Amazon Bedrock에서 ChatGPT Work와 Codex 사용하기

Amazon Bedrock에서 제공하는 OpenAI 모델을 사용하도록 로컬 ChatGPT Work와 Codex를 설정하세요. 이 구성에서는 로컬 클라이언트가 AWS에서 관리하는 인증 및 액세스 제어를 사용해 Bedrock에 모델 요청을 보냅니다.

작동 방식

로컬 ChatGPT Work 또는 Codex의 모델 공급자를 Amazon Bedrock으로 설정하면 요청이 OpenAI에서 호스팅하는 Responses API를 거치지 않습니다. 로컬 클라이언트는 Amazon Bedrock에 모델 요청을 보내고, Bedrock은 지원되는 OpenAI 모델에 대해 OpenAI와 호환되는 Responses API를 제공합니다.

시작하기 전에

다음 항목을 준비하세요.

• 사용할 AWS 계정의 자격 증명
• Amazon Bedrock에서 지원하는 OpenAI 모델에 대한 액세스 권한
• 선택한 모델을 사용할 수 있는 AWS 리전에 대한 액세스 권한
• 선택한 모델 또는 추론 프로파일을 호출할 수 있는 AWS 권한

모델별 IAM 요구 사항을 확인하세요. 예를 들어 Runtime에서 GPT-6 Sol을 사용하려면 계정의 기본 프로젝트에 대한 bedrock:InvokeModel 권한도 필요합니다. AWS의 GPT-6 Sol 설정 안내를 참고하세요.

Amazon Bedrock을 사용하도록 Codex 설정하기

Amazon Bedrock을 공급자로 선택하기

Bedrock 수동 설정

ChatGPT 데스크톱 앱, Codex CLI, IDE 확장 프로그램, SDK는 동일한 로컬 설정 계층을 읽습니다. 공급자를 수동으로 설정하거나 엔드포인트를 변경하려면 ~/.codex/config.toml을 편집하세요.

사용할 Amazon Bedrock 엔드포인트에 맞는 공급자를 선택하세요. 리전 간 추론(CRIS)에는 Bedrock Runtime을, 리전 내 추론에는 Bedrock Mantle을 사용하세요.

새로 설정할 때는 Bedrock Runtime을 사용하세요. Daybreak Blue와 Daybreak Red를 사용하려면 Daybreak 모델 설정 안내에 따라 Mantle을 설정하세요.

Runtime을 사용하려면 다음과 같이 설정하세요.

model_provider = "amazon-bedrock-runtime"
web_search = "disabled"

AWS 자격 증명 설정

로컬 ChatGPT Work와 Codex는 두 가지 Bedrock 인증 방식을 지원하며, 다음 순서로 확인합니다.

1. Bedrock API 키
2. AWS SDK 자격 증명 체인

Bedrock API 키

로컬 클라이언트가 읽는 환경에 Bedrock API 키를 설정하세요. API 키로 인증할 때는 리전을 반드시 지정해야 합니다.

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<your-bedrock-api-key>"
export AWS_REGION=us-east-2

Windows PowerShell에서는 다음과 같이 설정하세요.

$env:AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK = "<your-bedrock-api-key>"
$env:AWS_REGION = "us-east-2"

공유 AWS 설정 파일

AWS 공유 설정 파일인 config와 credentials를 설정하세요.

aws configure

AWS 액세스 키

AWS 액세스 키를 환경 변수로 설정하세요.

export AWS_ACCESS_KEY_ID="<your-access-key-id>"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="<your-secret-access-key>"

임시 자격 증명을 사용하는 경우에는 세션 토큰도 설정하세요.

export AWS_SESSION_TOKEN="<your-session-token>"

AWS Management Console 자격 증명

AWS Management Console 자격 증명으로 로그인하세요.

aws login

AWS SSO 또는 이름이 지정된 프로파일

AWS SSO로 로그인하고 사용할 프로파일을 이름으로 선택하세요.

aws sso login --profile codex-bedrock
export AWS_PROFILE=codex-bedrock

페더레이션 ID

기업 SSO 또는 OIDC 페더레이션을 사용한다면 로컬 클라이언트 외부에서 credential_process로 페더레이션 ID를 구성하고 AWS SDK가 자격 증명을 가져오도록 하세요. 브라우저 로그인, 토큰 교환, 캐싱, 갱신은 AWS 프로파일의 credential_process 헬퍼에서 처리하세요.

데스크톱 앱과 IDE 확장 프로그램

데스크톱 앱과 IDE 확장 프로그램은 셸의 환경 변수를 상속하지 않을 수 있습니다. 필요한 값을 ~/.codex/.env에 입력한 다음 앱이나 확장 프로그램을 다시 시작하세요. Windows의 기본 경로는 %USERPROFILE%\.codex\.env입니다.

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<your-bedrock-api-key>"
export AWS_REGION=us-east-2

모델 선택

Codex는 model_provider 설정에 따라 모델 선택기에 표시할 모델을 결정합니다. amazon-bedrock-runtime을 설정하면 Bedrock Runtime 엔드포인트가 지원하는 모델이 표시되고, amazon-bedrock을 설정하면 Bedrock Mantle 엔드포인트가 지원하는 모델이 표시됩니다.

