Обзор

AWS Bedrock поддерживает несколько семейств моделей (Claude, Nova, Mistral, Llama, Cohere, Titan) со значительными структурными отличиями от формата OpenAI. Meridian выполняет обширные преобразования:

• Определение семейства моделей — автоматическая маршрутизация по идентификатору модели для применения параметров, специфичных для семейства;
• Переименование параметров — например, max_completion_tokens → maxTokens, stop → stopSequences;
• Преобразование reasoning — параметры reasoning маппятся в специфичные для модели структуры thinking/reasoning (Anthropic, Nova);
• Реструктуризация tools — определения функций конвертируются в формат Bedrock ToolConfig;
• Конвертация сообщений — извлечение system-сообщений, группировка tool-сообщений, адаптация формата изображений (только base64);
• AWS-аутентификация — автоматическая подпись запросов SigV4 с поддержкой credential chain;
• Structured output — response_format конвертируется в специальные определения tools;
• Service tier и guardrails — поддержка специфичных для Bedrock конфигураций производительности и безопасности.

Поддерживаемые семейства моделей

Поддерживаемые операции

Beta-заголовки

Для моделей Claude на Bedrock Meridian валидирует заголовки anthropic-beta и удаляет неподдерживаемые из запроса.

Поддерживаются: computer-use-*, structured-outputs-*, compact-*, context-management-*, interleaved-thinking-*, context-1m-*.

Не поддерживаются: advanced-tool-use-*, mcp-client-*, prompt-caching-scope-*, files-api-*, skills-*, fast-mode-*, redact-thinking-*.

Дефолты можно переопределить на уровне провайдера через вкладку Beta Headers в настройках провайдера или через beta_header_overrides в настройке провайдера. Полная матрица поддержки — на странице Anthropic.

1. Chat Completions

Параметры запроса

Маппинг параметров

Игнорируемые параметры

Следующие параметры тихо игнорируются: frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, seed, parallel_tool_calls.

Extra-параметры

Передаются прямо в теле запроса для специфичных для Bedrock полей:

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "guardrailConfig": {
      "guardrailIdentifier": "guardrail-id",
      "guardrailVersion": "1",
      "trace": "enabled"
    },
    "performanceConfig": {
      "latency": "optimized"
    }
  }'

Доступные extra-параметры:

• guardrailConfig — конфигурация Bedrock guardrail с полями guardrailIdentifier, guardrailVersion, trace;
• performanceConfig — оптимизация производительности с latency ("optimized" или "standard");
• additionalModelRequestFieldPaths — проброс полей модели, отсутствующих в стандартной схеме;
• promptVariables — переменные для prompt-шаблонов (при использовании prompt caching);
• requestMetadata — произвольные метаданные для трекинга запроса.

Cache Control

Prompt caching поддерживается через директивы cache control:

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "Этот контекст будет закэширован",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
          }
        ]
      }
    ],
    "system": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Ты — полезный ассистент",
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
      }
    ]
  }'

Reasoning / Thinking

Документация: см. Reasoning.

Поддержка reasoning/thinking зависит от семейства модели.

Модели Anthropic Claude

Маппинг параметров:

• reasoning.effort → thinkingConfig.type = "enabled" (всегда включено при наличии reasoning);
• reasoning.max_tokens → thinkingConfig.budgetTokens (бюджет токенов на thinking).

Критичные ограничения:

• Минимальный бюджет: 1024 токена; запросы с меньшим значением завершаются с ошибкой;
• Динамический бюджет: -1 автоматически конвертируется в 1024.

// Запрос
{"reasoning": {"effort": "high", "max_tokens": 2048}}

// Преобразование Bedrock
{"thinkingConfig": {"type": "enabled", "budgetTokens": 2048}}

Модели Amazon Nova

Маппинг параметров:

• reasoning.effort → reasoningConfig.thinkingLevel ("low" → low, "high" → high);
• reasoning.max_tokens → максимум reasoning-токенов (влияет на inference-конфигурацию).

