如何使用 Continue 配置 Amazon Bedrock

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开始使用 Amazon Bedrock

配置

name: My Config
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: <MODEL_NAME>
    provider: bedrock
    model: <MODEL_ID>
    env:
      region: us-east-1
      profile: bedrock
    roles:
      - chat
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如何为 Amazon Bedrock 启用提示词缓存 (Prompt Caching)

Bedrock 允许 Claude 模型在请求之间缓存工具载荷、系统消息和聊天消息。通过在模型配置的 defaultCompletionOptions 下添加 promptCaching: true 来启用此功能。
name: My Config
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: <MODEL_NAME>
    provider: bedrock
    model: <MODEL_ID>
    defaultCompletionOptions:
      promptCaching: true
JSON 配置文件不支持提示词缓存，因此请使用上面的 YAML 语法来启用它。

如何设置 Amazon Bedrock 的身份验证

Bedrock API 密钥

Bedrock API 密钥允许您无需 IAM 凭证即可进行身份验证。通过 apiKey 字段设置您的 API 密钥。
models:
  - name: Claude Sonnet
    provider: bedrock
    model: us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0
    apiKey: ${{ secrets.BEDROCK_API_KEY }}
    env:
      region: us-east-1
    roles:
      - chat

AWS 凭证

身份验证将通过 ~/.aws/credentials 中配置的配置文件（例如 "bedrock"）下的临时或长期凭证进行。
[bedrock]
aws_access_key_id = abcdefg
aws_secret_access_key = hijklmno
aws_session_token = pqrstuvwxyz # Optional: means short term creds.
您也可以使用 AWS 的 accessKeyId 和 secretAccessKey 进行身份验证，而不是使用本地凭证配置文件。
name: My Config
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: <MODEL_NAME>
    provider: bedrock
    model: <MODEL_ID>
    env:
      region: us-east-1
      accessKeyId: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} # can also enter key inline here for local configs
      secretAccessKey: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} # can also enter key inline here for local configs
    roles:
      - chat

如何配置 Amazon Bedrock 的自定义导入模型

要使用自定义导入模型设置 Bedrock，请在您的配置文件中添加以下内容：
name: My Config
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: <MODEL_NAME>
    provider: bedrockimport
    model: <MODEL_ID>
    env:
      region: us-west-2
      profile: bedrock
      modelArn: arn:aws:bedrock:us-west-2:XXXXX:imported-model/XXXXXX
身份验证将通过 ~/.aws/credentials 中配置的配置文件（例如 "bedrock"）下的临时或长期凭证进行。
[bedrock]
aws_access_key_id = abcdefg
aws_secret_access_key = hijklmno
aws_session_token = pqrstuvwxyz # Optional: means short term creds.
Azure AI FoundryGemini