Amazon Bedrock

Die Konfigurationsoptionen befinden sich unter 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,          },        },      },    },  },}

Die Bedrock-APIs ListFoundationModels und GetFoundationModel geben keine Metadaten zu Token-Limits zurück, sondern nur Modell-ID, Name, Modalitäten und Lebenszyklusstatus. OpenClaw enthält eine Nachschlagetabelle mit bekannten Kontextfenstern und Ausgabelimits für verbreitete Bedrock-Modelle (Claude, Nova, Llama, Mistral, DeepSeek und weitere), damit Sitzungsverwaltung, Compaction-Schwellenwerte und die Erkennung von Kontextüberläufen für diese Modelle korrekt funktionieren.

Erkannte Modelle, die nicht in der Tabelle enthalten sind, verwenden ersatzweise defaultContextWindow und defaultMaxTokens. Wenn für ein von Ihnen verwendetes Modell keine genauen Limits vorliegen, überschreiben Sie diese mit einem expliziten models.providers["amazon-bedrock"].models-Eintrag.

OpenClaw erkennt neben Basismodellen auch regionale und globale Inferenzprofile. Wenn ein Profil einem bekannten Basismodell zugeordnet ist, übernimmt das Profil die Fähigkeiten dieses Modells (Kontextfenster, maximale Token-Anzahl, Schlussfolgerung, Bildverarbeitung), und die korrekte Bedrock-Anfrageregion wird automatisch eingefügt. Dadurch funktionieren regionsübergreifende Claude-Profile ohne manuelle Provider-Überschreibungen. Globale regionsübergreifende Profile (global.*) werden in openclaw models list zuerst aufgeführt, da sie im Allgemeinen eine bessere Kapazität und automatisches Failover bieten.

IDs von Inferenzprofilen sehen beispielsweise wie us.anthropic.claude-opus-4-6-v1 (regional) oder anthropic.claude-opus-4-6-v1 (global) aus. Wenn das zugrunde liegende Modell bereits in den Erkennungsergebnissen enthalten ist, übernimmt das Profil dessen vollständigen Funktionsumfang; andernfalls gelten sichere Standardwerte.

Es ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Solange die Erkennung aktiviert ist und der IAM-Prinzipal über bedrock:ListInferenceProfiles verfügt, erscheinen die Profile neben den Basismodellen in openclaw models list.

Einige Bedrock-Modelle unterstützen einen Parameter service_tier, um Kosten oder Latenz zu optimieren. Die folgenden Stufen sind verfügbar:

Legen Sie serviceTier (oder service_tier) über agents.defaults.params für Bedrock-Modellanfragen oder modellspezifisch in agents.defaults.models["<model-key>"].params fest:

{  agents: {    defaults: {      params: {        serviceTier: "flex", // gilt für alle Modelle      },      models: {        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {          params: {            serviceTier: "priority", // modellspezifische Überschreibung          },        },      },    },  },}

Gültige Werte sind default, flex, priority und reserved. Claude Fable 5, Opus 5 und Sonnet 5 unterstützen nur die Stufe default; OpenClaw warnt und ignoriert flex, priority oder reserved, wenn diese für jene Modelle angefordert werden. Bei anderen Modellen unterstützt nicht jedes Modell jede Stufe – eine nicht unterstützte Stufe führt zu einem Bedrock-Validierungsfehler, und die Fehlermeldung kann irreführend sein (zum Beispiel „Die angegebene Modellkennung ist ungültig“, statt die Stufe als Problem zu benennen). Wenn dieser Fehler auftritt, prüfen Sie, ob das Modell die angeforderte Stufe unterstützt.

Bedrock lehnt den Parameter temperature für Claude Opus 5, Opus 4.8 und Opus 4.7 ab. OpenClaw lässt temperature automatisch für jede passende Bedrock- Referenz weg, einschließlich Foundation-Modell-IDs, benannter Inferenzprofile, Anwendungs- Inferenzprofile, deren zugrunde liegendes Modell über bedrock:GetInferenceProfile zu Opus 5/4.8/4.7 aufgelöst wird, sowie gepunkteter Varianten von opus-4.7/opus-4.8 mit optionalen Regionspräfixen (us., eu., ap., apac., au., jp., global.). Es ist keine Konfigurationsoption erforderlich, und das Weglassen gilt sowohl für das Objekt mit den Anfrageoptionen als auch für das Nutzlastfeld inferenceConfig.

Verwenden Sie amazon-bedrock/anthropic.claude-opus-5 am Bedrock-Endpunkt der Messages-API oder ein regionales/globales Inferenzprofil wie global.anthropic.claude-opus-5, wenn es in der Bedrock-Erkennung erscheint. OpenClaw wendet das Kontextfenster mit 1.000.000 Token, das Ausgabelimit von 128.000 Token, Bildeingaben, Prompt-Caching, ablehnungssicheres Streaming und native Aufwandsstufen für xhigh/max an.

Adaptives Denken verwendet standardmäßig high. /think off deaktiviert das Denken, während /think xhigh|max adaptives Denken aktiviert lässt. OpenClaw lässt benutzerdefinierte Sampling-Parameter und nicht unterstützte, vom Standard abweichende Dienststufen weg.

