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Para ejecutar tu primera solicitud de inferencia

1. Regístrate para obtener una AWS cuenta.

   Si ya tienes una Cuenta de AWS, omite este paso.

2. Genere una clave de API a corto plazo para autenticar sus solicitudes en Amazon Bedrock abriendo el servicio Amazon Bedrock en la AWS consola de administración.

   Para ver el procedimiento completo, consulte la sección. Claves de API

   Para las aplicaciones de producción, utilice las funciones de IAM o las credenciales temporales.

3. Instala el SDK correspondiente para las API que planeas usar. Python ya debe estar instalado.

   Messages API

   pip install boto3 anthropic

   Responses/Chat Completions API

   pip install boto3 openai

   Invoke/Converse API

   pip install boto3

4. Configure las siguientes variables de entorno para usar la clave de API para la autenticación.

   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. Elige un modelo y ejecuta tu primera solicitud de inferencia.

   1. Elija un modelo. Amazon Bedrock admite más de 100 modelos básicos.

   2. Utilice el siguiente código de Python para ejecutar su primera solicitud de inferencia.

      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. Guarde el archivo como bedrock-first-request.py.

   4. Ejecuta el código con el siguiente comando:

      python3 bedrock-first-request.py

      Deberías ver el resultado de tu solicitud de inferencia.