// Запрос
{"reasoning": {"effort": "high", "max_tokens": 10000}}

// Преобразование Bedrock
{"reasoningConfig": {"type": "enabled", "thinkingLevel": "high"}}

Конвертация сообщений

Критичные нюансы

• Извлечение system-сообщения: system-сообщения удаляются из массива messages и помещаются в отдельное поле system;
• Группировка tool-сообщений: подряд идущие tool-сообщения сливаются в одно user-сообщение с tool-результатами в content;
• Формат изображений: только base64 / data URI; удалённые URL не поддерживаются Bedrock Converse API;
• Документы: путь конвертации Bedrock сейчас поддерживает форматы PDF, CSV, DOC, DOCX, XLS, XLSX, HTML, TXT, MD.

Поддерживаемые блоки контента

Формат запроса Chat Completions OpenAI-совместим для стандартных блоков (type: "text", type: "image_url", type: "file"). Meridian внутренне конвертирует их в Bedrock Converse-блоки. Bedrock-специфичные расширения (например, отдельный cachePoint) также принимаются при использовании провайдера Bedrock.

Конвертация изображения

• Форма запроса (клиент → Meridian): type: "image_url" с image_url.url, содержащим data URI / base64 изображения;
• Внутренняя форма Bedrock (Meridian → Bedrock): конвертируется в image: { format, source: { bytes } };
• URL-изображения: ❌ не поддерживаются — запросы завершатся ошибкой;
• Документы: конвертируются в document-блоки с MIME-типами.

Пример с image-блоком (image_url)

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "Что на этом изображении?"},
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Пример с file-блоком (file → Bedrock document)

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "Суммируй документ."},
          {
            "type": "file",
            "file": {
              "file_data": "JVBERi0xLjQKJcfs...",
              "filename": "report.pdf",
              "file_type": "application/pdf"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Пример с отдельным cache point (расширение Bedrock)

{
  "role": "system",
  "content": [
    {"type": "text", "text": "Длинный контекст для кэширования"},
    {"cachePoint": {"type": "default"}}
  ]
}

Отдельный блок cachePoint — расширение Bedrock (не OpenAI-стандарт); используйте только с провайдером Bedrock.

Замечания о неподдерживаемых блоках

• Блоки input_audio не поддерживаются Bedrock Converse и возвращают ошибку;
• Для документов используйте file.file_data; file_url и file_id не являются документированным путём для chat-content в Bedrock.

Места применения cache control

Cache-директивы поддерживаются на:

• блоках content системного сообщения (всё system-сообщение);
• блоках content user-сообщения (конкретные части);
• определениях tools в tool configuration.

Tool Conversion

Определения tools реструктурируются:

• function.name → name (сохраняется);
• function.parameters → inputSchema (формат Schema);
• function.strict → отбрасывается (Bedrock не поддерживает).

Маппинг tool_choice

Обработка tool calls

• Meridian → Bedrock: аргументы tool call конвертируются из JSON-объекта в поле input;
• Bedrock → Meridian: результаты toolUse с toolUseId конвертируются обратно в формат Meridian;
• Tool results: подряд идущие tool-сообщения сливаются в одно user-сообщение.

Structured Output

Structured output использует специальный tool-based подход:

// Запрос со structured output
{
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "response",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "name": {"type": "string"},
          "age": {"type": "number"}
        }
      }
    }
  }
}

// Преобразование Bedrock (внутреннее)
{
  "tools": [{
    "name": "bf_so_response",
    "description": "Structured output tool",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "properties": {...}
    }
  }],
  "toolChoice": {"type": "tool", "name": "bf_so_response"}
}

При обработке ответа input tool use извлекается и возвращается как contentStr.

