--- read_when: - Quieres usar modelos de Amazon Bedrock con OpenClaw - Necesitas configurar las credenciales y la región de AWS para las llamadas al modelo summary: Usa modelos de Amazon Bedrock (Converse API) con OpenClaw title: Amazon Bedrock x-i18n: generated_at: "2026-06-27T12:34:35Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 3947ad565f3a0adcd62d4ce47c6ed760f73c77ba3f4bd43b0754a412511063f2 source_path: providers/bedrock.md workflow: 16 --- OpenClaw puede usar modelos de **Amazon Bedrock** mediante su proveedor de streaming **Bedrock Converse**. La autenticación de Bedrock usa la **cadena de credenciales predeterminada del AWS SDK**, no una clave de API. | Propiedad | Valor | | -------- | ----------------------------------------------------------- | | Proveedor | `amazon-bedrock` | | API | `bedrock-converse-stream` | | Autenticación | Credenciales de AWS (variables de entorno, configuración compartida o rol de instancia) | | Región | `AWS_REGION` o `AWS_DEFAULT_REGION` (predeterminado: `us-east-1`) | ## Primeros pasos Elige tu método de autenticación preferido y sigue los pasos de configuración. **Recomendado para:** máquinas de desarrollo, CI o hosts donde gestionas directamente las credenciales de AWS. ```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="..." ``` No se requiere `apiKey`. Configura el proveedor con `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 ``` Con autenticación por marcador de entorno (`AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_PROFILE` o `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`), OpenClaw habilita automáticamente el proveedor implícito de Bedrock para la detección de modelos sin configuración adicional. **Recomendado para:** instancias EC2 con un rol de IAM asociado, usando el servicio de metadatos de instancia para la autenticación. Al usar IMDS, OpenClaw no puede detectar la autenticación de AWS solo a partir de marcadores de entorno, así que debes habilitarla explícitamente: ```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 ``` Si también quieres que funcione la ruta de detección automática por marcador de entorno (por ejemplo, para superficies de `openclaw status`): ```bash export AWS_PROFILE=default export AWS_REGION=us-east-1 ``` **No** necesitas una clave de API falsa. ```bash openclaw models list ``` El rol de IAM asociado a tu instancia EC2 debe tener los siguientes permisos: - `bedrock:InvokeModel` - `bedrock:InvokeModelWithResponseStream` - `bedrock:ListFoundationModels` (para detección automática) - `bedrock:ListInferenceProfiles` (para detección de perfiles de inferencia) O adjunta la política administrada `AmazonBedrockFullAccess`. Solo necesitas `AWS_PROFILE=default` si específicamente quieres un marcador de entorno para el modo automático o las superficies de estado. La ruta real de autenticación del runtime de Bedrock usa la cadena predeterminada del AWS SDK, así que la autenticación por rol de instancia de IMDS funciona incluso sin marcadores de entorno. ## Detección automática de modelos OpenClaw puede detectar automáticamente modelos de Bedrock que admiten **streaming** y **salida de texto**. La detección usa `bedrock:ListFoundationModels` y `bedrock:ListInferenceProfiles`, y los resultados se almacenan en caché (predeterminado: 1 hora). Cómo se habilita el proveedor implícito: - Si `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` es `true`, OpenClaw intentará la detección aunque no haya ningún marcador de entorno de AWS. - Si `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` no está definido, OpenClaw solo agrega automáticamente el proveedor implícito de Bedrock cuando ve uno de estos marcadores de autenticación de AWS: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` o `AWS_PROFILE`. - La ruta real de autenticación del runtime de Bedrock sigue usando la cadena predeterminada del AWS SDK, así que la configuración compartida, SSO y la autenticación por rol de instancia de IMDS pueden funcionar incluso cuando la detección necesitó `enabled: true` para habilitarse explícitamente. Para entradas explícitas de `models.providers["amazon-bedrock"]`, OpenClaw aún puede resolver temprano la autenticación por marcador de entorno de Bedrock desde marcadores de entorno de AWS como `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, sin forzar la carga completa de la autenticación del runtime. La ruta real de autenticación de llamadas al