Configura los clientes locales de ChatGPT Work y Codex para usar los modelos de OpenAI disponibles a través de Amazon Bedrock. Con esta configuración, el cliente local envía a Bedrock las solicitudes dirigidas a los modelos y usa la autenticación y los controles de acceso que administra AWS.
Esta página explica cómo acceder directamente a Bedrock. Si tu organización ya cuenta con una puerta de enlace para modelos, sigue los pasos de Conectarse a una puerta de enlace sin iniciar sesión en ChatGPT. Esta opción admite OAuth nativo de la puerta de enlace con el proveedor de identidad de tu organización. La puerta de enlace administra las credenciales de Bedrock. Para conocer los pasos de implementación, consulta Implementar una puerta de enlace.
Cómo funciona
Cuando configuras Amazon Bedrock como proveedor de modelos en un cliente local de ChatGPT Work o Codex, las solicitudes no pasan por la API Responses alojada por OpenAI. El cliente local envía las solicitudes a Amazon Bedrock. Para los modelos de OpenAI compatibles, Bedrock ofrece una implementación de la API Responses compatible con la de OpenAI.
La autenticación es nativa de AWS. Los usuarios se autentican con una clave de API de Bedrock o con credenciales de AWS IAM. Para este proveedor, no usan el inicio de sesión de ChatGPT ni OPENAI_API_KEY.
Antes de empezar
Asegúrate de tener lo siguiente:
- Credenciales de la cuenta de AWS que quieres usar.
- Acceso a modelos de OpenAI compatibles en Amazon Bedrock.
- Acceso a una región de AWS donde esté disponible el modelo seleccionado.
- Permiso en AWS para invocar el modelo o el perfil de inferencia seleccionado.
Revisa los requisitos de IAM específicos del modelo. Por ejemplo, para usar GPT-6 Sol a través de Runtime también necesitas el permiso bedrock:InvokeModel en el proyecto predeterminado de la cuenta. Consulta las instrucciones de AWS para configurar GPT-6 Sol.
Configurar Codex con Amazon Bedrock
Elegir Amazon Bedrock como proveedor
Si Codex ya usa tus credenciales de AWS para acceder a Bedrock, verifica la conexión. Si es la primera vez que configuras la CLI o si no tienes una sesión iniciada, sigue estos pasos:
- Inicia
codex. En la pantalla de inicio de sesión, elige Usar Amazon Bedrock. - Elige un perfil o un conjunto de credenciales de AWS que Codex haya detectado, o selecciona cómo proporcionar las credenciales. Si Codex no encuentra credenciales, elige Perfil de AWS, Claves de acceso de AWS, Variables de entorno o Clave de API de Bedrock.
- Sigue las indicaciones del método que elegiste. Ingresa la región de AWS cuando se te solicite. Si eliges variables de entorno, configúralas en tu shell y reinicia Codex.
- En Iniciar sesión de otra manera, selecciona Usar Amazon Bedrock.
- En Configurar Amazon Bedrock, abre Elegir método de inicio de sesión. Elige Perfil de AWS, Claves de acceso de AWS o Clave de API de Bedrock. Si eliges un perfil de AWS, ingresa el nombre del perfil y la región de AWS. Luego selecciona Continuar.
- Abre una tarea nueva y verifica la configuración. Si tu organización te proporciona un archivo de configuración, sigue los pasos de configuración manual.
Configurar Bedrock manualmente
La aplicación de escritorio de ChatGPT, Codex CLI, la extensión para IDE y el SDK leen las mismas capas de configuración local. Para configurar el proveedor manualmente o cambiar de punto de acceso, edita ~/.codex/config.toml.
Elige el proveedor según el punto de acceso de Amazon Bedrock que quieras usar: Bedrock Runtime para la inferencia entre regiones (CRIS) o Bedrock Mantle para la inferencia dentro de una región.
Usa Bedrock Runtime para las configuraciones nuevas. Para Daybreak Blue y Daybreak Red, sigue las instrucciones de configuración de los modelos Daybreak para usar Mantle.
