ローカルの ChatGPT Work と Codex で、Amazon Bedrock が提供する OpenAI モデルを利用できます。この構成では、ローカルクライアントが AWS の管理する認証とアクセス制御を使って、モデルへのリクエストを Bedrock に送信します。
このページでは、Bedrock に直接アクセスする方法を説明します。組織がすでにモデルゲートウェイを提供している場合は、ChatGPT にサインインせずにゲートウェイに接続する手順に従ってください。この接続方法では、組織の ID プロバイダーを使ってゲートウェイ標準の OAuth 認証を利用できます。Bedrock の認証情報はゲートウェイが管理します。組織への展開方法は、ゲートウェイの導入手順を参照してください。
仕組み
ローカルの ChatGPT Work または Codex で Amazon Bedrock をモデルプロバイダーに設定すると、リクエストは OpenAI がホストする Responses API を経由しません。ローカルクライアントはモデルへのリクエストを Amazon Bedrock に送信します。Bedrock は、サポート対象の OpenAI モデル向けに OpenAI 互換の Responses API を提供します。
認証には AWS 標準の仕組みを使います。ユーザーは Bedrock API キーまたは AWS IAM 認証情報で認証します。このプロバイダーでは、ChatGPT へのサインインも OPENAI_API_KEY も使用しません。
前提条件
次のものを用意してください。
- 使用する AWS アカウントの認証情報
- Amazon Bedrock でサポートされている OpenAI モデルへのアクセス権
- 選択したモデルを利用できる AWS リージョンへのアクセス権
- 選択したモデルまたは推論プロファイルを呼び出すための AWS 権限
モデルごとの IAM 要件を確認してください。たとえば、Runtime 経由で GPT-6 Sol を使用する場合は、アカウントのデフォルトプロジェクトに対する bedrock:InvokeModel 権限も必要です。AWS の GPT-6 Sol のセットアップ手順を参照してください。
Amazon Bedrock を使うための Codex のセットアップ
モデルプロバイダーとしての Amazon Bedrock の選択
Codex がすでに AWS 認証情報を使って Bedrock に接続している場合は、接続を確認してください。初めて設定する場合や、CLI からサインアウトしている場合は、次の手順に従ってください。
codexを起動します。サインイン画面で Amazon Bedrock を使用 を選択します。- 検出された AWS プロファイルまたは認証情報を選ぶか、認証情報を指定する方法を選択します。Codex が認証情報を検出できなかった場合は、AWS プロファイル、AWS アクセスキー、環境変数、Bedrock API キー のいずれかを選択します。
- 選択した方法に応じて、画面の案内に従います。AWS リージョンの入力を求められたら入力します。環境変数を選択した場合は、シェルで環境変数を設定してから Codex を再起動してください。
Bedrock の手動設定
ChatGPT デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張機能、SDK は、同じローカル設定を同じ優先順位で読み込みます。プロバイダーを手動で設定する場合や、エンドポイントを変更する場合は、~/.codex/config.toml を編集してください。
使用する Amazon Bedrock エンドポイントに対応するプロバイダーを選びます。クロスリージョン推論（CRIS）には Bedrock Runtime を、リージョン内推論には Bedrock Mantle を使用します。
新規に設定する場合は、Bedrock Runtime を使用してください。Daybreak Blue または Daybreak Red を使用する場合は、Daybreak モデルの設定手順に従って Mantle を設定してください。
Runtime を使う場合は、次のように設定します。
model_provider = "amazon-bedrock-runtime"
web_search = "disabled"Bedrock Runtime ではホスト型ウェブ検索を利用できません。必要な場合は Bedrock Mantle を使用してください。プロバイダーに amazon-bedrock を指定すると Mantle が、amazon-bedrock-runtime を指定すると Runtime が選択されます。
AWS 認証情報の設定
ローカルの ChatGPT Work と Codex は、Bedrock への接続時に次の順序で認証情報を確認します。
- Bedrock API キー
- AWS SDK の認証情報チェーン
Bedrock API キー
ローカルクライアントが読み込む環境に Bedrock API キーを設定します。API キーで認証する場合は、リージョンの指定が必須です。
