AWS、Amazon BedrockでGPT-6を利用できるアジア太平洋地域を5つに拡大

Amazon Web Servicesは、アジア太平洋地域の5つのソースリージョンからグローバルなクロスリージョン推論を通じて、Amazon Bedrock上でOpenAIのGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを利用できるようにしたと、2026年10月12日公開のAWS Machine Learning Blogの記事で発表しました。GPT-6 Astraは、アジア太平洋（シンガポール）から利用できます。

この記事は、タイ、マレーシア、シンガポール、インドネシア、台湾のチームを対象とした設定ガイドで、呼び出しの実行方法、権限の設定方法、ソースリージョンから推論を監視する方法を取り上げています。AWSは、需要がローカルの処理能力を超えるとスロットリングが発生する可能性があるとして、単一リージョンでの推論に代わる手段として各プロファイルを紹介しています。

グローバルなクロスリージョン推論プロファイル

3つのプロファイルIDが掲載されているのは bedrock-runtime エンドポイントです。呼び出し元はGPT-6 SolとGPT-6 Lunaに、次を通じてアクセスします global.openai.gpt-6-sol および global.openai.gpt-6-luna アジア太平洋（シンガポール）ap-southeast-1、アジア太平洋（ジャカルタ）ap-southeast-3、アジア太平洋（マレーシア）ap-southeast-5、アジア太平洋（タイ）ap-southeast-7、アジア太平洋（台北）ap-east-2から利用できます。GPT-6 Astraには、次を通じてアクセスできます global.openai.gpt-6-astra シンガポールからのみ利用できます。宛先リージョンは、各モデルがデプロイされている、サポート対象の商用AWSリージョンです。Amazon Bedrockコンソールでは、3つのプロファイルすべてがシステム定義の推論プロファイルとして一覧表示されます。

グローバルなクロスリージョン推論では、呼び出し元はモデルIDの代わりにプロファイルIDを渡します。ソースリージョンはAPI呼び出しを実行するリージョンであり、Amazon Bedrockが処理先となる宛先リージョンを選択します。請求、クォータの追跡、AWS CloudTrail、Amazon CloudWatchは、いずれもソースリージョンにとどまります。AWSは、この仕組みによって複数リージョンにまたがるAmazon Bedrockの処理能力を幅広く利用できると説明しています。

AWSは、3つのモデルを想定される用途に応じて位置付けています。GPT-6 Solは複雑なタスクの推論やコーディング、GPT-6 Lunaは大量の処理を伴う、集中して繰り返し行うタスク、GPT-6 Astraは複雑な推論やコーディング、長文書の処理に適しています。記事によると、3モデルはいずれもテキストと画像の入力、クライアント側でのツール利用、プロンプトキャッシュに対応しています。推論の強度設定には違いがあり、SolとLunaはnoneからmaxまで設定できる一方、Astraではnoneを除く同じ段階を選択できます。

アクセス方法とコーディング用クライアント

各モデルは、次の3つのアクセス方法に対応しています bedrock-runtime：Amazon Bedrock Converse API、OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions APIです。OpenAI互換APIは、次の /openai/v1 パスで呼び出します。AWS SDKを使わず、Signature Version 4による署名、またはAmazon Bedrock APIキーを使用できます。いずれの場合も、プロファイルIDをmodelパラメーターに指定します。

前提条件には、プロファイルの呼び出し権限を持つIAMアイデンティティ、有効化済みのソースリージョン（シンガポールはデフォルトで有効ですが、ジャカルタ、マレーシア、タイ、台北はオプトイン対象のリージョンであり、事前に有効化する必要があります）、最新のAWS SDKまたはCLIが含まれます。OpenAI互換のサンプルを利用するには、OpenAI SDKとAmazon Bedrockトークンジェネレーターも必要です。既存のOpenAIクライアントを移行するチームに対して、記事では、すべてのリクエストでmodelパラメーターを設定すること、サポート対象のツールタイプ（function, mcp, custom, namespace、および tool_search）を使用すること、モデルのエンドポイントに問い合わせるのではなく、推論プロファイルIDを直接設定することを推奨しています。

