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Quickstart
In diesem Abschnitt zeigen wir Ihnen, wie Sie innerhalb weniger Minuten mit Amazon Bedrock beginnen können. Wir werden die OpenAI-compatible APIs: Responses API und Chat Completions API, die Anthropic-native Messages API und die Invoke and Converse API verwenden, um Ihnen zu zeigen, wie eine Inferenzanfrage ausgeführt wird. Eine Liste der vollständigen Entwicklung APIs finden Sie unter.
Schritt 1 — AWS-Konto: Wenn Sie bereits ein AWS-Konto haben, überspringen Sie diesen Schritt und fahren Sie mit Schritt 2 fort. Wenn Sie neu bei AWS sind, registrieren Sie sich für ein AWS-Konto und folgen Sie den Anweisungen.
Schritt 2 — API-Schlüssel: Sobald Sie ein AWS-Konto haben, können Sie einen kurzfristigen API-Schlüssel erstellen, um Ihre Anfragen an Amazon Bedrock zu authentifizieren. Rufen Sie dazu den Amazon Bedrock-Service in der AWS-Konsole auf und generieren Sie einen kurzfristigen Schlüssel. Verwenden Sie für Produktionsanwendungen IAM-Rollen oder temporäre Anmeldeinformationen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt API-Schlüssel im Kapitel Build.
Schritt 3 — Holen Sie sich das SDK: Um dieses Handbuch für die ersten Schritte verwenden zu können, muss Python bereits installiert sein. Installieren Sie dann die entsprechende Software, je nachdem, welche APIs Sie verwenden.
- Messages API
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pip install boto3 anthropic
- Responses/Chat Completions API
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pip install boto3 openai
- Invoke/Converse API
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pip install boto3
Schritt 4 — Umgebungsvariablen festlegen: Konfigurieren Sie Ihre Umgebung so, dass der API-Schlüssel für die Authentifizierung verwendet wird.
- Messages API
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ANTHROPIC_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
ANTHROPIC_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/anthropic"
- Responses/Chat Completions API
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OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"
- Invoke/Converse API
-
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
Schritt 5 — Führen Sie Ihre erste Inferenzanfrage aus: Amazon Bedrock unterstützt mehr als 100 Foundation-Modelle. Wählen Sie ein Modell aus und verwenden Sie dann den folgenden Python-Code, um Ihre erste Inferenzanforderung auszuführen. Speichern Sie die Datei unter bedrock-first-request.py
- Messages API
-
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="anthropic.claude-opus-4-7",
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-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)
- Converse API
-
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
modelId='anthropic.claude-opus-4-7',
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='anthropic.claude-opus-4-7',
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()))
Führen Sie den Code mit Python aus, indem Sie den folgenden Befehl verwenden:
python3 bedrock-first-request.py
Sie sollten die Ausgabe Ihrer Inferenzanfrage sehen.
Weitere Informationen zur Verwendung anderer APIs und Endpunkte finden Sie unter. Entwicklung