Конвертация ответа

Маппинг полей

• stopReason → finish_reason: endTurn/stopSequence → stop, maxTokens → length, toolUse → tool_calls;
• usage.inputTokens + usage.cacheReadInputTokens + usage.cacheWriteInputTokens → prompt_tokens (все кеш-счётчики свёрнуты в общий итог);
• Разбивка cache-токенов в prompt_tokens_details:
  • usage.cacheReadInputTokens → prompt_tokens_details.cached_read_tokens;
  • usage.cacheWriteInputTokens → prompt_tokens_details.cached_write_tokens;
• usage.outputTokens → completion_tokens;
• Блоки reasoning/thinking → reasoning_details с index, type, text и signature;
• input tool call (объект) → arguments (JSON-строка).

Ответ structured output

При обнаружении structured output:

• Tool call с именем bf_so_* рассматривается как structured output;
• Объект input извлекается и возвращается как contentStr;
• Удаляется из массива toolCalls.

Стриминг

Стриминг Chat Completions

Последовательность событий из Bedrock Converse Stream API:

1. Начальная role: contentBlockIndex и информация о role;
2. Начала content-блоков: блоки toolUse с toolUseId, name;
3. Дельты content-блоков:
   • Text delta: инкрементальный текст;
   • Tool use delta: накопленные аргументы tool call (JSON);
   • Reasoning delta: reasoning-текст и опционально signature;
4. Завершение сообщения: stopReason и финальные счётчики токенов;
5. Метрики usage: счётчики токенов, кэш, метрики производительности.

Конвертация stream-событий:

• Каждое stream-событие Bedrock → одна или несколько чанков Meridian;
• Аргументы tool накапливаются по дельтам и эмитятся на завершении блока;
• Reasoning-контент эмитится с signature, если есть.

Стриминг Text Completion

❌ Не поддерживается — AWS Bedrock не поддерживает стриминг для text completion API.

Стриминг Responses API

Стриминг responses использует lifecycle-события, совместимые с OpenAI:

• response.created;
• response.in_progress;
• content_part.start;
• content_part.delta;
• content_part.done;
• function_call_arguments.delta;
• function_call_arguments.done;
• output_item.done.

Особенности:

• Аргументы tool накапливаются по дельтам;
• Индексы content-блоков мапятся на output-индексы;
• Синтетические события эмитятся для text/reasoning контента.

2. Responses API

Responses API использует тот же эндпоинт converse, но конвертирует между форматом OpenAI Responses и форматом Bedrock Messages.

Параметры запроса

Маппинг параметров

Extra-параметры

curl -X POST http://localhost:8080/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
    "input": "Hello, how are you?",
    "stop": ["###"]
  }'

Input и Instructions

• Input: строка оборачивается как user-сообщение, массив конвертируется в сообщения;
• Instructions: становится system-сообщением (та же логика извлечения, что и в Chat Completions);
• Cache control: поддерживается на instructions (system) и input-сообщениях.

Конвертация ответа

• stopReason → status: endTurn/stopSequence → completed, maxTokens → incomplete;
• usage.inputTokens агрегируется в input_tokens (та же семантика, что и в Chat: inputTokens + cacheReadInputTokens + cacheWriteInputTokens сворачиваются в input_tokens); usage.outputTokens → output_tokens;
• Cache-токены: cacheReadInputTokens → input_tokens_details.cached_read_tokens, cacheWriteInputTokens → input_tokens_details.cached_write_tokens;
• Output items: text → message, toolUse → function_call, thinking → reasoning.

Стриминг

Последовательность событий: response.created → response.in_progress → content_part.start → content_part.delta → content_part.done → output_item.done.

3. Text Completions (Legacy)

Конвертация запроса:

• Модели Claude: используется формат Anthropic /v1/complete с обёрткой prompt:

  • prompt автоматически оборачивается в \n\nHuman: {prompt}\n\nAssistant:;
  • max_tokens → max_tokens_to_sample;
  • temperature, top_p — прямой проброс;
  • top_k, stop — через extra_params.