Para Runtime, usa esta configuración:
model_provider = "amazon-bedrock-runtime"
web_search = "disabled"La búsqueda web alojada no está disponible en Bedrock Runtime. Si la necesitas, usa Bedrock Mantle. El proveedor amazon-bedrock selecciona Mantle y amazon-bedrock-runtime selecciona Runtime.
Configurar las credenciales de AWS
Los clientes locales de ChatGPT Work y Codex admiten dos métodos de autenticación para Bedrock. Los comprueban en este orden:
- Clave de API de Bedrock.
- Cadena de credenciales del SDK de AWS.
Clave de API de Bedrock
Configura la clave de API de Bedrock en el entorno que lee el cliente local. Si te autenticas con una clave de API, debes especificar una región.
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<your-bedrock-api-key>"
export AWS_REGION=us-east-2En Windows PowerShell:
$env:AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK = "<your-bedrock-api-key>"
$env:AWS_REGION = "us-east-2"Archivos de configuración compartidos de AWS
Configura los archivos compartidos config y credentials de AWS:
aws configureClaves de acceso de AWS
Configura tus claves de acceso de AWS como variables de entorno:
export AWS_ACCESS_KEY_ID="<your-access-key-id>"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="<your-secret-access-key>"Si usas credenciales temporales, configura también el token de sesión:
export AWS_SESSION_TOKEN="<your-session-token>"Credenciales de la consola de administración de AWS
Inicia sesión con las credenciales de la consola de administración de AWS:
aws loginAWS SSO o un perfil con nombre
Inicia sesión con AWS SSO y selecciona el perfil con nombre:
aws sso login --profile codex-bedrock
export AWS_PROFILE=codex-bedrockIdentidad federada
Si usas SSO corporativo o federación con OIDC, configura una identidad federada con credential_process fuera del cliente local y deja que el SDK de AWS obtenga las credenciales. Usa el programa auxiliar credential_process de tu perfil de AWS para gestionar el inicio de sesión en el navegador, el intercambio de tokens, el almacenamiento en caché y la renovación.
Aplicación de escritorio y extensión para IDE
Es posible que las aplicaciones de escritorio y las extensiones para IDE no hereden las variables de entorno del shell. Guarda los valores necesarios en ~/.codex/.env y reinicia la aplicación o la extensión. En Windows, la ruta predeterminada es %USERPROFILE%\.codex\.env.
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<your-bedrock-api-key>"
export AWS_REGION=us-east-2Elegir un modelo
Codex usa el valor de model_provider para determinar qué modelos aparecen en el selector de modelos: los que admite el punto de acceso de Bedrock Runtime si usas amazon-bedrock-runtime, o los que admite el punto de acceso de Bedrock Mantle si usas amazon-bedrock.
Si quieres, puedes especificar un modelo compatible en el archivo de configuración. El proveedor integrado incluye su propio catálogo de modelos. Si cambias de punto de acceso, cambia también el proveedor y cualquier ID de modelo que hayas especificado.
La disponibilidad de los modelos varía según la región de AWS. Consulta la disponibilidad regional por modelo en la documentación de AWS.
Verificar la conexión
- En Codex CLI, abre
/statusy confirma que el proveedor de modelos corresponda a tu punto de acceso:amazon-bedrockpara la inferencia dentro de una región con Mantle oamazon-bedrock-runtimepara la inferencia entre regiones con Runtime en la modalidad Global o Geo. - Después de reiniciar la aplicación de escritorio de ChatGPT, selecciona el modo Work o Codex e inicia una tarea nueva.
- En la extensión para IDE, inicia una sesión nueva después de reiniciar la extensión.
- Confirma que el modelo seleccionado esté disponible en la región de AWS configurada y que la identidad de AWS tenga permiso para acceder a él.
Luego, envía un prompt breve en una tarea nueva:
Responde exactamente con: bedrock-okLa respuesta esperada es bedrock-ok. Confirma el proveedor y el modelo en el cliente, ya que la respuesta por sí sola no indica qué ruta siguió la solicitud. Para validar la configuración antes de implementarla, usa una carpeta temporal con permisos de solo lectura y comprueba que funcionen tanto una tarea inocua que use una herramienta local como un turno de seguimiento.