ChatGPTデスクトップアプリとCodex CLIは同じ設定ファイルを共有しているため、1か所を変更すれば両方に反映されます。Amazon Bedrockに組み込まれた2つのプロバイダーのうち、推論プロファイルを受け付けるのは amazon-bedrock-runtime だけです。SigV4署名を使用するため、ローテーションが必要なAPIキーはありません。Codexでは、これらのプロファイルのコンテキストウィンドウは272,000トークンとされています。AWSによると、これはサービスの上限ではなく、Codexに組み込まれた独自の値であり、次の設定で引き上げることができます。 model_context_window 設定。この構成にはCodex CLI 0.148以降が必要です。

権限、クォータ、モニタリング

グローバルプロファイルを通じて3つのモデルのいずれかを呼び出すには、IAMポリシーに4つのステートメントが必要です。1つ目は、ソースリージョンの推論プロファイルとproject/defaultリソースへのアクセスを許可するもの、2つ目は、プロファイルを対象としてソースリージョンの基盤モデルへのアクセスを許可するもの、3つ目は、リージョンに依存しない基盤モデルのARNに aws:RequestedRegion を設定するものです unspecified 。これによりクロスリージョンルーティングが許可されます。また、 bedrock:CallWithBearerToken はAPIキー認証に使用します。ストリーミング呼び出しでは、最初の3つのステートメントに bedrock:InvokeModelWithResponseStream を追加します。

グローバルなクロスリージョンリクエストにはリージョン名が含まれないため、Amazon Bedrockは aws:RequestedRegion を unspecified に設定します。リージョンの許可リストを定めたサービスコントロールポリシーがある場合、呼び出しは拒否されますが、エラーに示されるのはポリシーの種類だけです。記事では、これが企業アカウントで初回の呼び出しに失敗する一般的な原因として挙げられています。許可リストを広げるのではなく、AWSは次の条件キーを使って例外の適用範囲を限定することを推奨しています。 bedrock:InferenceProfileArn この条件キーは認可時にAmazon Bedrockによって設定されます。 unspecified を許可リストに追加する方法でも機能しますが、同じ例外がほかのすべてのサービスにも適用されます。

自動化されたオフラインの不正検知では、分類器がフラグを付けたトラフィックはAWSによって最長30日間保持され、プログラムによって処理されます。リージョン間推論を利用する場合、このデータ保持は送信先リージョンで行われます。グローバルプロファイルの場合、送信先となるのは、モデルがデプロイされているサポート対象の商用リージョンです。対象となるお客様は、AWSのアカウントチームを通じて、データを一切保持しない設定をリクエストできます。また、データの所在地に関する要件がある組織には、リスク管理およびコンプライアンスのチームを早い段階から関与させるよう、記事は勧めています。

GPT-6のクォータは bedrock-runtime ソースリージョンを基準に、1分あたりのトークン数で測定されます。入力トークンとキャッシュ書き込みトークンは1対1で数えられますが、出力トークンは1つにつきクォータを10トークン消費します。記事の例では、入力トークンが2,000、出力トークンが1,000のリクエストで、12,000トークンのクォータが消費されます。Amazon Bedrockは必要量全体を max_tokens 事前に確保し、InvokeModel、Converse、Responses、Chat Completionsには共通のクォータが適用されます。AWSは、本番環境での利用開始前に増枠を申請し、 EstimatedTPMQuotaUsage AWS/Bedrock名前空間で、割り当て量の70～80％をしきい値としてアラームを設定することを推奨しています。

CloudWatchメトリクス、CloudTrailイベント、モデル呼び出しログ、クォータの計上、請求はいずれもソースリージョンにとどまり、お客様には処理リージョンではなくソースリージョンの料金が適用されます。AWSは、グローバルプロファイルの送信先を個別に列挙せず、サポート対象の商用リージョンとして記載しており、 GetInferenceProfile APIは、送信先の一覧ではなく、リージョンを限定しないモデルARNとソースリージョンのモデルARNを返します。リクエストごとの処理記録は additionalEventData.inferenceRegion ソースリージョンのCloudTrailに記録されます。

このエンドポイントでの推論は管理イベントです。追加料金なしでデフォルトで記録され、CloudTrailのイベント履歴には90日間保持されます。そのため、より長期間の記録が必要な場合は、証跡を作成するか、モデル呼び出しログを利用する必要があります。開発者がコーディングエージェントを介してGPT-6を利用する場合、CloudWatch Coding Agent Insightsを使うと、GenAI Observability内のすぐに使えるダッシュボードで、ユーザー、チーム、コストセンターごとにトークン使用量を分析できます。また、エージェントはOpenTelemetryメトリクスをネイティブに出力します。