필요하면 설정 파일에 지원 모델을 지정할 수 있습니다. 기본 제공 공급자는 자체 모델 카탈로그를 제공합니다. 엔드포인트를 전환할 때는 공급자를 변경하고, 모델 ID를 명시했다면 해당 ID도 함께 변경하세요.

연결 확인

• Codex CLI에서 /status를 열어 모델 공급자가 엔드포인트와 일치하는지 확인하세요. Mantle의 리전 내 추론에는 amazon-bedrock을, Runtime의 Global 또는 Geo 리전 간 추론에는 amazon-bedrock-runtime을 사용합니다.
• ChatGPT 데스크톱 앱을 다시 시작한 다음 Work 또는 Codex를 선택하고 새 작업을 시작하세요.
• IDE 확장 프로그램을 다시 시작한 다음 새 세션을 시작하세요.
• 설정한 AWS 리전에서 선택한 모델을 사용할 수 있는지, 사용 중인 AWS 자격 증명의 주체에 해당 모델에 액세스할 권한이 있는지 확인하세요.

그런 다음 새 작업에서 다음 프롬프트를 보내세요.

Reply with exactly: bedrock-ok

응답은 bedrock-ok여야 합니다. 응답만으로는 요청 경로를 알 수 없으므로 클라이언트에서 공급자와 모델을 확인하세요. 배포 전 검증에는 읽기 전용 권한을 설정한 임시 폴더를 사용하세요. 시스템에 영향을 주지 않는 간단한 로컬 도구 작업을 실행하고 후속 요청까지 정상적으로 처리되는지 확인하세요.

지원 모델

Bedrock Runtime 공급자에는 추론 프로파일 ID를, Bedrock Mantle 공급자에는 모델 ID를 사용하세요. 선택한 모델 또는 프로파일이 사용 중인 AWS 리전에서 제공되어야 하며, AWS 자격 증명의 주체에 해당 모델 또는 프로파일에 액세스할 권한이 있어야 합니다.

Bedrock Runtime 엔드포인트를 사용한 Global 및 Geo 리전 간 추론

Global CRIS는 전 세계의 지원되는 상용 AWS 리전으로 요청을 라우팅할 수 있습니다. Geo CRIS는 프로파일에 지정된 지리적 권역 안에서 요청을 라우팅합니다. AWS 권한과 데이터 레지던시 요구 사항에 맞는 라우팅 범위를 선택하세요.

model_provider = "amazon-bedrock-runtime"을 사용하세요. 선택 사항인 model을 설정하려면 아래 목록에서 추론 프로파일 ID를 골라 지정하세요. 공급자가 사용하는 엔드포인트는 https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1입니다. {region}에는 요청을 보내는 AWS 리전을 지정하세요. 해당 추론 프로파일이 출발지로 지원하는 리전이어야 합니다. Global CRIS와 Geo CRIS 모두 이 엔드포인트 주소를 사용합니다.

Global CRIS

지원 모델과 추론 프로파일 ID는 다음과 같습니다.

• GPT-6 Astra: global.openai.gpt-6-astra
• GPT-6 Sol: global.openai.gpt-6-sol
• GPT-6 Luna: global.openai.gpt-6-luna

예를 들어 Global CRIS로 Astra를 사용하려면 ~/.codex/config.toml에 다음과 같이 설정하세요.

model_provider = "amazon-bedrock-runtime"
model = "global.openai.gpt-6-astra"

미국 Geo CRIS

지원 모델과 추론 프로파일 ID는 다음과 같습니다.

• GPT-6 Astra: us.openai.gpt-6-astra
• GPT-6 Sol: us.openai.gpt-6-sol
• GPT-6 Luna: us.openai.gpt-6-luna

Codex의 기본 제공 Runtime 모델 선택기에는 미국 Geo 베리언트와 Global 베리언트가 표시됩니다.

사용할 수 있는 모델과 CRIS는 요청을 보내는 AWS 리전에 따라 다릅니다. 공급자와 모델을 선택하기 전에 AWS의 추론 프로파일에서 지원하는 리전 및 모델을 참고하세요. 각 모델의 정확한 추론 프로파일 ID와 지원 리전을 확인할 수 있는 링크가 있습니다. AWS의 모델별 지원 리전도 확인하세요.

Bedrock Mantle 엔드포인트를 사용한 리전 내 추론

model_provider = "amazon-bedrock"을 사용하고 필요하면 모델 ID를 지정하세요. 공급자는 https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1을 사용합니다.

지원 모델과 모델 ID는 다음과 같습니다.

• GPT-6 Astra: openai.gpt-6-astra
• GPT-6 Sol: openai.gpt-6-sol
• GPT-6 Luna: openai.gpt-6-luna

GPT-6 Sol과 Luna는 us-east-1(버지니아 북부)에서 Mantle을 통해 사용할 수 있습니다. 사용할 수 있는 모델은 AWS 리전에 따라 다릅니다. 공급자와 모델을 선택하기 전에 AWS의 모델별 지원 리전을 확인하세요. GPT-6 Astra는 GPT-6 Astra의 Bedrock 모델 페이지를 참고하세요.

