Amazon Bedrock Mantle 新控制台实测：用 OpenAI SDK 直接调 Claude，配置体验好了不止一点

上周在折腾 Claude Code 接入 Bedrock 的时候，发现控制台多了个入口——"Try the Bedrock Mantle Console"。点进去一看，整个交互逻辑变了。模型对比、项目管理、代码片段一条龙，连 AI 编程工具的接入配置都给你写好了。

这篇文章记录我实际体验新控制台的过程，顺便把 OpenAI SDK 和 Anthropic SDK 调用 bedrock-mantle endpoint 的代码跑通。

背景：为什么要搞新控制台

用过亚马逊云科技 Bedrock 老控制台的人应该都有体会：模型信息散落在好几个页面，想对比两个模型的上下文窗口和定价，得开好几个 tab 来回切。

新控制台解决的核心问题就三个：

模型怎么选 — 并排对比，一目了然
项目怎么管 — 评估、用量、配置收在一个项目里
代码怎么写 — 文档里的代码片段自动填好你的项目参数，复制就能跑

Bedrock Mantle Endpoint 是什么

先说关键变化。原来 Bedrock 的推理走的是 bedrock-runtime endpoint，用的是 InvokeModel 或 Converse API。

新的 bedrock-mantle endpoint 是亚马逊云科技专门为高性能推理打造的引擎，原生支持三套 API 协议：

OpenAI Chat Completions API
OpenAI Responses API
Anthropic Messages API

什么意思？你原来用 OpenAI SDK 写的代码，改个 base_url 就能跑在 Bedrock 上。不用换 SDK，不用改调用逻辑。

实操：用 OpenAI SDK 调用 Bedrock 上的 Claude

我先试最直接的——用 OpenAI 的 Python SDK 调 Claude。

1. 安装依赖

pip install openai boto3

2. 获取 Bedrock API Key

在新控制台的项目设置里可以直接生成 API Key。也可以用 IAM 凭证走签名认证。

3. 写代码

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://bedrock-mantle.us-east-1.amazonaws.com/v1",
    api_key="your-bedrock-api-key"  # 从控制台项目设置获取
)

response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-20250514",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个 AWS 架构师"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 写一个 S3 文件上传工具，支持分片上传"}
    ],
    max_tokens=2048,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

跑通了。返回格式和 OpenAI API 完全一致，response.choices[0].message.content 拿结果。

关键点：model 字段填 Bedrock 的模型 ID，不是 OpenAI 的模型名。这个在控制台的模型卡片页能直接复制。

4. 流式输出

stream = client.chat.completions.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-20250514",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释 VPC Peering 和 Transit Gateway 的区别"}],
    max_tokens=1024,
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

流式也没问题。延迟体感和直接调 Anthropic API 差不多。

实操：用 Anthropic SDK 调用

如果你习惯 Anthropic 原生 SDK，也能直接用：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://bedrock-mantle.us-east-1.amazonaws.com",
    api_key="your-bedrock-api-key"
)

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一个 DynamoDB 单表设计的 Python 示例"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

Messages API 的返回结构和 Anthropic 官方 API 一模一样。message.content[0].text 取正文。

新控制台三大功能体验

功能一：模型卡片对比

进入模型目录页，可以勾选最多 3 个模型并排对比。对比维度包括：

上下文窗口大小
支持的模态（文本/图片/工具调用）
输入输出定价
区域可用性
服务配额限制

以前要开 3 个文档页面才能搞清楚的事，现在一个表格搞定。

功能二：项目制管理

创建项目后，所有操作都围绕项目展开：

分配模型给项目
查看 token 用量分布（总量、每分钟、每次请求）
运行评估（同一个 prompt 对比不同模型的输出）
管理 API Key

这个项目级用量统计挺实用。之前想知道某个业务线用了多少 token，得自己在代码里埋点。现在控制台直接看。

功能三：实时文档

这个是我觉得体验提升感知度高的地方。

选好项目和模型后，文档页面的代码示例会自动填入：

当前项目的模型 ID
当前区域的 endpoint URL
API Key 引用

直接复制到终端就能跑，不需要手动替换占位符。省了不少来回翻配置的时间。

AI 编程工具接入

控制台还专门做了 AI 编程工具的接入引导。支持的工具包括 Claude Code、Cline、Codex、OpenCode 等。

每个工具给出具体的环境变量配置和启动命令。比如 Claude Code 接入 Bedrock：

# 设置环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-east-1.amazonaws.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-bedrock-api-key"

