Providers

Amazon Bedrock

OpenClaw अपने Bedrock Converse स्ट्रीमिंग प्रदाता के माध्यम से Amazon Bedrock मॉडल का उपयोग कर सकता है। Bedrock प्रमाणीकरण AWS SDK default credential chain का उपयोग करता है, API key का नहीं।

गुण	मान
प्रदाता	`amazon-bedrock`
API	`bedrock-converse-stream`
प्रमाणीकरण	AWS credentials (env vars, shared config, या instance role)
Region	`AWS_REGION` या `AWS_DEFAULT_REGION` (डिफ़ॉल्ट: `us-east-1`)

शुरू करना

अपनी पसंदीदा प्रमाणीकरण विधि चुनें और सेटअप चरणों का पालन करें।

Access keys / env vars

इनके लिए सर्वोत्तम: डेवलपर मशीनें, CI, या ऐसे होस्ट जहां आप AWS credentials को सीधे प्रबंधित करते हैं।

Gateway होस्ट पर AWS credentials सेट करें

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="..."

अपने config में Bedrock प्रदाता और मॉडल जोड़ें

कोई apiKey आवश्यक नहीं है। प्रदाता को auth: "aws-sdk" के साथ कॉन्फ़िगर करें:

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" },    },  },}

सत्यापित करें कि मॉडल उपलब्ध हैं

bash

openclaw models list

EC2 instance roles (IMDS)

इनके लिए सर्वोत्तम: संलग्न IAM role वाले EC2 instances, जो प्रमाणीकरण के लिए instance metadata service का उपयोग करते हैं।

खोज को स्पष्ट रूप से सक्षम करें

IMDS का उपयोग करते समय, OpenClaw केवल env markers से AWS auth का पता नहीं लगा सकता, इसलिए आपको opt in करना होगा:

bash

openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled trueopenclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

auto mode के लिए वैकल्पिक रूप से env marker जोड़ें

यदि आप env-marker auto-detection पथ को भी काम कराना चाहते हैं (उदाहरण के लिए, openclaw status सतहों के लिए):

bash

export AWS_PROFILE=defaultexport AWS_REGION=us-east-1

आपको fake API key की आवश्यकता नहीं है।

सत्यापित करें कि मॉडल खोजे गए हैं

bash

openclaw models list

स्वचालित मॉडल खोज

OpenClaw उन Bedrock मॉडलों को स्वचालित रूप से खोज सकता है जो स्ट्रीमिंग और text output का समर्थन करते हैं। खोज bedrock:ListFoundationModels और bedrock:ListInferenceProfiles का उपयोग करती है, और परिणाम cache किए जाते हैं (डिफ़ॉल्ट: 1 घंटा)।

अंतर्निहित प्रदाता कैसे सक्षम होता है:

यदि plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true है, तो OpenClaw discovery का प्रयास करेगा, भले ही कोई AWS env marker मौजूद न हो।
यदि plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled सेट नहीं है, तो OpenClaw अंतर्निहित Bedrock प्रदाता को केवल तभी अपने-आप जोड़ता है जब उसे इनमें से कोई AWS auth marker दिखता है: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, या AWS_PROFILE।
वास्तविक Bedrock runtime auth path अब भी AWS SDK default chain का उपयोग करता है, इसलिए shared config, SSO, और IMDS instance-role auth काम कर सकते हैं, भले ही discovery को opt in करने के लिए enabled: true की आवश्यकता रही हो।

Discovery config विकल्प

Config options plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery के अंतर्गत रहते हैं:

json5

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

विकल्प	Default	विवरण
`enabled`	auto	Auto mode में, OpenClaw अंतर्निहित Bedrock प्रदाता को केवल तब सक्षम करता है जब उसे कोई समर्थित AWS env marker दिखता है। Discovery को force करने के लिए `true` सेट करें।
`region`	`AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1`	Discovery API calls के लिए उपयोग किया गया AWS region।
`providerFilter`	(सभी)	Bedrock provider names से match करता है (उदाहरण के लिए `anthropic`, `amazon`)।
`refreshInterval`	`3600`	Cache अवधि seconds में। Caching बंद करने के लिए `0` सेट करें।
`defaultContextWindow`	`32000`	Discovered models के लिए उपयोग की गई context window (यदि आपको अपने model limits पता हैं, तो override करें)।
`defaultMaxTokens`	`4096`	Discovered models के लिए उपयोग किए गए max output tokens (यदि आपको अपने model limits पता हैं, तो override करें)।

