オーストラリアのチームは、Amazon Bedrock経由でOpenAIの最新モデルを利用できます。Amazon Bedrockは、グローバルクロスリージョン推論(global cross-Region inference)により、アジアパシフィック(シドニー)とアジアパシフィック(メルボルン)の両AWSリージョンから、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がそのリクエストを、処理のためにサポートされている商用AWSリージョンへルーティングします。グローバルクロスリージョン推論により、アプリケーション側で送信先リージョンのルーティングを管理しなくても、より広いキャパシティプールを利用できます。

GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaの3モデルは、いずれもテキストと画像の入力を受け付けてテキストを生成し、最大100万トークンのコンテキストウィンドウに対応します。アジアパシフィック(シドニー)とアジアパシフィック(メルボルン)から、これら3モデルをResponses API、Chat Completions API、Converse APIで呼び出せます。GPT-5.6 Solは、負荷の高い推論、コーディング、エージェント型(agentic)ワークロードに適しています。GPT-5.6 Terraは、日常的な本番利用向けに性能とコストのバランスを取ったモデルです。GPT-5.6 Lunaは、大量処理や低レイテンシが求められる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。

前提条件と有効なプロファイルの確認方法

Amazon BedrockでGPT-5.6のグローバル推論プロファイル(global inference profile)を使用するための前提条件として、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)を送信元リージョンとして有効にしたAWSアカウントが必要です。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、選択した送信元リージョンにおいてGPT-5.6のグローバル推論プロファイルがSCPで許可されていることを確認する必要があります。また、GPT-5.6の推論プロファイル(inference profile)を呼び出すには、適切な権限を持つAWS Identity and Access Management (IAM) ロールまたはユーザーが必要です。なお、プロファイルの構成とモデルの提供状況は変わる可能性があるため、デプロイ前にCross-Region inference supportを確認するようAWSは勧めています。

このAWSブログ記事では、推論コストを最適化するためのプロンプトキャッシュ(prompt caching)の使い方、OpenID Connect(OIDC)ベースの認証によるCodexのセットアップ方法、およびAmazon CloudWatchとCoding Agent Insightsによる利用状況のモニタリング方法が解説されています。前提条件として、Python 3.9以降に、`openai`、`boto3`、`aws-bedrock-token-generator`の各パッケージをインストールしておく必要があります。

有効なグローバル推論プロファイルの確認方法として、AWS Command Line Interface (AWS CLI)とAmazon Bedrockコンソールの両方を使う手順が示されます。AWS CLIを使う場合、コマンドでアクティブなGPT-5.6プロファイルを一覧表示し、シドニーリージョンからTerraプロファイルを調べられます。推論プロファイルIDを変えれば、SolやLunaにも同じコマンドを使えます。メルボルンリージョンから同じ確認をするには、`ap-southeast-2`を`ap-southeast-4`に置き換えます。Amazon Bedrockコンソールを使う場合は、コンソールを開いてリージョンにシドニーまたはメルボルンを選び、Inferの下のInference profilesを選択して、Global OpenAI GPT-5.6 Terraでフィルタします。

APIの種類・呼び出し方法とプロンプトキャッシュ

GPT-5.6は、Amazon Bedrock Runtimeエンドポイント上で、OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions API、Amazon Bedrock Converse APIの3つのアクセス経路をサポートします。このエンドポイントは、AWS Signature Version 4 (SigV4)またはAmazon Bedrockのモデル推論APIキーのいずれかを受け付けます。OpenAI互換APIであるResponses APIとChat Completions APIは、AWS SDKを通じてではなく、Amazon Bedrock Runtimeエンドポイントの`/openai/v1`パスで呼び出します。すでにResponses APIでOpenAI SDKを使っているアプリケーションでは、クライアントのエンドポイントをリージョンのAmazon Bedrock Runtimeエンドポイントに向ければよいです。OpenAI Responses APIでストリーミング出力するには、`stream=True`を設定してレスポンスイベントを反復処理します。アプリケーションがすでにChat Completions APIを使っている場合は、OpenAI Chat Completions APIでも利用可能です。

Pythonの例では、AWS Bedrock Token Generator for Pythonを使用して、現在のAWS認証情報から短期のAmazon Bedrockモデル推論APIキーを作成するため、アプリケーションは静的なキーを保存する必要がありません。この短期APIキーを用いてOpenAIクライアントを作成し、サポートされるAPIを利用できます。こうしたAPIでAmazon Bedrockを呼び出すコード例は、アジアパシフィック(シドニー)のAmazon Bedrockを対象としていますが、アジアパシフィック(メルボルン)で同じ例を実行するには、リージョンを`ap-southeast-4`に設定してコードを実行します。

アプリケーションがAWS SDK経由でAmazon Bedrockを呼び出す場合は、Converse APIを使います。Boto3は標準のAWS認証情報チェーンで認証情報を解決します。Converse APIでストリーミング出力するには、通常の呼び出しと同じリージョンとプロファイルIDで`converse_stream`を使い、返されたイベントストリームを反復処理します。

GPT-5.6のプロンプトキャッシュは、サポートされるAPIを通じて利用できます。Amazon Bedrock上で提供されるGPT-5.6は、2つのキャッシュモードをサポートしています。暗黙的キャッシュ(implicit caching)はデフォルトで有効であり、コード変更は不要です。explicit cachingでは、再利用するプレフィックス、キャッシュ境界、およびキャッシュキーを定義できます。

