概觀 - Amazon Bedrock

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

概觀

Amazon Bedrock 是一項全受管服務,提供來自領導 AI 公司的高效能基礎模型的安全企業級存取權,讓您能夠建置和擴展生成式 AI 應用程式。

快速指南

閱讀 快速指南,在五分鐘內使用 Amazon Bedrock 撰寫您的第一個 API 呼叫。

Responses API
from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.responses.create( model="openai.gpt-oss-120b", input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?" ) print(response)
Chat Completions API
from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model="openai.gpt-oss-120b", messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}] ) print(response)
Invoke API
import json import boto3 client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1') response = client.invoke_model( modelId='anthropic.claude-opus-4-6-v1', body=json.dumps({ 'anthropic_version': 'bedrock-2023-05-31', 'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}], 'max_tokens': 1024 }) ) print(json.loads(response['body'].read()))
Converse API
import boto3 client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1') response = client.converse( modelId='anthropic.claude-opus-4-6-v1', messages=[ { 'role': 'user', 'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}] } ] ) print(response)

Bedrock 支援來自業界領導供應商的 100 多種基礎模型,包括 Amazon、Anthropic、DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax 和 OpenAI。

Nova 2

Claude Opus 4.6

Deepseek 3.2

Kimi K2.5

MiniMax M2.1

GPT-OSS-20B

新增內容

  • Amazon Bedrock 現在支援 Amazon Bedrock 中的 Mantle 推論引擎中的 OpenAI 相容專案 API

  • Amazon Bedrock 現已提供 Anthropic 的 Claude 4.6:Amazon Bedrock 現已提供 Claude Sonnet 4.6 和 Claude Opus 4.6。

  • 六個新的開放權重模型:Amazon Bedrock 現在支援跨越邊境推理和代理程式編碼的六個新模型:DeepSeek V3.2、MiniMax M2.1、GLM 4.7、GLM 4.7 Flash、Kimi K2.5 和 Qwen3 Coder Next。

  • 伺服器端工具:Amazon Bedrock 現在支援使用 OpenAI API 相容服務端點的回應 API 中的伺服器端工具。您也可以使用 AgentCore Gateway 工具與 Amazon Bedrock 模型整合,無需用戶端協調即可執行伺服器端工具。

開始建置

探索 Amazon Bedrock 支援的 APIs和 Amazon Bedrock Amazon Bedrock 支援的端點支援的 。

使用 Amazon Bedrock 提供的提交提示並使用模型推論產生回應操作建置 。

自訂您的模型以改善效能和品質。 自訂模型,以改善其針對使用案例的效能