• Модели Mistral: стандартный формат:

  • max_tokens → max_tokens;
  • temperature, top_p — прямой проброс;
  • stop → stop.

Конвертация ответа:

• Claude: completion → choices[0].text;
• Mistral: outputs[].text → choices[] (поддерживает несколько);
• stopReason → finish_reason.

4. Embeddings

Поддерживаемые embedding-модели: Titan, Cohere.

Параметры запроса

Особенности Titan:

• Нет настройки размерности;
• Фиксированный размер вывода на версию модели.

Особенности Cohere:

• Переиспользует конвертацию формата Cohere;
• Маппинг параметров аналогичен стандартному Cohere.

Конвертация ответа

• Titan: embedding → один embedding-вектор;
• Cohere: переиспользует формат Cohere с массивом embeddings;
• usage.inputTokens → usage.prompt_tokens.

5. Image Generation

Поддерживаемые модели генерации изображений: Titan Image Generator v1, Titan Image Generator v2, Nova Canvas v1.

Конвертация запроса

Маппинг quality

Параметр quality автоматически маппится в ожидаемый Bedrock формат:

Конвертация ответа

Пример запроса

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/amazon.nova-canvas-v1:0",
    "prompt": "Футуристичный городской пейзаж с летающей машиной",
    "size": "1024x1024",
    "seed": 123,
    "negative_prompt": "велосипеды",
    "n": 2
  }'

Модели Stability AI

Поддерживаемые модели генерации: stability.stable-image-core-v1:1, stability.stable-image-ultra-v1:1.

Эти модели используют плоское JSON-тело (не вложенную Bedrock-структуру taskType). Meridian определяет их автоматически — любой ID, содержащий "stability.", конвертируется через ToStabilityAIImageGenerationRequest.

Параметры запроса:

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bedrock/us.stability.stable-image-ultra-v1:1",
    "prompt": "Величественный горный хребет в час заката",
    "negative_prompt": "размыто, низкое качество",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "output_format": "png",
    "seed": 42
  }'

6. Image Edit

Поддерживаемые модели редактирования изображений: Titan Image Generator v1, Titan Image Generator v2, Nova Canvas v1.

Bedrock поддерживает три типа задач редактирования: INPAINTING, OUTPAINTING и BACKGROUND_REMOVAL. Поле type обязательно.

Параметры запроса:

Конвертация запроса:

• Маппинг task type: Params.Type → taskType (inpainting/outpainting/background_removal → INPAINTING/OUTPAINTING/BACKGROUND_REMOVAL); другие значения возвращают ошибку "unsupported type for Bedrock";
• Конвертация изображения: первое изображение конвертируется в base64;
• Task-specific параметры:
  • INPAINTING: inPaintingParams.text/image/maskImage/negativeText/maskPrompt/returnMask;
  • OUTPAINTING: outPaintingParams.* + outPaintingMode (валидируется к "DEFAULT" или "PRECISE");
  • BACKGROUND_REMOVAL: backgroundRemovalParams.image (других параметров нет);
• Image Generation Config (только INPAINTING и OUTPAINTING): n, size, quality, cfgScale.

Конвертация ответа:

• Использует ту же структуру, что и Image Generation;
• Включает images[] (base64) и опционально maskImage (если return_mask: true);
• При ошибке — поле error.

Эндпоинт: invoke (тот же, что и для image generation). Стриминг не поддерживается.

Модели Stability AI

Stability AI edit-модели определяются автоматически по ID (содержит "stability."). Тип задачи выводится из имени модели по умолчанию, но можно задать type явно — удобно при использовании deployment-алиасов.