Modelos compatibles
Usa un ID de perfil de inferencia para el proveedor Bedrock Runtime o un ID de modelo para el proveedor Bedrock Mantle. El modelo o perfil seleccionado debe estar disponible en tu región de AWS, y tu identidad de AWS debe tener acceso a él.
Inferencia entre regiones en las modalidades Global y Geo con el punto de acceso de Bedrock Runtime
La modalidad Global de CRIS puede dirigir las solicitudes a regiones comerciales de AWS compatibles en todo el mundo. La modalidad Geo de CRIS dirige las solicitudes dentro del área geográfica del perfil. Elige un alcance de enrutamiento que se ajuste a tus permisos de AWS y a tus requisitos de residencia de datos.
Usa model_provider = "amazon-bedrock-runtime" y, si configuras el parámetro opcional model, asígnale un ID de perfil de inferencia de las siguientes listas. El proveedor usa https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1, donde {region} es la región de origen de AWS compatible desde la que envías las solicitudes. Las modalidades Global y Geo de CRIS usan la misma dirección de punto de acceso.
CRIS Global
Modelos compatibles e ID de los perfiles de inferencia:
- GPT-6 Astra:
global.openai.gpt-6-astra - GPT-6 Sol:
global.openai.gpt-6-sol - GPT-6 Luna:
global.openai.gpt-6-luna
Por ejemplo, configura Astra con CRIS Global en ~/.codex/config.toml:
model_provider = "amazon-bedrock-runtime"
model = "global.openai.gpt-6-astra"CRIS Geo de Estados Unidos
Modelos compatibles e ID de los perfiles de inferencia:
- GPT-6 Astra:
us.openai.gpt-6-astra - GPT-6 Sol:
us.openai.gpt-6-sol - GPT-6 Luna:
us.openai.gpt-6-luna
El selector de modelos de Runtime integrado en Codex muestra las variantes Geo de Estados Unidos y Global.
La disponibilidad de los modelos y de CRIS varía según la región de origen de AWS. Antes de seleccionar un proveedor y un modelo, consulta la documentación de AWS sobre las regiones y los modelos compatibles con los perfiles de inferencia, donde encontrarás enlaces a los ID exactos de los perfiles de inferencia de cada modelo y a su disponibilidad regional. Consulta también la disponibilidad regional por modelo en AWS.
Inferencia dentro de una región con el punto de acceso de Bedrock Mantle
Usa model_provider = "amazon-bedrock" y, si quieres, especifica un ID de modelo. El proveedor usa https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1.
Modelos compatibles y sus ID:
- GPT-6 Astra:
openai.gpt-6-astra - GPT-6 Sol:
openai.gpt-6-sol - GPT-6 Luna:
openai.gpt-6-luna
GPT-6 Sol y Luna están disponibles a través de Mantle en us-east-1 (norte de Virginia). La disponibilidad de los modelos varía según la región de AWS. Antes de seleccionar un proveedor y un modelo, consulta la disponibilidad regional por modelo en la documentación de AWS. Para GPT-6 Astra, consulta la página del modelo GPT-6 Astra en Bedrock.
Daybreak Blue y Daybreak Red
Los clientes que hayan recibido aprobación pueden usar los siguientes modelos de Daybreak a través de Mantle en us-east-2 (Ohio):
- Daybreak Blue:
openai.gpt-daybreak-blue-5.6-sol - Daybreak Red:
openai.gpt-5.6-cyber
Nota: en los servicios alojados por OpenAI, puedes seleccionar Daybreak por separado del modelo. En Bedrock, los ID de modelo anteriores activan Daybreak de forma predeterminada, sin necesidad de configurarlo por separado.
Estos modelos admiten la inferencia dentro de una región a través de amazon-bedrock. No admiten Runtime ni la inferencia entre regiones en las modalidades Geo y Global. Usa los ID de modelo tal como aparecen arriba, sin agregar el prefijo us. ni global.. Consulta las tarjetas de los modelos Daybreak Blue y Daybreak Red en la documentación de AWS.
