Amazon Bedrock — Inferencia en tu cuenta

Con esta integración, las llamadas a modelos de lenguaje (LLM) de SecureAI de las familias que usted elija se ejecutan en su propia cuenta de AWS, con Amazon Bedrock, en lugar de en los proveedores administrados por SecureAI. El consumo lo factura AWS a su cuenta, así que descuenta de su compromiso con AWS (EDP) y de sus créditos, y usa sus cuotas de Bedrock. SecureAI sigue en el camino de cada solicitud: DLP, políticas de modelos, residencia de datos y recibos firmados se aplican igual que con cualquier otro proveedor. El tráfico pasa por el gateway de SecureAI, que además inspecciona y redacta las respuestas del modelo (también en streaming) antes de que lleguen al usuario.

No confundir con la otra tarjeta de AWS. Esta página conecta Bedrock como proveedor de inferencia (Admin → Integraciones → Proveedores de IA). La tarjeta AWS Bedrock de la categoría Nube inventaría agentes, modelos, identidades y costos en modo lectura y nunca envía un prompt; se describe en AWS — Descubrimiento. Las dos usan la misma plantilla de CloudFormation y el mismo External ID, pero cada una tiene su propio rol con permisos distintos.

Cómo funciona

Usted despliega en su cuenta de AWS un rol IAM que solo el principal de SecureAI puede asumir, y solo si presenta el External ID de su organización.
Para cada llamada, SecureAI asume ese rol y obtiene credenciales temporales (duran una hora y se renuevan solas). No se guarda ninguna access key.
SecureAI firma la solicitud con AWS Signature V4 y la envía, a través de su gateway, a Amazon Bedrock Runtime en la Región que usted eligió: Chat Completions para los modelos compatibles con OpenAI y la API Messages de Anthropic para Claude.
La respuesta vuelve por el gateway, que aplica DLP y emite el recibo firmado.

SecureAI no usa claves API de Bedrock (tokens bearer). Por eso la integración funciona aunque su organización bloquee las claves API de Bedrock con una SCP, un control que AWS recomienda con frecuencia.

Qué corre en Bedrock y qué no

Corre en su Bedrock	Sigue en proveedores administrados por SecureAI
Chat y agentes (modelos de las familias que usted elija)	Embeddings (búsqueda en documentos e índices)
Corrección gramatical, traducción, resúmenes de Teams y demás tareas en segundo plano, cuando su familia corre en Bedrock o elige Remapear todo	Re-ranking de búsqueda, OCR de documentos
	Asistente de administración, generación de imágenes y voz en tiempo real
	Modelos autoalojados y el proxy de Claude Code

Familias de modelos disponibles en Bedrock:

Familia	Modelos
Claude (Anthropic)	Los modelos Claude que Bedrock ofrece en su Región. Bedrock es el único carril de nube propia de SecureAI que sirve Claude: los de Vertex AI y Azure AI Foundry no lo hacen.
OpenAI	GPT‑5.x en Bedrock
gpt‑oss	Por ejemplo `gpt-oss-120b`
DeepSeek	DeepSeek V3.x
Qwen	Modelos Qwen de Bedrock
Mistral	Mistral Large 3, Ministral 3, Magistral, Devstral

No se ofrecen por Bedrock: Llama, Amazon Nova, DeepSeek‑R1, Mistral 7B y Mixtral. En Bedrock esos modelos solo responden a la API Converse, no a la interfaz compatible con OpenAI que usa SecureAI, así que siguen en los proveedores administrados por SecureAI. Gemini no está en Bedrock.

Cuántos proveedores de nube puede usar

Plan	Proveedores de inferencia habilitados al mismo tiempo
Scale	1 (Google Vertex AI, Azure AI Foundry o Amazon Bedrock)
Enterprise	Hasta 3, por ejemplo Vertex AI para Gemini, Foundry para GPT y Bedrock para Claude

Con más de un proveedor habilitado, cada uno atiende familias de modelos distintas: una familia solo puede enrutarse a un proveedor, y solo un proveedor puede usar Remapear todo. SecureAI rechaza una configuración que se superponga con otra e indica qué familia colisiona.

