Amazon Bedrock

Was es ist

Amazon Bedrock ist der verwaltete Dienst von AWS, mit dem Sie Foundation Models aus Ihrem eigenen AWS-Konto heraus aufrufen, und seit 2025 sind es zwei Produkte unter einem Namen. Bedrock im engeren Sinn ist die Modellschicht: Claude (Fable, Opus, Sonnet und Haiku), GPT-5.5 und GPT-5.4 von OpenAI (seit dem 1. Juni 2026 allgemein auf Bedrock verfügbar), Amazon Nova, gpt-oss, Llama, Mistral und ein langer Schwanz an Open-Weight-Modellen, alles hinter IAM, CloudTrail und Ihrer VPC. Darum herum liegen Guardrails (Filter für Inhalte, PII und Grounding), Knowledge Bases (verwaltetes RAG) sowie Batch- und gestufte Inferenz. Bedrock AgentCore ist die Agent-Schicht: eine Runtime, die jede Agent-Session in einer eigenen microVM ausführt, ein Gateway, das APIs und Lambda-Funktionen in MCP-Tools verwandelt, dazu Memory, Identity, Policy, Observability, Evaluations, ein verwalteter Browser und ein Code Interpreter.

2026 hat den Schwerpunkt zu AgentCore verschoben. Ein verwalteter Harness ging am 22. April 2026 in die Preview: Sie legen ein Modell, einen System-Prompt und Tools fest, und AWS betreibt die Agent-Schleife für Sie, ganz ohne Orchestrierungscode; wenn er nicht mehr reicht, exportieren Sie ihn in Strands-Code. Mit demselben Release kamen eine AgentCore CLI für Deployments als Infrastructure as Code und AgentCore Skills für Coding-Assistenten. Am 27. August kamen für AgentCore die Regionen US West (N. California) und Asia Pacific (Hyderabad) hinzu. Parallel wurde das ursprüngliche Bedrock Agents in Bedrock Agents Classic umbenannt und am 30. Juli 2026 für Neukunden geschlossen; AWS selbst empfiehlt, diese Workloads zu AgentCore zu migrieren.

Warum Ops-Teams hier landen

Die Frage ist fast immer dieselbe: Unser Security-Team sagt, Modelle müssen in unserem AWS-Tenant laufen. Reichen Bedrock plus AgentCore, oder brauchen wir trotzdem Dust, Glean oder Copilot Studio? Die erste Hälfte beantwortet Bedrock eindeutig. Claude auf Bedrock läuft auf von AWS verwalteter Infrastruktur ohne Operator-Zugriff (Anthropic-Mitarbeitende kommen nicht an den Inferenz-Stack heran), Prompts werden nicht zum Training von Modellen verwendet, und jeder Aufruf erscheint in CloudTrail unter Ihrem Konto. Die Nutzung zählt außerdem auf eine bestehende AWS-Ausgabenzusage an, und genau das bringt oft die Budgetfreigabe.

Die zweite Hälfte beantwortet es nicht. Bedrock ist eine Plattform für Leute, die bauen. Knowledge Bases kann S3, SharePoint, Confluence und Salesforce einlesen, aber es gibt keine Chat-App für Mitarbeitende, keine Suche, die die Berechtigungen jedes Nutzers über die Firmen-Tools hinweg respektiert, und keine Admin-Konsole, die eine RevOps-Managerin bedienen kann. Die Ops-Fälle, in denen es sich lohnt, sind solche, die ein Engineer verantwortet: eine Vertragseingangs-Pipeline für Legal Ops, die Dokumente aus S3 klassifiziert und Klauseldaten extrahiert; ein Pipeline-Hygiene-Agent, der Salesforce über ein Gateway-Tool liest und Korrekturvorschläge in eine Review-Queue schreibt; ein Recruiting-Screening, das Bewerbungen gegen eine Rubrik bewertet und Kandidatendaten in der EU halten muss; die KI-Schicht hinter Amazon Connect im Support.

