快速入门

运行你的第一个推理请求

1. 注册一个AWS 账户。

   如果您已经有 AWS 账户，请跳过此步骤。

2. 通过在 AWS 管理控制台中打开亚马逊 Bedrock 服务，生成短期 API 密钥以验证您向亚马逊 Bedrock 发出的请求。

   有关完整过程，请参阅本API 密钥节。

   对于生产应用程序，使用 IAM 角色或临时证书。

3. 为计划使用的 API 安装相关 SDK。必须已经安装了 Python。

   Messages API

   pip install boto3 anthropic

   Responses/Chat Completions API

   pip install boto3 openai

   Invoke/Converse API

   pip install boto3

4. 设置以下环境变量以使用 API 密钥进行身份验证。

   Messages API

   AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

   Responses/Chat Completions API

   OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
   OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-runtime.<your-region>.amazonaws.com/openai/v1"

   Invoke/Converse API

   AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

5. 选择一个模型并运行您的第一个推理请求。

   1. 选择一个型号。亚马逊 Bedrock 支持 100 多个基础模型。

   2. 使用以下 Python 代码运行您的第一个推理请求。

      Messages API

      from anthropic import AnthropicBedrock
      
      client = AnthropicBedrock(aws_region="us-east-1")
      
      response = client.messages.create(
          model="global.anthropic.claude-opus-5",
          max_tokens=1024,
          messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
      )
      print(response)

      Responses API

      from openai import OpenAI
      
      client = OpenAI()
      
      response = client.responses.create(
          model="openai.gpt-5.6-sol",
          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-5.6-sol",
          messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
          )
      print(response)

      Converse API

      import boto3
      
      client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
      response = client.converse(
          modelId='global.anthropic.claude-opus-5',
          messages=[
              {
                  'role': 'user',
                  'content': [{'text': '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='global.anthropic.claude-opus-5',
          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()))

   3. 将该文件保存为 bedrock-first-request.py。

   4. 使用以下命令运行代码：

      python3 bedrock-first-request.py

      你应该看到你的推理请求的输出。