Amazon Bedrock

O que é

Amazon Bedrock é o serviço gerenciado da AWS para chamar modelos fundacionais de dentro da sua própria conta AWS, e desde 2025 são dois produtos com um nome só. O Bedrock propriamente dito é a camada de modelos: Claude (Fable, Opus, Sonnet e Haiku), GPT-5.5 e GPT-5.4 da OpenAI (disponíveis de forma geral no Bedrock desde 1º de junho de 2026), Amazon Nova, gpt-oss, Llama, Mistral e uma cauda longa de modelos de pesos abertos, tudo atrás de IAM, CloudTrail e da sua VPC. Em volta ficam o Guardrails (filtros de conteúdo, PII e grounding), o Knowledge Bases (RAG gerenciado) e inferência em lote e por níveis. O Bedrock AgentCore é a camada de agentes: um Runtime que roda cada sessão de agente na sua própria microVM, um Gateway que transforma APIs e funções Lambda em ferramentas MCP, além de Memory, Identity, Policy, Observability, Evaluations, um Browser gerenciado e um Code Interpreter.

2026 deslocou o centro de gravidade para o AgentCore. Um harness gerenciado entrou em preview em 22 de abril de 2026: você declara um modelo, um prompt de sistema e ferramentas, e a AWS roda o loop do agente por você, sem código de orquestração; quando ele ficar pequeno, você exporta para código Strands. O mesmo release trouxe uma AgentCore CLI para deploys como infraestrutura como código e AgentCore skills para assistentes de programação. O AgentCore ganhou US West (N. California) e Asia Pacific (Hyderabad) em 27 de agosto. Enquanto isso, o Bedrock Agents original foi renomeado para Bedrock Agents Classic e fechado para novos clientes em 30 de julho de 2026; a orientação da própria AWS é migrar essas cargas para o AgentCore.

Por que times de operações chegam aqui

A pergunta é quase sempre a mesma: nosso time de segurança diz que os modelos precisam rodar no nosso tenant AWS; Bedrock mais AgentCore resolve, ou ainda precisamos de Dust, Glean ou Copilot Studio? O Bedrock responde a primeira metade sem rodeios. O Claude no Bedrock roda em infraestrutura gerenciada pela AWS sem acesso de operador (a equipe da Anthropic não consegue chegar ao stack de inferência), os prompts não são usados para treinar modelos e cada chamada aparece no CloudTrail sob a sua conta. O uso também conta para um compromisso de gasto com a AWS que você já tenha, e muitas vezes é isso que aprova o orçamento.

Ele não responde a segunda metade. O Bedrock é uma plataforma para quem constrói. O Knowledge Bases consegue ingerir S3, SharePoint, Confluence e Salesforce, mas não há app de chat para funcionários, nem busca que respeite as permissões de cada usuário nas ferramentas da empresa, nem console de administração que um gerente de RevOps consiga operar. Os casos de operações em que ele se paga são os que um engenheiro vai manter: um pipeline de intake de contratos para Legal Ops que classifica e extrai dados de cláusulas de documentos que chegam ao S3; um agente de higiene de pipeline que lê o Salesforce por uma ferramenta do Gateway e grava correções propostas numa fila de revisão; uma triagem de Recruiting que pontua candidaturas contra uma rubrica e precisa manter os dados dos candidatos na UE; a camada de IA por trás do Amazon Connect para suporte.

Preço na prática

Não há preço por assento. Você paga por token nos modelos e por unidade em todo o resto, faturado na sua conta AWS.

• Claude Sonnet 5.5: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída no endpoint global, igual ao preço de tabela da Anthropic. O Opus 5.5 custa US$ 4/20; o Haiku 5.5, US$ 0,10/0,50 para prompts de até 100.000 tokens.
• Endpoints regionais custam 10% a mais. Fixar a inferência em uma região ou geografia (perfis de inferência US, EU, JP ou AU) por residência de dados soma 10% à conta de tokens: o Sonnet 5.5 vai para US$ 2,20/11.
• Descontos por paciência: inferência em lote tem 50% de desconto sobre o on-demand nos modelos que a oferecem, o nível Flex tem 50% de desconto e o Priority tem acréscimo de 75%.
• Guardrails: US$ 0,15 por 1.000 unidades de texto para filtros de conteúdo ou tópicos negados, US$ 0,10 para filtros de informação sensível (PII).
• AgentCore: Runtime a US$ 0,0895 por vCPU-hora e US$ 0,00945 por GB-hora, cobrado por segundo; Gateway a US$ 0,005 por 1.000 chamadas de ferramenta; Memory de longo prazo a US$ 0,75 por 1.000 registros por mês mais US$ 0,50 por 1.000 recuperações. O harness gerenciado, a CLI e as skills não têm cobrança extra. Observability é cobrado como CloudWatch.

