开发者和用户可以通过三种主要方法访问 Amazon Bedrock：AWS 管理控制台、AWS 命令行界面 (CLI) 或用于编程访问的 SDK，以及直接 API 调用。这些选项提供了灵活性，具体取决于用户喜欢图形界面、基于脚本的自动化还是集成到现有应用程序中。 每种方法都符合 AWS 的标准实践，对于已经使用 AWS 服务的人来说很熟悉。
AWS 管理控制台是与 Amazon Bedrock 交互的最直接方式。登录 AWS 账户后，用户导航到 Bedrock 服务页面，可以在其中管理基础模型、配置工作流程和控制访问权限。例如，控制台允许用户通过输入文本提示并调整温度或响应长度等参数，直接在浏览器中测试像 Anthropic 的 Claude 或 Amazon Titan 这样的模型。控制台还提供用于监控使用情况、通过 AWS Identity and Access Management (IAM) 设置模型访问策略以及查看定价详细信息的工具。 此方法非常适合初始实验、故障排除或视觉界面简化了比较模型输出等任务的场景。
对于编程访问，开发者使用 AWS SDK（例如，适用于 Python 的 Boto3 或适用于 JavaScript 的 AWS SDK）或 AWS CLI。 SDK 通过利用 AWS 的预构建库将 Bedrock 集成到应用程序中。 例如，使用 Boto3，开发者可以通过初始化一个 bedrock-runtime 客户端并使用模型 ID 和输入数据等参数调用 invoke_model 方法来调用模型。 AWS CLI 提供类似的功能，命令如 aws bedrock-runtime invoke-model。 此外，Bedrock 的 REST API 端点支持在 SDK 不可行的环境中进行直接 HTTP 请求。 所有方法都需要 AWS 凭证（访问密钥或 IAM 角色）并指定 Bedrock 可用的 AWS 区域。 例如，在美国东部 1 区中调用 Claude v2 将使用端点 bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com。 这种方法适用于自动化、CI/CD 管道或将生成式 AI 功能嵌入到应用程序中。