クイックスタート

最初の推論リクエストを実行するには

1. AWS アカウントにサインアップします。

   が既にある場合は AWS アカウント、このステップをスキップします。

2. AWS マネジメントコンソールで Amazon Bedrock サービスを開いて、Amazon Bedrockへのリクエストを認証するための短期 API キーを生成します。

   詳細な手順については、API キー「」セクションを参照してください。

   本稼働アプリケーションの場合は、IAM ロールまたは一時的な認証情報を使用します。

3. 使用する予定の APIs に関連する SDK をインストールします。Python はすでにインストールされている必要があります。

   Messages API

   pip install boto3 anthropic

   Responses/Chat Completions API

   pip install boto3 openai

   Invoke/Converse API

   pip install boto3

4. 認証に API キーを使用するには、次の環境変数を設定します。

   Messages API

   AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

   Responses/Chat Completions API

   OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
   OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-runtime.<your-region>.amazonaws.com/openai/v1"

   Invoke/Converse API

   AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

5. モデルを選択し、最初の推論リクエストを実行します。

   1. モデルを選択します。Amazon Bedrock は 100 以上の基盤モデルをサポートしています。

   2. 次の Python コードを使用して、最初の推論リクエストを実行します。

      Messages API

      from anthropic import AnthropicBedrock
      
      client = AnthropicBedrock(aws_region="us-east-1")
      
      response = client.messages.create(
          model="global.anthropic.claude-opus-5",
          max_tokens=1024,
          messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
      )
      print(response)

      Responses API

      from openai import OpenAI
      
      client = OpenAI()
      
      response = client.responses.create(
          model="openai.gpt-5.6-sol",
          input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
          )
      print(response)

      Chat Completions API

      from openai import OpenAI
      
      client = OpenAI()
      
      response = client.chat.completions.create(
          model="openai.gpt-5.6-sol",
          messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
          )
      print(response)

      Converse API

      import boto3
      
      client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
      response = client.converse(
          modelId='global.anthropic.claude-opus-5',
          messages=[
              {
                  'role': 'user',
                  'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
              }
          ]
      )
      print(response)

      Invoke API

      import json
      import boto3
      
      client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
      response = client.invoke_model(
          modelId='global.anthropic.claude-opus-5',
          body=json.dumps({
                  'anthropic_version': 'bedrock-2023-05-31',
                  'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
                  'max_tokens': 1024
          })
       )
       print(json.loads(response['body'].read()))

   3. bedrock-first-request.py という名前でファイルを保存します。

   4. 次のコマンドを使用してコードを実行します。

      python3 bedrock-first-request.py

      推論リクエストの出力が表示されます。