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<your-bedrock-api-key>"
export AWS_REGION=us-east-2Windows PowerShell では、次のように設定します。
$env:AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK = "<your-bedrock-api-key>"
$env:AWS_REGION = "us-east-2"AWS の共有設定ファイル
AWS の共有 config ファイルと credentials ファイルを設定します。
aws configureAWS アクセスキー
AWS アクセスキーを環境変数に設定します。
export AWS_ACCESS_KEY_ID="<your-access-key-id>"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="<your-secret-access-key>"一時的な認証情報を使用する場合は、セッショントークンも設定します。
export AWS_SESSION_TOKEN="<your-session-token>"AWS マネジメントコンソールの認証情報
AWS マネジメントコンソールの認証情報でログインします。
aws loginAWS SSO または名前付きプロファイル
AWS SSO でログインし、名前付きプロファイルを選択します。
aws sso login --profile codex-bedrock
export AWS_PROFILE=codex-bedrockフェデレーション ID
組織の SSO または OIDC フェデレーションを使う場合は、ローカルクライアントの外部で credential_process を使ってフェデレーション ID を設定し、認証情報の取得を AWS SDK に任せます。ブラウザでのログイン、トークン交換、キャッシュ、更新は、AWS プロファイルの credential_process ヘルパーで処理してください。
デスクトップアプリと IDE 拡張機能
デスクトップアプリや IDE 拡張機能には、シェルの環境変数が引き継がれない場合があります。必要な値を ~/.codex/.env に記述し、アプリまたは拡張機能を再起動してください。Windows でのデフォルトのパスは %USERPROFILE%\.codex\.env です。
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<your-bedrock-api-key>"
export AWS_REGION=us-east-2モデルの選択
Codex のモデル選択画面に表示されるモデルは、model_provider の設定によって決まります。amazon-bedrock-runtime の場合は Bedrock Runtime エンドポイントで、amazon-bedrock の場合は Bedrock Mantle エンドポイントでサポートされているモデルが表示されます。
必要に応じて、設定ファイルでサポート対象のモデルを指定できます。組み込みプロバイダーには専用のモデルカタログがあります。エンドポイントを切り替えるときは、プロバイダーの設定と、明示的に指定したモデル ID を一緒に変更してください。
利用できるモデルは AWS リージョンによって異なります。AWS のモデル別の対応リージョンを参照してください。
接続の確認
- Codex CLI で
/statusを開き、モデルプロバイダーがエンドポイントに合っていることを確認します。Mantle のリージョン内推論にはamazon-bedrock、Runtime の Global または Geo クロスリージョン推論にはamazon-bedrock-runtimeを使用します。 - ChatGPT デスクトップアプリを再起動し、Work または Codex を選んで新しいタスクを開始します。
- IDE 拡張機能を再起動し、新しいセッションを開始します。
- 選択したモデルが設定済みの AWS リージョンで利用でき、使用する AWS ID にそのモデルへのアクセス権があることを確認します。
次に、新しいタスクで以下の短いプロンプトを送信します。
Reply with exactly: bedrock-okbedrock-ok と返ることを確認します。応答だけではリクエストの経路を判別できないため、クライアントでプロバイダーとモデルを確認してください。展開前の動作確認には、読み取り専用に設定した一時フォルダーを使用します。ローカルツールを使う無害なタスクを実行し、続けてもう一度指示を送って、どちらも正常に動作することを確認してください。
サポート対象のモデル
Bedrock Runtime プロバイダーには推論プロファイル ID を、Bedrock Mantle プロバイダーにはモデル ID を使用します。使用先の AWS リージョンで利用でき、使用する AWS ID にアクセス権があるモデルまたはプロファイルを選択してください。