Requisitos previos

Una cuenta de AWS en la que los modelos que quiera usar estén disponibles para su cuenta en la Región elegida.
Para Claude: haber enviado una vez el formulario de caso de uso de Anthropic en la consola de Bedrock (Model access / Model catalog → cualquier modelo Claude). La aprobación suele ser inmediata. Sin él, la prueba de conexión lo indica.
Algunos de los modelos más nuevos (el último Claude, GPT‑5.x, Grok) pueden requerir que AWS los habilite para su cuenta. Mientras tanto, la prueba devuelve que el modelo no está disponible para su cuenta.
Permiso en AWS para crear un stack de CloudFormation con roles IAM (o para crear un rol IAM a mano).
Permiso de administrador en la sección Integraciones de SecureAI.

Paso 1. Copie la identidad de SecureAI

Vaya a Administrador → Integraciones → Proveedores de IA y abra Amazon Bedrock — Inferencia en tu cuenta.

En Conexión, deje seleccionado Rol IAM entre cuentas (recomendado). El panel muestra:

Dato	Para qué sirve
Principal de SecureAI	El ARN en el que confiará su rol. Es el único que podrá asumirlo.
Tu External ID	Único de su organización. El rol rechaza a cualquier llamador que no lo presente, así ningún otro cliente de SecureAI puede usar su rol (protección contra el problema del confused deputy).

Si también va a usar AWS — Descubrimiento, marque Crear también el rol de descubrimiento de solo lectura: el mismo stack crea los dos roles.

Paso 2. Cree el rol en su cuenta de AWS

CloudFormation (recomendado)
Rol manual (sin CloudFormation)
Access key de usuario IAM

Despliegue una vez el stack de SecureAI en la cuenta de AWS donde correrá la inferencia, de una de estas dos formas:

Launch Stack en AWS (cuando su despliegue lo ofrece): abre la consola de CloudFormation con todos los parámetros completos. Marque la confirmación de IAM y haga clic en Create stack.
Descargar plantilla y crear el stack desde la consola (Create stack → Upload a template file) con el principal y el External ID del paso 1, o con el comando de la AWS CLI que muestra el panel. Cópielo desde el panel: ya incluye sus valores. Tiene esta forma:

aws cloudformation deploy --stack-name SecureAI-Integration \
  --template-file secureai-integration.yaml \
  --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM --region us-east-1 \
  --parameter-overrides SecureAIPrincipalArn=<ARN del principal de SecureAI> \
    ExternalId=<External ID> EnableInference=true EnableDiscovery=true

El stack crea el rol SecureAI-BedrockInference y, si lo pidió, el rol de solo lectura SecureAI-Discovery. No crea ninguna access key.

Parámetro del stack	Qué controla
`SecureAIPrincipalArn` / `ExternalId`	La identidad de SecureAI del paso 1.
`EnableInference`	Crea el rol de inferencia (por defecto `true`).
`EnableDiscovery`	Crea el rol de descubrimiento de solo lectura (por defecto `true`).
`AllowRevokeAccessKeys`	Solo para descubrimiento: permite desactivar y reactivar access keys IAM desde SecureAI (por defecto `false`).
`RoleNamePrefix`	Prefijo de los nombres de los roles (por defecto `SecureAI`).

Cuando el stack termine, copie la salida BedrockInferenceRoleArn (CloudFormation → Stacks → SecureAI-Integration → Outputs).

Si su organización no permite CloudFormation, cree el rol a mano en IAM → Roles → Create role → Custom trust policy, con el nombre SecureAI-BedrockInference y una duración máxima de sesión de 1 hora.Política de confianza (reemplace los valores entre <> por los del paso 1):

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "SecureAIWithExternalId",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": { "AWS": "<SecureAI principal ARN>" },
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Condition": { "StringEquals": { "sts:ExternalId": "<External ID>" } }
    }
  ]
}

Política de permisos (en línea; reemplace <account id> por el ID de 12 dígitos de su cuenta):

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "InvokeModels",
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["bedrock:InvokeModel", "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"],
      "Resource": [
        "arn:aws:bedrock:*::foundation-model/*",
        "arn:aws:bedrock:*:<account id>:inference-profile/*",
        "arn:aws:bedrock:*:<account id>:application-inference-profile/*"
      ]
    },
    {
      "Sid": "ReadModelCatalog",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "bedrock:ListFoundationModels",
        "bedrock:GetFoundationModel",
        "bedrock:ListInferenceProfiles",
        "bedrock:GetInferenceProfile"
      ],
      "Resource": "*"
    },
    {
      "Sid": "ApplyYourGuardrails",
      "Effect": "Allow",
      "Action": "bedrock:ApplyGuardrail",
      "Resource": [
        "arn:aws:bedrock:*:<account id>:guardrail/*",
        "arn:aws:bedrock:*:<account id>:guardrail-profile/*"
      ]
    },
    {
      "Sid": "ListYourGuardrails",
      "Effect": "Allow",
      "Action": "bedrock:ListGuardrails",
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

Copie el ARN del rol creado.

