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# Démarrage rapide
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Dans cette section, nous allons vous montrer comment démarrer avec Amazon Bedrock en quelques minutes. Nous utiliserons les [API Responses](bedrock-mantle.md) et [Chat Completions, compatibles avec OpenAI APIs, ainsi que les API](inference-chat-completions.md) [Invoke](inference-invoke.md) et [Converse pour vous montrer comment exécuter](conversation-inference.md) une demande d'inférence. Voir [Génération](build.md) la liste complète APIs.

**Étape 1 - Compte AWS :** si vous possédez déjà un compte AWS, ignorez cette étape et passez à l'étape 2. Si vous utilisez AWS pour la première fois, créez un [compte AWS](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup) et suivez les instructions.

**Étape 2 - Clé d'API :** une fois que vous avez un compte AWS, vous pouvez créer une clé d'API à long terme pour authentifier vos demandes auprès d'Amazon Bedrock. Pour ce faire, accédez au [service Amazon Bedrock dans la console AWS](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create) et générez une clé à long terme. Pour plus d'informations, consultez la section sur [les clés d'API](api-keys.md) dans le chapitre [Build](build.md).

**Étape 3 - Téléchargez le SDK :** pour utiliser ce guide de démarrage, Python doit déjà être installé. Installez ensuite le logiciel approprié en fonction de celui APIs que vous utilisez.

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#### [ Responses/Chat Completions API ]

```
pip install boto3 openai
```

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#### [ Invoke/Converse API ]

```
pip install boto3
```

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**Étape 4 - Définissez les variables d'environnement :** configurez votre environnement pour utiliser la clé API pour l'authentification.

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#### [ Responses/Chat Completions API ]

```
OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"
```

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#### [ Invoke/Converse API ]

```
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
```

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**Étape 5 - Exécutez votre première demande d'inférence :** Amazon Bedrock prend en charge plus de [100](models.md) modèles de base. Choisissez un modèle, puis utilisez le code Python suivant pour exécuter votre première demande d'inférence. Enregistrez le fichier sous `bedrock-first-request.py`

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#### [ Responses API ]

```
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
    )
print(response)
```

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#### [ Chat Completions API ]

```
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
    )
print(response)
```

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#### [ Invoke API ]

```
import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-opus-4-6-v1',
    body=json.dumps({
            'anthropic_version': 'bedrock-2023-05-31',
            'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
            'max_tokens': 1024
    })
 )
 print(json.loads(response['body'].read()))
```

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#### [ Converse API ]

```
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
    modelId='anthropic.claude-opus-4-6-v1',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)
```

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Exécutez le code avec Python à l'aide de la commande :

```
python3 bedrock-first-request.py
```

Vous devriez voir le résultat de votre demande d'inférence.

Pour en savoir plus sur l'utilisation d'autres terminaux APIs et de points de terminaison, reportez-vous à[Génération](build.md).