Bedrock Runtime エンドポイントでの Global および Geo クロスリージョン推論
Global CRIS は、世界各地の対応する商用 AWS リージョンにリクエストをルーティングできます。Geo CRIS は、プロファイルで定められた地理的範囲内でリクエストをルーティングします。AWS の権限とデータレジデンシーの要件を満たす範囲を選んでください。
model_provider = "amazon-bedrock-runtime" を指定します。任意の model 設定を使用する場合は、以下の一覧から推論プロファイル ID を選んで指定してください。プロバイダーは https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1 を使用します。{region} は、リクエストの送信元となる対応 AWS リージョンです。Global CRIS と Geo CRIS はどちらもこのエンドポイントアドレスを使用します。
Global CRIS
サポート対象のモデルと推論プロファイル ID は次のとおりです。
- GPT-6 Astra：
global.openai.gpt-6-astra - GPT-6 Sol：
global.openai.gpt-6-sol - GPT-6 Luna：
global.openai.gpt-6-luna
たとえば、Astra を Global CRIS で使用するには、~/.codex/config.toml を次のように設定します。
model_provider = "amazon-bedrock-runtime"
model = "global.openai.gpt-6-astra"米国の Geo CRIS
サポート対象のモデルと推論プロファイル ID は次のとおりです。
- GPT-6 Astra：
us.openai.gpt-6-astra - GPT-6 Sol：
us.openai.gpt-6-sol - GPT-6 Luna：
us.openai.gpt-6-luna
Codex 組み込みの Runtime モデル選択画面には、各モデルの米国向け Geo 版と Global 版が表示されます。
利用できるモデルと CRIS は、送信元の AWS リージョンによって異なります。プロバイダーとモデルを選択する前に、AWS の推論プロファイルの対応リージョンとモデルを参照してください。各モデルの正確な推論プロファイル ID と対応リージョンを確認できるリンクがあります。AWS のモデル別の対応リージョンも確認してください。
Bedrock Mantle エンドポイントでのリージョン内推論
model_provider = "amazon-bedrock" を指定します。必要に応じてモデル ID も指定できます。プロバイダーは https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1 を使用します。
サポート対象のモデルとモデル ID は次のとおりです。
- GPT-6 Astra：
openai.gpt-6-astra - GPT-6 Sol：
openai.gpt-6-sol - GPT-6 Luna：
openai.gpt-6-luna
GPT-6 Sol と Luna は、us-east-1（バージニア北部）で Mantle 経由で利用できます。利用できるモデルは AWS リージョンによって異なります。プロバイダーとモデルを選択する前に、AWS のモデル別の対応リージョンを確認してください。GPT-6 Astra については、Bedrock の GPT-6 Astra モデルページを参照してください。
Daybreak Blue と Daybreak Red
利用承認を受けたお客様は、us-east-2（オハイオ）で Mantle 経由で次の Daybreak モデルを利用できます。
- Daybreak Blue：
openai.gpt-daybreak-blue-5.6-sol - Daybreak Red：
openai.gpt-5.6-cyber
注： OpenAI がホストするサービスでは、モデルとは別に Daybreak を選択できます。Bedrock では、上記のモデル ID を指定すると Daybreak がデフォルトで有効になります。Daybreak 用の追加設定は不要です。
これらのモデルは、amazon-bedrock を使ったリージョン内推論に対応しています。Runtime、および Geo と Global のクロスリージョン推論には対応していません。us. や global. を先頭に付けず、上記のモデル ID をそのまま指定してください。詳しくは、AWS のモデルカード（Daybreak Blue、Daybreak Red）を参照してください。
