--- read_when: - Vuoi usare i modelli Amazon Bedrock con OpenClaw - Hai bisogno della configurazione delle credenziali AWS e della regione per le chiamate ai modelli summary: Usare i modelli Amazon Bedrock (Converse API) con OpenClaw title: Amazon Bedrock x-i18n: generated_at: "2026-06-27T18:05:41Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 3947ad565f3a0adcd62d4ce47c6ed760f73c77ba3f4bd43b0754a412511063f2 source_path: providers/bedrock.md workflow: 16 --- OpenClaw può usare i modelli **Amazon Bedrock** tramite il suo provider di streaming **Bedrock Converse**. L'autenticazione Bedrock usa la **catena di credenziali predefinita dell'AWS SDK**, non una chiave API. | Proprietà | Valore | | -------- | ----------------------------------------------------------- | | Provider | `amazon-bedrock` | | API | `bedrock-converse-stream` | | Auth | Credenziali AWS (variabili env, configurazione condivisa o ruolo istanza) | | Regione | `AWS_REGION` o `AWS_DEFAULT_REGION` (predefinito: `us-east-1`) | ## Guida introduttiva Scegli il metodo di autenticazione che preferisci e segui i passaggi di configurazione. **Ideale per:** macchine di sviluppo, CI o host in cui gestisci direttamente le credenziali 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="..." ``` Non è richiesto alcun `apiKey`. Configura il provider 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 l'autenticazione tramite marcatori env (`AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_PROFILE` o `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`), OpenClaw abilita automaticamente il provider Bedrock implicito per la scoperta dei modelli senza configurazione aggiuntiva. **Ideale per:** istanze EC2 con un ruolo IAM associato, usando il servizio di metadati dell'istanza per l'autenticazione. Quando usi IMDS, OpenClaw non può rilevare l'autenticazione AWS dai soli marcatori env, quindi devi abilitarla esplicitamente: ```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 ``` Se vuoi che funzioni anche il percorso di rilevamento automatico dei marcatori env (ad esempio, per le superfici di `openclaw status`): ```bash export AWS_PROFILE=default export AWS_REGION=us-east-1 ``` **Non** hai bisogno di una chiave API fittizia. ```bash openclaw models list ``` Il ruolo IAM associato alla tua istanza EC2 deve avere le seguenti autorizzazioni: - `bedrock:InvokeModel` - `bedrock:InvokeModelWithResponseStream` - `bedrock:ListFoundationModels` (per la scoperta automatica) - `bedrock:ListInferenceProfiles` (per la scoperta dei profili di inferenza) Oppure associa la policy gestita `AmazonBedrockFullAccess`. Hai bisogno di `AWS_PROFILE=default` solo se vuoi specificamente un marcatore env per la modalità automatica o le superfici di stato. Il percorso di autenticazione runtime effettivo di Bedrock usa la catena predefinita dell'AWS SDK, quindi l'autenticazione tramite ruolo istanza IMDS funziona anche senza marcatori env. ## Scoperta automatica dei modelli OpenClaw può scoprire automaticamente i modelli Bedrock che supportano lo **streaming** e l'**output di testo**. La scoperta usa `bedrock:ListFoundationModels` e `bedrock:ListInferenceProfiles`, e i risultati vengono memorizzati nella cache (predefinito: 1 ora). Come viene abilitato il provider implicito: - Se `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` è `true`, OpenClaw proverà la scoperta anche quando non è presente alcun marcatore env AWS. - Se `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` non è impostato, OpenClaw aggiunge automaticamente il provider Bedrock implicito solo quando vede uno di questi marcatori di autenticazione AWS: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` o `AWS_PROFILE`. - Il percorso di autenticazione runtime effettivo di Bedrock usa comunque la catena predefinita dell'AWS SDK, quindi configurazione condivisa, SSO e autenticazione tramite ruolo istanza IMDS possono funzionare anche quando la scoperta richiedeva `enabled: true` per essere abilitata. Per le voci esplicite `models.providers["amazon-bedrock"]`, OpenClaw può comunque risolvere in anticipo l'autenticazione Bedrock tramite marcatori env dai marcatori env AWS come `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` senza forzare il caricamento completo dell'autenticazione runtime. Il percorso di autenticazione effettivo