Поддерживаемые модели

Общие параметры

Task-specific extra-параметры

Передаются как top-level поля формы:

Значения type для явного выбора задачи

Примеры запросов

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/edits \
  -F "model=bedrock/us.stability.stable-image-inpaint-v1:0" \
  -F "image[]=@photo.png;type=image/png" \
  -F "mask=@mask.png;type=image/png" \
  -F "prompt=Красивый сад на месте маски" \
  -F "negative_prompt=уродливо, размыто" \
  -F "output_format=png"

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/edits \
  -F "model=bedrock/us.stability.stable-style-transfer-v1:0" \
  -F "image[]=@content.png;type=image/png" \
  -F "image[]=@style.png;type=image/png" \
  -F "prompt=Применить артистический стиль к контенту" \
  -F "style_strength=0.8" \
  -F "composition_fidelity=0.5" \
  -F "change_strength=0.4" \
  -F "output_format=png"

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/edits \
  -F "model=bedrock/us.stability.stable-outpaint-v1:0" \
  -F "image[]=@photo.png;type=image/png" \
  -F "prompt=Естественно расширить сцену" \
  -F "left=200" \
  -F "right=200" \
  -F "output_format=png"

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/edits \
  -F "model=bedrock/us.stability.stable-image-remove-background-v1:0" \
  -F "image[]=@photo.png;type=image/png" \
  -F "output_format=png"

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/edits \
  -F "model=bedrock/us.stability.stable-image-erase-object-v1:0" \
  -F "image[]=@photo.png;type=image/png" \
  -F "mask=@mask.png;type=image/png" \
  -F "type=erase_object" \
  -F "output_format=png"

curl -X POST http://localhost:8080/v1/images/edits \
  -F "model=bedrock/us.stability.stable-fast-upscale-v1:0" \
  -F "image[]=@photo.png;type=image/png" \
  -F "type=upscale_fast" \
  -F "output_format=png"

Эндпоинт: invoke. Стриминг не поддерживается.

7. Image Variation

Поддерживаемые модели вариаций: Titan Image Generator v1, Titan Image Generator v2, Nova Canvas v1.

Параметры запроса:

Конвертация запроса:

• Task type: taskType = "IMAGE_VARIATION";
• Изображения: все конвертируются в base64 и складываются в imageVariationParams.images[];
• Параметры variations: prompt, negativeText, similarityStrength (валидируется 0.2–1.0) — в imageVariationParams;
• Image Generation Config: n, size, quality, cfgScale.

Конвертация ответа:

• Та же структура, что и Image Generation;
• images[]: массив base64-вариаций;
• error: сообщение об ошибке (если есть).

Эндпоинт: invoke. Стриминг не поддерживается.

8. Batch API

Форматы запроса: массив requests (CustomID + Params) или input_file_id.

Пагинация: курсорная — afterId, beforeId, limit.

Эндпоинты:

• POST /batch — создать batch;
• GET /batch — список batch'ей;
• GET /batch/{batch_id} — получить batch;
• POST /batch/{batch_id}/cancel — отмена.

Ответ: JSONL-формат с {recordId, modelOutput: {...}} или {recordId, error: {...}}.

Маппинг статусов:

Метки времени RFC3339Nano конвертируются в Unix timestamp; поддерживается multi-key retry.

9. Files API

Загрузка: multipart/form-data с обязательным file и опциональным filename.

Маппинг полей:

• id (file ID);
• filename;
• size_bytes (размер S3-объекта);
• created_at (Unix timestamp из S3 LastModified);
• mime_type (выводится из контента или задаётся явно).

Эндпоинты:

• POST /v1/files — загрузка;
• GET /v1/files — список (курсорная пагинация);
• GET /v1/files/{file_id} — метаданные;
• DELETE /v1/files/{file_id} — удаление;
• GET /v1/files/{file_id}/content — скачивание.

Назначение файла — всегда "batch", статус — всегда "processed".

10. List Models

Запрос: GET /v1/models (без тела).

Маппинг полей:

• id (имя модели с префиксом deployment, если применимо);
• display_name → name;
• created_at (Unix timestamp).

