Amazon Bedrock

Параметри конфігурації розміщені в plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery:

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

OpenClaw виявляє регіональні та глобальні inference profiles разом із foundation models. Коли профіль зіставляється з відомою foundation model, профіль успадковує можливості цієї моделі (контекстне вікно, максимальні токени, reasoning, vision), а правильний регіон запиту Bedrock підставляється автоматично. Це означає, що міжрегіональні профілі Claude працюють без ручних перевизначень провайдера.

ID inference profile мають вигляд us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (регіональний) або anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (глобальний). Якщо базова модель уже є в результатах виявлення, профіль успадковує повний набір її можливостей; інакше застосовуються безпечні значення за замовчуванням.

Додаткова конфігурація не потрібна. Поки виявлення ввімкнене, а принципал IAM має bedrock:ListInferenceProfiles, профілі з’являються поруч із foundation models у openclaw models list.

Деякі моделі Bedrock підтримують параметр service_tier для оптимізації вартості або затримки. Доступні такі рівні:

Установіть serviceTier (або service_tier) через agents.defaults.params для запитів до моделей Bedrock або окремо для моделі в agents.defaults.models["<model-key>"].params:

{  agents: {    defaults: {      params: {        serviceTier: "flex", // applies to all models      },      models: {        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {          params: {            serviceTier: "priority", // per-model override          },        },      },    },  },}

Допустимі значення: default, flex, priority і reserved. Не всі моделі підтримують усі рівні — якщо запитано непідтримуваний рівень, Bedrock поверне помилку валідації. Примітка: повідомлення про помилку дещо оманливе; воно може казати "The provided model identifier is invalid", а не вказувати на непідтримуваний рівень сервісу. Якщо ви бачите цю помилку, перевірте, чи модель підтримує запитаний рівень.

Bedrock відхиляє параметр temperature для Claude Opus 4.7. OpenClaw автоматично пропускає temperature для будь-якого Bedrock ref Opus 4.7, включно з ID foundation model, іменованими inference profiles, inference profiles застосунків, базова модель яких через bedrock:GetInferenceProfile визначається як Opus 4.7, а також варіантами з крапками opus-4.7 з необов’язковими префіксами регіонів (us., eu., ap., apac., au., jp., global.). Ручка конфігурації не потрібна, а пропуск застосовується як до об’єкта параметрів запиту, так і до поля payload inferenceConfig.

Використовуйте amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5 у us-east-1 або регіональні ідентифікатори інференсу, як-от us.anthropic.claude-fable-5. OpenClaw застосовує контекстне вікно Fable на 1 млн токенів, ліміт виводу 128K, завжди ввімкнене адаптивне мислення та підтримуване зіставлення рівнів зусиль. /think off і /think minimal зіставляються з low; непідтримувані параметри температури та примусового вибору інструмента пропускаються. Потоковий вивід утримується, доки Bedrock не поверне кінцевий статус, щоб відмови посеред потоку не розкривали частковий текст. Fable підтримує лише стандартний рівень сервісу; OpenClaw ігнорує налаштовані рівні flex, priority і reserved для цієї моделі.

AWS вимагає явної згоди provider_data_share на збереження даних, перш ніж Fable стане доступною. Запити й завершення передаються Anthropic і зберігаються до 30 днів для довіри та безпеки. Перегляньте й налаштуйте збереження даних Bedrock перед увімкненням моделі.

Ви можете застосувати Amazon Bedrock Guardrails до всіх викликів моделей Bedrock, додавши об'єкт guardrail до конфігурації Plugin amazon-bedrock. Захисні правила дають змогу застосовувати фільтрацію вмісту, заборону тем, фільтри слів, фільтри конфіденційної інформації та перевірки контекстного обґрунтування.

{  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"          },        },      },    },  },}

Bedrock також може бути постачальником ембеддингів для пошуку в пам'яті. Це налаштовується окремо від постачальника інференсу -- установіть agents.defaults.memorySearch.provider у "bedrock":

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

Ембеддинги Bedrock використовують той самий ланцюжок облікових даних AWS SDK, що й інференс (ролі інстансів, SSO, ключі доступу, спільну конфігурацію та веб-ідентичність). API-ключ не потрібен. Явно встановіть memorySearch.provider: "bedrock", щоб використовувати ембеддинги Bedrock.

Підтримувані моделі ембеддингів включають Amazon Titan Embed (v1, v2), Amazon Nova Embed, Cohere Embed (v3, v4) і TwelveLabs Marengo. Див. довідник конфігурації пам'яті -- Bedrock для повного списку моделей і параметрів розмірності.

• Bedrock вимагає ввімкненого доступу до моделі у вашому обліковому записі/регіоні AWS.
• Для автоматичного виявлення потрібні дозволи bedrock:ListFoundationModels і bedrock:ListInferenceProfiles.
• Якщо ви покладаєтеся на автоматичний режим, установіть один із підтримуваних маркерів середовища автентифікації AWS на хості Gateway. Якщо ви віддаєте перевагу автентифікації IMDS/спільної конфігурації без маркерів середовища, установіть plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true.
• OpenClaw показує джерело облікових даних у такому порядку: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, потім AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY, потім AWS_PROFILE, потім стандартний ланцюжок AWS SDK.
• Підтримка міркування залежить від моделі; перевірте картку моделі Bedrock щодо поточних можливостей.
• Якщо ви віддаєте перевагу керованому потоку ключів, ви також можете розмістити OpenAI-сумісний проксі перед Bedrock і налаштувати його як постачальника OpenAI.