per le chiamate al modello usa comunque la catena predefinita dell'AWS SDK. Le opzioni di configurazione si trovano sotto `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, }, }, }, }, }, } ``` | Opzione | Predefinito | Descrizione | | ------ | ------- | ----------- | | `enabled` | auto | In modalità automatica, OpenClaw abilita il provider Bedrock implicito solo quando vede un marcatore env AWS supportato. Imposta `true` per forzare la scoperta. | | `region` | `AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1` | Regione AWS usata per le chiamate API di scoperta. | | `providerFilter` | (tutti) | Corrisponde ai nomi dei provider Bedrock (ad esempio `anthropic`, `amazon`). | | `refreshInterval` | `3600` | Durata della cache in secondi. Imposta a `0` per disabilitare la cache. | | `defaultContextWindow` | `32000` | Finestra di contesto usata per i modelli scoperti (sovrascrivi se conosci i limiti del modello). | | `defaultMaxTokens` | `4096` | Token massimi di output usati per i modelli scoperti (sovrascrivi se conosci i limiti del modello). | ## Configurazione rapida (percorso AWS) Questa procedura dettagliata crea un ruolo IAM, associa le autorizzazioni Bedrock, associa il profilo istanza e abilita la scoperta OpenClaw sull'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 ``` ## Configurazione avanzata OpenClaw scopre i **profili di inferenza regionali e globali** insieme ai modelli foundation. Quando un profilo è mappato a un modello foundation noto, il profilo eredita le capacità di quel modello (finestra di contesto, token massimi, reasoning, visione) e la regione di richiesta Bedrock corretta viene iniettata automaticamente. Questo significa che i profili Claude cross-region funzionano senza override manuali del provider. Gli ID dei profili di inferenza hanno un formato come `us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (regionale) o `anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (globale). Se il modello sottostante è già nei risultati della scoperta, il profilo eredita l'intero set di capacità; altrimenti si applicano impostazioni predefinite sicure. Non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva. Finché la scoperta è abilitata e il principale IAM ha `bedrock:ListInferenceProfiles`, i profili vengono visualizzati insieme ai modelli foundation in `openclaw models list`. Alcuni modelli Bedrock supportano un parametro `service_tier` per ottimizzare costi o latenza. Sono disponibili i seguenti livelli: | Livello | Descrizione | |------|-------------| | `default` | Livello Bedrock standard | | `flex` | Elaborazione scontata per carichi di lavoro che possono tollerare una latenza maggiore | | `priority` | Elaborazione prioritaria per carichi di lavoro sensibili alla latenza | | `reserved` | Capacità riservata per carichi di lavoro a stato stabile | Imposta `serviceTier` (o `service_tier`) tramite `agents.defaults.params` per le richieste ai modelli Bedrock, oppure per singolo modello 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 }, }, }, }, }, } ``` I valori validi sono `default`, `flex`, `priority` e `reserved`. Non tutti i modelli supportano tutti i livelli: se viene richiesto un livello non supportato, Bedrock restituirà un errore di convalida. Nota: il messaggio di errore è in parte fuorviante; potrebbe dire "The provided model identifier is invalid" invece di indicare un livello di servizio non supportato. Se vedi questo errore, verifica se il modello supporta il livello richiesto. Bedrock rifiuta il parametro `temperature` per Claude Opus 4.7. OpenClaw omette automaticamente `temperature` per qualsiasi riferimento Bedrock a Opus 4.7, inclusi gli ID dei modelli foundation, i profili di inferenza nominati, i profili di inferenza applicativi il cui modello sottostante si risolve in Opus 4.7 tramite `bedrock:GetInferenceProfile` e le varianti puntate `opus-4.7` con prefissi di regione opzionali (`us.`, `eu.`, `ap.`, `apac.`, `au.`, `jp.`, `global.