Générez des réponses en utilisant OpenAI APIs - Amazon Bedrock
Régions et points de terminaison pris en chargeConditions préalablesAPI de modèlesAPI de réponsesAPI de complétion des discussions

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Générez des réponses en utilisant OpenAI APIs

Amazon Bedrock fournit des points de terminaison d'API OpenAI compatibles pour l'inférence de modèles, alimentés par Mantle, un moteur d'inférence distribué destiné à la diffusion de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Ces points de terminaison vous permettent d'utiliser les outils que vous connaissez déjà avec OpenAI SDKs les modèles Amazon Bedrock, ce qui vous permet de migrer des applications existantes avec un minimum de modifications de code. Il vous suffit de mettre à jour votre URL de base et votre clé d'API.

Les principaux avantages sont les suivants :

  • Inférence asynchrone — Support pour les charges de travail d'inférence de longue durée via l'API Responses

  • Gestion dynamique des conversations : reconstruisez automatiquement le contexte sans transmettre manuellement l'historique des conversations à chaque demande

  • Utilisation simplifiée des outils — Intégration rationalisée pour les flux de travail agentiques

  • Modes de réponse flexibles — Support pour les réponses en streaming et hors streaming

  • Migration facile — Compatible avec les bases de OpenAI code SDK existantes

Régions et points de terminaison pris en charge

Amazon Bedrock est disponible dans les AWS régions suivantes :

Nom de la région Région Endpoint
USA Est (Ohio) us-east-2 bedrock-mantle.us-east-2.api.aws
USA Est (Virginie du Nord) us-east-1 bedrock-mantle.us-east-1.api.aws
USA Ouest (Oregon) us-west-2 bedrock-mantle.us-west-2.api.aws
Asie-Pacifique (Jakarta) ap-southeast-3 bedrock-mantle.ap-southeast-3.api.aws
Asie-Pacifique (Mumbai) ap-south-1 bedrock-mantle.ap-south-1.api.aws
Asie-Pacifique (Tokyo) ap-northeast-1 bedrock-mantle.ap-northeast-1.api.aws
Europe (Francfort) eu-central-1 bedrock-mantle.eu-central-1.api.aws
Europe (Irlande) eu-west-1 bedrock-mantle.eu-west-1.api.aws
Europe (Londres) eu-west-2 bedrock-mantle.eu-west-2.api.aws
Europe (Milan) eu-south-1 bedrock-mantle.eu-south-1.api.aws
Europe (Stockholm) eu-north-1 bedrock-mantle.eu-north-1.api.aws
Amérique du Sud (São Paulo) sa-east-1 bedrock-mantle.sa-east-1.api.aws

Conditions préalables

Avant de l'utiliser OpenAI APIs, assurez-vous de disposer des éléments suivants :

  • Authentification — Vous pouvez vous authentifier en utilisant :

    • Clé d'API Amazon Bedrock (requise pour le OpenAI SDK)

    • AWSinformations d'identification (prises en charge pour les requêtes HTTP)

  • OpenAISDK (facultatif) — Installez le SDK OpenAI Python si vous utilisez des requêtes basées sur le SDK.

  • Variables d'environnement : définissez les variables d'environnement suivantes :

    • OPENAI_API_KEY— Réglé sur votre clé d'API Amazon Bedrock

    • OPENAI_BASE_URL— Définissez le point de terminaison Amazon Bedrock de votre région (par exemple, https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1)

API de modèles

L'API Models vous permet de découvrir les modèles disponibles dans Amazon Bedrock propulsé par Mantle. Utilisez cette API pour récupérer une liste de modèles que vous pouvez utiliser avec l'API Responses et l'API Chat Completions. Pour obtenir des informations complètes sur l'API, consultez la documentation sur OpenAI les modèles.

Liste des modèles disponibles

Pour répertorier les modèles disponibles, choisissez l'onglet correspondant à votre méthode préférée, puis suivez les étapes suivantes :

OpenAI SDK (Python)
# List all available models using the OpenAI SDK
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(model.id)
HTTP request

Envoyez une requête GET à l'adresse suivante /v1/models :

# List all available models
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/models \
   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

API de réponses

L'API Responses fournit une gestion dynamique des conversations avec prise en charge du streaming, du traitement en arrière-plan et des interactions à plusieurs tours. Pour obtenir des informations complètes sur l'API, consultez la documentation sur OpenAI les réponses.

Demande de base

Pour créer une réponse, choisissez l'onglet correspondant à votre méthode préférée, puis suivez les étapes suivantes :

OpenAI SDK (Python)
# Create a basic response using the OpenAI SDK
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    input=[
        {"role": "user", "content": "Hello! How can you help me today?"}
    ]
)

print(response)
HTTP request

Faites une demande POST pour /v1/responses :

# Create a basic response
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/responses \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
   -d '{
    "model": "openai.gpt-oss-120b",
    "input": [
        {"role": "user", "content": "Hello! How can you help me today?"}
    ]
}'

Diffusez les réponses

Pour recevoir les événements de réponse de manière incrémentielle, choisissez l'onglet correspondant à votre méthode préférée, puis suivez les étapes suivantes :

OpenAI SDK (Python)
# Stream response events incrementally using the OpenAI SDK
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

stream = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    input=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
    stream=True
)

for event in stream:
    print(event)
HTTP request

Envoyez une requête POST à /v1/responses avec la stream valeur définie sur true :

# Stream response events incrementally
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/responses \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
   -d '{
    "model": "openai.gpt-oss-120b",
    "input": [
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"}
    ],
    "stream": true
}'

API de complétion des discussions

L'API Chat Completions génère des réponses conversationnelles. Pour obtenir des informations complètes sur l'API, consultez la documentation OpenAI Chat Completions.

Create a chat completion

Pour terminer une discussion, choisissez l'onglet correspondant à votre méthode préférée, puis suivez les étapes suivantes :

OpenAI SDK (Python)

Configurez le OpenAI client à l'aide de variables d'environnement :

# Create a chat completion using the OpenAI SDK
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(completion.choices[0].message)
HTTP request

Faites une demande POST pour /v1/chat/completions :

# Create a chat completion
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/chat/completions \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
   -d '{
    "model": "openai.gpt-oss-120b",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

Activer le streaming

Pour recevoir des réponses de manière incrémentielle, choisissez l'onglet correspondant à votre méthode préférée, puis suivez les étapes suivantes :

OpenAI SDK (Python)
# Stream chat completion responses incrementally using the OpenAI SDK
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

stream = client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
HTTP request

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec la stream valeur définie sur true :

# Stream chat completion responses incrementally
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/chat/completions \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
   -d '{
    "model": "openai.gpt-oss-120b",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"}
    ],
    "stream": true
}'