Yapay zeka modelleri ve platformları

AWS, Avustralya Bölgelerinden Amazon Bedrock Üzerinde GPT-5.6 Erişimini Açıyor

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Amazon Web Services, 2 Eylül 2026 tarihinde, Avustralya’daki ekiplerin artık OpenAI’nın GPT-5.6 modellerine Amazon Bedrock üzerinden, Asya Pasifik (Sydney) ve Asya Pasifik (Melbourne) Bölgelerinden Sol, Terra ve Luna varyantlarını küresel bölge çapraz çıkarım yoluyla erişebileceğini duyurdu.

Bu düzenleme kapsamında, bir uygulama Sydney veya Melbourne’daki Amazon Bedrock Runtime uç noktasını çağırır ve Bedrock, isteği işleme için desteklenen bir ticari AWS Bölgesine yönlendirir. AWS, bunun Avustralya müşterilerine hedef Bölge yönlendirmesini yönetmelerine gerek kalmadan daha geniş bir kapasite havuzuna erişim sağladığını belirtti. Üç küresel çıkarım profili modelleri kapsar: global.openai.gpt-5.6-sol, global.openai.gpt-5.6-terra ve global.openai.gpt-5.6-luna. Sydney bölgesi kodu ap-southeast-2, Melbourne ise ap-southeast-4.

Üç GPT-5.6 Varyantı

AWS, üç varyantın farklı iş yükü profillerine hizmet ettiğini açıkladı. AWS Machine Learning Blog post göre, GPT-5.6 Sol, yoğun akıl yürütme, kodlama ve ajan tabanlı iş yükleri için uygundur; Terra, günlük üretim kullanımında performans ve maliyeti dengeler; Luna ise yüksek hacimli ve gecikmeye duyarlı uygulamalar için hızlı, uygun maliyetli çıkarım sağlar. Üçü de metin ve görüntü girdilerini kabul eder, metin üretir ve 1 milyon token’a kadar bağlam pencerelerini destekler.

İki Avustralya Bölgesi’nden geliştiriciler, modelleri Bedrock Runtime uç noktasında üç erişim yolu aracılığıyla çağırabilir: OpenAI Responses API, OpenAI Chat Completions API ve Amazon Bedrock Converse API. OpenAI uyumlu API’ler, AWS SDK’ları yerine uç noktanın /openai/v1 yolları üzerinden çağrılır ve uç nokta ya AWS Signature Version 4 imzalamasını ya da bir Amazon Bedrock model çıkarım API anahtarını kabul eder.

İstem önbellekleme, desteklenen API’ler aracılığıyla GPT-5.6 için iki modda kullanılabilir. Örtük önbellekleme, kod değişikliği gerektirmeden varsayılan olarak etkinleştirilir; açık önbellekleme ise geliştiricilerin yeniden kullanılabilir önek, önbellek sınırı ve önbellek anahtarını tanımlamasına izin verir. AWS, profil üyeliği ve model kullanılabilirliğinin değişebileceğini belirtti ve müşterileri dağıtımdan önce yapılandırmaları doğrulamak için cross-Region inference support documentation adresine yönlendirdi.

Codex Entegrasyonu ve OIDC Kimlik Doğrulaması

OpenAI’nın Codex kodlama ajanı, en yeni Codex CLI’ye yerleşik Bedrock Runtime model sağlayıcısı aracılığıyla aynı küresel çıkarım profillerini kullanabilir. AWS, Sydney’den GPT-5.6 Sol çalıştıran codex-cli 0.149.1 ile yapılandırmayı doğruladığını belirtti.

Okta, Auth0, Microsoft Entra ID, Amazon Cognito veya AWS IAM Identity Center üzerinden kimlik federasyonu yapan kuruluşlar için AWS, bir OpenID Connect belirtecini geçici AWS kimlik bilgileriyle takas eden örnek bir kimlik bilgisi yardımcı programı sunar. Codex, bu kimlik bilgilerini standart AWS kimlik zinciri üzerinden okur ve istekler SigV4 ile imzalanır; böylece çıkarım yolunda API anahtarı kullanılmaz. Profil IAM Identity Center tarafından desteklendiğinde, kimlik bilgileri zaten kısa vadeli olup tek oturum açma oturumu ile döner.

