> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Amazon Bedrock OpenClaw 可透過其 **Bedrock Converse** 串流供應商使用 **Amazon Bedrock** 模型。Bedrock 驗證使用 **AWS SDK 預設認證資訊鏈**，而非 API 金鑰。 | 屬性 | 值 | | --- | --------------------------------------------------- | | 供應商 | `amazon-bedrock` | | API | `bedrock-converse-stream` | | 驗證 | AWS 認證資訊（環境變數、共用設定或執行個體角色） | | 區域 | `AWS_REGION` 或 `AWS_DEFAULT_REGION`（預設：`us-east-1`） | ## 開始使用 選擇偏好的驗證方式，並依照設定步驟操作。 \*\*最適合：\*\*開發人員電腦、CI，或由你直接管理 AWS 認證資訊的主機。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export AWS_ACCESS_KEY_ID="EXAMPLE_AWS_ACCESS_KEY_ID" export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..." export AWS_REGION="us-east-1" # 選用： export AWS_SESSION_TOKEN="..." export AWS_PROFILE="your-profile" # 選用（Bedrock API 金鑰／Bearer 權杖）： export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..." ``` 不需要 `apiKey`。請使用 `auth: "aws-sdk"` 設定供應商： ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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", 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" }, }, }, } ``` ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw models list ``` 使用環境標記驗證（`AWS_ACCESS_KEY_ID`、`AWS_PROFILE` 或 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`）時，OpenClaw 會自動啟用隱含的 Bedrock 供應商以探索模型，不需要額外設定。 \*\*最適合：\*\*已附加 IAM 角色，並使用執行個體中繼資料服務進行驗證的 EC2 執行個體。 使用 IMDS 時，OpenClaw 無法只透過環境標記偵測 AWS 驗證，因此你必須選擇啟用： ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1 ``` 如果也想讓環境標記自動偵測路徑運作（例如用於 `openclaw status` 介面）： ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export AWS_PROFILE=default export AWS_REGION=us-east-1 ``` 你**不需要**虛假的 API 金鑰。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw models list ``` 附加至 EC2 執行個體的 IAM 角色必須具備下列權限： * `bedrock:InvokeModel` * `bedrock:InvokeModelWithResponseStream` * `bedrock:ListFoundationModels`（用於自動探索） * `bedrock:ListInferenceProfiles`（用於推論設定檔探索） 或附加受管理的政策 `AmazonBedrockFullAccess`。 只有在你特別需要自動模式或狀態介面使用環境標記時，才需要 `AWS_PROFILE=default`。實際的 Bedrock 執行階段驗證路徑使用 AWS SDK 預設鏈，因此即使沒有環境標記，IMDS 執行個體角色驗證仍可運作。 ## 自動模型探索 OpenClaw 可自動探索支援**串流**和**文字輸出**的 Bedrock 模型。探索使用 `bedrock:ListFoundationModels` 和 `bedrock:ListInferenceProfiles`，且結果會快取（預設：1 小時）。 隱含供應商的啟用方式： * 如果 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled` 為 `true`， 即使沒有 AWS 環境標記，OpenClaw 仍會嘗試探索。 * 如果未設定 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled`， OpenClaw 只有在看到下列任一 AWS 驗證標記時，才會自動加入 隱含的 Bedrock 供應商： `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`、`AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`，或 `AWS_PROFILE`。 * 實際的 Bedrock 執行階段驗證路徑仍使用 AWS SDK 預設鏈，因此即使探索需要透過 `enabled: true` 選擇啟用， 共用設定、SSO 和 IMDS 執行個體角色驗證仍可運作。 對於明確的 `models.providers["amazon-bedrock"]` 項目，OpenClaw 仍可透過 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 等 AWS 環境標記提早解析 Bedrock 環境標記驗證，而不強制載入完整的執行階段驗證。實際的模型呼叫驗證路徑仍使用 AWS SDK 預設鏈。 設定選項位於 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery`： ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { plugins: { entries: { "amazon-bedrock": { config: { discovery: { enabled: true, region: "us-east-1", providerFilter: ["anthropic", "amazon"], refreshInterval: 3600, defaultContextWindow: 32000, defaultMaxTokens: 4096, }, }, }, }, }, } ``` | 選項 | 預設值 | 說明 | | ---------------------- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | | `enabled` | 自動 | 在自動模式下，OpenClaw 只有在看到支援的 AWS 環境標記時，才會啟用隱含的 Bedrock 供應商。設為 `true` 可強制探索。 | | `region` | `AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1` | 探索 API 呼叫所使用的 AWS 區域。 | | `providerFilter` | （全部） | 比對 Bedrock 供應商名稱（例如 `anthropic`、`amazon`）。 | | `refreshInterval` | `3600` | 快取持續時間（秒）。設為 `0` 可停用快取。 | | `defaultContextWindow` | `32000` | 用於沒有已知權杖限制之已探索模型的內容窗口（如果知道模型限制，請覆寫此值）。 | | `defaultMaxTokens` | `4096` | 用於沒有已知權杖限制之已探索模型的最大輸出權杖數（如果知道模型限制，請覆寫此值）。 | Bedrock 的 `ListFoundationModels` 和 `GetFoundationModel` API 不會傳回 權杖限制中繼資料，只會傳回模型 ID、名稱、模態和生命週期 狀態。OpenClaw 隨附常見 Bedrock 模型（Claude、Nova、Llama、Mistral、DeepSeek 等）的已知內容窗口與輸出限制查詢表，讓工作階段管理、壓縮門檻和 內容溢位偵測可針對這些模型正確運作。 不在表格中的已探索模型會回退至 `defaultContextWindow` 和 `defaultMaxTokens`。如果你使用的模型缺少正確限制， 請以明確的 `models.providers["amazon-bedrock"].models` 項目覆寫。 ## 快速設定（AWS 路徑） 本逐步指南會建立 IAM 角色、附加 Bedrock 權限、建立執行個體設定檔關聯， 並在 EC2 主機上啟用 OpenClaw 探索。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} # 1. 建立 IAM 角色和執行個體設定檔 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. 附加至你的 EC2 執行個體 aws ec2 associate-iam-instance-profile \ --instance-id i-xxxxx \ --iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access # 3. 在 EC2 執行個體上明確啟用探索 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. 選用：若要在不明確啟用的情況下使用自動模式，請加入環境標記 echo 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrc echo 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 5. 確認已探索到模型 openclaw models list ``` ## 進階設定 OpenClaw 會在探索基礎模型的同時探索**區域和全域推論設定檔**。當設定檔對應至已知的基礎模型時， 該設定檔會繼承模型的能力（內容窗口、最大權杖數、 推理、視覺），並自動注入正確的 Bedrock 要求區域。 這表示跨區域 Claude 設定檔不需要手動覆寫 供應商即可運作。全域跨區域設定檔（`global.*`）在 `openclaw models list` 中會列於最前面，因為它們通常能提供更好的容量 和自動容錯移轉。 推論設定檔 ID 的格式類似 `us.anthropic.claude-opus-4-6-v1`（區域） 或 `anthropic.claude-opus-4-6-v1`（全域）。如果支援該設定檔的模型已存在於 探索結果中，設定檔會繼承其完整能力集合； 否則會套用安全的預設值。 不需要額外設定。