CodexのBedrock接続と認証設定

Codexは、Amazon Bedrock Runtimeを通じて同じグローバル推論プロファイルを使えます。ネイティブのAmazon Bedrock Runtimeモデルプロバイダーを使うには、最新のCodex CLIをインストールします。筆者(AWS)は、アジアパシフィック(シドニー)からGPT-5.6 Solを使い、codex-cli 0.149.1で、Codexの設定を検証しています。

IDプロバイダーがOkta、Auth0、Microsoft Entra ID、Amazon Cognito、またはAWS IAM Identity Centerである組織向けに、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。利用にあたっては、まずガイドに従って、IDプロバイダー、対応するAWSフェデレーションリソース、およびAmazon Bedrockの権限を持つIAMロールを設定します。次に、`~/.aws/config`に名前付きプロファイルを追加して、ヘルパーがデフォルトプロファイルで解決される認証情報を置き換えないようにします。設定内のプレースホルダーは、インストールしたヘルパーのパスと、`~/.aws/config`ファイルで定義したプロファイル名に置き換えます。

AWS OIDC Auth Helper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認証情報に交換します。Codexは標準のAWS認証情報チェーンを通じてそれを読み取るため、追加の設定は不要です。次に、`~/.codex/config.toml`を作成または更新してAWSプロファイルを参照するように設定します。AWS OIDC Auth Helperと名前付きAWSプロファイルを使う構成では、CodexからのリクエストはAWS SigV4で署名されるため、推論経路にAPIキーは関与しません。ヘルパーに有効なキャッシュ済みセッションがない場合、設定されたサインインページがブラウザで開かれます。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。プロファイルがAWS IAM Identity Centerを基盤としている場合、認証情報はすでに短期のものであり、シングルサインオンのセッションとともにローテーションされます。Codexをアジアパシフィック(メルボルン)リージョンで使うには、AWSプロファイルとCodexの設定の両方でリージョンを`ap-southeast-4`に設定します。

クォータとログの扱い

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)で測られ、トークンバーンダウン(token burndown)は各リクエストがTPMをどのように消費するかを決定します。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、および出力トークンに、モデルのバーンダウン率(burndown rate)を掛けた値として計算されます。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、出力トークン1つはクォータから10トークンを消費します。

GPT-5.6を本番展開する前に、アプリケーションが使用する送信元リージョン（アジアパシフィック(シドニー)リージョンの`ap-southeast-2`またはアジアパシフィック(メルボルン)リージョンの`ap-southeast-4`）からService QuotasコンソールでGPT-5.6のクォータを確認し、早めに引き上げを申請し、クォータ使用率を監視する必要があります。また、代表的なプロンプト、出力長、ストリーミング動作、同時実行数、ピーク時トラフィックを用いてテストを行うことが求められます。現在の値とバーンダウン率については、Amazon Bedrockのクォータを参照してください。

GPT-5.6のリクエストはAmazon Bedrock Runtime APIを使用するため、グローバル推論プロファイル経由のリクエストも、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グ(model invocation logging)に記録されます。ログを有効にすると、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。

CloudWatchでのCodex利用状況の監視

CodexはOpenTelemetry(OTel)を使用し、メトリクスをOTLP/HTTPで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、および任意の組織ディメンションを含むCodexテレメトリ用のダッシュボードを提供します。CodexのCloudWatch Coding Agent Insightsを設定する方法には、Bearerトークンを使う方法とEnterprise rolloutの2つの経路があります。

Bearer方式でCodex向けにCoding Agent Insightsを設定するには、まずCloudWatchのメトリクスAPIキーを取得し、次に`~/.codex/config.toml`に所定のセクションを追加します。`YOUR_CLOUDWATCH_METRICS_API_KEY`をCloudWatchで作成したキーに置き換えてCodexを起動すると、このCloudWatchメトリクスAPIキーによってリージョンのCloudWatchエンドポイントへのエクスポートが認可されます。AWSはCloudWatchメトリクスAPIキーを長期認証情報に分類しており、短期のAWS認証情報が使えない場合にのみ使うことを推奨しています。`config.toml`はシークレットとして扱い、ファイル権限を制限してください。

テレメトリが届いた後は、アジアパシフィック(シドニー)リージョンのCloudWatchコンソールで、GenAI Observability、Coding Agent Insights、Codexタブの順に選択します。Coding Agent Insightsダッシュボードには、Codexのトークン使用量、リクエストアクティビティ、キャッシュヒット率などが表示されます。CloudWatch Coding Agent Insightsで、Organization、Environment、Department、Cost Center、Location、Team、Userのフィルターに値を反映させるには、対応する値を`OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES`で渡します。

AWSは、開発者のIDを企業のシングルサインオンでフェデレーションしている組織に、Enterprise rolloutの利用を推奨しています。この方式では、ローカルコレクターが開発者のフェデレーション認証情報を使用してSigV4でエクスポートに署名するため、トークンは配布されません。

本記事では、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)のリージョンから、GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaのグローバル推論プロファイルを見つけて呼び出す方法を示しました。また、CodexでAmazon Bedrock Runtimeを使う設定と、CodexのテレメトリをCloudWatch Coding Agent Insightsへエクスポートする設定についても紹介しました。

Codexを使用している場合は、Amazon Bedrock Runtimeプロバイダーを設定し、AWSコンソールでCloudWatch Coding Agent Insightsを有効にすることで、Codexの消費量を監視できます。料金の詳細については、Amazon Bedrock pricingを参照してください。