Solicita acceso mediante el formulario de Daybreak para empresas o a través del equipo de OpenAI que administra tu cuenta. Cuando recibas la aprobación, coordina con el equipo de AWS que administra tu cuenta el aprovisionamiento del modelo en Amazon Bedrock. Además de la aprobación para Daybreak Red, necesitas una aprobación específica para GPT-5.6-Cyber. Confirma los requisitos de acceso a Daybreak con el equipo de OpenAI que administra tu cuenta.
Una vez aprovisionado el modelo, selecciona Daybreak Blue explícitamente en ~/.codex/config.toml:
model_provider = "amazon-bedrock"
model = "openai.gpt-daybreak-blue-5.6-sol"
[model_providers.amazon-bedrock.aws]
region = "us-east-2"Si tienes aprobación para acceder a GPT-5.6-Cyber con Daybreak Red, reemplaza el ID del modelo por openai.gpt-5.6-cyber y conserva el mismo proveedor y la misma región. Mantén configurada la autenticación de AWS y luego verifica el proveedor y el modelo seleccionados.
Disponibilidad de las funciones
Esta configuración admite flujos de trabajo locales de ChatGPT Work y Codex. Por el momento, no están disponibles la versión alojada de ChatGPT Work en la web, Codex Cloud ni las funciones que dependen de servicios en la nube alojados por OpenAI o de mecanismos de detección administrados en la nube. La búsqueda web alojada no está disponible en Runtime. Si la necesitas, usa Mantle.
Codex Security CLI tiene su propia configuración de proveedor. Para configurarlo, sigue las instrucciones para Amazon Bedrock en lugar de usar la configuración del cliente nativo descrita anteriormente.
El Modo rápido no está disponible con Amazon Bedrock. El Modo rápido usa procesamiento prioritario, y la oferta inicial de Amazon Bedrock solo admite la inferencia bajo demanda.
Disponibilidad de las funciones en detalle
* Por el momento, esta función solo está disponible en determinadas regiones. Consulta la documentación de cada función para conocer sus restricciones regionales.
† Están disponibles los paquetes de complementos locales y los complementos seleccionados por OpenAI que no requieren autenticación con ChatGPT, incluido Codex Security. No están disponibles los complementos que requieren autenticación con ChatGPT, conectores o funciones para compartir alojadas en la nube.
Usar Mantle para la búsqueda web alojada
Para el punto de acceso de Bedrock Mantle, usa esta configuración:
model_provider = "amazon-bedrock"
web_search = "cached"Solución de problemas
Si la configuración falla, comprueba lo siguiente:
- El ID del modelo coincide exactamente con el de un modelo compatible.
- Usas el proveedor de modelos correcto para el punto de acceso:
amazon-bedrock-runtimepara Runtime oamazon-bedrockpara Mantle. - Especificaste una región de AWS donde está disponible el modelo.
- La clave de API de Bedrock o las credenciales de AWS son válidas y están vigentes.
- La identidad de AWS tiene permiso para acceder al modelo de Bedrock seleccionado.
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCKno contiene una clave vencida ni una distinta de la que quieres usar.- Si usas la aplicación de escritorio o la extensión para IDE, las variables de entorno necesarias están en
~/.codex/.env.
Si te autenticas con un perfil del SDK de AWS, ejecuta aws sts get-caller-identity --profile codex-bedrock para confirmar la identidad del perfil seleccionado. Reemplaza codex-bedrock por el nombre de tu perfil u omite --profile si usas la cadena de credenciales predeterminada. Este comando comprueba la identidad de AWS, pero no verifica el permiso para invocar un modelo de Bedrock. Revisa AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK por separado para evitar que se use otro método de autenticación por tener configurada una clave de API incorrecta.
Alcance del soporte técnico
El soporte técnico de OpenAI puede ayudarte con la instalación y la configuración de los clientes de ChatGPT Work y Codex, el funcionamiento de la CLI local, la aplicación de escritorio y la extensión para IDE, y la experiencia de uso del producto en el entorno local.
Si necesitas ayuda con las credenciales de AWS, los permisos de IAM, el acceso a los modelos de Bedrock, las cuotas, la facturación, la disponibilidad regional, las solicitudes fallidas a Bedrock, los registros de los servicios de AWS o el funcionamiento del servicio de Bedrock, ponte en contacto con el administrador de AWS del cliente o con el soporte técnico de AWS.