--- read_when: - Sie möchten Amazon-Bedrock-Modelle mit OpenClaw verwenden - Sie benötigen AWS-Zugangsdaten und eine Regionseinrichtung für Modellaufrufe. summary: Amazon-Bedrock-Modelle (Converse API) mit OpenClaw verwenden title: Amazon Bedrock x-i18n: generated_at: "2026-06-27T18:02:27Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 3947ad565f3a0adcd62d4ce47c6ed760f73c77ba3f4bd43b0754a412511063f2 source_path: providers/bedrock.md workflow: 16 --- OpenClaw kann **Amazon Bedrock**-Modelle über seinen **Bedrock Converse**- Streaming-Provider verwenden. Die Bedrock-Authentifizierung nutzt die **Standard-Anmeldeinformationskette des AWS SDK**, nicht einen API-Schlüssel. | Eigenschaft | Wert | | -------- | ----------------------------------------------------------- | | Provider | `amazon-bedrock` | | API | `bedrock-converse-stream` | | Authentifizierung | AWS-Anmeldeinformationen (Env Vars, gemeinsame Konfiguration oder Instanzrolle) | | Region | `AWS_REGION` oder `AWS_DEFAULT_REGION` (Standard: `us-east-1`) | ## Erste Schritte Wählen Sie Ihre bevorzugte Authentifizierungsmethode und folgen Sie den Einrichtungsschritten. **Am besten geeignet für:** Entwicklerrechner, CI oder Hosts, auf denen Sie AWS-Anmeldeinformationen direkt verwalten. ```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="..." ``` Es ist kein `apiKey` erforderlich. Konfigurieren Sie den Provider mit `auth: "aws-sdk"`: ```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 ``` Mit Env-Marker-Authentifizierung (`AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_PROFILE` oder `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`) aktiviert OpenClaw automatisch den impliziten Bedrock-Provider für die Modellerkennung ohne zusätzliche Konfiguration. **Am besten geeignet für:** EC2-Instanzen mit angehängter IAM-Rolle, die den Instanzmetadatendienst zur Authentifizierung verwenden. Bei Verwendung von IMDS kann OpenClaw AWS-Authentifizierung nicht allein anhand von Env-Markern erkennen, daher müssen Sie dies aktivieren: ```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 ``` Wenn Sie außerdem möchten, dass der Pfad zur automatischen Erkennung von Env-Markern funktioniert (zum Beispiel für `openclaw status`-Oberflächen): ```bash export AWS_PROFILE=default export AWS_REGION=us-east-1 ``` Sie benötigen **keinen** unechten API-Schlüssel. ```bash openclaw models list ``` Die an Ihre EC2-Instanz angehängte IAM-Rolle muss die folgenden Berechtigungen haben: - `bedrock:InvokeModel` - `bedrock:InvokeModelWithResponseStream` - `bedrock:ListFoundationModels` (für automatische Erkennung) - `bedrock:ListInferenceProfiles` (für Erkennung von Inference-Profilen) Oder hängen Sie die verwaltete Richtlinie `AmazonBedrockFullAccess` an. Sie benötigen `AWS_PROFILE=default` nur, wenn Sie ausdrücklich einen Env-Marker für den Auto-Modus oder Status-Oberflächen möchten. Der tatsächliche Authentifizierungspfad der Bedrock-Laufzeit verwendet die Standardkette des AWS SDK, daher funktioniert IMDS-Instanzrollen-Authentifizierung auch ohne Env-Marker. ## Automatische Modellerkennung OpenClaw kann Bedrock-Modelle, die **Streaming** und **Textausgabe** unterstützen, automatisch erkennen. Die Erkennung verwendet `bedrock:ListFoundationModels` und `bedrock:ListInferenceProfiles`, und Ergebnisse werden zwischengespeichert (Standard: 1 Stunde). So wird der implizite Provider aktiviert: - Wenn `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` `true` ist, versucht OpenClaw die Erkennung auch dann, wenn kein AWS-Env-Marker vorhanden ist. - Wenn `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` nicht gesetzt ist, fügt OpenClaw den impliziten Bedrock-Provider nur automatisch hinzu, wenn einer dieser AWS-Authentifizierungsmarker erkannt wird: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` oder `AWS_PROFILE`. - Der tatsächliche Authentifizierungspfad der Bedrock-Laufzeit verwendet weiterhin die Standardkette des AWS SDK, sodass gemeinsame Konfiguration, SSO und IMDS-Instanzrollen-Authentifizierung auch dann funktionieren können, wenn für die Erkennung `enabled: true` zur expliziten Aktivierung erforderlich war. Für explizite `models.providers["amazon-bedrock"]`-Einträge kann OpenClaw die Bedrock-Env-Marker-Authentifizierung weiterhin früh aus AWS-Env-Markern wie `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` auflösen, ohne das vollständige Laden der Laufzeit-Authentifizierung zu erzwingen. Der tatsächliche Authentifizierungspfad für