当 Amazon Bedrock 在模型调用请求期间返回错误时，首先分析错误代码和消息，以确定根本原因。 Bedrock 使用标准的 HTTP 状态代码和特定于服务的错误代码（例如，ThrottlingException、ValidationException）来指示问题。 例如，400 Bad Request 带有 ValidationException 通常表示无效的输入参数，例如格式错误的请求正文或不支持的模型配置。 检查您的 API 请求是否存在语法错误、缺少必需字段或超出模型限制的参数值（例如，maxTokens 设置得太高）。 使用 AWS CloudWatch Logs 或启用 Bedrock 的日志记录功能来查看详细的错误跟踪。 如果错误不清楚，请查阅您正在使用的特定 Bedrock 模型的文档，以确认输入格式和约束。
接下来，解决速率限制和重试策略。 Bedrock 对每个模型和 AWS 账户强制执行服务配额（例如，每秒事务数）。 如果您收到 ThrottlingException，则您的应用程序可能超出了这些限制。 在 AWS Service Quotas 控制台中检查您的服务配额，并考虑在需要时请求增加。 在您的代码中实现具有指数退避的重试逻辑，以处理瞬时错误。 例如，使用 AWS SDK 的内置重试机制或 Python 中的 retry 等库来暂停和重试失败的请求。 确保仅对幂等操作应用重试，并避免可能加剧节流的激进重试循环。 如果问题仍然存在，请验证您的应用程序是否未发送冗余请求，或者多个客户端是否无意中使服务过载。
最后，验证权限和模型访问权限。 403 AccessDeniedException 通常表示缺少 IAM 权限或缺少对模型的显式访问权限。 确认您的 IAM 角色或用户具有目标模型的 bedrock:InvokeModel 权限，并且该模型的访问策略授予您的账户或角色权限。 例如，某些 Bedrock 模型要求您先通过 AWS 管理控制台请求访问权限，然后才能使用它们。 检查控制台中的 Bedrock 模型访问设置，以确保该模型列为“已授予访问权限”。 如果错误与区域可用性有关（例如，ModelNotAccessibleException），请验证您正在使用的 AWS 区域中是否支持该模型。 对于复杂的权限问题，请使用 AWS IAM 策略模拟器或临时凭证调试工具（如 AWS CloudTrail）来跟踪授权失败。