# 或者用 AWS 凭证
export AWS_REGION="us-east-1"
export AWS_ACCESS_KEY_ID="your-access-key"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret-key"

# 启动 Claude Code
claude

配好环境变量就行，Claude Code 自动走 Bedrock 推理。企业内网限制外部 API 的场景下特别有用——流量全走 AWS 内部网络。

和老控制台的关系

新控制台不是替代老的，是并行存在。

Bedrock Mantle Console — 模型推理、项目管理、OpenAI/Anthropic 兼容 API
老 Bedrock Console — Agents、Knowledge Bases、Guardrails、微调、InvokeModel/Converse API

如果你只是调模型做推理，新控制台更顺手。如果要用 Agent 编排、知识库检索、内容过滤这些托管功能，还是走老控制台。

可用区域

当前 bedrock-mantle endpoint 支持的区域：

区域	位置
us-east-1	弗吉尼亚北部
us-east-2	俄亥俄
us-west-2	俄勒冈
ap-southeast-3	雅加达
ap-south-1	孟买
ap-southeast-2	悉尼
ap-northeast-1	东京
eu-central-1	法兰克福
eu-west-1	爱尔兰
eu-west-2	伦敦
eu-south-1	米兰
eu-north-1	斯德哥尔摩
sa-east-1	圣保罗

东京区域可用，对国内开发者来说延迟相对友好。

踩坑记录

模型 ID 别写错 — bedrock-mantle 用的模型 ID 格式是 provider.model-name，比如 anthropic.claude-sonnet-4-20250514。写成 OpenAI 格式的 claude-3-sonnet 会报 404。
API Key vs IAM 凭证 — 两种认证方式都支持。API Key 简单直接适合开发测试；生产环境建议用 IAM Role + STS 临时凭证。
老代码迁移 — 如果你之前用的是 bedrock-runtime endpoint + InvokeModel API，迁移到 mantle 只需要改 SDK 初始化。业务逻辑不用动。

总结

bedrock-mantle 这次更新解决了一个长期痛点：用标准 SDK 的标准协议调用 Bedrock 上的模型。不需要学 AWS 特有的 API 格式，OpenAI SDK 和 Anthropic SDK 直接上。

新控制台的项目制管理和实时文档也确实省事。特别是团队协作的时候，每个业务线建个项目，用量、模型、Key 各管各的，比以前清楚。

想试试的话，直接访问 Bedrock 控制台，找 "Try the Bedrock Mantle Console" 入口就行。

参考链接：

Amazon Bedrock 官方文档：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/
Bedrock Mantle 控制台：https://console.aws.amazon.com/bedrock-mantle/
模型区域兼容性：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-region-compatibility.html
AWS re:Post Bedrock 专区：https://repost.aws/tags/TAQeKlaPaNRQ2tWB6P7KrMag/amazon-bedrock

posted @ 2026-06-08 08:42 亚马逊云开发者阅读(15) 评论(0) 收藏举报

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背景：为什么要搞新控制台

Bedrock Mantle Endpoint 是什么

实操：用 OpenAI SDK 调用 Bedrock 上的 Claude

1. 安装依赖

2. 获取 Bedrock API Key

3. 写代码

4. 流式输出

实操：用 Anthropic SDK 调用

新控制台三大功能体验

功能一：模型卡片对比

功能二：项目制管理

功能三：实时文档

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