Como alternativa, SecureAI acepta la access key de un usuario IAM dedicado (Access key ID y Secret access key). Dele al usuario la misma política de permisos que al rol manual.

Una access key de larga duración es menos segura que el rol: no vence, y quien la tenga puede llamar a Bedrock en su nombre hasta que la rote. SecureAI guarda el secreto cifrado y no lo vuelve a mostrar. Las claves temporales (ASIA…) se rechazan, porque vencen en horas. Recomendamos el rol: si más adelante cambia a él, SecureAI borra la access key guardada.

Por qué la Región del recurso es *. Un perfil de inferencia entre Regiones necesita permiso sobre el perfil y sobre el modelo en cada Región a la que puede enrutar. Si quiere, puede restringir la lista de modelos de la política; la Región debe seguir siendo amplia para los perfiles que use.

Paso 3. Conecte la cuenta en SecureAI

En Conexión, complete:

Campo	Qué ingresar
ARN del rol	La salida `BedrockInferenceRoleArn` (o el ARN del rol manual). Con access key: el Access key ID y el Secret access key.
Región de AWS	Dónde recibe Bedrock sus llamadas y de dónde se lee la lista de modelos (por ejemplo `us-east-1`, `eu-central-1`). Elija Otro para escribir cualquier Región que Bedrock soporte.
Alcance de inferencia	Geografía (por defecto), Solo dentro de la Región o Global. Vea Residencia de datos.

Haga clic en Guardar. SecureAI asume el rol, muestra el ID de su cuenta de AWS y lee el catálogo de la Región en Modelos disponibles para tu cuenta: los modelos fundacionales de esa Región y los perfiles de inferencia entre Regiones. Todavía no se enruta tráfico: la integración se guarda apagada para que pueda probarla antes.

Si la lista de modelos muestra un error, el rol no puede leer el catálogo (bedrock:ListFoundationModels / bedrock:ListInferenceProfiles) en esa Región. La inferencia funciona igual con los ids de modelo integrados de SecureAI (la prueba de conexión los verifica), pero el mapeo automático queda limitado. Si cambia de Región, guarde otra vez para volver a leer los modelos.

Residencia de datos: alcance de inferencia

El alcance de inferencia decide dónde puede AWS procesar los prompts:

Alcance	Qué usa SecureAI	Dónde se procesan los prompts
Solo dentro de la Región	Modelos fundacionales de la Región	Solo en la Región elegida; las llamadas nunca salen de ella. Claude y GPT‑5.x no están disponibles: Bedrock los ofrece solo con perfiles entre Regiones.
Geografía (por defecto)	Perfil de inferencia entre Regiones de la geografía de su Región (`us.`, `eu.`, `apac.`, `jp.`, `au.`, `ca.`)	En cualquier Región de esa geografía, nunca fuera de ella. Mantiene la residencia y habilita Claude y GPT‑5.x.
Global	Perfiles `global.`	En cualquier Región comercial de AWS. Máxima capacidad, pero no fija residencia: la política de residencia de SecureAI lo trata como sin residencia fijada.

SecureAI aplica la política de residencia de datos de su organización sobre la geografía resultante. Si necesita residencia, use Geografía o Solo dentro de la Región.

Su propio Bedrock Guardrail (opcional)

Si su organización ya usa Amazon Bedrock Guardrails, puede pedirle a SecureAI que aplique uno de sus guardrails a cada llamada que hace por esta conexión. Es una segunda capa sobre el DLP de SecureAI: Bedrock evalúa el prompt y la respuesta con sus propios temas denegados, filtros de contenido, filtros de palabras, filtros de información sensible y verificaciones de fundamentación. Aplica igual a Claude y a los modelos de Chat Completions (gpt-oss, DeepSeek, Mistral, Qwen, GPT‑5.x).

En la consola de Bedrock (Guardrails), cree o elija el guardrail en la misma Región que configuró en SecureAI y publique una versión (Create version).
En el panel de Amazon Bedrock de SecureAI, en Tu Bedrock Guardrail (opcional), haga clic en Listar mis guardrails y elija el guardrail y la versión. Si el rol no puede listarlos, escriba el id del guardrail (o su ARN) y el número de versión.
Haga clic en Guardar y luego en Probar conexión: la prueba pasa por el guardrail igual que el tráfico real.

