As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Visão geral do
O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que fornece acesso seguro e de nível empresarial a modelos básicos de alto desempenho das principais empresas de IA, permitindo que você crie e escale aplicativos generativos de IA.
Início rápido
Leia Início rápido para escrever sua primeira chamada de API usando o Amazon Bedrock em menos de cinco minutos.
Modelos compatíveis
O Bedrock oferece suporte a mais de 100 modelos básicos de fornecedores líderes do setor, incluindo Amazon, Anthropic DeepSeek, Moonshot AI e OpenAI. MiniMax
Nova 2 |
Claude Opus 4.6 |
Deepseek 3.2 |
Kimi K2.5 |
MiniMax M2.1 |
GPT-OSS-20B |
O que há de novo?
Claude Opus 4.7 agora disponível no Amazon Bedrock
: o modelo Opus mais eficiente da Anthropic até o momento, oferecendo melhorias em codificação agente, trabalho profissional e tarefas de longa duração. Claude Mythos Preview (Gated Research Preview)
: o modelo de IA mais avançado da Anthropic com state-of-the-art recursos em segurança cibernética, codificação de software e tarefas complexas de raciocínio. Disponível em pré-visualização fechada no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Alocação de custos por usuário e função do IAM
: o Amazon Bedrock agora oferece suporte à alocação de custos pelo diretor do IAM no AWS Cost and Usage Report 2.0 e no Cost Explorer, permitindo que os clientes atribuam custos de inferência do modelo a usuários, equipes e projetos. O Claude 4.6 da Anthropic já está disponível no Amazon Bedrock: Claude Sonnet 4.6 e Claude Opus
4.6 já estão disponíveis no Amazon Bedrock.
Comece a construir
|
Explore APIs suportado pela Amazon Bedrock e Endpoints compatíveis com o Amazon Bedrock apoie o Amazon Bedrock. |
|
Crie usando as Envie prompts e gere respostas com a inferência de modelo operações fornecidas pelo Amazon Bedrock. |
|
Personalize seus modelos para melhorar o desempenho e a qualidade. Personalizar o modelo para melhorar a performance para o caso de uso |