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gpt-oss-20b

OpenAI — gpt-oss-20b

モデルの詳細

GPT OSS 20B は OpenAI の 200 億パラメータのオープンソースモデルで、効率的なテキスト生成とコーディングをより低いコンピューティングコストで実現します。モデルの開発とパフォーマンスの詳細については、モデル/サービスカードを参照してください。

サポートされているエンドポイントと APIs

以下の表は、gpt-oss-20b でサポートされているエンドポイントと APIs を示しています。詳細については、「Amazon Bedrock でサポートされている APIs」および「Amazon Bedrock でサポートされているエンドポイント」を参照してください。

エンドポイントのサポート

bedrock-runtimeエンドポイントでサポートされている APIs

bedrock-mantleエンドポイントでサポートされている APIs

機能と機能

Bedrock の機能

bedrock-mantleエンドポイントを使用してサポートされる機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用してサポートされる機能

料金

料金情報については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

プログラムによるアクセス

次のモデル IDs とエンドポイント URLsを使用して、このモデルにプログラムでアクセスします。使用可能な APIs「サポートされている APIs」と「サポートされているエンドポイント」を参照してください。

たとえば、region が us-east-1 (バージニア北部) の場合、bedrock-runtime エンドポイント URL は「https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com」になり、bedrock-mantle の URL は「https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1」になります。

サービス階層

Amazon Bedrock は、ワークロードの要件に合わせて複数のサービス層を提供します。Standard はpay-per-tokenアクセスを提供します ( フィールドを設定"service_tier": "default"または省略）。Priority は、料金プレミアム (設定 ) に対して最速の応答時間を提供します"service_tier": "priority"。Flex は、柔軟でnon-time-sensitiveワークロード (セット ) に低コストのアクセスを提供します"service_tier": "flex"。リザーブドは、予測可能なワークロードに対するコミットメントという用語を持つ専用スループットを提供します。これは、リクエストごとではなくアカウントレベルで設定されます (AWS アカウントチームに連絡して有効にしてください）。詳細については、「 サービス層」を参照してください。

リージョン別の利用可能性

リージョンの可用性の概要

Amazon Bedrock には 3 つの推論オプションがあります。In-Region は、厳格なコンプライアンスのために 1 つのリージョン内にリクエストを保持します。Geo Cross-Region は、データレジデンシーを尊重しながら、1 つのリージョン (米国、欧州、APAC など) 間でルーティングします。Global Cross-Region は、レジデンシーの制約がない世界中のどこにでもルーティングします。詳細については、モデル別のリージョンの可用性「」ページを参照してください。

Geo CRIS 推論の詳細

米国 GovCloud CRIS

米国 GovCloud CRIS 推論 ID: us-gov.openai.gpt-oss-20b-1:0

クォータと制限

AWS アカウントには、サービスのパフォーマンスを維持し、Amazon Bedrock の適切な使用を確保するためのデフォルトのクォータがあります。アカウントに割り当てられたデフォルトのクォータは、リージョンの要因、支払い履歴、不正使用、および/またはクォータ引き上げリクエストの承認に応じて更新される場合があります。詳細については、Amazon Bedrock のクォータ「 ドキュメント」および「 モデルの制限」を参照してください。

サンプルコード

ステップ 1 - AWS アカウント: AWS アカウントがすでにある場合は、このステップをスキップします。を初めて使用する場合は AWS、AWS アカウントにサインアップします。

ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソールに移動し、長期 API キーを生成します。

ステップ 3 - SDK を取得する: この入門ガイドを使用するには、Python がすでにインストールされている必要があります。次に、使用している APIs に応じて、関連するソフトウェアをインストールします。

レスポンスまたはチャット完了で、OpenAI SDK タブを選択します。Invoke または Converse で、Boto3 タブを選択します。

OpenAI SDK

pip install boto3 openai

Boto3

pip install boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定する

認証に API キーを使用するように環境を設定します。

SDK とエンドポイントのタブを選択します。

bedrock-mantle

OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"

bedrock-runtime

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

Boto3

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する

ファイルを として保存する bedrock-first-request.py

bedrock-mantle

ステップ 4 - 環境変数を設定する の設定を使用します。bedrock-mantle[] タブを選択します。Chat タブは Chat Completions API を使用します。

Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-20b",
    input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
)
print(response)

Chat

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-oss-20b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
)
print(response)

bedrock-runtime: OpenAI SDK

ステップ 4 - 環境変数を設定する の設定を使用します。bedrock-runtime[] タブを選択します。Chat タブは Chat Completions API を使用します。

Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-20b",
    input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
    )
print(response)

Chat

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-oss-20b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
    )
print(response)

bedrock-runtime: Boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定するの Boto3 設定を使用します。リクエストの API を選択します。

Invoke API

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='openai.gpt-oss-20b-1:0',
    body=json.dumps({
            'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
            'max_tokens': 1024
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))

Converse API

import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
    modelId='openai.gpt-oss-20b-1:0',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)