Verwenden Sie amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 in us-east-1 oder die regionalen Inferenz-IDs wie us.anthropic.claude-fable-5. OpenClaw wendet Fables 1M-Kontextfenster, das 128K-Ausgabelimit, stets aktives adaptives Denken und die unterstützte Aufwandszuordnung an. /think off und /think minimal werden low zugeordnet; Temperatur und Steuerelemente für eine erzwungene Tool-Auswahl werden entsprechend der Route für Opus 4.7/4.8 weggelassen. Die Streaming-Ausgabe wird zurückgehalten, bis Bedrock einen endgültigen Status zurückgibt, damit Ablehnungen während des Streamings keinen unvollständigen Text offenlegen.

AWS erfordert eine ausdrückliche Einwilligung zur Datenspeicherung über provider_data_share, bevor Fable verfügbar ist. Prompts und Vervollständigungen werden mit Anthropic geteilt und für Vertrauens- und Sicherheitszwecke bis zu 30 Tage gespeichert. Prüfen und konfigurieren Sie die Bedrock-Datenspeicherung, bevor Sie das Modell aktivieren.

Claude Mythos 5 ist über Bedrock nur für Konten verfügbar, die über die erforderliche Genehmigung für eingeschränkten Zugriff verfügen. OpenClaw erkennt das Foundation-Modell anthropic.claude-mythos-5 sowie regionale oder globale Inferenzprofile wie us.anthropic.claude-mythos-5.

OpenClaw wendet das Kontextfenster mit 1.000.000 Token, das Ausgabelimit von 128.000 Token, Bildeingaben, Prompt-Caching, ablehnungssicheres Streaming und native Aufwandsstufen an. Adaptives Denken ist immer aktiviert: /think off und /think minimal werden low zugeordnet, während xhigh und max weiterhin verfügbar sind. Benutzerdefiniertes Sampling und Werte für eine erzwungene Tool-Auswahl werden weggelassen.

AWS dokumentiert Sonnet 5 sowohl für die Endpunkte bedrock-runtime als auch bedrock-mantle. OpenClaw erkennt das Bedrock-Foundation-Modell anthropic.claude-sonnet-5 und regionale oder globale Inferenzprofile wie us.anthropic.claude-sonnet-5. Es wendet das Kontextfenster mit 1.000.000 Token, das Ausgabelimit von 128.000 Token, Bildeingaben, native Aufwandsstufen, Prompt-Caching und ablehnungssicheres Streaming an.

Bedrock lässt adaptives Denken für Sonnet 5 aktiviert. OpenClaw verwendet standardmäßig high; /think off und /think minimal werden low zugeordnet, weil sich das Denken über diese Route nicht deaktivieren lässt. Benutzerdefinierte Temperaturwerte und Werte für eine erzwungene Tool-Auswahl werden weggelassen, solange adaptives Denken aktiv ist.

Sie können Amazon Bedrock Guardrails auf alle Bedrock-Modellaufrufe anwenden, indem Sie der Plugin-Konfiguration amazon-bedrock ein Objekt guardrail hinzufügen. Mit Schutzmechanismen können Sie Inhaltsfilterung, die Ablehnung von Themen, Wortfilter, Filter für vertrauliche Informationen und Prüfungen der kontextbezogenen Fundierung durchsetzen.

{  plugins: {    entries: {      "amazon-bedrock": {        config: {          guardrail: {            guardrailIdentifier: "abc123", // Schutzmechanismus-ID oder vollständiger ARN            guardrailVersion: "1", // Versionsnummer oder "DRAFT"            streamProcessingMode: "sync", // optional: "sync" oder "async"            trace: "enabled", // optional: "enabled", "disabled" oder "enabled_full"          },        },      },    },  },}

guardrailIdentifier und guardrailVersion sind erforderlich.

Bedrock kann auch als Einbettungs-Provider für die Speichersuche dienen. Dies wird getrennt vom Inferenz-Provider konfiguriert – setzen Sie memory.search.provider auf "bedrock":

{  memory: {    search: {      provider: "bedrock",      model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // Standardwert    },  },}

Bedrock-Einbettungen verwenden dieselbe AWS-SDK-Anmeldedatenkette wie die Inferenz (Instanz- rollen, SSO, Zugriffsschlüssel, gemeinsame Konfiguration und Webidentität). Es ist kein API-Schlüssel erforderlich.

Zu den unterstützten Einbettungsmodellen gehören Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) und TwelveLabs Marengo. Die vollständige Modellliste und die Dimensionsoptionen finden Sie in der Konfigurationsreferenz für den Speicher – Bedrock.

• Bedrock erfordert, dass der Modellzugriff in Ihrem AWS-Konto/Ihrer AWS-Region aktiviert ist.
• Die automatische Erkennung erfordert die Berechtigungen bedrock:ListFoundationModels und bedrock:ListInferenceProfiles.
• Wenn Sie den automatischen Modus verwenden, setzen Sie auf dem Gateway-Host eine der unterstützten AWS-Authentifizierungs-Umgebungsmarkierungen. Wenn Sie die IMDS-/gemeinsame-Konfigurationsauthentifizierung ohne Umgebungsmarkierungen bevorzugen, setzen Sie plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true.
• OpenClaw zeigt die Quelle der Anmeldedaten in dieser Reihenfolge an: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, dann AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, dann AWS_PROFILE, dann die standardmäßige AWS-SDK-Kette.
• Die Unterstützung für logisches Denken hängt vom Modell ab; prüfen Sie die Bedrock-Modellkarte auf aktuelle Funktionen.
• Wenn Sie einen verwalteten Schlüsselfluss bevorzugen, können Sie auch einen OpenAI-kompatiblen Proxy vor Bedrock schalten und ihn stattdessen als OpenAI-Provider konfigurieren.