オーストラリアからグローバルクロスリージョン推論でAmazon Bedrock上のOpenAIモデルにアクセス
オーストラリアのチームは、アジアパシフィック(シドニー)およびアジアパシフィック(メルボルン)リージョンから、グローバルクロスリージョン推論によりAmazon Bedrock上のOpenAI GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaモデルにアクセスできるようになりました。この記事では、モデルの呼び出し方、プロンプトキャッシュの使い方、OpenID Connectを使用したCodexの設定、Amazon CloudWatchでの使用状況の監視方法を紹介します。
オーストラリアのチームは、Amazon Bedrockを通じて最新のOpenAIモデルにアクセスできるようになりました。Amazon Bedrockは、オーストラリアのアジアパシフィック(シドニー)およびアジアパシフィック(メルボルン)AWSリージョンにおいて、グローバルクロスリージョン推論によりOpenAI GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaを提供します。アプリケーションはアジアパシフィック(シドニー)またはアジアパシフィック(メルボルン)のAmazon Bedrock Runtimeエンドポイントを呼び出し、Amazon Bedrockがリクエストをサポートされている商用AWSリージョンにルーティングして処理します。これにより、アプリケーションが宛先リージョンのルーティングを管理することなく、より広いキャパシティプールにアクセスできます。
GPT-5.6 Solは、要求の高い推論、コーディング、エージェントワークロードに適しています。Terraは、日常的な本番利用向けにパフォーマンスとコストのバランスを取ります。Lunaは、高スループットでレイテンシーに敏感なアプリケーション向けに、高速で手頃な推論を提供します。3つのモデルすべてがテキストと画像入力を受け付け、テキストを生成し、最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。Amazon Bedrock Runtimeエンドポイントを使用すると、アジアパシフィック(シドニー)およびアジアパシフィック(メルボルン)からResponses API、Chat Completions API、Converse APIでこれらのモデルを呼び出すことができます。
また、この記事では、推論コストを最適化するためのプロンプトキャッシュの使用方法、OpenID Connect(OIDC)ベースの認証によるCodexの設定、Amazon CloudWatchとCoding Agent Insightsでの使用状況の監視方法についても説明します。
グローバル推論プロファイル
この記事では、3つのグローバルプロファイルIDと、対応するオーストラリアのソースリージョンを示しています。プロファイルのメンバーシップとモデルの可用性は変更される可能性があるため、デプロイ前にクロスリージョン推論のサポートを確認してください。
開始するには
始める前に、以下の前提条件を満たしている必要があります。AWSアカウントでアジアパシフィック(シドニー)またはアジアパシフィック(メルボルン)をソースリージョンとして有効にしていること。組織でサービスコントロールポリシー(SCP)を使用している場合は、SCPが選択したソースリージョンでGPT-5.6グローバル推論プロファイルを許可していることを確認します。GPT-5.6推論プロファイルを呼び出すための適切な権限を持つIAMロールまたはユーザー。Python 3.9以降にopenai、boto3、aws-bedrock-token-generatorパッケージがインストールされていること。
AWS CLIまたはAmazon Bedrockコンソールを使用して、アクティブなグローバル推論プロファイルを確認できます。AWS CLIのコマンド例では、シドニーリージョンからGPT-5.6プロファイルを一覧表示し、Terraプロファイルの詳細を確認します。メルボルンリージョンで実行するには、ap-southeast-2をap-southeast-4に置き換えます。
GPT-5.6の呼び出し
GPT-5.6は、Amazon Bedrock Runtimeエンドポイント上で3つのアクセスパスをサポートします:OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions API、Amazon Bedrock Converse APIです。OpenAI互換APIは、AWS SDKではなく、このエンドポイントの/openai/v1パスで呼び出されます。エンドポイントは、AWS署名バージョン4(SigV4)またはAmazon Bedrockモデル推論APIキーのいずれかを受け入れます。記事の例では、AWS Bedrock Token Generator for Pythonを使用して、現在のAWS認証情報から短期間のAmazon Bedrockモデル推論APIキーを生成しているため、アプリケーションは静的キーを保存する必要がありません。この短期APIキーを使用してOpenAIクライアントを作成し、サポートされているAPIを利用できます。
