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# 빠른 시작
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이 섹션에서는 몇 분 내에 Amazon Bedrock을 시작하는 방법을 보여줍니다. OpenAI 호환 APIs [Responses API](bedrock-mantle.md) 및 [Chat Completions API](inference-chat-completions.md)와 [Invoke](inference-invoke.md) 및 [Converse API](conversation-inference.md)를 사용하여 추론 요청을 실행하는 방법을 보여줍니다. 전체 API 목록은 [빌드](build.md) 섹션을 참조하세요. APIs

**1단계 - AWS 계정:** AWS 계정이 이미 있는 경우이 단계를 건너뛰고 2단계로 이동합니다. AWS를 처음 사용하는 경우 [AWS 계정에](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup) 가입하고 지침을 따릅니다.

**2단계 - API 키:** AWS 계정이 있으면 장기 API 키를 생성하여 Amazon Bedrock에 대한 요청을 인증할 수 있습니다. 이렇게 하려면 [AWS 콘솔의 Amazon Bedrock 서비스로](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create) 이동하여 장기 키를 생성합니다. 자세한 내용은 [빌드](build.md) 장의 [API 키](api-keys.md) 섹션을 참조하세요.

**3단계 - SDK 가져오기:이 시작 안내서를** 사용하려면 Python이 이미 설치되어 있어야 합니다. 그런 다음 사용 중인 APIs에 따라 관련 소프트웨어를 설치합니다.

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#### [ Responses/Chat Completions API ]

```
pip install boto3 openai
```

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#### [ Invoke/Converse API ]

```
pip install boto3
```

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**4단계 - 환경 변수 설정:** 인증에 API 키를 사용하도록 환경을 구성합니다.

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#### [ Responses/Chat Completions API ]

```
OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"
```

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#### [ Invoke/Converse API ]

```
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
```

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**5단계 - 첫 번째 추론 요청 실행:** Amazon Bedrock은 [100개 이상의 파운데이션 모델을](models.md) 지원합니다. 모델을 선택한 다음 다음 Python 코드를 사용하여 첫 번째 추론 요청을 실행합니다. 파일을 로 저장 `bedrock-first-request.py`

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#### [ 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)
```

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#### [ 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)
```

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#### [ 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()))
```

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#### [ 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)
```

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명령을 사용하여 Python으로 코드를 실행합니다.

```
python3 bedrock-first-request.py
```

추론 요청의 출력이 표시되어야 합니다.

다른 APIs 및 엔드포인트 사용에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[빌드](build.md).