Daybreak Blue와 Daybreak Red

승인받은 고객은 us-east-2(오하이오)에서 Mantle을 통해 다음 Daybreak 모델을 사용할 수 있습니다.

• Daybreak Blue: openai.gpt-daybreak-blue-5.6-sol
• Daybreak Red: openai.gpt-5.6-cyber

참고: OpenAI에서 호스팅하는 서비스에서는 모델과 별도로 Daybreak를 선택할 수 있습니다. Bedrock에서는 위 모델 ID를 지정하면 별도의 설정 없이 Daybreak 기능이 기본으로 활성화됩니다.

이 모델들은 amazon-bedrock을 통한 리전 내 추론을 지원합니다. Runtime과 Geo 및 Global 리전 간 추론은 지원하지 않습니다. us. 또는 global. 접두사를 붙이지 말고 위의 모델 ID를 그대로 사용하세요. AWS의 Daybreak Blue 및 Daybreak Red 모델 카드를 참고하세요.

기업용 Daybreak 신청서를 제출하거나 OpenAI 계정 담당 팀을 통해 액세스를 요청하세요. 승인받은 후 AWS 계정 담당 팀과 함께 Amazon Bedrock에서 모델을 프로비저닝하세요.

프로비저닝이 완료되면 ~/.codex/config.toml에서 Daybreak Blue를 명시적으로 지정하세요.

model_provider = "amazon-bedrock"
model = "openai.gpt-daybreak-blue-5.6-sol"

[model_providers.amazon-bedrock.aws]
region = "us-east-2"

Daybreak Red에서 GPT-5.6-Cyber를 사용할 승인을 받았다면 모델 ID를 openai.gpt-5.6-cyber로 바꾸고 공급자와 리전은 그대로 두세요. AWS 인증 설정을 유지한 상태에서 선택한 공급자와 모델을 확인하세요.

기능별 지원 여부

이 구성에서는 로컬 ChatGPT Work와 Codex 워크플로우를 사용할 수 있습니다. 현재 웹에서 호스팅되는 ChatGPT Work, Codex Cloud, OpenAI에서 호스팅하는 클라우드 서비스나 클라우드에서 관리하는 탐색 기능에 의존하는 기능은 사용할 수 없습니다. Runtime에서는 호스팅형 웹 검색을 사용할 수 없습니다. 이 기능이 필요하면 Mantle을 사용하세요.

Codex Security CLI는 별도의 공급자 설정을 사용합니다. 위의 기본 클라이언트 설정 대신 Codex Security CLI의 Amazon Bedrock 설정 안내를 따르세요.

호스팅형 웹 검색에 Mantle 사용하기

Bedrock Mantle 엔드포인트를 사용하려면 다음과 같이 설정하세요.

model_provider = "amazon-bedrock"
web_search = "cached"

문제 해결

설정에 실패하면 다음 사항을 확인하세요.

• 모델 ID가 지원 모델의 ID와 정확히 일치하는지 확인하세요.
• 엔드포인트에 맞는 모델 공급자를 사용하고 있는지 확인하세요. Runtime 엔드포인트에는 amazon-bedrock-runtime을, Mantle 엔드포인트에는 amazon-bedrock을 사용하세요.
• 모델을 사용할 수 있는 AWS 리전을 지정했는지 확인하세요.
• Bedrock API 키 또는 AWS 자격 증명이 유효하고 만료되지 않았는지 확인하세요.
• AWS 자격 증명의 주체에 선택한 Bedrock 모델에 액세스할 권한이 있는지 확인하세요.
• AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK에 만료된 키나 사용하려던 키와 다른 키가 설정되어 있지 않은지 확인하세요.
• 데스크톱 앱이나 IDE 확장 프로그램을 사용하는 경우 필요한 환경 변수가 ~/.codex/.env에 있는지 확인하세요.

AWS SDK 프로파일로 인증하는 경우 aws sts get-caller-identity --profile codex-bedrock을 실행해 선택한 프로파일의 호출 주체를 확인하세요. codex-bedrock을 실제 프로파일 이름으로 바꾸세요. 기본 자격 증명 체인을 사용한다면 --profile 옵션을 생략하세요. 이 명령어로는 AWS 호출 주체를 확인할 수 있지만 Bedrock 모델 호출 권한까지 확인할 수는 없습니다. 의도하지 않은 API 키 때문에 다른 인증 방식이 선택되지 않도록 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK도 별도로 확인하세요.

지원 범위

ChatGPT Work와 Codex 클라이언트의 초기 설정 및 구성, 로컬 CLI, 데스크톱 앱, IDE 확장 프로그램의 동작, 로컬 환경에서의 제품 사용에 관해서는 OpenAI 지원팀에 문의하세요.

AWS 자격 증명, IAM 권한, Bedrock 모델 액세스, 할당량, 결제, 리전별 가용성, Bedrock 요청 실패, AWS 서비스 로그 또는 Bedrock 서비스 동작에 관해서는 고객사 AWS 관리자 또는 AWS Support에 문의하세요.