Responses APIの例では、クライアントをリージョナルなAmazon Bedrock Runtimeエンドポイントにポイントします。ストリーミング出力の場合は、stream=Trueを設定してレスポンスイベントを反復処理します。Chat Completions APIも同様のコードで使用できます。AWS SDKを使用するアプリケーションにはConverse APIを使用します。Boto3は標準のAWS認証チェーンを通じて認証情報を解決します。記事では、boto3を使用したConverse APIの呼び出し例と、converse_streamを使用したストリーミング出力の例を示しています。これらの例はすべてアジアパシフィック(シドニー)を呼び出しています。アジアパシフィック(メルボルン)で実行するには、リージョンをap-southeast-4に設定します。
プロンプトキャッシュ
GPT-5.6のプロンプトキャッシュは、サポートされているAPIで利用できます。Amazon Bedrockでは2つのキャッシュモードがサポートされています。暗黙的キャッシュはデフォルトで有効になっており、コードの変更は不要です。明示的キャッシュでは、再利用可能なプレフィックス、キャッシュ境界、キャッシュキーを定義できます。
Codexの設定
Codexは、Amazon Bedrock Runtimeを介して同じグローバル推論プロファイルを使用できます。ネイティブのAmazon Bedrock Runtimeモデルプロバイダーを使用するには、最新のCodex CLIをインストールします。Okta、Auth0、Microsoft Entra ID、Amazon Cognito、AWS IAM Identity CenterをIDプロバイダーとして使用する組織向けに、AWS OIDC Auth Helperリポジトリはサンプルの認証情報ヘルパーを提供しています。IDプロバイダー、対応するAWSフェデレーションリソース、前述のAmazon Bedrock権限を持つIAMロールを設定した後、~/.aws/configに名前付きプロファイルを追加します。このフェデレーションヘルパーはOIDCトークンを一時的なAWS認証情報と交換し、Codexは標準のAWS認証チェーンを通じて追加設定なしで読み取ります。次に、~/.codex/config.tomlを作成または更新し、AWSプロファイルを参照します。モデルはglobal.openai.gpt-5.6-sol、プロバイダーはamazon-bedrock-runtimeを指定します。ヘルパーに有効なキャッシュされたセッションがない場合は、設定されたサインインページがブラウザで開きます。認証後、ヘルパーはcredential_processを通じて一時的なAWS認証情報を返します。リクエストはAWS SigV4で署名されるため、推論パスにAPIキーは関与しません。プロファイルがAWS IAM Identity Centerによってサポートされている場合、認証情報は短期間で、シングルサインオンセッションに合わせてローテーションされます。メルボルンリージョンで使用するには、AWSプロファイルとCodex設定でリージョンをap-southeast-4に設定します。
クォータ管理
GPT-5.6のオンデマンドクォータは、1分あたりのリクエスト数(RPM)と1分あたりのトークン数(TPM)で測定されます。トークン消費量は、入力トークン、キャッシュ書き込み入力トークン、出力トークンにモデルのバーンダウンレートを掛けて計算されます。たとえば、GPT-5.6では、入力トークンとキャッシュ書き込み入力トークンは1:1でカウントされますが、各出力トークンはクォータから10トークンを消費します。アプリケーションが使用するソースリージョンでクォータを確認し、本番展開前に事前に増額をリクエストし、クォータ使用率を監視し、代表的なプロンプト、出力長、ストリーミング動作、同時実行性、ピークトラフィックをテストしてください。
モニタリングとロギング
GPT-5.6リクエストはAmazon Bedrock Runtime APIを使用するため、グローバル推論プロファイルを介したリクエストも、他のオンデマンドリクエストと同様にモデル呼び出しロギングに表示されます。ロギングを有効にすると、レコードには呼び出しに使用されたモデルまたは推論プロファイルIDと呼び出しメタデータが含まれます。CodexはOpenTelemetry(OTel)を使用し、OTLP/HTTPでメトリクスをエクスポートします。CloudWatch Coding Agent Insightsは、トークン使用量、APIリクエスト、アクティブユーザー、会話アクティビティ、オプションの組織ディメンションを含むCodexテレメトリのダッシュボードを提供します。Codex用のCoding Agent Insightsの設定方法には、Bearerトークンとエンタープライズロールアウトの2つのパスがあります。