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# Verwenden der Invoke-API
<a name="using-invoke-api"></a>

 Die Invoke-API bietet direkten Zugriff auf Amazon Nova-Modelle mit mehr Möglichkeiten, das Anfrage- und Antwortformat zu steuern. Im Gegensatz zur Converse-API, die modellspezifische Details abstrahiert, ermöglicht Ihnen die Invoke-API, direkt mit den systemeigenen Anfrage- und Antwortstrukturen des Modells zu arbeiten. 

**Anmerkung**  
Die Invoke-API unterstützt dieselben Funktionen wie die Converse-API, mit Ausnahme der Dokumenteingabemodalität, die für die Converse-API spezifisch ist.

## Struktur der Anfrage
<a name="invoke-api-request"></a>

Für eine Invoke-API-Anfrage sind die Modell-ID und ein JSON-Anforderungstext erforderlich:

```
import boto3
import json

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

request_body = {
    'messages': [
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'What is machine learning?'}]
        }
    ],
    'inferenceConfig': {
        'maxTokens': 512,
        'temperature': 0.7
    }
}

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='us.amazon.nova-2-lite-v1:0',
    body=json.dumps(request_body)
)

response_body = json.loads(response['body'].read())
content_list = response_body["output"]["message"]["content"]
# Extract the first text block
text_block = next((item for item in content_list if "text" in item), None)
if text_block is not None:
    print(text_block["text"])
```

## Anforderungsparameter
<a name="invoke-api-parameters"></a>

Die Invoke-API unterstützt die folgenden Schlüsselparameter:
+ `messages`: Reihe von Konversationsnachrichten mit Rolle und Inhalt
+ `system`: Optionale Systemaufforderung für Kontext und Anweisungen
+ `inferenceConfig`: Parameter, die die Modellausgabe steuern (Temperature, MaxTokens, ToPP, TopK, StopSequences, ReasoningConfig)
+ `toolConfig`: Werkzeugspezifikationen und Werkzeugauswahl für den Funktionsaufruf