Para quitarlo, elija Ninguno en el guardrail y guarde.

Qué pasa cuando…	Resultado
El guardrail deja pasar la llamada	El usuario recibe la respuesta del modelo, sin cambios.
El guardrail bloquea el prompt o la respuesta	El usuario recibe el mensaje de bloqueo que usted configuró en el guardrail. Para integraciones por API, la respuesta llega con `finish_reason: "content_filter"`. Cada intervención queda registrada (`SAI-BEDROCK-006`).
El rol no puede aplicar el guardrail, o la versión no existe	La llamada se rechaza. Nunca se reintenta en los proveedores de SecureAI, aunque haya permitido el fallback: ese camino no puede aplicar su guardrail.

Use una versión publicada en producción. DRAFT es la copia de trabajo del guardrail: cualquiera que la edite en la consola cambia lo que se aplica acá, sin crear una versión nueva. SecureAI lo permite, pero lo advierte.

Permisos. El rol necesita bedrock:ApplyGuardrail sobre sus guardrails y, para la lista, bedrock:ListGuardrails. La plantilla de CloudFormation de SecureAI los incluye desde esta versión: si desplegó el stack antes, actualícelo con la plantilla nueva (o agregue las dos declaraciones de la política del rol manual). Si el guardrail usa inferencia entre Regiones, la plantilla también cubre sus guardrail profiles.Cómo se aplica. SecureAI envía el id y la versión en los encabezados X-Amzn-Bedrock-GuardrailIdentifier y X-Amzn-Bedrock-GuardrailVersion, dentro de la firma Signature V4 de cada solicitud: nadie en el camino puede quitarlos sin que AWS rechace la llamada, y ningún usuario ni integración puede elegir otro guardrail. SecureAI no activa el trace del guardrail, así que el contenido que lo disparó no vuelve en la respuesta.Registros de AWS. Si tiene activado el registro de invocaciones de Bedrock, AWS guarda el contenido original aunque el guardrail lo enmascare. Cifre esos registros con KMS y restrinja su acceso.

Prompt caching de Claude

En los modelos Claude, SecureAI usa automáticamente el prompt caching de Bedrock para que su cuenta pague menos y responda más rápido cuando una conversación reutiliza contexto largo. No hay nada que configurar.

SecureAI marca hasta dos puntos de caché por solicitud: el prompt de sistema y el último bloque largo de la conversación (un documento pegado, el contexto de una búsqueda, el resultado largo de una herramienta).
Solo los marca cuando el contenido anterior alcanza el mínimo de tokens del modelo (por ejemplo 1.024 en Claude Sonnet 4.6 y 4.096 en Claude Haiku 4.5). Los prompts cortos se envían exactamente igual que antes.
La caché dura 5 minutos desde el último uso. Leer de caché cuesta alrededor del 10 % de un token de entrada; escribirla cuesta un 25 % más que un token normal, y solo se paga sobre contenido que alcanza el mínimo. Conviene a partir de dos llamadas con el mismo contexto en esa ventana, lo habitual en una conversación.
El uso de cada turno separa los tokens leídos de caché y los escritos, así que puede verlos en la analítica y en su factura de AWS.

Los modelos que no son Claude no se ven afectados.

Paso 4. Elija qué corre en Bedrock

En Qué corre en Amazon Bedrock hay dos modos:

Solo estas familias de modelos: las familias que marque corren en su Bedrock; el resto de los modelos sigue en los proveedores de SecureAI (o en otra nube conectada).
Remapear todo a Amazon Bedrock: todas las llamadas a LLM corren en su Bedrock. Los modelos sin equivalente en Bedrock los sirve un modelo por defecto.