Пагинация: токен-based — NextPageToken, FirstID, LastID.

Фильтрация:

• По региону;
• По маппингу deployment'ов из конфигурации;
• По allowlist моделей (allowed_models).

Multi-key поддержка: результаты агрегируются по всем ключам, фильтруются allowedModels, если задано.

11. AWS-аутентификация и конфигурация

Meridian подписывает каждый запрос к Bedrock через AWS Signature Version 4 (SigV4). Credentials резолвятся в следующем порядке приоритета; STS AssumeRole может быть наложен поверх любого варианта.

Методы аутентификации

1. Явные credentials

Передаются access_key и secret_key в bedrock_key_config. Опционально session_token для готовых временных credentials.

{
  "bedrock_key_config": {
    "access_key": "your-aws-access-key",
    "secret_key": "your-aws-secret-key",
    "session_token": "optional-session-token",
    "region": "us-east-1"
  }
}

2. Default Credential Chain (IAM Role / Instance Profile)

access_key и secret_key остаются пустыми (или опускаются). Meridian вызывает LoadDefaultConfig AWS, который резолвит credentials в следующем порядке:

• Переменные окружения (AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY, AWS_SESSION_TOKEN);
• EKS IRSA (AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE + AWS_ROLE_ARN);
• ECS task role;
• EC2 instance profile (IMDS);
• Default profile из ~/.aws/credentials.

{
  "bedrock_key_config": {
    "region": "us-east-1"
  }
}

3. STS AssumeRole

role_arn задаёт IAM-роль для assume перед подписью запросов. AssumeRole требует валидной source identity — работает, когда credentials доступны либо из явных access_key/secret_key, либо из default credential chain. Если credentials недоступны ни оттуда, ни оттуда — AssumeRole упадёт.

{
  "bedrock_key_config": {
    "role_arn": "arn:aws:iam::123456789012:role/BedrockRole",
    "external_id": "optional-external-id",
    "session_name": "my-session",
    "region": "us-east-1"
  }
}

Setup и конфигурация

Как использовать ARN и Application Inference Profiles

При использовании AWS Bedrock inference profiles или application inference profiles конфигурацию надо разделять корректно, чтобы избежать UnknownOperationException:

Application inference profiles — в deployments используется resource ID (короткий буквенно-цифровой суффикс):

{
  "bedrock_key_config": {
    "access_key": "your-aws-access-key",
    "secret_key": "your-aws-secret-key",
    "session_token": "optional-session-token",
    "region": "eu-west-1",
    "arn": "arn:aws:bedrock:eu-west-1:123456789012:application-inference-profile",
    "deployments": {
      "claude-opus-4-6": "ghi56rst",
      "claude-sonnet-4-5": "jkl78mno"
    }
  }
}

Cross-region inference profiles — в deployments используется идентификатор модели (например, us.anthropic.claude-3-5-sonnet-v1:0):

{
  "bedrock_key_config": {
    "access_key": "your-aws-access-key",
    "secret_key": "your-aws-secret-key",
    "session_token": "optional-session-token",
    "region": "us-east-1",
    "arn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:inference-profile",
    "deployments": {
      "claude-sonnet": "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-v1:0"
    }
  }
}

Подробная инструкция по настройке аутентификации AWS Bedrock (credentials, IAM-роли, регионы, deployments) — на странице Настройка провайдеров.

Эндпоинты

• Runtime API: bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/model/{path};
• Control Plane: bedrock.{region}.amazonaws.com (list models);
• Batch API: через bedrock-runtime.

12. Обработка ошибок

Маппинг HTTP-статусов:

Особые случаи:

• Отмена контекста → RequestCancelled;
• Тайм-аут запроса → ErrProviderRequestTimedOut;
• Ошибки в стриме → отправляются через канал с маркером конца стрима;
• Десериализация ответа → ErrProviderResponseUnmarshal.

Нюансы