modelo sigue usando la cadena predeterminada del AWS SDK. Las opciones de configuración están bajo `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, }, }, }, }, }, } ``` | Opción | Predeterminado | Descripción | | ------ | ------- | ----------- | | `enabled` | auto | En modo automático, OpenClaw solo habilita el proveedor implícito de Bedrock cuando ve un marcador de entorno de AWS compatible. Usa `true` para forzar la detección. | | `region` | `AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1` | Región de AWS usada para llamadas a la API de detección. | | `providerFilter` | (todos) | Coincide con nombres de proveedores de Bedrock (por ejemplo, `anthropic`, `amazon`). | | `refreshInterval` | `3600` | Duración de la caché en segundos. Establécelo en `0` para deshabilitar el almacenamiento en caché. | | `defaultContextWindow` | `32000` | Ventana de contexto usada para modelos detectados (sobrescríbela si conoces los límites de tu modelo). | | `defaultMaxTokens` | `4096` | Tokens máximos de salida usados para modelos detectados (sobrescríbelo si conoces los límites de tu modelo). | ## Configuración rápida (ruta de AWS) Este recorrido crea un rol de IAM, adjunta permisos de Bedrock, asocia el perfil de instancia y habilita la detección de OpenClaw en el host EC2. ```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 ``` ## Configuración avanzada OpenClaw detecta **perfiles de inferencia regionales y globales** junto con modelos fundacionales. Cuando un perfil se asigna a un modelo fundacional conocido, el perfil hereda las capacidades de ese modelo (ventana de contexto, tokens máximos, razonamiento, visión) y la región correcta de solicitud de Bedrock se inyecta automáticamente. Esto significa que los perfiles de Claude entre regiones funcionan sin sobrescrituras manuales del proveedor. Los ID de perfil de inferencia se ven como `us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (regional) o `anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (global). Si el modelo subyacente ya está en los resultados de detección, el perfil hereda todo su conjunto de capacidades; de lo contrario, se aplican valores predeterminados seguros. No se necesita configuración adicional. Siempre que la detección esté habilitada y el principal de IAM tenga `bedrock:ListInferenceProfiles`, los perfiles aparecen junto con los modelos fundacionales en `openclaw models list`. Algunos modelos de Bedrock admiten un parámetro `service_tier` para optimizar el costo o la latencia. Los siguientes niveles están disponibles: | Nivel | Descripción | |------|-------------| | `default` | Nivel estándar de Bedrock | | `flex` | Procesamiento con descuento para cargas de trabajo que pueden tolerar mayor latencia | | `priority` | Procesamiento priorizado para cargas de trabajo sensibles a la latencia | | `reserved` | Capacidad reservada para cargas de trabajo de estado estable | Define `serviceTier` (o `service_tier`) mediante `agents.defaults.params` para solicitudes de modelos de Bedrock, o por modelo en `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 }, }, }, }, }, } ``` Los valores válidos son `default`, `flex`, `priority` y `reserved`. No todos los modelos admiten todos los niveles; si se solicita un nivel no compatible, Bedrock devolverá un error de validación. Nota: el mensaje de error es algo engañoso; puede decir "The provided model identifier is invalid" en lugar de indicar un nivel de servicio no compatible. Si ves este error, comprueba si el modelo admite el nivel solicitado. Bedrock rechaza el parámetro `temperature` para Claude Opus 4.7. OpenClaw omite `temperature` automáticamente para cualquier referencia de Opus 4.7 de Bedrock, incluidos los ID de modelos fundacionales, perfiles de inferencia con nombre, perfiles de inferencia de aplicación cuyo modelo subyacente se resuelve como Opus 4.7 mediante `bedrock:GetInferenceProfile`, y variantes punteadas de `opus-4.7` con prefijos de región opcionales (`us.`, `eu.`, `ap.`, `apac.`, `au.`, `jp.`, `global.