त्वरित setup (AWS path)

यह walkthrough एक IAM role बनाता है, Bedrock permissions attach करता है, instance profile associate करता है, और EC2 host पर OpenClaw discovery सक्षम करता है।

bash

# 1. Create IAM role and instance profileaws 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-Accessaws iam add-role-to-instance-profile \  --instance-profile-name EC2-Bedrock-Access \  --role-name EC2-Bedrock-Access # 2. Attach to your EC2 instanceaws ec2 associate-iam-instance-profile \  --instance-id i-xxxxx \  --iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access # 3. On the EC2 instance, enable discovery explicitlyopenclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled trueopenclaw 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 enableecho 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrcecho 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc # 5. Verify models are discoveredopenclaw models list

उन्नत configuration

Inference profiles

OpenClaw foundation models के साथ-साथ regional और global inference profiles discover करता है। जब कोई profile किसी ज्ञात foundation model से map होती है, तो profile उस model की capabilities (context window, max tokens, reasoning, vision) inherit करती है और सही Bedrock request region अपने-आप inject हो जाता है। इसका मतलब है कि cross-region Claude profiles manual provider overrides के बिना काम करते हैं।

Inference profile IDs us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (regional) या anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (global) जैसे दिखते हैं। यदि backing model पहले से discovery results में है, तो profile उसका पूरा capability set inherit करती है; अन्यथा सुरक्षित defaults लागू होते हैं।

कोई अतिरिक्त configuration आवश्यक नहीं है। जब तक discovery enabled है और IAM principal के पास bedrock:ListInferenceProfiles है, profiles openclaw models list में foundation models के साथ दिखाई देते हैं।

Service tier

कुछ Bedrock models cost या latency के लिए optimize करने हेतु service_tier parameter support करते हैं। निम्न tiers उपलब्ध हैं:

Tier	विवरण
`default`	Standard Bedrock tier
`flex`	उन workloads के लिए discounted processing जो अधिक latency सहन कर सकते हैं
`priority`	Latency-sensitive workloads के लिए prioritized processing
`reserved`	Steady-state workloads के लिए reserved capacity

Bedrock model requests के लिए agents.defaults.params के माध्यम से serviceTier (या service_tier) सेट करें, या per-model agents.defaults.models["<model-key>"].params में सेट करें:

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          },        },      },    },  },}

मान्य values default, flex, priority, और reserved हैं। सभी models सभी tiers support नहीं करते — यदि unsupported tier request किया जाता है, तो Bedrock validation error लौटाएगा। Note: error message कुछ misleading है; यह unsupported service tier बताने के बजाय "The provided model identifier is invalid" कह सकता है। यदि आपको यह error दिखे, तो जांचें कि model requested tier support करता है या नहीं।

Claude Opus 4.7 temperature

Bedrock Claude Opus 4.7 के लिए temperature parameter reject करता है। OpenClaw किसी भी Opus 4.7 Bedrock ref के लिए temperature को अपने-आप omit करता है, जिसमें foundation model ids, named inference profiles, application inference profiles जिनका underlying model bedrock:GetInferenceProfile के माध्यम से Opus 4.7 में resolve होता है, और optional region prefixes (us., eu., ap., apac., au., jp., global.) वाले dotted opus-4.7 variants शामिल हैं। किसी config knob की आवश्यकता नहीं है, और omission request options object तथा inferenceConfig payload field दोनों पर लागू होता है।