Modellaufrufe verwendet weiterhin die Standardkette des AWS SDK. Konfigurationsoptionen befinden sich unter `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery`: ```json5 { plugins: { entries: { "amazon-bedrock": { config: { discovery: { enabled: true, region: "us-east-1", providerFilter: ["anthropic", "amazon"], refreshInterval: 3600, defaultContextWindow: 32000, defaultMaxTokens: 4096, }, }, }, }, }, } ``` | Option | Standard | Beschreibung | | ------ | ------- | ----------- | | `enabled` | auto | Im Auto-Modus aktiviert OpenClaw den impliziten Bedrock-Provider nur, wenn ein unterstützter AWS-Env-Marker erkannt wird. Setzen Sie `true`, um die Erkennung zu erzwingen. | | `region` | `AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1` | AWS-Region, die für Erkennungs-API-Aufrufe verwendet wird. | | `providerFilter` | (alle) | Gleicht Bedrock-Provider-Namen ab (zum Beispiel `anthropic`, `amazon`). | | `refreshInterval` | `3600` | Cache-Dauer in Sekunden. Setzen Sie den Wert auf `0`, um Caching zu deaktivieren. | | `defaultContextWindow` | `32000` | Kontextfenster, das für erkannte Modelle verwendet wird (überschreiben, wenn Sie die Grenzen Ihres Modells kennen). | | `defaultMaxTokens` | `4096` | Maximale Ausgabetokens, die für erkannte Modelle verwendet werden (überschreiben, wenn Sie die Grenzen Ihres Modells kennen). | ## Schnelleinrichtung (AWS-Pfad) Diese Anleitung erstellt eine IAM-Rolle, hängt Bedrock-Berechtigungen an, verknüpft das Instanzprofil und aktiviert die OpenClaw-Erkennung auf dem EC2-Host. ```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 ``` ## Erweiterte Konfiguration OpenClaw erkennt **regionale und globale Inference-Profile** zusammen mit Foundation Models. Wenn ein Profil einem bekannten Foundation Model zugeordnet ist, erbt das Profil die Fähigkeiten dieses Modells (Kontextfenster, maximale Tokens, Reasoning, Vision), und die richtige Bedrock-Anfrageregion wird automatisch eingefügt. Das bedeutet, dass regionsübergreifende Claude-Profile ohne manuelle Provider-Überschreibungen funktionieren. Inference-Profil-IDs sehen aus wie `us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (regional) oder `anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (global). Wenn das zugrunde liegende Modell bereits in den Erkennungsergebnissen enthalten ist, erbt das Profil seinen vollständigen Fähigkeitssatz; andernfalls gelten sichere Standardwerte. Es ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Solange die Erkennung aktiviert ist und der IAM- Principal `bedrock:ListInferenceProfiles` hat, erscheinen Profile neben Foundation Models in `openclaw models list`. Einige Bedrock-Modelle unterstützen einen `service_tier`-Parameter zur Optimierung auf Kosten oder Latenz. Die folgenden Stufen sind verfügbar: | Stufe | Beschreibung | |------|-------------| | `default` | Standard-Bedrock-Stufe | | `flex` | Vergünstigte Verarbeitung für Workloads, die längere Latenz tolerieren können | | `priority` | Priorisierte Verarbeitung für latenzempfindliche Workloads | | `reserved` | Reservierte Kapazität für Workloads im Dauerbetrieb | Setzen Sie `serviceTier` (oder `service_tier`) über `agents.defaults.params` für Bedrock-Modellanfragen oder pro Modell in `agents.defaults.models[""].params`: ```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 }, }, }, }, }, } ``` Gültige Werte sind `default`, `flex`, `priority` und `reserved`. Nicht alle Modelle unterstützen alle Stufen — wenn eine nicht unterstützte Stufe angefordert wird, gibt Bedrock einen Validierungsfehler zurück. Hinweis: Die Fehlermeldung ist etwas irreführend; sie kann "The provided model identifier is invalid" lauten, statt auf eine nicht unterstützte Service-Stufe hinzuweisen. Wenn Sie diesen Fehler sehen, prüfen Sie, ob das Modell die angeforderte Stufe unterstützt. Bedrock lehnt den Parameter `temperature` für Claude Opus 4.7 ab. OpenClaw lässt `temperature` automatisch für jede Opus 4.7-Bedrock-Referenz weg, einschließlich Foundation-Model-IDs, benannter Inference-Profile, Anwendungs-Inference- Profile, deren zugrunde liegendes Modell über `bedrock:GetInferenceProfile` zu Opus 4.7 aufgelöst wird, sowie gepunkteter `opus-4.7`-Varianten mit optionalen Regionspräfixen (`us.`, `eu.`, `ap.`, `apac.`, `au.`, `jp.`, `global.