`). No se requiere ningún ajuste de configuración, y la omisión se aplica tanto al objeto de opciones de solicitud como al campo de carga útil `inferenceConfig`. Usa `amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5` en `us-east-1`, o los identificadores de inferencia regionales como `us.anthropic.claude-fable-5`. OpenClaw aplica la ventana de contexto de 1M de Fable, el límite de salida de 128K, el razonamiento adaptativo siempre activo y el mapeo de esfuerzo compatible. `/think off` y `/think minimal` se asignan a `low`; se omiten los controles no compatibles de temperatura y elección forzada de herramienta. La salida en streaming se retiene hasta que Bedrock devuelve un estado terminal para que los rechazos durante el streaming no expongan texto parcial. Fable solo admite el nivel de servicio estándar; OpenClaw ignora los niveles `flex`, `priority` y `reserved` configurados para este modelo. AWS requiere una aceptación explícita de retención de datos `provider_data_share` antes de que Fable esté disponible. Los prompts y las finalizaciones se comparten con Anthropic y se retienen hasta 30 días para confianza y seguridad. Revisa y configura la [retención de datos de Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html) antes de habilitar el modelo. Puedes aplicar [Amazon Bedrock Guardrails](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) a todas las invocaciones de modelos de Bedrock agregando un objeto `guardrail` a la configuración del Plugin `amazon-bedrock`. Las barreras de protección te permiten aplicar filtrado de contenido, denegación de temas, filtros de palabras, filtros de información sensible y comprobaciones de fundamentación contextual. ```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" }, }, }, }, }, } ``` | Opción | Requerido | Descripción | | ------ | -------- | ----------- | | `guardrailIdentifier` | Sí | ID de barrera de protección (por ejemplo, `abc123`) o ARN completo (por ejemplo, `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`). | | `guardrailVersion` | Sí | Número de versión publicada, o `"DRAFT"` para el borrador de trabajo. | | `streamProcessingMode` | No | `"sync"` o `"async"` para la evaluación de barreras de protección durante el streaming. Si se omite, Bedrock usa su valor predeterminado. | | `trace` | No | `"enabled"` o `"enabled_full"` para depuración; omítelo o configúralo como `"disabled"` para producción. | El principal IAM usado por el Gateway debe tener el permiso `bedrock:ApplyGuardrail` además de los permisos de invocación estándar. Bedrock también puede servir como proveedor de embeddings para la [búsqueda en memoria](/es/concepts/memory-search). Esto se configura por separado del proveedor de inferencia: establece `agents.defaults.memorySearch.provider` en `"bedrock"`: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default }, }, }, } ``` Los embeddings de Bedrock usan la misma cadena de credenciales del SDK de AWS que la inferencia (roles de instancia, SSO, claves de acceso, configuración compartida e identidad web). No se necesita ninguna clave de API. Establece `memorySearch.provider: "bedrock"` explícitamente para usar embeddings de Bedrock. Los modelos de embedding compatibles incluyen Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) y TwelveLabs Marengo. Consulta la [referencia de configuración de memoria: Bedrock](/es/reference/memory-config#bedrock-embedding-config) para ver la lista completa de modelos y las opciones de dimensión. - Bedrock requiere que el **acceso al modelo** esté habilitado en tu cuenta/región de AWS. - La detección automática necesita los permisos `bedrock:ListFoundationModels` y `bedrock:ListInferenceProfiles`. - Si dependes del modo automático, establece uno de los marcadores de entorno de autenticación de AWS compatibles en el host del Gateway. Si prefieres autenticación IMDS/configuración compartida sin marcadores de entorno, establece `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true`. - OpenClaw muestra la fuente de credenciales en este orden: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, luego `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`, luego `AWS_PROFILE`, luego la cadena predeterminada del SDK de AWS. - La compatibilidad con razonamiento depende del modelo; consulta la ficha del modelo de Bedrock para conocer las capacidades actuales. - Si prefieres un flujo de claves administrado, también puedes colocar un proxy compatible con OpenAI delante de Bedrock y configurarlo como proveedor de OpenAI en su lugar. ## Relacionado Elegir proveedores, referencias de modelo y comportamiento de conmutación por error. Embeddings de Bedrock para la configuración de búsqueda en memoria. Lista completa de modelos de embedding de Bedrock y opciones de dimensión. Solución general de problemas y preguntas frecuentes.