Mapeo automático. Al guardar, SecureAI asigna cada modelo del catálogo de SecureAI al id de Bedrock que lo sirve según su alcance de inferencia. Por ejemplo, con Geografía en una Región de EE. UU.:

Modelo de SecureAI	Id de Bedrock
`anthropic/claude-sonnet-4.6`	`us.anthropic.claude-sonnet-4-6`
`openai/gpt-oss-120b`	`openai.gpt-oss-120b-1:0`

Modelos de Bedrock por defecto (elíjalos de la lista de modelos de su cuenta):

Nivel	Se usa para
Rápido	Tareas en segundo plano (gramática, traducción, Teams) y llamadas internas remapeadas
Estándar	Modelos sin equivalente
Razonamiento	Modelos de razonamiento sin equivalente
Visión	Solicitudes con imágenes o PDFs

En Overrides modelo → id de Bedrock puede enviar un modelo del catálogo a un destino exacto de Bedrock: un id de modelo, un id de perfil de inferencia o el ARN de un perfil de inferencia de aplicación. Los reemplazos tienen prioridad sobre el mapeo automático y se usan tal cual, aunque queden fuera del alcance elegido; la política de residencia se aplica igual sobre la geografía resultante. Además hay dos opciones:

Opción	Apagada (por defecto, recomendado)	Encendida
Permitir fallback a modelos administrados por SecureAI	Si Bedrock falla o un modelo no tiene id de Bedrock, la solicitud se rechaza (falla cerrado) en lugar de enviarse a otro proveedor.	Esas solicitudes se reintentan una vez en proveedores administrados por SecureAI. El reintento queda auditado.
Aplicar las cuotas de puntos de usuario al uso de Amazon Bedrock	El uso de Bedrock no consume los puntos mensuales de los usuarios.	Se mantienen los límites de puntos por usuario también para Bedrock.

Paso 5. Pruebe, revise y active

Probar conexión envía una solicitud mínima a cada modelo por defecto, por el mismo camino que usará el tráfico real (gateway, políticas y recibos incluidos), y muestra el resultado de cada uno con su latencia. Si todavía no eligió modelos por defecto, prueba gpt-oss-120b, DeepSeek V3.2 y Claude Haiku 4.5 según su alcance de inferencia. La prueba se factura a su cuenta de AWS (centavos).
Vista previa del enrutamiento muestra, para cada modelo del catálogo, si lo servirá Tu Amazon Bedrock (y con qué id), otra nube conectada o SecureAI, y cuáles quedarán ocultos para los usuarios.
Cuando la prueba pase, encienda Enrutar tráfico a Amazon Bedrock y haga clic en Guardar. Si no guarda, el interruptor no queda activo. Si su plan no admite otro proveedor de nube o el enrutamiento se superpone con otro, SecureAI lo rechaza y explica por qué.
La tarjeta pasa a verde: Enrutando a Amazon Bedrock. Si está guardada pero apagada, muestra Configurado · sin enrutar a Bedrock.

Los modelos servidos por su Bedrock muestran la insignia Tu Bedrock en el selector de modelos del chat; al pasar el mouse indica que los sirve el Amazon Bedrock de su organización.

Qué se factura y a quién

El consumo de LLM lo factura AWS a su cuenta, con su EDP, sus descuentos y sus créditos. Los límites de velocidad son sus cuotas de Bedrock.
SecureAI muestra el costo de esos turnos como una estimación a precio de lista solo para analítica; la cifra real de AWS puede ser menor.
Los turnos en Bedrock no descuentan puntos de los usuarios, salvo que active Aplicar las cuotas de puntos de usuario.

Seguridad y cumplimiento

Sin secretos guardados. Con el rol, SecureAI no guarda ninguna credencial de AWS: obtiene credenciales temporales de una hora y las renueva automáticamente. Si usa una access key, el secreto se guarda cifrado y nunca se devuelve al navegador.
Confianza acotada. La política de confianza admite solo al principal de SecureAI y solo con sts:ExternalId igual al External ID de su organización.
Permisos mínimos. El rol de inferencia solo puede invocar modelos (bedrock:InvokeModel, bedrock:InvokeModelWithResponseStream), leer el catálogo de modelos y listar y aplicar los Bedrock Guardrails de su cuenta. No puede leer sus datos, su IAM ni su facturación.
Compatible con sus SCP. SecureAI firma con Signature V4 y credenciales temporales; no necesita claves API de Bedrock.
El camino sigue protegido. Cada llamada pasa por el gateway SMLTP de SecureAI: DLP sobre el prompt y sobre la respuesta (también en streaming), token de autorización por solicitud y recibo firmado verificable.
Falla cerrado. Si no se puede leer la configuración o asumir el rol, la solicitud se rechaza; no se envía a otro proveedor salvo que usted haya permitido el fallback.
Auditoría. Guardar, probar o desconectar la integración queda en el registro de actividad, nunca con el secreto.

