--- read_when: - Você quer usar modelos do Amazon Bedrock com o OpenClaw - Você precisa configurar credenciais/região da AWS para chamadas de modelo summary: Use modelos da Amazon Bedrock (API Converse) com OpenClaw title: Amazon Bedrock x-i18n: generated_at: "2026-06-27T18:02:07Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 3947ad565f3a0adcd62d4ce47c6ed760f73c77ba3f4bd43b0754a412511063f2 source_path: providers/bedrock.md workflow: 16 --- O OpenClaw pode usar modelos **Amazon Bedrock** por meio de seu provedor de streaming **Bedrock Converse**. A autenticação do Bedrock usa a **cadeia de credenciais padrão do AWS SDK**, não uma chave de API. | Propriedade | Valor | | -------- | ----------------------------------------------------------- | | Provedor | `amazon-bedrock` | | API | `bedrock-converse-stream` | | Autenticação | Credenciais da AWS (variáveis de ambiente, configuração compartilhada ou função de instância) | | Região | `AWS_REGION` ou `AWS_DEFAULT_REGION` (padrão: `us-east-1`) | ## Primeiros passos Escolha seu método de autenticação preferido e siga as etapas de configuração. **Melhor para:** máquinas de desenvolvimento, CI ou hosts nos quais você gerencia credenciais da AWS diretamente. ```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="..." ``` Nenhum `apiKey` é necessário. Configure o provedor com `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 ``` Com autenticação por marcador de ambiente (`AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_PROFILE` ou `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`), o OpenClaw habilita automaticamente o provedor Bedrock implícito para descoberta de modelos sem configuração extra. **Melhor para:** instâncias EC2 com uma função IAM anexada, usando o serviço de metadados da instância para autenticação. Ao usar IMDS, o OpenClaw não consegue detectar a autenticação da AWS apenas por marcadores de ambiente, então você deve optar explicitamente: ```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 você também quiser que o caminho de detecção automática por marcador de ambiente funcione (por exemplo, para superfícies de `openclaw status`): ```bash export AWS_PROFILE=default export AWS_REGION=us-east-1 ``` Você **não** precisa de uma chave de API falsa. ```bash openclaw models list ``` A função IAM anexada à sua instância EC2 deve ter as seguintes permissões: - `bedrock:InvokeModel` - `bedrock:InvokeModelWithResponseStream` - `bedrock:ListFoundationModels` (para descoberta automática) - `bedrock:ListInferenceProfiles` (para descoberta de perfis de inferência) Ou anexe a política gerenciada `AmazonBedrockFullAccess`. Você só precisa de `AWS_PROFILE=default` se especificamente quiser um marcador de ambiente para o modo automático ou superfícies de status. O caminho real de autenticação em tempo de execução do Bedrock usa a cadeia padrão do AWS SDK, portanto a autenticação por função de instância via IMDS funciona mesmo sem marcadores de ambiente. ## Descoberta automática de modelos O OpenClaw pode descobrir automaticamente modelos Bedrock compatíveis com **streaming** e **saída de texto**. A descoberta usa `bedrock:ListFoundationModels` e `bedrock:ListInferenceProfiles`, e os resultados são armazenados em cache (padrão: 1 hora). Como o provedor implícito é habilitado: - Se `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` for `true`, o OpenClaw tentará a descoberta mesmo quando nenhum marcador de ambiente da AWS estiver presente. - Se `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` não estiver definido, o OpenClaw só adiciona automaticamente o provedor Bedrock implícito quando encontra um destes marcadores de autenticação da AWS: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` ou `AWS_PROFILE`. - O caminho real de autenticação em tempo de execução do Bedrock ainda usa a cadeia padrão do AWS SDK, portanto configuração compartilhada, SSO e autenticação por função de instância via IMDS podem funcionar mesmo quando a descoberta precisou de `enabled: true` para ativação explícita. Para entradas explícitas em `models.providers["amazon-bedrock"]`, o OpenClaw ainda pode resolver antecipadamente a autenticação Bedrock por marcador de ambiente a partir de marcadores de ambiente da AWS, como `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, sem