ソウルでのClaude Opus 5とClaude Sonnet 5、シンガポールでのClaude Sonnet 5のリージョン内推論(in-region inference)の提供により、厳格なデータレジデンシー(strict data residency)要件のある生成AIアプリケーションを構築でき、推論は希望するリージョン内にとどまります。ソウル(`ap-northeast-2`)またはシンガポール(`ap-southeast-1`)に送ったリクエストは、そのリージョンだけで処理され、入力プロンプトと出力結果は、リクエストのライフサイクル全体にわたってそのリージョン内にとどまります。

Amazon Bedrockは、呼び出したリージョン内で推論リクエストとデータを処理し、その処理はリージョンの外に出ません。リージョン内推論は、AIアプリケーションの厳格なデータレジデンシー要件を満たすためにAmazon Bedrockが提供する機能であり、リクエストは指定した単一のAWSリージョン内だけで完全に処理されます。厳格な単一リージョンでのデータ処理が必要な場合に、この機能を使います。

Amazon Bedrockは、アジアパシフィック(ソウル)リージョン(`ap-northeast-2`)ではClaude Opus 5とClaude Sonnet 5を、アジアパシフィック(シンガポール)リージョン(`ap-southeast-1`)ではClaude Sonnet 5を、`bedrock-runtime` エンドポイントを用いたリージョン内推論でサポートしました。AWSは、その仕組みに加えて、Amazon Bedrockコンソールから、またはAmazon Bedrock Converse API、InvokeModel API、Anthropic Messages APIを使ったコードで利用を始める方法を紹介しています。

bedrock-runtimeの特徴と利用方法

新規アプリケーションには、`bedrock-runtime` エンドポイントの利用が推奨されます。このエンドポイントは、`anthropic.claude-opus-5` や `anthropic.claude-sonnet-5` のような直接のモデルIDで呼び出すことが可能です。また、Anthropic Messages API、Amazon BedrockのInvokeModel APIとConverse APIをサポートしており、Amazon Bedrock Guardrailsやintelligent prompt routingなどのAmazon Bedrockの機能にも対応しています。

ソウルのリージョン内推論において、プログラムからAnthropicのClaude Opus 5またはClaude Sonnet 5を利用するには、Anthropic SDK経由で`bedrock-runtime`上のAnthropic Messages APIを使う方法があるほか、AWS CLIとAWS SDK経由で`bedrock-runtime`上のInvokeModel APIとConverse APIを使い続ける方法もあります。Anthropic SDKパッケージ経由でAnthropic Messages APIを使うと、簡潔な使い方(streamlined experience)ができます。Claudeモデルは、AWS SDK for Python (Boto3)でInvokeModel APIを使って呼び出すことが可能です。ClaudeモデルをAnthropic Messages APIやAmazon Bedrock InvokeModel、Converse APIで呼び出すための前提条件は、Amazon Bedrockにアクセスできる有効なAWSアカウント、インストールと設定済みのAWS CLI、Python 3.8+、`pip install boto3`でインストールするBoto3、`pip install anthropic`でインストールするAnthropic SDK、およびAmazon Bedrock認証用に`pip install aws_bedrock_token_generator`でインストールするAmazon Bedrock Token Generatorです。

AWS SDK for Python (Boto3) を使って InvokeModel API を呼び出す簡単な例が示されており、Amazon Bedrock Converse API を使うと、複数モデルに対して統一された使い方ができるほか、各リージョンでのモデルの提供状況に関する最新情報は、Amazon Bedrock User Guide の Regional availability by models を参照する。

ルーティング層と料金・クォータの扱い

リージョン内推論には、クロスリージョン推論(cross-Region inference)のようなルーティング層はありません。その代わりに、スループットはそのリージョンの容量に制限され、リクエストにはリージョンごとのサービスクォータが適用されます。

リージョン内推論の課金は、呼び出したリージョンの標準のオンデマンド料金に従います。クォータ消費、Amazon CloudWatchメトリクス、およびAWS CloudTrailのログエントリはすべて同じリージョンにスコープされます。モニタリングにおいて、ソースと宛先の区別を考慮する必要はありません。

コンソールでの試し方と監視

Amazon Bedrockコンソールのtext playgroundでは、コーディングやSDKのセットアップを行うことなくClaudeモデルを使用できます。APIを組み込む前に各モデルの感触をつかむことができ、プロンプトの送信や推論パラメータの調整、バリアントの切り替えが可能です。

Amazon Bedrockコンソールのtext playgroundでClaudeモデルを試すには、まずソースとして使用したいリージョンでコンソールを開きます。次に、ナビゲーションペインのTestの下にあるPlaygroundを選択し、ページ中央のSelect modelを選びます。続いて`anthropic.claude-opus-5`を検索して、InferenceでOn-Demandを選択してからApplyを選び、プロンプトを入力してRunを選ぶことで応答を生成できます。

CloudWatchとAWS Cost Explorerを使用すると、使用状況、パフォーマンス、コストを監視でき、需要の増加に合わせてアプリケーションをスケールさせることが可能です。

提供モデルのまとめ

Amazon Bedrockでは、ソウルでAnthropicのClaude Opus 5とClaude Sonnet 5が、シンガポールでClaude Sonnet 5が、それぞれリージョン内推論で提供されます。

韓国またはシンガポールで、金融サービス、ヘルスケア、公共部門などのローカルなデータ処理要件がある場合、ソウルではClaude Opus 5とClaude Sonnet 5を、シンガポールではClaude Sonnet 5を、`bedrock-runtime` エンドポイントでのリージョン内推論により大規模に利用できます。