Preisrealität

Es gibt keinen Preis pro Seat. Sie zahlen pro Token für Modelle und pro Einheit für alles andere, abgerechnet über Ihr AWS-Konto.

• Claude Sonnet 5.5: 2 USD pro Million Input-Tokens und 10 USD pro Million Output-Tokens am globalen Endpoint, identisch mit Anthropics Listenpreis. Opus 5.5 kostet 4/20 USD; Haiku 5.5 0,10/0,50 USD für Prompts bis 100.000 Tokens.
• Regionale Endpoints kosten 10 % mehr. Wer die Inferenz wegen Datenresidenz auf eine Region oder eine Geografie festlegt (Inferenzprofile US, EU, JP oder AU), zahlt 10 % auf die Token-Rechnung: Sonnet 5.5 wird zu 2,20/11 USD.
• Rabatte für Geduld: Batch-Inferenz ist bei den Modellen, die sie anbieten, 50 % günstiger als On-Demand, die Flex-Stufe ist 50 % günstiger, Priority kostet 75 % Aufschlag.
• Guardrails: 0,15 USD pro 1.000 Texteinheiten für Inhaltsfilter oder verbotene Themen, 0,10 USD für Filter sensibler Informationen (PII).
• AgentCore: Runtime 0,0895 USD pro vCPU-Stunde und 0,00945 USD pro GB-Stunde, sekundengenau abgerechnet; Gateway 0,005 USD pro 1.000 Tool-Aufrufe; Langzeit-Memory 0,75 USD pro 1.000 Datensätze im Monat plus 0,50 USD pro 1.000 Abrufe. Verwalteter Harness, CLI und Skills kosten nichts extra. Observability wird als CloudWatch abgerechnet.

Eine Beispielrechnung: ein interner RevOps-Agent mit 3.000 Sessions im Monat, jede mit rund 20.000 Input- und 1.500 Output-Tokens auf Sonnet 5.5, fest in der EU. Tokens: etwa 165 USD zum globalen Tarif, etwa 182 USD mit Regionalaufschlag. Runtime, großzügig gerechnet mit einer vCPU und 2 GB für fünf Minuten pro Session: etwa 27 USD. Gateway, Guardrails und Memory zusammen: unter 10 USD. Summe: rund 215 USD im Monat, etwa 2.600 USD im Jahr. Die AWS-Rechnung ist die kleine Zahl. Die eigentlichen Kosten sind der Engineer, der den Agent baut, evaluiert und pflegt, und deshalb fährt ein Ops-Team mit 50 Personen mit einem Produkt mit Seat-Preis meist besser.

Am besten für

Ein Plattform- oder RevOps-Engineering-Team in einem Unternehmen, das bereits auf AWS standardisiert ist, mit mindestens einem Engineer, der den Build verantwortet, und mit Bedarf an Agents oder Dokument-Pipelines, deren Daten im AWS-Konto und in der Region bleiben müssen. Es gewinnt klar, wenn der Workload hochvolumig und Backoffice ist (Extraktion, Klassifikation, Anreicherung, Scoring), weil Token-Preise auf Haiku oder Sonnet in dieser Größenordnung Preise pro Seat oder pro Konversation um eine Größenordnung schlagen.

Nicht für

Ein Ops-Team, das seine Mitarbeitenden nächste Woche mit dem Firmenwissen chatten lassen will. Bedrock liefert keine Benutzeroberfläche, keine berechtigungsbewusste Suche über Slack, Drive und SharePoint und keine Admin-Konsole für Nicht-Engineers. Dafür kaufen Sie Dust, Glean oder Langdock und lassen sie auf Bedrock-Modelle zugreifen, wenn Ihr Security-Team darauf besteht. Falsch ist es auch für ein Microsoft-365-Unternehmen, dessen Agents in Teams leben: Dort bringt Copilot Studio Identität und Verteilung gleich mit.

