TL;DR: Este artigo apresenta o novo console do Amazon Bedrock, com suporte ao endpoint bedrock-mantle para APIs OpenAI e Anthropic. A principal conclusão: a experiência simplifica a passagem da avaliação para produção, com catálogo comparativo, projetos que agregam testes e métricas, e documentação viva que se adapta ao seu projeto. Para empresas brasileiras, significa menos atrito ao integrar múltiplos modelos e mais controle sobre custos e performance.
Com a crescente adoção de múltiplos provedores de modelo, a AWS acaba de atualizar o console do Amazon Bedrock para oferecer um fluxo mais coeso de experimentação e produção. Agora otimizado para o endpoint bedrock-mantle, o novo console unifica o acesso a APIs do tipo OpenAI (Chat Completions e Responses API) e Anthropic (Messages API), reduzindo a complexidade de gerenciar endpoints separados.
O que há de novo no console?
O redesign traz três funcionalidades que impactam diretamente o dia a dia de engenheiros e times de IA:
- Novo catálogo de modelos: você pode navegar por todos os modelos disponíveis, compará-los lado a lado — incluindo capacidade, janela de contexto, suporte a modalidades e cotas de serviço — sem precisar consultar documentações ou calculadoras externas. Para times brasileiros, isso agiliza a tomada de decisão sobre qual modelo usar em cada carga de trabalho.
- Trabalho baseado em projetos: agora é possível criar um projeto que agrupa avaliações, chamadas de inferência e insights de uso em um único fluxo. Isso espelha o ciclo de vida real de uma aplicação generativa, desde a experimentação até o monitoramento contínuo.
- Documentação viva: os trechos de código, SDK snippets e referências de API são preenchidos automaticamente com as variáveis do seu projeto. Você copia e cola diretamente para a aplicação sem precisar ajustar endpoints ou credenciais.
Como começar a usar?
Para testar a nova experiência, basta clicar em Try the Bedrock Mantle Console dentro do console clássico do Amazon Bedrock, ou acessar diretamente o novo link do console.
A tela inicial já exibe um dashboard com solicitações de inferência e erros por período, modelos usados recentemente e a lista de projetos. Você pode criar um projeto, atribuir modelos, configurar chaves de API e começar a fazer requisições em minutos.
O novo catálogo de modelos mostra os modelos GPT, Claude e open-weight compatíveis com o bedrock-mantle. Você vê detalhes de features, tokens, preço, entrada/saída e disponibilidade regional. É possível comparar até 3 modelos em uma única visualização.
Ao acessar o dashboard do projeto, você encontra métricas como uso total de tokens, tokens por minuto, requisições de inferência por minuto e tokens por requisição. Esses dados ajudam na escolha do modelo, na otimização de prompts e na consistência da carga de trabalho — fundamental para controle de custos em ambientes brasileiros.
Você pode selecionar até 3 modelos para avaliar e comparar respostas lado a lado com o mesmo prompt.
Como construir sua aplicação no projeto?
Na seção Getting started, você pode migrar código existente, criar uma nova app com SDK Anthropic ou OpenAI, ou conectar um AI coding assistant ao Bedrock. Escolha API & SDK, selecione o SDK desejado, a linguagem de programação e o método de autenticação. O console exibe o código de ambiente para testar no terminal ou salvar em um arquivo .env.
Na opção Clients, você pode selecionar agentes como Claude Code, Cline, Codex, Cursor ou OpenCode. O console fornece instruções para usar credenciais IAM ou chave de API do Bedrock e configurar variáveis de ambiente.
Documentação viva na prática
Escolha Live API docs para aprender sobre as APIs compatíveis. Selecione Anthropic API Protocol (acesso a features do Claude como Messages API) ou OpenAI API Protocol (acesso a Responses API). Os exemplos de código já vêm preenchidos com o ID do modelo, região, URL do endpoint bedrock-mantle e chave de API — e são atualizados dinamicamente conforme você altera configurações.
Vale lembrar que o console clássico do Bedrock continua disponível para gerenciar funcionalidades fully-managed como Agents, Knowledge Bases, Guardrails, fine-tuning e as APIs InvokeModel e Converse.
Disponibilidade
A nova experiência está disponível em todas as regiões AWS onde o endpoint bedrock-mantle é oferecido, incluindo US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Jakarta, Mumbai, Sydney, Tokyo), Europe (Frankfurt, Ireland, London, Milan, Stockholm) e South America (São Paulo). Confira a lista completa de regiões para futuras atualizações.
Teste o novo console em: https://console.aws.amazon.com/bedrock-mantle/ e envie feedback via AWS re:Post ou seus contatos de suporte AWS.
Perguntas Frequentes
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Quais modelos são suportados no novo console do Bedrock?
O console suporta os modelos mais recentes da GPT, Claude e modelos de peso aberto (open-weight) por meio do endpoint bedrock-mantle. É possível comparar até três modelos lado a lado no catálogo, visualizando capacidade, janela de contexto, preço e disponibilidade regional. -
O novo console está disponível na região São Paulo (América do Sul)?
Sim. A experiência está disponível na região São Paulo (sa-east-1), além de outras regiões como US East, US West, Europa e Ásia-Pacífico. Consulte a lista completa de regiões na documentação da AWS. -
Como o novo console se diferencia do console clássico do Bedrock?
O novo console é focado no endpoint bedrock-mantle e em APIs compatíveis com OpenAI e Anthropic, oferecendo fluxos baseados em projetos, catálogo comparativo e documentação viva. Já o console clássico continua disponível para gerenciar recursos como Knowledge Bases, Guardrails e as APIs InvokeModel e Converse. -
Posso integrar o novo console com agentes de IA como Claude Code ou Cursor?
Sim. A seção "Clients" do console oferece instruções para conectar agentes como Claude Code, Cline, Codex, Cursor e OpenCode ao endpoint bedrock-mantle, usando credenciais IAM ou chave de API do Bedrock. -
O que é o endpoint bedrock-mantle e por que usá-lo?
O bedrock-mantle é o novo engine de inferência do Bedrock, projetado para alta performance, confiabilidade e segurança. Ele unifica o acesso a modelos via APIs OpenAI Chat Completions, Responses API e Anthropic Messages API, simplificando a integração com aplicações existentes.
Artigo originalmente publicado por Channy Yun (윤석찬) em AWS News Blog.