`). Non è necessaria alcuna opzione di configurazione e l'omissione si applica sia all'oggetto delle opzioni di richiesta sia al campo del payload `inferenceConfig`. Usa `amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5` in `us-east-1`, oppure gli ID di inferenza regionali come `us.anthropic.claude-fable-5`. OpenClaw applica la finestra di contesto da 1M di Fable, il limite di output da 128K, il pensiero adattivo sempre attivo e la mappatura dello sforzo supportata. `/think off` e `/think minimal` vengono mappati a `low`; i controlli non supportati per temperatura e scelta forzata degli strumenti vengono omessi. L'output in streaming viene trattenuto finché Bedrock non restituisce uno stato terminale, così i rifiuti a metà stream non espongono testo parziale. Fable supporta solo il livello di servizio standard; OpenClaw ignora i livelli configurati `flex`, `priority` e `reserved` per questo modello. AWS richiede un opt-in esplicito alla conservazione dei dati `provider_data_share` prima che Fable sia disponibile. Prompt e completamenti vengono condivisi con Anthropic e conservati fino a 30 giorni per fiducia e sicurezza. Esamina e configura la [conservazione dei dati di Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html) prima di abilitare il modello. Puoi applicare [Amazon Bedrock Guardrails](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) a tutte le invocazioni dei modelli Bedrock aggiungendo un oggetto `guardrail` alla configurazione del plugin `amazon-bedrock`. I Guardrails permettono di imporre filtri dei contenuti, diniego di argomenti, filtri di parole, filtri per informazioni sensibili e controlli di grounding contestuale. ```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" }, }, }, }, }, } ``` | Opzione | Obbligatorio | Descrizione | | ------ | -------- | ----------- | | `guardrailIdentifier` | Sì | ID del guardrail (ad es. `abc123`) o ARN completo (ad es. `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`). | | `guardrailVersion` | Sì | Numero di versione pubblicato, oppure `"DRAFT"` per la bozza di lavoro. | | `streamProcessingMode` | No | `"sync"` o `"async"` per la valutazione del guardrail durante lo streaming. Se omesso, Bedrock usa il valore predefinito. | | `trace` | No | `"enabled"` o `"enabled_full"` per il debug; ometti o imposta `"disabled"` per la produzione. | Il principal IAM usato dal gateway deve avere l'autorizzazione `bedrock:ApplyGuardrail` oltre alle autorizzazioni di invocazione standard. Bedrock può anche fungere da provider di embedding per la [ricerca in memoria](/it/concepts/memory-search). Questa configurazione è separata dal provider di inferenza: imposta `agents.defaults.memorySearch.provider` su `"bedrock"`: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default }, }, }, } ``` Gli embedding Bedrock usano la stessa catena di credenziali dell'AWS SDK dell'inferenza (ruoli di istanza, SSO, chiavi di accesso, configurazione condivisa e identità web). Non è necessaria alcuna chiave API. Imposta esplicitamente `memorySearch.provider: "bedrock"` per usare gli embedding Bedrock. I modelli di embedding supportati includono Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) e TwelveLabs Marengo. Consulta il [riferimento alla configurazione della memoria: Bedrock](/it/reference/memory-config#bedrock-embedding-config) per l'elenco completo dei modelli e le opzioni di dimensione. - Bedrock richiede **l'accesso al modello** abilitato nel tuo account/regione AWS. - La scoperta automatica richiede le autorizzazioni `bedrock:ListFoundationModels` e `bedrock:ListInferenceProfiles`. - Se ti affidi alla modalità automatica, imposta uno dei marker env di autenticazione AWS supportati sull'host del gateway. Se preferisci l'autenticazione IMDS/configurazione condivisa senza marker env, imposta `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true`. - OpenClaw espone l'origine delle credenziali in questo ordine: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, poi `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`, poi `AWS_PROFILE`, poi la catena predefinita dell'AWS SDK. - Il supporto al ragionamento dipende dal modello; controlla la scheda del modello Bedrock per le capacità attuali. - Se preferisci un flusso di chiavi gestito, puoi anche posizionare un proxy compatibile con OpenAI davanti a Bedrock e configurarlo invece come provider OpenAI. ## Correlati Scelta di provider, riferimenti modello e comportamento di failover. Embedding Bedrock per la configurazione della ricerca in memoria. Elenco completo dei modelli di embedding Bedrock e opzioni di dimensione. Risoluzione generale dei problemi e domande frequenti.