Im Vergleich zu den Alternativen

• Microsoft Foundry (Azure) — neben Bedrock Marktanteilsführer unter den Modellplattformen der Hyperscaler. Wählen Sie es, wenn Identität und Daten in Entra und Azure liegen oder wenn die Agents über Copilot Studio in Teams ausgeliefert werden. Seit Juni 2026 ist der OpenAI-Exklusivvorteil weg: GPT-5.5 läuft auch auf Bedrock.
• Google Cloud Vertex AI — die dritte Hyperscaler-Option. Wählen Sie es, wenn das Data Warehouse BigQuery ist, das Unternehmen auf Google Workspace läuft und Gemini das Modell der ersten Wahl ist.
• Claude Platform on AWS — der neueste Marktteilnehmer und der schnellste bei Features. Anthropic betreibt es, abgerechnet wird über AWS Marketplace, meist mit Zugriff auf neue Claude-Features am selben Tag, darunter Agent Skills, Code-Ausführung, die Files API und Claude Managed Agents, die Claude auf Bedrock allesamt nicht unterstützt. Wählen Sie es, wenn Sie das volle Agent-Toolset von Claude wollen und Anthropic als Datenverarbeiter akzeptieren können. Wählen Sie Bedrock, wenn die Anforderung wörtlich lautet: „AWS betreibt es, der Anbieter sieht es nie.“
• Dust / Langdock / Glean — wählen Sie diese, wenn eine Ops-Führungskraft kauft und kein Engineer, und wenn Assistenten mit Konnektoren und Berechtigungen gebraucht werden statt einer Pipeline. Sie ergänzen Bedrock eher, als dass sie mit ihm konkurrieren.

Stolpersteine

• Claude auf Bedrock ist nicht die vollständige Claude API. Der Bedrock-Version von Claude fehlen die Files API, serverseitige Websuche und Code-Ausführung, Agent Skills, der MCP-Konnektor, der Message-Batches-Endpoint und Claude Managed Agents. Absicherung: Listen Sie vor der Festlegung jedes Claude-Feature auf, von dem Ihr Design abhängt, und gleichen Sie es mit Anthropics Feature-Tabelle für Bedrock ab. Stehen Skills oder Managed Agents auf der Liste, evaluieren Sie stattdessen Claude Platform on AWS.
• Datenresidenz ist eine Einstellung, kein Standard. Der globale Endpoint ist am günstigsten und leitet Anfragen in jede Region mit freier Kapazität. Absicherung: Rufen Sie für EU- oder regulierte Daten nur regionale Endpoints oder Geografie-Inferenzprofile auf, planen Sie die 10 % Aufschlag ein und erzwingen Sie das mit einer IAM-Policy, die die ARNs der globalen Inferenzprofile verweigert.
• Bedrock Agents Classic ist eine Sackgasse. Seit dem 30. Juli 2026 ist es für Neukunden geschlossen, und ältere Tutorials lehren es immer noch. Absicherung: Bauen Sie neue Agents nur auf AgentCore und setzen Sie jeden bestehenden Classic-Agent auf einen Migrationsplan, statt ihn zu erweitern.
• Der verwaltete Harness ist noch Preview. Er läuft in vier Regionen (N. Virginia, Oregon, Frankfurt, Sydney) und fällt nicht unter die GA-Zusagen. Absicherung: Nutzen Sie ihn für Prototypen, exportieren Sie die Orchestrierung dann in Strands-Code und deployen Sie diesen auf AgentCore Runtime, bevor etwas Kundenseitiges davon abhängt.
• Die Kosten verteilen sich auf fünf Zähler. Tokens, Runtime, Gateway, Memory und CloudWatch werden getrennt abgerechnet, sodass keine einzelne Seite zeigt, was ein Agent kostet. Absicherung: Taggen Sie jede AgentCore-Ressource und jedes Inferenzprofil mit dem Agent-Namen, aktivieren Sie diese Tags als Kostenzuordnungs-Tags und richten Sie pro Agent einen AWS-Budgets-Alarm bei 120 % der Prognose ein.

Verwandt: Der Enterprise-AI-Rollout-Stack und der AI-Agent-Ops-Stack zeigen, wo eine Modellplattform wie Bedrock neben den Schichten für Assistenten, Governance und Observability sitzt.