Amazon Bedrockは、MiniMaxモデルのM2シリーズ（M2、M2.1、最新のM2.5）をサポートしています。特にM2.5はエージェントネイティブ実行向けに設計されており、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用しています。総パラメータ数は2300億ですが、各推論でアクティブになるのは100億パラメータのみで、大規模モデルの知識容量を維持しながら計算コストを大幅に削減します。すべての推論はAWSが管理するインフラ上で実行され、プロンプトと出力はモデルプロバイダと共有されず、トレーニングにも使用されません。これにより、エンタープライズレベルのデータ保護とコンプライアンス要件を満たします。
MiniMaxモデルの呼び出しには2つのエンドポイントがあります。推奨するbedrock-mantleエンドポイントは、OpenAI互換のChat Completions APIを提供し、既存のチームはベースURLとモデルIDを変更するだけで移行できます。APIキー、プロジェクト、クライアント側ツール呼び出しをサポートします。一方、GuardrailsやAgents、FlowsなどのネイティブAmazon Bedrock機能を使用する場合は、ConverseおよびInvokeModel APIを提供するbedrock-runtimeエンドポイントを使用します。
始め方は簡単です。Amazon BedrockコンソールのチャットプレイグラウンドでMiniMax M2.5を選択し、すぐにテストできます。例えば、「Pythonマイクロサービスを設計して、タスクキューを管理するREST APIを公開してください。エラーハンドリング、入力検証を含み、単体テストも書いてください。設計上の決定を説明してください」といったプロンプトでコード生成と推論能力を体験できます。コードから利用する場合は、OpenAI Python SDKを介してbedrock-mantleエンドポイントを呼び出します。ベースURLとAPIキー（AWS Secrets Managerから取得することを推奨）を設定すれば、会話リクエストを送信できます。
ツール呼び出しはM2.5の重要な機能です。サンプルでは、get_weatherツールを定義し、モデルがユーザーリクエストに基づいて関数呼び出しを自律的に決定し、実行結果を自然言語応答に組み込む流れを示しています。このプロセスは完全にモデル駆動で、インテリジェントなエージェントワークフローの構築に適しています。
要するに、MiniMaxモデルはAmazon Bedrock上で安全かつ効率的な推論環境を提供し、エージェントアプリケーション、長文コンテキスト文書分析、ソフトウェアエンジニアリングワークフローなどを、AWSのセキュリティと運用保証の下で構築できます。