Amazon Bedrock

配置选项位于 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery 下：

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

Bedrock 的 ListFoundationModels 和 GetFoundationModel API 不返回 令牌限制元数据，只返回模型 ID、名称、模态和生命周期 状态。OpenClaw 内置了一张查询表，其中包含常用 Bedrock 模型 （Claude、Nova、Llama、Mistral、DeepSeek 等）的已知上下文窗口和输出 限制，以便这些模型的会话管理、压缩阈值和 上下文溢出检测能够正常工作。

表中未包含的已发现模型会回退到 defaultContextWindow 和 defaultMaxTokens。如果你使用的模型缺少准确的限制， 请使用显式的 models.providers["amazon-bedrock"].models 条目进行覆盖。

OpenClaw 会在基础模型之外发现区域和全局推理配置文件。当配置文件映射到已知基础模型时，该配置文件会继承该模型的能力（上下文窗口、最大令牌数、推理、视觉），并自动注入正确的 Bedrock 请求区域。这意味着跨区域 Claude 配置文件无需手动覆盖提供商即可工作。全局跨区域配置文件（global.*）会在 openclaw models list 中优先列出，因为它们通常能提供更好的容量和自动故障转移。

推理配置文件 ID 的形式类似 us.anthropic.claude-opus-4-6-v1（区域） 或 anthropic.claude-opus-4-6-v1（全局）。如果后端模型已存在于 发现结果中，配置文件会继承其完整能力集； 否则将应用安全默认值。

无需额外配置。只要启用了发现，并且 IAM 主体具有 bedrock:ListInferenceProfiles，配置文件就会与 基础模型一起出现在 openclaw models list 中。

某些 Bedrock 模型支持使用 service_tier 参数优化成本 或延迟。可使用以下层级：

对于 Bedrock 模型请求，可通过 agents.defaults.params 设置 serviceTier（或 service_tier），也可以在 agents.defaults.models["<model-key>"].params 中按模型设置：

{  agents: {    defaults: {      params: {        serviceTier: "flex", // 应用于所有模型      },      models: {        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {          params: {            serviceTier: "priority", // 按模型覆盖          },        },      },    },  },}

有效值为 default、flex、priority 和 reserved。Claude Fable 5、Opus 5 和 Sonnet 5 仅支持 default 层级；如果为这些模型请求 flex、priority 或 reserved，OpenClaw 会发出警告并忽略该请求。对于 其他模型，并非每个模型都支持所有层级——不受支持的层级会 返回 Bedrock 验证错误，而且错误消息可能具有 误导性（例如显示“The provided model identifier is invalid”， 而不是指出问题出在层级上）。如果看到此错误，请检查 该模型是否支持请求的层级。

Bedrock 会拒绝 Claude Opus 5、Opus 4.8 和 Opus 4.7 的 temperature 参数。对于任何匹配的 Bedrock 引用，OpenClaw 都会自动省略 temperature，包括基础模型 ID、命名推理配置文件、底层模型通过 bedrock:GetInferenceProfile 解析为 Opus 5/4.8/4.7 的应用程序推理配置文件， 以及带可选区域前缀的点分 opus-4.7/opus-4.8 变体 （us.、eu.、ap.、apac.、au.、jp.、 global.）。无需配置选项，并且该省略同时适用于 请求选项对象和 inferenceConfig 载荷字段。

在 Messages API 的 Bedrock 端点上使用 amazon-bedrock/anthropic.claude-opus-5， 或者使用 Bedrock 设备发现中出现的区域/全局推理配置文件，例如 global.anthropic.claude-opus-5。 OpenClaw 会应用 1,000,000 token 上下文窗口、128,000 token 输出 限制、图像输入、提示词缓存、拒绝安全流式传输，以及原生 xhigh/max 工作量级别。

自适应思考默认为 high。/think off 会禁用思考，而 /think xhigh|max 会保持启用自适应思考。OpenClaw 会省略自定义 采样参数和不受支持的非默认服务层级。

