在 `openclaw models list` 中。 某些 Bedrock 模型支持使用 `service_tier` 参数来优化成本或延迟。 可使用以下层级： | 层级 | 说明 | |------|-------------| | `default` | 标准 Bedrock 层级 | | `flex` | 为可容忍较长延迟的工作负载提供折扣处理 | | `priority` | 为延迟敏感型工作负载提供优先处理 | | `reserved` | 为稳态工作负载提供预留容量 | 通过 `agents.defaults.params` 为 Bedrock 模型请求设置 `serviceTier`（或 `service_tier`），或者在 `agents.defaults.models[""].params` 中按模型设置： ```json5 { agents: { defaults: { params: { serviceTier: "flex", // applies to all models }, models: { "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": { params: { serviceTier: "priority", // per-model override }, }, }, }, }, } ``` 有效值为 `default`、`flex`、`priority` 和 `reserved`。Claude Fable 5 和 Sonnet 5 仅支持 `default` 层级；如果为这些模型请求 `flex`、`priority` 或 `reserved`，OpenClaw 会发出警告并忽略该设置。对于其他模型，并非每个模型都支持所有层级——不受支持的层级会返回 Bedrock 验证错误，并且错误消息可能具有误导性（例如提示“The provided model identifier is invalid”，而不是指出层级存在问题）。如果看到此错误，请检查该模型是否支持所请求的层级。 Bedrock 会拒绝 Claude Opus 4.7 和 Opus 4.8 的 `temperature` 参数。对于任何匹配的 Bedrock 引用，OpenClaw 都会自动省略 `temperature`，包括基础模型 ID、命名推理配置文件、通过 `bedrock:GetInferenceProfile` 解析到底层 Opus 4.7/4.8 模型的应用程序推理配置文件，以及带有可选区域前缀（`us.`、`eu.`、`ap.`、`apac.`、`au.`、`jp.`、`global.`）的点分隔 `opus-4.7`/`opus-4.8` 变体。无需配置选项，并且请求选项对象和 `inferenceConfig` 载荷字段都会省略此参数。 在 `us-east-1` 中使用 `amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5`，或使用区域推理 ID，例如 `us.anthropic.claude-fable-5`。OpenClaw 会应用 Fable 的 100 万 token 上下文窗口、12.8 万 token 输出限制、始终启用的自适应思考以及受支持的思考强度映射。`/think off` 和 `/think minimal` 会映射到 `low`；同时省略温度和强制工具选择控制，与 Opus 4.7/4.8 路由一致。流式输出会保留到 Bedrock 返回终止状态，以免流传输过程中的拒绝响应暴露部分文本。 AWS 要求明确选择加入 `provider_data_share` 数据保留策略后，Fable 才可用。提示词和补全内容会与 Anthropic 共享，并出于信任与安全目的保留最多 30 天。启用该模型前，请查看并配置 [Bedrock 数据保留](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html)。 Claude Mythos 5 仅通过 Bedrock 向获得所需有限访问权限批准的账户提供。OpenClaw 可识别基础模型 `anthropic.claude-mythos-5`，以及区域或全局推理配置文件，例如 `us.anthropic.claude-mythos-5`。 OpenClaw 会应用 1,000,000 token 上下文窗口、128,000 token 输出限制、图像输入、提示词缓存、拒绝安全的流式传输和原生思考强度级别。自适应思考始终启用：`/think off` 和 `/think minimal` 会映射到 `low`，而 `xhigh` 和 `max` 仍然可用。自定义采样值和强制工具选择值会被省略。 AWS 文档说明 Sonnet 5 同时支持 [`bedrock-runtime` 和 `bedrock-mantle` 端点](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-sonnet-5.html)。OpenClaw 可识别 Bedrock 基础模型 `anthropic.claude-sonnet-5`，以及区域或全局推理配置文件，例如 `us.anthropic.claude-sonnet-5`。它会应用 1,000,000 token 上下文窗口、128,000 token 输出限制、图像输入、原生思考强度级别、提示词缓存和拒绝安全的流式传输。 Bedrock 会为 Sonnet 5 保持启用自适应思考。OpenClaw 默认使用 `high`；由于此路由无法禁用思考，`/think off` 和 `/think minimal` 会映射到 `low`。启用自适应思考时，会省略自定义温度值和强制工具选择值。 通过向 `amazon-bedrock` 插件配置添加 `guardrail` 对象，你可以将 [Amazon Bedrock 防护机制](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html)应用于所有 Bedrock 模型调用。防护机制允许你强制实施内容过滤、主题拒绝、词语过滤、敏感信息过滤和上下文依据检查。 ```json5 { 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` 和 `guardrailVersion` 为必填项。 | 选项 | 说明 | | ------ | ----------- | | `guardrailIdentifier` | 防护机制 ID（例如 `abc123`）或完整 ARN（例如 `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`）。 | | `guardrailVersion` | 已发布的版本号，或用于工作草稿的 `"DRAFT"`。 | | `streamProcessingMode` | 流式传输期间进行防护机制评估时使用 `"sync"` 或 `"async"`。如果省略，Bedrock 将使用其默认值。 | | `trace` | 调试时使用 `"enabled"` 或 `"enabled_full"`；生产环境中应省略或设置为 `"disabled"`。 | 除标准调用权限外，Gateway 网关使用的 IAM 主体还必须拥有 `bedrock:ApplyGuardrail` 权限。 Bedrock 还可以充当[记忆搜索](/zh-CN/concepts/memory-search)的嵌入提供商。此项配置独立于推理提供商——将 `agents.defaults.memorySearch.provider` 设置为 `"bedrock"`： ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default }, }, }, } ``` Bedrock 嵌入使用与推理相同的 AWS SDK 凭证链（实例角色、SSO、访问密钥、共享配置和 Web 身份）。无需 API 密钥。 支持的嵌入模型包括 Amazon Titan Embed（v1、v2）、Amazon Nova Embed、Cohere Embed（v3、v4）和 TwelveLabs Marengo。有关完整模型列表和维度选项，请参阅[记忆配置参考——Bedrock](/zh-CN/reference/memory-config#bedrock-embedding-config)。 - Bedrock 要求在你的 AWS 账户和区域中启用**模型访问权限**。 - 自动发现需要 `bedrock:ListFoundationModels` 和 `bedrock:ListInferenceProfiles` 权限。 - 如果依赖自动模式，请在 Gateway 网关主机上设置一种受支持的 AWS 身份验证环境变量标记。如果你希望使用不带环境变量标记的 IMDS/共享配置身份验证，请设置 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true`。 - OpenClaw 按以下顺序显示凭证来源：`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`，然后是 `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`，接着是 `AWS_PROFILE`，最后是默认 AWS SDK 链。 - 推理支持取决于模型；请查看 Bedrock 模型卡以了解当前能力。 - 如果你希望使用托管密钥流程，也可以在 Bedrock 前部署兼容 OpenAI 的代理，并将其配置为 OpenAI provider。 ## 相关内容 选择提供商、模型引用和故障转移行为。 用于记忆搜索配置的 Bedrock 嵌入。 完整的 Bedrock 嵌入模型列表和维度选项。 常规故障排查和常见问题。