只要已啟用探索，且 IAM 主體具備 `bedrock:ListInferenceProfiles`，設定檔就會與 基礎模型一起出現在 `openclaw models list` 中。 部分 Bedrock 模型支援 `service_tier` 參數，以針對成本 或延遲進行最佳化。可用的層級如下： | 層級 | 說明 | | ---------- | -------------------- | | `default` | 標準 Bedrock 層級 | | `flex` | 適用於可容忍較長延遲之工作負載的折扣處理 | | `priority` | 適用於延遲敏感工作負載的優先處理 | | `reserved` | 適用於穩態工作負載的保留容量 | 請透過 `agents.defaults.params` 為 Bedrock 模型要求設定 `serviceTier`（或 `service_tier`），或在 `agents.defaults.models[""].params` 中針對個別模型設定： ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { params: { serviceTier: "flex", // 套用至所有模型 }, models: { "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": { params: { serviceTier: "priority", // 個別模型覆寫 }, }, }, }, }, } ``` 有效值為 `default`、`flex`、`priority` 和 `reserved`。Claude Fable 5、Opus 5 和 Sonnet 5 僅支援 `default` 層級；若為這些模型要求使用 `flex`、`priority` 或 `reserved`，OpenClaw 會發出警告並 忽略該要求。對於其他模型，並非每個模型都支援所有層級——不支援的層級 會傳回 Bedrock 驗證錯誤，而且錯誤訊息可能會 造成誤導（例如顯示「提供的模型識別碼無效」， 而不是指出問題出在層級）。如果看到此錯誤，請確認 該模型是否支援要求的層級。 Bedrock 會拒絕 Claude Opus 5、Opus 4.8 和 Opus 4.7 的 `temperature` 參數。OpenClaw 會自動針對任何相符的 Bedrock 參照省略 `temperature`，包括基礎模型 ID、具名推論設定檔、底層模型透過 `bedrock:GetInferenceProfile` 解析為 Opus 5/4.8/4.7 的應用程式 推論設定檔，以及可選擇加上區域前綴的點分隔 `opus-4.7`/`opus-4.8` 變體（`us.`、`eu.`、`ap.`、`apac.`、`au.`、`jp.`、 `global.`）。不需要任何設定開關，且此省略同時套用於 要求選項物件和 `inferenceConfig` 承載內容欄位。 在 Messages API 的 Bedrock 端點上使用 `amazon-bedrock/anthropic.claude-opus-5`，或當區域／全域推論設定檔（例如 `global.anthropic.claude-opus-5`）出現在 Bedrock 探索結果中時使用該設定檔。 OpenClaw 會套用 1,000,000 個權杖的上下文視窗、128,000 個權杖的輸出 上限、圖片輸入、提示快取、拒絕安全串流，以及原生 `xhigh`/`max` 力度等級。 自適應思考預設為 `high`。`/think off` 會停用思考，而 `/think xhigh|max` 會讓自適應思考保持啟用。OpenClaw 會省略自訂 取樣參數和不受支援的非預設服務層級。 在 `us-east-1` 中使用 `amazon-bedrock/anthropic.claude-fable-5`，或使用 `us.anthropic.claude-fable-5` 等區域推論 ID。 OpenClaw 會套用 Fable 的 1M 上下文視窗、128K 輸出上限、永遠啟用的 自適應思考，以及支援的力度對應。`/think off` 和 `/think minimal` 會對應至 `low`；溫度和強制工具選擇控制項 會被省略，與 Opus 4.7/4.8 路徑一致。串流輸出會保留 至 Bedrock 傳回終止狀態，以免串流途中發生拒絕時 洩漏部分文字。 Fable 必須先在 AWS 中明確選擇加入 `provider_data_share` 資料保留機制， 才能使用。提示與完成內容會與 Anthropic 分享，並 最多保留 30 天，以供信任與安全用途。啟用模型前，請先檢閱並設定 [Bedrock 資料保留](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html)。 只有獲得所需有限存取核准的帳戶，才能透過 Bedrock 使用 Claude Mythos 5。OpenClaw 可辨識基礎模型 `anthropic.claude-mythos-5`，以及 `us.anthropic.claude-mythos-5` 等區域或全域推論設定檔。 OpenClaw 會套用 1,000,000 個權杖的上下文視窗、128,000 個權杖的輸出 上限、圖片輸入、提示快取、拒絕安全串流，以及原生 力度等級。自適應思考永遠啟用：`/think off` 和 `/think minimal` 會對應至 `low`，而 `xhigh` 和 `max` 仍可使用。 自訂取樣和強制工具選擇值會被省略。 AWS 文件說明 Sonnet 5 同時支援 [`bedrock-runtime` 和 `bedrock-mantle` 端點](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-sonnet-5.html)。 