Claude Fable 5

us-east-1 में amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5, या us.anthropic.claude-fable-5 जैसे क्षेत्रीय inference ids का उपयोग करें। OpenClaw Fable की 1M context window, 128K आउटपुट सीमा, हमेशा चालू adaptive thinking, और समर्थित effort mapping लागू करता है। /think off और /think minimal low पर मैप होते हैं; असमर्थित temperature और forced tool choice controls छोड़ दिए जाते हैं। Streaming output को तब तक रोका जाता है जब तक Bedrock terminal status वापस नहीं करता, ताकि mid-stream refusals आंशिक टेक्स्ट उजागर न करें। Fable केवल standard service tier का समर्थन करता है; OpenClaw इस मॉडल के लिए कॉन्फ़िगर किए गए flex, priority, और reserved tiers को अनदेखा करता है।

AWS को Fable उपलब्ध होने से पहले स्पष्ट provider_data_share data-retention opt-in चाहिए। Prompts और completions Anthropic के साथ साझा किए जाते हैं और trust and safety के लिए 30 दिनों तक रखे जाते हैं। मॉडल सक्षम करने से पहले Bedrock data retention की समीक्षा और कॉन्फ़िगरेशन करें।

Guardrails

amazon-bedrock Plugin config में guardrail object जोड़कर आप सभी Bedrock model invocations पर Amazon Bedrock Guardrails लागू कर सकते हैं। Guardrails आपको content filtering, topic denial, word filters, sensitive information filters, और contextual grounding checks लागू करने देते हैं।

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"          },        },      },    },  },}

विकल्प	आवश्यक	विवरण
`guardrailIdentifier`	हाँ	Guardrail ID (जैसे `abc123`) या पूरा ARN (जैसे `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`)।
`guardrailVersion`	हाँ	प्रकाशित version number, या working draft के लिए `"DRAFT"`।
`streamProcessingMode`	नहीं	streaming के दौरान guardrail evaluation के लिए `"sync"` या `"async"`। यदि छोड़ा जाए, तो Bedrock अपना default उपयोग करता है।
`trace`	नहीं	debugging के लिए `"enabled"` या `"enabled_full"`; production के लिए छोड़ दें या `"disabled"` सेट करें।

Embeddings for memory search

Bedrock मेमरी खोज के लिए embedding provider के रूप में भी काम कर सकता है। इसे inference provider से अलग कॉन्फ़िगर किया जाता है -- agents.defaults.memorySearch.provider को "bedrock" पर सेट करें:

json5

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

Bedrock embeddings inference जैसी ही AWS SDK credential chain का उपयोग करते हैं (instance roles, SSO, access keys, shared config, और web identity)। कोई API key आवश्यक नहीं है। Bedrock embeddings का उपयोग करने के लिए memorySearch.provider: "bedrock" स्पष्ट रूप से सेट करें।

समर्थित embedding models में Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4), और TwelveLabs Marengo शामिल हैं। पूरी model list और dimension options के लिए Memory configuration reference -- Bedrock देखें।

Notes and caveats

Bedrock के लिए आपके AWS account/region में model access सक्षम होना आवश्यक है।
Automatic discovery के लिए bedrock:ListFoundationModels और bedrock:ListInferenceProfiles permissions चाहिए।
यदि आप auto mode पर निर्भर हैं, तो gateway host पर समर्थित AWS auth env markers में से एक सेट करें। यदि आप env markers के बिना IMDS/shared-config auth पसंद करते हैं, तो plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true सेट करें।
OpenClaw credential source को इस क्रम में दिखाता है: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, फिर AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, फिर AWS_PROFILE, फिर default AWS SDK chain।
Reasoning support model पर निर्भर करता है; वर्तमान क्षमताओं के लिए Bedrock model card देखें।
यदि आप managed key flow पसंद करते हैं, तो आप Bedrock के सामने OpenAI-compatible proxy भी रख सकते हैं और इसके बजाय उसे OpenAI provider के रूप में कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

Amazon Bedrock

शुरू करना

Access keys / env vars

Gateway होस्ट पर AWS credentials सेट करें

अपने config में Bedrock प्रदाता और मॉडल जोड़ें

सत्यापित करें कि मॉडल उपलब्ध हैं

EC2 instance roles (IMDS)

खोज को स्पष्ट रूप से सक्षम करें

auto mode के लिए वैकल्पिक रूप से env marker जोड़ें

सत्यापित करें कि मॉडल खोजे गए हैं

स्वचालित मॉडल खोज

त्वरित setup (AWS path)

उन्नत configuration

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