企業向け Daybreak 申請フォームまたは OpenAI のアカウント担当チームを通じて、アクセスを申請してください。承認後、AWS のアカウント担当チームと連携して、Amazon Bedrock 上でモデルをプロビジョニングします。GPT-5.6-Cyber を利用するには、Daybreak Red の利用承認に加え、モデル固有の承認が別途必要です。Daybreak の利用要件は、OpenAI のアカウント担当チームに確認してください。
プロビジョニングが完了したら、~/.codex/config.toml で Daybreak Blue を明示的に指定します。
model_provider = "amazon-bedrock"
model = "openai.gpt-daybreak-blue-5.6-sol"
[model_providers.amazon-bedrock.aws]
region = "us-east-2"Daybreak Red で GPT-5.6-Cyber を利用する承認を受けている場合は、モデル ID を openai.gpt-5.6-cyber に置き換えます。プロバイダーとリージョンは同じ設定を使用してください。AWS 認証の設定を維持したまま、選択したプロバイダーとモデルを確認してください。
利用できる機能
この構成では、ローカルの ChatGPT Work と Codex のワークフローを利用できます。Web 版 ChatGPT Work、Codex Cloud、OpenAI がホストするクラウドサービスやクラウド管理の検出機能に依存する機能は、現在利用できません。Runtime ではホスト型ウェブ検索を利用できないため、必要な場合は Mantle を使用してください。
Codex Security CLI は専用のプロバイダー設定を使用します。Codex Security CLI を使う場合は、上記のネイティブクライアント向け設定ではなく、Amazon Bedrock のセットアップ手順に従ってください。
Amazon Bedrock では Fast モードを利用できません。Fast モードには優先処理が必要ですが、Amazon Bedrock での提供開始時点ではオンデマンド推論のみをサポートしています。
機能別の対応状況
* この機能は現在、一部のリージョンでのみ利用できます。リージョンによる制限の詳細は、各機能のドキュメントを確認してください。
† ローカルのプラグインバンドルと、ChatGPT 認証が不要な OpenAI 選定のプラグイン（Codex Security など）を利用できます。ChatGPT 認証、コネクタ、またはクラウド経由の共有を必要とするプラグインは利用できません。
Mantle でのホスト型ウェブ検索
Bedrock Mantle エンドポイントを使う場合は、次のように設定します。
model_provider = "amazon-bedrock"
web_search = "cached"トラブルシューティング
セットアップに失敗した場合は、以下を確認してください。
- モデル ID がサポート対象モデルの ID と完全に一致していること
- エンドポイントに対応するモデルプロバイダーを指定していること（Runtime には
amazon-bedrock-runtime、Mantle にはamazon-bedrock） - モデルを利用できる AWS リージョンを指定していること
- Bedrock API キーまたは AWS 認証情報が有効で、期限が切れていないこと
- 使用する AWS ID に、選択した Bedrock モデルへのアクセス権があること
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCKに期限切れのキーや意図しないキーが設定されていないこと- デスクトップアプリまたは IDE 拡張機能を使用する場合は、必要な環境変数が
~/.codex/.envに設定されていること
AWS SDK のプロファイルで認証する場合は、aws sts get-caller-identity --profile codex-bedrock を実行し、選択したプロファイルで使用される ID を確認してください。codex-bedrock は使用するプロファイル名に置き換えます。デフォルトの認証情報チェーンを使用する場合は --profile を省略してください。このコマンドで確認できるのは AWS ID のみです。Bedrock モデルを呼び出す権限は確認できません。意図しない API キーによって別の認証方法が選択されないよう、AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK も別途確認してください。
サポートの範囲
ChatGPT Work と Codex のクライアントのセットアップや設定、ローカルの CLI、デスクトップアプリ、IDE 拡張機能の動作、その他ローカルでの製品利用については、OpenAI サポートにお問い合わせください。
AWS 認証情報、IAM 権限、Bedrock モデルへのアクセス、クォータ、請求、リージョンごとの提供状況、Bedrock へのリクエストの失敗、AWS サービスのログ、Bedrock サービスの動作については、ご利用の組織の AWS 管理者または AWS サポートにお問い合わせください。