OpenClaw 可辨識 Bedrock 基礎模型 `anthropic.claude-sonnet-5`，以及 `us.anthropic.claude-sonnet-5` 等區域或全域推論設定檔。它會套用 1,000,000 個權杖的上下文 視窗、128,000 個權杖的輸出上限、圖片輸入、原生力度等級、 提示快取和拒絕安全串流。 Bedrock 會讓 Sonnet 5 的自適應思考保持啟用。OpenClaw 預設使用 `high`；由於此路徑無法停用思考，`/think off` 和 `/think minimal` 會對應至 `low`。啟用自適應思考時， 自訂溫度和強制工具選擇值會被省略。 你可以將 [Amazon Bedrock Guardrails](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) 套用至所有 Bedrock 模型叫用，方法是在 `amazon-bedrock` 外掛設定中加入 `guardrail` 物件。防護機制可讓你強制執行內容篩選、 主題拒絕、字詞篩選、敏感資訊篩選和情境 依據檢查。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { plugins: { entries: { "amazon-bedrock": { config: { guardrail: { guardrailIdentifier: "abc123", // 防護機制 ID 或完整 ARN guardrailVersion: "1", // 版本號碼或 "DRAFT" streamProcessingMode: "sync", // 選用："sync" 或 "async" trace: "enabled", // 選用："enabled"、"disabled" 或 "enabled_full" }, }, }, }, }, } ``` `guardrailIdentifier` 和 `guardrailVersion` 為必填。 | 選項 | 說明 | | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | `guardrailIdentifier` | 防護機制 ID（例如 `abc123`）或完整 ARN（例如 `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`）。 | | `guardrailVersion` | 已發布的版本號碼，或使用 `"DRAFT"` 代表工作草稿。 | | `streamProcessingMode` | 在串流期間進行防護機制評估時使用 `"sync"` 或 `"async"`。若省略，Bedrock 會使用其預設值。 | | `trace` | 偵錯時使用 `"enabled"` 或 `"enabled_full"`；正式環境請省略或設為 `"disabled"`。 | 閘道使用的 IAM 主體除了標準叫用權限外，還必須具備 `bedrock:ApplyGuardrail` 權限。 Bedrock 也可以作為 [記憶搜尋](/zh-TW/concepts/memory-search)的嵌入提供者。這與推論提供者分開設定——請將 `memory.search.provider` 設為 `"bedrock"`： ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { memory: { search: { provider: "bedrock", model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // 預設值 }, }, } ``` Bedrock 嵌入使用與推論相同的 AWS SDK 認證資訊鏈（執行個體 角色、SSO、存取金鑰、共用設定和 Web 身分）。不需要 API 金鑰。 支援的嵌入模型包括 Amazon Titan Embed（v1、v2）、Amazon Nova Embed、Cohere Embed（v3、v4）和 TwelveLabs Marengo。完整模型清單和維度選項請參閱 [記憶設定參考——Bedrock](/zh-TW/reference/memory-config#bedrock-embedding-config)。 * Bedrock 要求你的 AWS 帳戶／區域已啟用**模型存取權**。 * 自動探索需要 `bedrock:ListFoundationModels` 和 `bedrock:ListInferenceProfiles` 權限。 * 如果依賴自動模式，請在閘道主機上設定其中一個受支援的 AWS 驗證環境標記。 如果偏好使用不含環境標記的 IMDS／共用設定驗證，請設定 `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true`。 * OpenClaw 會依下列順序顯示認證資訊來源：`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`， 接著是 `AWS_ACCESS_KEY_ID` + `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`，再來是 `AWS_PROFILE`，最後是 預設 AWS SDK 鏈。 * 推理支援依模型而異；請查閱 Bedrock 模型卡以瞭解 目前的功能。 * 如果偏好受管理的金鑰流程，也可以在 Bedrock 前方部署與 OpenAI 相容的 Proxy，並改為將其設定成 OpenAI 提供者。 ## 相關內容 選擇提供者、模型參照和容錯移轉行為。 用於記憶搜尋設定的 Bedrock 嵌入。 完整的 Bedrock 嵌入模型清單和維度選項。 一般疑難排解和常見問題。