Amazon Bedrock

Qué es

Amazon Bedrock es el servicio gestionado de AWS para llamar a modelos fundacionales desde tu propia cuenta de AWS, y desde 2025 son dos productos bajo un mismo nombre. Bedrock propiamente dicho es la capa de modelos: Claude (Fable, Opus, Sonnet y Haiku), GPT-5.5 y GPT-5.4 de OpenAI (disponibles de forma general en Bedrock desde el 1 de junio de 2026), Amazon Nova, gpt-oss, Llama, Mistral y una larga cola de modelos de pesos abiertos, todo detrás de IAM, CloudTrail y tu VPC. A su alrededor están Guardrails (filtros de contenido, PII y grounding), Knowledge Bases (RAG gestionado) e inferencia por lotes y por niveles. Bedrock AgentCore es la capa de agentes: un Runtime que ejecuta cada sesión de agente en su propia microVM, un Gateway que convierte APIs y funciones Lambda en herramientas MCP, además de Memory, Identity, Policy, Observability, Evaluations, un Browser gestionado y un Code Interpreter.

2026 movió el centro de gravedad hacia AgentCore. Un harness gestionado entró en preview el 22 de abril de 2026: declaras un modelo, un prompt de sistema y herramientas, y AWS ejecuta el ciclo del agente por ti, sin código de orquestación; cuando se te quede corto, puedes exportarlo a código Strands. El mismo lanzamiento trajo una AgentCore CLI para despliegues como infraestructura como código y AgentCore skills para asistentes de programación. AgentCore sumó US West (N. California) y Asia Pacific (Hyderabad) el 27 de agosto. Mientras tanto, el Bedrock Agents original pasó a llamarse Bedrock Agents Classic y se cerró a nuevos clientes el 30 de julio de 2026; la recomendación de la propia AWS es migrar esas cargas a AgentCore.

Por qué los equipos de operaciones terminan aquí

La pregunta casi siempre es la misma: nuestro equipo de seguridad dice que los modelos tienen que correr en nuestro tenant de AWS; ¿basta con Bedrock más AgentCore, o seguimos necesitando Dust, Glean o Copilot Studio? Bedrock responde la primera mitad sin ambigüedad. Claude en Bedrock corre sobre infraestructura gestionada por AWS sin acceso de operador (el personal de Anthropic no puede llegar al stack de inferencia), los prompts no se usan para entrenar modelos y cada llamada aparece en CloudTrail bajo tu cuenta. El consumo además cuenta para un compromiso de gasto con AWS que ya tengas, y eso suele ser lo que consigue la aprobación del presupuesto.

No responde la segunda mitad. Bedrock es una plataforma para quien construye. Knowledge Bases puede ingerir S3, SharePoint, Confluence y Salesforce, pero no hay app de chat para empleados, ni búsqueda que respete los permisos de cada usuario en las herramientas de la empresa, ni consola de administración que un gerente de RevOps pueda manejar. Los casos de operaciones donde se gana su lugar son los que va a mantener un ingeniero: un pipeline de intake de contratos para Legal Ops que clasifica y extrae datos de cláusulas de documentos que llegan a S3; un agente de higiene de pipeline que lee Salesforce a través de una herramienta del Gateway y escribe correcciones propuestas en una cola de revisión; un filtro de Recruiting que puntúa candidaturas contra una rúbrica y tiene que mantener los datos de candidatos en la UE; la capa de IA detrás de Amazon Connect para soporte.

Precios reales

No hay precio por asiento. Pagas por token en los modelos y por unidad en todo lo demás, facturado a tu cuenta de AWS.

• Claude Sonnet 5.5: 2 USD por millón de tokens de entrada y 10 USD por millón de tokens de salida en el endpoint global, igual que el precio de lista de Anthropic. Opus 5.5 cuesta 4/20 USD; Haiku 5.5, 0,10/0,50 USD para prompts de hasta 100.000 tokens.
• Los endpoints regionales cuestan un 10% más. Fijar la inferencia a una región o a una geografía (perfiles de inferencia US, EU, JP o AU) por residencia de datos suma un 10% a la factura de tokens: Sonnet 5.5 pasa a 2,20/11 USD.
• Descuentos por paciencia: la inferencia por lotes tiene un 50% de descuento sobre on-demand en los modelos que la ofrecen, el nivel Flex tiene un 50% de descuento y Priority tiene un recargo del 75%.
• Guardrails: 0,15 USD por cada 1.000 unidades de texto para filtros de contenido o temas denegados, 0,10 USD para filtros de información sensible (PII).
• AgentCore: Runtime a 0,0895 USD por vCPU-hora y 0,00945 USD por GB-hora, facturado por segundo; Gateway a 0,005 USD por cada 1.000 llamadas a herramientas; Memory de largo plazo a 0,75 USD por cada 1.000 registros al mes más 0,50 USD por cada 1.000 recuperaciones. El harness gestionado, la CLI y las skills no tienen cargo adicional. Observability se factura como CloudWatch.