`). Es ist kein Konfigurationsschalter erforderlich, und die Auslassung gilt sowohl für das Objekt mit Anfrageoptionen als auch für das Payload-Feld `inferenceConfig`. Verwenden Sie `amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5` in `us-east-1` oder regionale Inferenz-IDs wie `us.anthropic.claude-fable-5`. OpenClaw wendet Fables Kontextfenster mit 1 Mio. Token, das Ausgabelimit von 128K, dauerhaft aktiviertes adaptives Denken und die unterstützte Aufwand-Zuordnung an. `/think off` und `/think minimal` werden `low` zugeordnet; nicht unterstützte Temperatur- und erzwungene Tool-Auswahlsteuerungen werden ausgelassen. Streaming-Ausgabe wird zurückgehalten, bis Bedrock einen terminalen Status zurückgibt, damit Verweigerungen mitten im Stream keinen Teiltext offenlegen. Fable unterstützt nur die Standard-Service-Stufe; OpenClaw ignoriert konfigurierte Stufen `flex`, `priority` und `reserved` für dieses Modell. AWS erfordert eine ausdrückliche `provider_data_share`-Einwilligung zur Datenaufbewahrung, bevor Fable verfügbar ist. Prompts und Vervollständigungen werden mit Anthropic geteilt und bis zu 30 Tage für Vertrauen und Sicherheit aufbewahrt. Prüfen und konfigurieren Sie [Bedrock-Datenaufbewahrung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html), bevor Sie das Modell aktivieren. Sie können [Amazon Bedrock Guardrails](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) auf alle Bedrock-Modellaufrufe anwenden, indem Sie der `amazon-bedrock`-Plugin-Konfiguration ein `guardrail`-Objekt hinzufügen. Mit Guardrails können Sie Inhaltsfilterung, Themenablehnung, Wortfilter, Filter für sensible Informationen und kontextbezogene Grounding-Prüfungen erzwingen. ```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" }, }, }, }, }, } ``` | Option | Erforderlich | Beschreibung | | ------ | -------- | ----------- | | `guardrailIdentifier` | Ja | Guardrail-ID (z. B. `abc123`) oder vollständiger ARN (z. B. `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`). | | `guardrailVersion` | Ja | Veröffentlichte Versionsnummer oder `"DRAFT"` für den Arbeitsentwurf. | | `streamProcessingMode` | Nein | `"sync"` oder `"async"` für die Guardrail-Auswertung während des Streamings. Wenn ausgelassen, verwendet Bedrock seinen Standard. | | `trace` | Nein | `"enabled"` oder `"enabled_full"` zum Debuggen; für Produktion auslassen oder auf `"disabled"` setzen. | Der vom Gateway verwendete IAM-Prinzipal muss zusätzlich zu den Standardaufrufberechtigungen über die Berechtigung `bedrock:ApplyGuardrail` verfügen. Bedrock kann auch als Embedding-Provider für die [Speichersuche](/de/concepts/memory-search) dienen. Dies wird getrennt vom Inferenz-Provider konfiguriert -- setzen Sie `agents.defaults.memorySearch.provider` auf `"bedrock"`: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default }, }, }, } ``` Bedrock-Embeddings verwenden dieselbe AWS-SDK-Anmeldeinformationskette wie die Inferenz (Instanzrollen, SSO, Zugriffsschlüssel, gemeinsame Konfiguration und Web-Identität). Es ist kein API-Schlüssel erforderlich. Setzen Sie `memorySearch.provider: "bedrock"` ausdrücklich, um Bedrock- Embeddings zu verwenden. Zu den unterstützten Embedding-Modellen gehören Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) und TwelveLabs Marengo. Siehe [Referenz zur Speicherkonfiguration -- Bedrock](/de/reference/memory-config#bedrock-embedding-config) für die vollständige Modellliste und Dimensionsoptionen. - Bedrock erfordert, dass **Modellzugriff** in Ihrem AWS-Konto/Ihrer AWS-Region aktiviert ist. - Automatische Erkennung benötigt die Berechtigungen `bedrock:ListFoundationModels` und `bedrock:ListInferenceProfiles`. - Wenn Sie den Automodus verwenden, setzen Sie eine der unterstützten AWS-Auth-Env-Markierungen auf dem Gateway-Host. Wenn Sie IMDS-/Shared-Config-Authentifizierung ohne Env-Markierungen bevorzugen, setzen Sie `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true`. - OpenClaw zeigt die Anmeldeinformationsquelle in dieser Reihenfolge an: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, dann `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`, dann `AWS_PROFILE`, dann die Standard-AWS-SDK-Kette. - Reasoning-Unterstützung hängt vom Modell ab; prüfen Sie die Bedrock-Modellkarte auf aktuelle Fähigkeiten. - Wenn Sie einen verwalteten Schlüsselablauf bevorzugen, können Sie auch einen OpenAI-kompatiblen Proxy vor Bedrock platzieren und ihn stattdessen als OpenAI-Provider konfigurieren. ## Verwandt Provider, Modell-Refs und Failover-Verhalten auswählen. Bedrock-Embeddings für die Konfiguration der Speichersuche. Vollständige Bedrock-Embedding-Modellliste und Dimensionsoptionen. Allgemeine Fehlerbehebung und FAQ.