Desconectar y revocar

Desconectar (pie del panel) elimina la configuración. Desde ese momento, todo el tráfico que atendía Bedrock vuelve a los proveedores administrados por SecureAI. También puede apagar solo Enrutar tráfico a Amazon Bedrock para pausar el enrutamiento conservando la conexión. Para revocar el acceso de SecureAI en AWS, elimine el stack (o el rol). Si usaba una access key, desactívela o elimínela en IAM.

Solución de problemas

Estos son los motivos que muestra Probar conexión:

Motivo	Causa probable	Qué hacer
Credencial	SecureAI no pudo asumir el rol: el stack no está desplegado, el ARN es incorrecto, o la política de confianza no tiene el principal de SecureAI o su External ID. Con access key: la clave es inválida.	Revise el ARN y el stack (o el par de claves).
Bloqueado por una SCP	Una service control policy de su organización de AWS deniega la acción	Pida a su equipo de nube que permita `bedrock:InvokeModel` para esta cuenta y Región. El stack no puede resolverlo.
Permiso denegado	Al rol o usuario le falta `bedrock:InvokeModel` sobre ese modelo	Actualice el stack de SecureAI o amplíe la política IAM.
Formulario de caso de uso de Anthropic	Claude todavía no está habilitado para su cuenta	Envíe el formulario de Anthropic en la consola de Bedrock (Model access / Model catalog → un modelo Claude) y vuelva a probar.
Modelo no habilitado para la cuenta	AWS todavía no abrió ese modelo a su cuenta o Región	Pídalo a su equipo de cuenta de AWS; mientras tanto, elija otro modelo.
Modelo no disponible	El id no se ofrece en esa Región o alcance de inferencia	Actualice la lista de modelos, elija otro id o amplíe el alcance.
Cuota	Bedrock limitó las solicitudes (throttling)	Reintente más tarde o pida una cuota mayor en Service Quotas.
Sin permiso para aplicar el guardrail	Al rol le falta `bedrock:ApplyGuardrail` sobre el guardrail elegido	Actualice el stack de SecureAI con la plantilla nueva, u otorgue el permiso sobre el guardrail.
Guardrail no encontrado	El id o la versión del guardrail no existen en esa Región	Vuelva a elegirlo de la lista, o revise el id y que la versión esté publicada.
Bloqueado por tu política de modelos SMLTP	La política de SecureAI no permite el modelo	Agregue el modelo a la política permitida.
Amazon Bedrock devolvió un error	Falla del lado de AWS	Reintente; si persiste, revise el estado de AWS.
Gateway SMLTP de Bedrock inalcanzable / Error TLS	Problema de infraestructura de SecureAI	Contacte a soporte. No depende de su cuenta de AWS.

Errores que pueden ver los usuarios en el chat:

Código	Significado
`SAI-BEDROCK-001`	El modelo elegido no tiene equivalente en Bedrock con su Región y alcance de inferencia, y el fallback está apagado. Elija otro modelo, amplíe el alcance o permita el fallback.
`SAI-BEDROCK-002`	No se pudieron obtener credenciales de AWS (el rol no se puede asumir o la access key es inválida). Revise el stack y la conexión.
`SAI-VERTEX-005`	No se pudo leer la configuración de inferencia en la nube y se rechazó por seguridad. Reintente en unos segundos.

Limitaciones actuales

Llama, Amazon Nova, DeepSeek‑R1, Mistral 7B y Mixtral no se sirven por Bedrock (en Bedrock solo responden a la API Converse).
Con Solo dentro de la Región, Claude y GPT‑5.x no están disponibles.
Claude en Bedrock: cada solicitud tiene su recibo firmado, pero la evidencia de auditoría todavía no vincula la respuesta conservada con ese recibo (la marca “respuesta vinculada al recibo” no está disponible para estos turnos).
Embeddings, re-ranking, OCR, asistente de administración, generación de imágenes y voz en tiempo real siguen en proveedores administrados por SecureAI.

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Cómo funciona

Qué corre en Bedrock y qué no

Cuántos proveedores de nube puede usar

Requisitos previos

Paso 1. Copie la identidad de SecureAI

Paso 2. Cree el rol en su cuenta de AWS

Paso 3. Conecte la cuenta en SecureAI

Residencia de datos: alcance de inferencia

Su propio Bedrock Guardrail (opcional)

Prompt caching de Claude

Paso 4. Elija qué corre en Bedrock

Paso 5. Pruebe, revise y active

Qué se factura y a quién

Seguridad y cumplimiento

Desconectar y revocar

Solución de problemas

Limitaciones actuales

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