Un rango de referencia: un agente interno de RevOps que atiende 3.000 sesiones al mes, cada una de unos 20.000 tokens de entrada y 1.500 de salida en Sonnet 5.5, fijado a la UE. Tokens: unos 165 USD a tarifa global, unos 182 USD con el recargo regional. Runtime, suponiendo con holgura una vCPU y 2 GB retenidos cinco minutos por sesión: unos 27 USD. Gateway, Guardrails y Memory juntos: menos de 10 USD. Total: aproximadamente 215 USD al mes, unos 2.600 USD al año. La factura de AWS es el número pequeño. El costo real es el ingeniero que construye, evalúa y mantiene el agente, y por eso un equipo de operaciones de 50 personas suele obtener un mejor trato con un producto con precio por asiento.

Ideal para

Un equipo de plataforma o de ingeniería de RevOps en una empresa ya estandarizada en AWS, con al menos un ingeniero que sea dueño del desarrollo, que necesita agentes o pipelines de documentos cuyos datos deben quedarse dentro de la cuenta y la región de AWS. Gana sin discusión cuando la carga es de alto volumen y de back-office (extracción, clasificación, enriquecimiento, scoring), porque el precio por token en Haiku o Sonnet supera por un orden de magnitud al precio por asiento o por conversación a esa escala.

No es para

Un equipo de operaciones que quiere a sus empleados chateando con el conocimiento de la empresa la semana que viene. Bedrock no te da interfaz de usuario, ni búsqueda con permisos en Slack, Drive y SharePoint, ni consola de administración para no ingenieros. Para eso compra Dust, Glean o Langdock, y apúntalos a modelos de Bedrock si tu equipo de seguridad insiste. También es la compra equivocada para una empresa en Microsoft 365 cuyos agentes viven en Teams: ahí Copilot Studio trae identidad y distribución sin costo extra.

Frente a las alternativas

• Microsoft Foundry (Azure) — el líder de cuota de mercado, junto con Bedrock, entre las plataformas de modelos de los hyperscalers. Elígelo cuando tu identidad y tus datos viven en Entra y Azure, o cuando los agentes se publican en Teams a través de Copilot Studio. Desde junio de 2026 la ventaja de tener OpenAI en exclusiva desapareció: GPT-5.5 también corre en Bedrock.
• Google Cloud Vertex AI — la tercera opción de hyperscaler. Elígelo cuando el data warehouse es BigQuery y la empresa funciona sobre Google Workspace, y cuando Gemini es el modelo que quieres primero.
• Claude Platform on AWS — el entrante más reciente y el que avanza más rápido en funcionalidades. Lo opera Anthropic y se factura a través de AWS Marketplace, normalmente con acceso el mismo día a las nuevas funciones de Claude, incluidas Agent Skills, ejecución de código, la Files API y Claude Managed Agents, ninguna de las cuales soporta Claude en Bedrock. Elígelo cuando quieres el conjunto completo de herramientas de agente de Claude y puedes aceptar a Anthropic como encargado del tratamiento de datos. Elige Bedrock cuando el requisito es literalmente «lo opera AWS, el proveedor nunca lo ve».
• Dust / Langdock / Glean — elígelos cuando quien compra es un líder de operaciones, no un ingeniero, y lo que se necesita son asistentes con conectores y permisos, no un pipeline. Complementan a Bedrock más de lo que compiten con él.

Puntos de atención

• Claude en Bedrock no es la API completa de Claude. La versión de Claude en Bedrock no tiene Files API, búsqueda web ni ejecución de código del lado del servidor, Agent Skills, el conector MCP, el endpoint de Message Batches ni Claude Managed Agents. Protección: antes de comprometerte, lista cada función de Claude de la que depende tu diseño y compárala con la tabla de funciones de Bedrock de Anthropic. Si la lista incluye Skills o Managed Agents, evalúa Claude Platform on AWS en su lugar.
• La residencia de datos es una configuración, no un valor por defecto. El endpoint global es el más barato y enruta las solicitudes a cualquier región con capacidad. Protección: para datos de la UE o regulados, llama solo a endpoints regionales o a perfiles de inferencia por geografía, presupuesta el recargo del 10% y hazlo cumplir con una política de IAM que deniegue los ARN de los perfiles de inferencia globales.
• Bedrock Agents Classic es un callejón sin salida. Está cerrado a nuevos clientes desde el 30 de julio de 2026, y los tutoriales escritos antes todavía lo enseñan. Protección: construye los agentes nuevos solo en AgentCore y pon cualquier agente Classic existente en un plan de migración en lugar de ampliarlo.
• El harness gestionado sigue en preview. Corre en cuatro regiones (N. Virginia, Oregon, Frankfurt, Sydney) y no está cubierto por los compromisos de disponibilidad general. Protección: úsalo para prototipar, luego exporta la orquestación a código Strands y despliégala en AgentCore Runtime antes de que algo de cara al cliente dependa de ella.
• Los costos se reparten en cinco medidores. Tokens, Runtime, Gateway, Memory y CloudWatch se facturan por separado, así que ninguna página muestra cuánto cuesta un agente. Protección: etiqueta cada recurso de AgentCore y cada perfil de inferencia con el nombre del agente, activa esas etiquetas como etiquetas de asignación de costos y configura una alerta de AWS Budgets por agente al 120% de lo previsto.

Relacionado: el stack de despliegue de IA empresarial y el stack de operaciones de agentes de IA muestran dónde se ubica una plataforma de modelos como Bedrock junto a las capas de asistentes, gobernanza y observabilidad.