在 us-east-1 中使用 amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5，或使用 区域推理 ID，例如 us.anthropic.claude-fable-5。 OpenClaw 会应用 Fable 的 1M 上下文窗口、128K 输出限制、始终启用的 自适应思考和受支持的工作量映射。/think off 和 /think minimal 会映射到 low；温度和强制工具选择控制项 会被省略，与 Opus 4.7/4.8 路由一致。流式输出会暂缓， 直到 Bedrock 返回终止状态，以免流式传输中途的拒绝 暴露部分文本。

AWS 要求明确选择加入 provider_data_share 数据保留后， 才能使用 Fable。提示词和补全内容会与 Anthropic 共享， 并出于信任与安全目的最多保留 30 天。启用该模型前，请查看并配置 Bedrock 数据保留。

Claude Mythos 5 仅向获得所需有限访问权限批准的账户 通过 Bedrock 提供。OpenClaw 可识别基础模型 anthropic.claude-mythos-5，以及区域或全局推理配置文件，例如 us.anthropic.claude-mythos-5。

OpenClaw 会应用 1,000,000 token 上下文窗口、128,000 token 输出 限制、图像输入、提示词缓存、拒绝安全流式传输和原生 工作量级别。自适应思考始终启用：/think off 和 /think minimal 会映射到 low，而 xhigh 和 max 仍然可用。 自定义采样值和强制工具选择值会被省略。

AWS 记录了 Sonnet 5 对 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 端点 的支持。OpenClaw 可识别 Bedrock 基础模型 anthropic.claude-sonnet-5，以及区域或全局推理配置文件，例如 us.anthropic.claude-sonnet-5。它会应用 1,000,000 token 上下文 窗口、128,000 token 输出限制、图像输入、原生工作量级别、 提示词缓存和拒绝安全流式传输。

Bedrock 会为 Sonnet 5 保持启用自适应思考。OpenClaw 默认为 high；/think off 和 /think minimal 会映射到 low，因为此路由 无法禁用思考。启用自适应思考时，会省略自定义温度值和强制工具选择值。

通过向 amazon-bedrock 插件配置添加 guardrail 对象， 可以将 Amazon Bedrock Guardrails 应用于所有 Bedrock 模型调用。防护机制可用于强制实施内容过滤、 主题拒绝、词语过滤、敏感信息过滤和上下文依据检查。

{  plugins: {    entries: {      "amazon-bedrock": {        config: {          guardrail: {            guardrailIdentifier: "abc123", // 防护机制 ID 或完整 ARN            guardrailVersion: "1", // 版本号或 "DRAFT"            streamProcessingMode: "sync", // 可选："sync" 或 "async"            trace: "enabled", // 可选："enabled"、"disabled" 或 "enabled_full"          },        },      },    },  },}

guardrailIdentifier 和 guardrailVersion 为必填项。

Bedrock 也可作为记忆搜索的嵌入提供商。 此项配置与推理提供商分开——将 memory.search.provider 设为 "bedrock"：

{  memory: {    search: {      provider: "bedrock",      model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // 默认值    },  },}

Bedrock 嵌入使用与推理相同的 AWS SDK 凭证链（实例 角色、SSO、访问密钥、共享配置和 Web 身份）。无需 API 密钥。

支持的嵌入模型包括 Amazon Titan Embed（v1、v2）、Amazon Nova Embed、Cohere Embed（v3、v4）和 TwelveLabs Marengo。有关 完整模型列表和维度选项，请参阅 记忆配置参考——Bedrock。

• Bedrock 要求在你的 AWS 账户/区域中启用模型访问权限。
• 自动设备发现需要 bedrock:ListFoundationModels 和 bedrock:ListInferenceProfiles 权限。
• 如果依赖自动模式，请在 Gateway 网关主机上设置一个受支持的 AWS 身份验证环境变量标记。 如果希望使用不带环境变量标记的 IMDS/共享配置身份验证，请设置 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true。
• OpenClaw 按以下顺序显示凭证来源：AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK， 然后是 AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY，再后是 AWS_PROFILE，最后是 默认 AWS SDK 链。
• 推理支持取决于模型；请查看 Bedrock 模型卡以了解 当前能力。
• 如果更倾向于托管密钥流程，也可以在 Bedrock 前面放置一个与 OpenAI 兼容的 代理，并改为将其配置为 OpenAI provider。