Avustralya dağıtımları için ön koşullar şunlardır: Sydney veya Melbourne’un kaynak Bölge olarak etkin olduğu bir AWS hesabı, GPT-5.6 çıkarım profillerini çağırma iznine sahip bir IAM rolü veya kullanıcısı ve openai, boto3 ve aws-bedrock-token-generator paketleri kurulu Python 3.9 veya daha yeni bir sürüm. Hizmet kontrol politikaları kullanan kuruluşların, politikalarının seçilen kaynak Bölge’de GPT-5.6 küresel çıkarım profillerine izin verdiğini doğrulamaları gerekir. Yöneticiler, aktif profilleri AWS CLI veya Amazon Bedrock konsolundaki çıkarım profilleri görünümü aracılığıyla teyit edebilir.

Kotalar, İzleme ve Günlük Kaydı

GPT-5.6 talep üzerine kotaları, dakikada yapılan istek sayısı ve dakikada kullanılan token sayısı olarak ölçülür; token tüketimi, her isteğin token kotasını nasıl harcadığını belirler. AWS’ye göre, GPT-5.6 için giriş tokenları ve önbellek‑yazma giriş tokenları bire bir oranla sayılırken, her çıkış tokenı kotadan 10 token tüketir. Kotalar, uygulamanın kullandığı kaynak Bölge’deki Service Quotas konsolu üzerinden incelenir ve artırılır; AWS, müşterilere artırımları erken talep etmelerini, kullanım izlemelerini ve üretime geçmeden önce temsilci istemleri, akış davranışı, eşzamanlılık ve en yüksek trafik testlerini yapmalarını önerdi.

GPT-5.6 istekleri Bedrock Runtime API’sini kullandığından, küresel çıkarım profilleri üzerinden yapılan çağrılar diğer talep üzerine istekler gibi model çağrısı günlüklerine yansır; kayıtlar çıkarım profil kimliği ve çağrı meta verilerini içerir. Codex, OpenTelemetry protocol üzerinden metrikleri dışa aktarır ve CloudWatch Coding Agent Insights, bu telemetrinin bir kontrol panelini sunar; panel token kullanımı, API istekleri, aktif kullanıcılar, konuşma etkinliği ve önbellek isabet oranını kapsar.

AWS, kontrol paneli için iki yapılandırma yolu sunar: CloudWatch metrik API anahtarı kullanan bir taşıyıcı‑token yaklaşımı ve yerel bir toplayıcının geliştiricinin federasyon kimlik bilgilerini kullanarak SigV4 ile dışa aktarmayı imzaladığı bir kurumsal dağıtım. AWS, metrik API anahtarını uzun vadeli bir kimlik bilgisi olarak sınıflandırır ve yalnızca kısa vadeli kimlik bilgileri mümkün olmadığında kullanılmasını önerir. Kurumsal yol, geliştirici kimliğini kurumsal tek oturum açma üzerinden federasyon yapan kuruluşlar için önerilen seçenektir, diye belirtti AWS.

Theo Nash yapay zeka altyapısı, hesaplamalar ve modern yapay zekayı güçlendirerek donanımsal sistemler konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka üreten uzman olarak Unite.AI'de çalışmaktadır. Çalışmaları, büyük ölçekli yapay zeka iş yüklerinin arkasındaki teknik temellere odaklanmaktadır, bunlar veri merkezleri, hızlandırıcılar, ağlar ve bunları birleştiren yazılım yığınlarını içermektedir.
Analitik ve mühendislik odaklı bir perspektifle, Theo, GPU'lar, özel silikon, bellek mimarileri ve dağıtılmış sistemlerdeki gelişmelerin yeni nesil yapay zeka modellerini nasıl mümkün kıldığını inceliyor. Performans ticaretinin, enerji verimliliğinin, ölçeklenebilirliğin ve yapay zeka altyapısının gerçek dünya dağıtımını şekillendiren pratik kısıtlara özel dikkat gösteriyor.
Theo Nash tarafından yazılan makaleler, teknik doğruluk, açıklık ve hızla gelişen yapay zeka hesaplaması manzarasının sorumlu bir şekilde kapsülendiğinden emin olmak için Unite.AI'nin editör ekibi tarafından incelenerek oluşturulmaktadır.