Uma faixa de referência: um agente interno de RevOps atendendo 3.000 sessões por mês, cada uma com cerca de 20.000 tokens de entrada e 1.500 de saída no Sonnet 5.5, fixado na UE. Tokens: cerca de US$ 165 na tarifa global, cerca de US$ 182 com o acréscimo regional. Runtime, supondo com folga uma vCPU e 2 GB retidos por cinco minutos por sessão: cerca de US$ 27. Gateway, Guardrails e Memory juntos: menos de US$ 10. Total: aproximadamente US$ 215 por mês, cerca de US$ 2.600 por ano. A conta da AWS é o número pequeno. O custo real é o engenheiro que constrói, avalia e mantém o agente, e por isso um time de operações de 50 pessoas costuma sair melhor com um produto cobrado por assento.

Ideal para

Um time de plataforma ou de engenharia de RevOps em uma empresa já padronizada na AWS, com pelo menos um engenheiro dono da construção, que precisa de agentes ou pipelines de documentos cujos dados têm de ficar dentro da conta e da região AWS. Ele ganha de lavada quando a carga é de alto volume e de back-office (extração, classificação, enriquecimento, scoring), porque o preço por token no Haiku ou no Sonnet bate o preço por assento ou por conversa em uma ordem de grandeza nessa escala.

Não é para

Um time de operações que quer os funcionários conversando com o conhecimento da empresa na semana que vem. O Bedrock não te dá interface de usuário, nem busca com permissões no Slack, Drive e SharePoint, nem console de administração para quem não é engenheiro. Para isso, compre Dust, Glean ou Langdock, e aponte-os para modelos do Bedrock se o time de segurança insistir. Também é a compra errada para uma empresa em Microsoft 365 cujos agentes vivem no Teams: ali o Copilot Studio entrega identidade e distribuição sem custo extra.

Comparado às alternativas

• Microsoft Foundry (Azure) — líder de participação de mercado, ao lado do Bedrock, entre as plataformas de modelos dos hyperscalers. Escolha quando sua identidade e seus dados vivem no Entra e no Azure, ou quando os agentes são publicados no Teams pelo Copilot Studio. Desde junho de 2026 a vantagem de ter a OpenAI com exclusividade acabou: o GPT-5.5 também roda no Bedrock.
• Google Cloud Vertex AI — a terceira opção de hyperscaler. Escolha quando o data warehouse é o BigQuery e a empresa roda no Google Workspace, e quando o Gemini é o modelo que você quer primeiro.
• Claude Platform on AWS — o entrante mais recente e o que avança mais rápido em funcionalidades. É operado pela Anthropic e cobrado pelo AWS Marketplace, normalmente com acesso no mesmo dia às novas features do Claude, incluindo Agent Skills, execução de código, a Files API e Claude Managed Agents, nenhuma delas suportada pelo Claude no Bedrock. Escolha quando você quer o conjunto completo de ferramentas de agente do Claude e aceita a Anthropic como operadora dos dados. Escolha o Bedrock quando o requisito é literalmente “a AWS opera, o fornecedor nunca vê”.
• Dust / Langdock / Glean — escolha esses quando quem compra é um líder de operações, não um engenheiro, e a necessidade é de assistentes com conectores e permissões, não de um pipeline. Eles complementam o Bedrock mais do que competem com ele.

Pontos de atenção

• Claude no Bedrock não é a API completa do Claude. A versão do Claude no Bedrock não tem Files API, busca web nem execução de código do lado do servidor, Agent Skills, o conector MCP, o endpoint de Message Batches nem Claude Managed Agents. Proteção: antes de se comprometer, liste cada feature do Claude de que o seu design depende e confira na tabela de features do Bedrock da Anthropic. Se a lista incluir Skills ou Managed Agents, avalie o Claude Platform on AWS no lugar.
• Residência de dados é uma configuração, não um padrão. O endpoint global é o mais barato e roteia as requisições para qualquer região com capacidade. Proteção: para dados da UE ou regulados, chame apenas endpoints regionais ou perfis de inferência por geografia, inclua o acréscimo de 10% no orçamento e imponha isso com uma política de IAM que negue os ARNs dos perfis de inferência globais.
• Bedrock Agents Classic é um beco sem saída. Está fechado para novos clientes desde 30 de julho de 2026, e tutoriais escritos antes disso ainda o ensinam. Proteção: construa agentes novos só no AgentCore e coloque qualquer agente Classic existente num plano de migração em vez de ampliá-lo.
• O harness gerenciado ainda está em preview. Roda em quatro regiões (N. Virginia, Oregon, Frankfurt, Sydney) e não está coberto pelos compromissos de disponibilidade geral. Proteção: use para prototipar, depois exporte a orquestração para código Strands e faça o deploy no AgentCore Runtime antes que algo voltado ao cliente dependa dele.
• Os custos se espalham por cinco medidores. Tokens, Runtime, Gateway, Memory e CloudWatch são cobrados separadamente, então nenhuma página mostra quanto custa um agente. Proteção: marque cada recurso do AgentCore e cada perfil de inferência com uma tag com o nome do agente, ative essas tags como tags de alocação de custos e configure um alerta do AWS Budgets por agente em 120% da previsão.

Relacionado: o stack de rollout de IA corporativa e o stack de operações de agentes de IA mostram onde uma plataforma de modelos como o Bedrock se encaixa ao lado das camadas de assistentes, governança e observabilidade.