forçar o carregamento completo da autenticação em tempo de execução. O caminho real de autenticação de chamadas de modelo ainda usa a cadeia padrão do AWS SDK. As opções de configuração ficam em `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, }, }, }, }, }, } ``` | Opção | Padrão | Descrição | | ------ | ------- | ----------- | | `enabled` | auto | No modo automático, o OpenClaw só habilita o provedor Bedrock implícito quando encontra um marcador de ambiente da AWS compatível. Defina como `true` para forçar a descoberta. | | `region` | `AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1` | Região da AWS usada para chamadas da API de descoberta. | | `providerFilter` | (todos) | Corresponde a nomes de provedores Bedrock (por exemplo, `anthropic`, `amazon`). | | `refreshInterval` | `3600` | Duração do cache em segundos. Defina como `0` para desabilitar o cache. | | `defaultContextWindow` | `32000` | Janela de contexto usada para modelos descobertos (substitua se você souber os limites do seu modelo). | | `defaultMaxTokens` | `4096` | Máximo de tokens de saída usado para modelos descobertos (substitua se você souber os limites do seu modelo). | ## Configuração rápida (caminho AWS) Este passo a passo cria uma função IAM, anexa permissões do Bedrock, associa o perfil de instância e habilita a descoberta do OpenClaw no 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 ``` ## Configuração avançada O OpenClaw descobre **perfis de inferência regionais e globais** junto com modelos-base. Quando um perfil é mapeado para um modelo-base conhecido, o perfil herda os recursos desse modelo (janela de contexto, máximo de tokens, raciocínio, visão) e a região correta da solicitação Bedrock é injetada automaticamente. Isso significa que perfis Claude entre regiões funcionam sem substituições manuais de provedor. IDs de perfil de inferência se parecem com `us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (regional) ou `anthropic.claude-opus-4-6-v1:0` (global). Se o modelo subjacente já estiver nos resultados de descoberta, o perfil herdará seu conjunto completo de recursos; caso contrário, padrões seguros serão aplicados. Nenhuma configuração extra é necessária. Desde que a descoberta esteja habilitada e o principal IAM tenha `bedrock:ListInferenceProfiles`, os perfis aparecem junto com modelos-base em `openclaw models list`. Alguns modelos Bedrock são compatíveis com um parâmetro `service_tier` para otimizar custo ou latência. As seguintes camadas estão disponíveis: | Camada | Descrição | |------|-------------| | `default` | Camada padrão do Bedrock | | `flex` | Processamento com desconto para cargas de trabalho que toleram maior latência | | `priority` | Processamento priorizado para cargas de trabalho sensíveis à latência | | `reserved` | Capacidade reservada para cargas de trabalho de estado estável | Defina `serviceTier` (ou `service_tier`) via `agents.defaults.params` para solicitações de modelo Bedrock, ou por modelo em `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 }, }, }, }, }, } ``` Valores válidos são `default`, `flex`, `priority` e `reserved`. Nem todos os modelos são compatíveis com todas as camadas — se uma camada incompatível for solicitada, o Bedrock retornará um erro de validação. Observação: a mensagem de erro é um pouco enganosa; ela pode dizer "The provided model identifier is invalid" em vez de indicar uma camada de serviço incompatível. Se você vir esse erro, verifique se o modelo é compatível com a camada solicitada. O Bedrock rejeita o parâmetro `temperature` para Claude Opus 4.7. O OpenClaw omite `temperature` automaticamente para qualquer referência Bedrock do Opus 4.7, incluindo IDs de modelos-base, perfis de inferência nomeados, perfis de inferência de aplicação cujo modelo subjacente é resolvido como Opus 4.7 via `bedrock:GetInferenceProfile` e variantes pontuadas `opus-4.7` com prefixos opcionais de região (`us.`, `eu.`, `ap.`, `apac.`, `au.`, `jp.`, `global.