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OpenAI APIsを使用してレスポンスを生成する
Amazon Bedrock は、大規模な機械学習モデル提供用の分散推論エンジンである Mantle を搭載した、モデル推論用のOpenAI互換性のある API エンドポイントを提供します。これらのエンドポイントを使用すると、Amazon Bedrock モデルで使い慣れた OpenAI SDK とツールを使用できるため、既存のアプリケーションを最小限のコード変更で移行できます。基本 URL と API キーを更新するだけです。 SDKs
その他の主な利点には以下が含まれます:
-
非同期推論 — Responses API による長時間実行される推論ワークロードのサポート
-
ステートフル会話管理 – 各リクエストで会話履歴を手動で渡すことなく、コンテキストを自動的に再構築します。
-
ツールの簡素化 – エージェントワークフローの統合を合理化
-
柔軟なレスポンスモード – ストリーミングレスポンスと非ストリーミングレスポンスの両方のサポート
-
簡単な移行 – 既存の OpenAI SDK コードベースと互換性があります
サポートされているリージョンとエンドポイント
Amazon Bedrock は、次のAWSリージョンで使用できます。
| リージョン名 |
リージョン |
エンドポイント |
| 米国東部 (オハイオ) |
us-east-2 |
bedrock-mantle.us-east-2.api.aws |
| 米国東部 (バージニア北部) |
us-east-1 |
bedrock-mantle.us-east-1.api.aws |
| 米国西部 (オレゴン) |
us-west-2 |
bedrock-mantle.us-west-2.api.aws |
| アジアパシフィック (ジャカルタ) |
ap-southeast-3 |
bedrock-mantle.ap-southeast-3.api.aws |
| アジアパシフィック (ムンバイ) |
ap-south-1 |
bedrock-mantle.ap-south-1.api.aws |
| アジアパシフィック (東京) |
ap-northeast-1 |
bedrock-mantle.ap-northeast-1.api.aws |
| 欧州 (フランクフルト) |
eu-central-1 |
bedrock-mantle.eu-central-1.api.aws |
| 欧州 (アイルランド) |
eu-west-1 |
bedrock-mantle.eu-west-1.api.aws |
| 欧州 (ロンドン) |
eu-west-2 |
bedrock-mantle.eu-west-2.api.aws |
| 欧州 (ミラノ) |
eu-south-1 |
bedrock-mantle.eu-south-1.api.aws |
| 欧州 (ストックホルム) |
eu-north-1 |
bedrock-mantle.eu-north-1.api.aws |
| 南米 (サンパウロ) |
sa-east-1 |
bedrock-mantle.sa-east-1.api.aws |
前提条件
OpenAI APIs を使用する前に、以下があることを確認してください。
モデル API
Models API を使用すると、Mantle を搭載した Amazon Bedrock で利用可能なモデルを検出できます。この API を使用して、 Responses API および Chat Completions API で使用できるモデルのリストを取得します。API の詳細については、OpenAI「 Models ドキュメント」を参照してください。
使用可能なモデルを一覧表示する
使用可能なモデルを一覧表示するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
- 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
-
に GET リクエストを行います/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"
レスポンス API
Responses API は、ストリーミング、バックグラウンド処理、マルチターンインタラクションをサポートするステートフルな会話管理を提供します。API の詳細については、OpenAI「レスポンスドキュメント」を参照してください。
基本リクエスト
レスポンスを作成するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
- 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
-
に POST リクエストを行います/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?"}
]
}'
ストリームレスポンス
レスポンスイベントを段階的に受信するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
- 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
-
を streamに設定/v1/responsesして、 に POST リクエストを行います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
}'
チャット完了 API
Chat Completions API は会話レスポンスを生成します。API の詳細については、OpenAIチャット完了ドキュメントを参照してください。
チャット完了を作成する
チャット完了を作成するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
- OpenAI SDK (Python)
-
環境変数を使用してOpenAIクライアントを設定します。
# 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
-
に POST リクエストを行います/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!"}
]
}'
ストリーミングを有効にする
レスポンスを段階的に受信するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
- 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
-
を streamに設定/v1/chat/completionsして、 に POST リクエストを行います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
}'