`). Nenhum controle de configuração é necessário, e a omissão se aplica tanto ao objeto de opções da solicitação quanto ao campo de payload `inferenceConfig`. Use `amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5` em `us-east-1`, ou os ids de inferência regionais, como `us.anthropic.claude-fable-5`. O OpenClaw aplica a janela de contexto de 1M do Fable, o limite de saída de 128K, o raciocínio adaptativo sempre ativo e o mapeamento de esforço compatível. `/think off` e `/think minimal` são mapeados para `low`; controles não compatíveis de temperatura e escolha forçada de ferramenta são omitidos. A saída em streaming é retida até que o Bedrock retorne um status terminal para que recusas no meio do streaming não exponham texto parcial. O Fable oferece suporte apenas à camada de serviço padrão; o OpenClaw ignora as camadas configuradas `flex`, `priority` e `reserved` para este modelo. A AWS exige uma adesão explícita à retenção de dados `provider_data_share` antes que o Fable fique disponível. Prompts e conclusões são compartilhados com a Anthropic e retidos por até 30 dias para confiança e segurança. Revise e configure a [retenção de dados do Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html) antes de habilitar o modelo. Você pode aplicar [Amazon Bedrock Guardrails](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) a todas as invocações de modelo do Bedrock adicionando um objeto `guardrail` à configuração do Plugin `amazon-bedrock`. Guardrails permitem impor filtragem de conteúdo, negação de tópicos, filtros de palavras, filtros de informações confidenciais e verificações de fundamentação 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" }, }, }, }, }, } ``` | Opção | Obrigatório | Descrição | | ------ | -------- | ----------- | | `guardrailIdentifier` | Sim | ID do Guardrail (por exemplo, `abc123`) ou ARN completo (por exemplo, `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`). | | `guardrailVersion` | Sim | Número da versão publicada, ou `"DRAFT"` para o rascunho de trabalho. | | `streamProcessingMode` | Não | `"sync"` ou `"async"` para avaliação de guardrail durante o streaming. Se omitido, o Bedrock usa o padrão dele. | | `trace` | Não | `"enabled"` ou `"enabled_full"` para depuração; omita ou defina como `"disabled"` para produção. | A entidade principal do IAM usada pelo Gateway deve ter a permissão `bedrock:ApplyGuardrail` além das permissões padrão de invocação. O Bedrock também pode servir como provedor de embeddings para [busca de memória](/pt-BR/concepts/memory-search). Isso é configurado separadamente do provedor de inferência -- defina `agents.defaults.memorySearch.provider` como `"bedrock"`: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default }, }, }, } ``` Os embeddings do Bedrock usam a mesma cadeia de credenciais do AWS SDK que a inferência (funções de instância, SSO, chaves de acesso, configuração compartilhada e identidade web). Nenhuma chave de API é necessária. Defina `memorySearch.provider: "bedrock"` explicitamente para usar embeddings do Bedrock. Os modelos de embedding compatíveis incluem Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) e TwelveLabs Marengo. Consulte a [referência de configuração de memória -- Bedrock](/pt-BR/reference/memory-config#bedrock-embedding-config) para a lista completa de modelos e opções de dimensões. - O Bedrock exige **acesso ao modelo** habilitado na sua conta/região da AWS. - A descoberta automática precisa das permissões `bedrock:ListFoundationModels` e `bedrock:ListInferenceProfiles`. - Se você depende do modo automático, defina um dos marcadores de env de autenticação da AWS compatíveis no host do Gateway. Se preferir autenticação por IMDS/configuração compartilhada sem marcadores de env, defina `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true`. - O OpenClaw expõe a origem das credenciais nesta ordem: `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`, depois `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`, depois `AWS_PROFILE`, depois a cadeia padrão do AWS SDK. - O suporte a raciocínio depende do modelo; confira o cartão do modelo no Bedrock para os recursos atuais. - Se você preferir um fluxo de chave gerenciada, também pode colocar um proxy compatível com OpenAI na frente do Bedrock e configurá-lo como um provedor OpenAI. ## Relacionados Escolha de provedores, refs de modelo e comportamento de failover. Embeddings do Bedrock para configuração de busca de memória. Lista completa de modelos de embedding do Bedrock e opções de dimensões. Solução de problemas geral e FAQ.