翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Chat Completions API を使用した推論 OpenAI Chat Completions API は、Amazon Bedrock モデルを使用して会話レスポンスを生成します。Chat Completions API は、 エンドポイント`bedrock-mantle`と `bedrock-runtime`エンドポイントの両方で使用できます。可能な限り`bedrock-mantle`エンドポイントを使用することをお勧めします。API の詳細については、[OpenAIチャット完了ドキュメント](https://developers.openai.com/api/reference/chat-completions/overview)を参照してください。 | **Endpoint** | **ベース URL** | **認証** | | --- | --- | --- | | bedrock-mantle (推奨) | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/v1/chat/completions | Amazon Bedrock API キーまたは AWS 認証情報 | | bedrock-runtime | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/v1/chat/completions | AWS 認証情報 (SigV4) または Amazon Bedrock API キー | 各エンドポイントには、モデルごとの独自のトークンクォータがあります。各エンドポイントのトラフィックに適用されるクォータの詳細については、[bedrock-mantle エンドポイントのクォータ](quotas-mantle.md)「」および「」を参照してください[bedrock-runtime エンドポイントのクォータ](quotas-runtime.md)。 ## bedrock-mantle エンドポイントとのチャットの完了 `bedrock-mantle` エンドポイントは、Amazon Bedrock API キー認証と OpenAI SDK をサポートしています。 ### 使用可能なモデルを一覧表示する `bedrock-mantle` エンドポイントで使用可能なモデルを一覧表示するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。 ------ #### [ OpenAI SDK (Python) ] ``` # List all available models using the OpenAI SDK # Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables from openai import OpenAI client = OpenAI() models = client.models.list() for model in models.data: print(model.id) ``` ------ #### [ HTTP request ] ``` # List all available models # Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/models \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" ``` ------ ### チャット完了を作成する 任意の方法のタブを選択し、その手順に従います。 ------ #### [ OpenAI SDK (Python) ] 環境変数を使用してOpenAIクライアントを設定します。 ``` # Create a chat completion using the OpenAI SDK # Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables from openai import OpenAI client = OpenAI() completion = client.chat.completions.create( model="openai.gpt-oss-120b", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello!"} ] ) print(completion.choices[0].message) ``` ------ #### [ HTTP request ] に POST リクエストを行います`/v1/chat/completions`。 ``` # Create a chat completion # Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{ "model": "openai.gpt-oss-120b", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }' ``` ------ **ストリーミング** レスポンスを段階的に受信するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。 ------ #### [ OpenAI SDK (Python) ] ``` # Stream chat completion responses incrementally using the OpenAI SDK # Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables from openai import OpenAI client = OpenAI() stream = client.chat.completions.create( model="openai.gpt-oss-120b", messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}], stream=True ) for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content is not None: print(chunk.choices[0].delta.content, end="") ``` ------ #### [ HTTP request ] を `stream`に設定`/v1/chat/completions`して、 に POST リクエストを行います`true`。 ``` # Stream chat completion responses incrementally # Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{ "model": "openai.gpt-oss-120b", "messages": [ {"role": "user", "content": "Tell me a story"} ], "stream": true }' ``` ------ ## bedrock-runtime エンドポイントとのチャットの完了 `bedrock-runtime` エンドポイントは、 AWS SigV4 認証と Amazon Bedrock API キー認証をサポートしています。 ### 使用可能なモデルを一覧表示する `bedrock-runtime` エンドポイントで使用可能なモデルを一覧表示するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。 ------ #### [ OpenAI SDK (Python) ] ``` from openai import OpenAI import os client = OpenAI( base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/v1", api_key=os.environ.get("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") ) models = client.models.list() for model in models.data: print(model.id) ``` ------ #### [ HTTP request ] ``` curl -X GET "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/v1/models" \ -H "Authorization: Bearer $AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK" ``` ------ ### チャット完了を作成する 任意の方法のタブを選択し、その手順に従います。 ------ #### [ OpenAI SDK (Python) ] `bedrock-runtime` エンドポイントを指すようにOpenAIクライアントを設定します。 ``` from openai import OpenAI import os client = OpenAI( base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/v1", api_key=os.environ.get("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK") ) response = client.chat.completions.create( model="us.anthropic.claude-sonnet-4-6", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` ------ #### [ HTTP request (API key) ] ``` curl -X POST "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK" \ -d '{ "model": "us.anthropic.claude-sonnet-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}] }' ``` ------ #### [ HTTP request (SigV4) ] ``` curl -X POST "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --aws-sigv4 "aws:amz:us-east-1:bedrock" \ --user "$AWS_ACCESS_KEY_ID:$AWS_SECRET_ACCESS_KEY" \ -d '{ "model": "us.anthropic.claude-sonnet-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}] }' ``` ------ `bedrock-runtime` エンドポイントでサポートされているモデル、リージョン、および高度な機能の詳細については、「」を参照してください[Chat Completions API (レガシーリファレンス)](inference-chat-completions.md)。 ## チャット完了にガードレールを含める モデルの入力とレスポンスに保護対策を追加するには、モデル呼び出しを実行するとき、次の[追加のパラメータ](https://github.com/openai/openai-python#undocumented-request-params)をリクエスト本文にフィールドとして含めることにより[ガードレール](guardrails.md)を適用します。 + `extra_headers` – リクエストで追加のヘッダーを指定する次のフィールドを含むオブジェクトにマッピングします。 + `X-Amzn-Bedrock-GuardrailIdentifier` (必須) – ガードレールの ID。 + `X-Amzn-Bedrock-GuardrailVersion` (必須) – ガードレールのバージョン。 + `X-Amzn-Bedrock-Trace` (オプション) – ガードレールトレースを有効にするかどうか。 + `extra_body` – オブジェクトにマッピングします。そのオブジェクトには、次のフィールドを含むオブジェクトにマッピングされる `amazon-bedrock-guardrailConfig` フィールドを含めることができます。 + `tagSuffix` (オプション) – [入力タグ付け](guardrails-tagging.md)にこのフィールドを含めます。 Amazon Bedrock ガードレールのこれらのパラメータの詳細については、「[ガードレールをテストする](guardrails-test.md)」を参照してください。 OpenAI chat completion を使用したガードレールの使用例を確認するには、任意の方法のタブを選択し、そのステップに従ってください。 ------ #### [ OpenAI SDK (Python) ] ``` import openai from openai import OpenAIError # Endpoint for Amazon Bedrock Runtime bedrock_endpoint = "https://bedrock-runtime.us-west-2.amazonaws.com/openai/v1" # Model ID model_id = "openai.gpt-oss-20b-1:0" # Replace with actual values bedrock_api_key = "$AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK" guardrail_id = "GR12345" guardrail_version = "DRAFT" client = openai.OpenAI( api_key=bedrock_api_key, base_url=bedrock_endpoint, ) try: response = client.chat.completions.create( model=model_id, # Specify guardrail information in the header extra_headers={ "X-Amzn-Bedrock-GuardrailIdentifier": guardrail_id, "X-Amzn-Bedrock-GuardrailVersion": guardrail_version, "X-Amzn-Bedrock-Trace": "ENABLED", }, # Additional guardrail information can be specified in the body extra_body={ "amazon-bedrock-guardrailConfig": { "tagSuffix": "xyz" # Used for input tagging } }, messages=[ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "assistant", "content": "Hello! How can I help you today?" }, { "role": "user", "content": "What is the weather like today?" } ] ) request_id = response._request_id print(f"Request ID: {request_id}") print(response) except OpenAIError as e: print(f"An error occurred: {e}") if hasattr(e, 'response') and e.response is not None: request_id = e.response.headers.get("x-request-id") print(f"Request ID: {request_id}") ``` ------ #### [ OpenAI SDK (Java) ] ``` import com.openai.client.OpenAIClient; import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient; import com.openai.core.http.HttpResponseFor; import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletion; import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams; // Endpoint for Amazon Bedrock Runtime String bedrockEndpoint = "http://bedrock-runtime.us-west-2.amazonaws.com/openai/v1" // Model ID String modelId = "openai.gpt-oss-20b-1:0" // Replace with actual values String bedrockApiKey = "$AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK" String guardrailId = "GR12345" String guardrailVersion = "DRAFT" OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder() .apiKey(bedrockApiKey) .baseUrl(bedrockEndpoint) .build() ChatCompletionCreateParams request = ChatCompletionCreateParams.builder() .addUserMessage("What is the temperature in Seattle?") .model(modelId) // Specify additional headers for the guardrail .putAdditionalHeader("X-Amzn-Bedrock-GuardrailIdentifier", guardrailId) .putAdditionalHeader("X-Amzn-Bedrock-GuardrailVersion", guardrailVersion) // Specify additional body parameters for the guardrail .putAdditionalBodyProperty( "amazon-bedrock-guardrailConfig", JsonValue.from(Map.of("tagSuffix", JsonValue.of("xyz"))) // Allows input tagging ) .build(); HttpResponseFor rawChatCompletionResponse = client.chat().completions().withRawResponse().create(request); final ChatCompletion chatCompletion = rawChatCompletionResponse.parse(); System.out.println(chatCompletion); ``` ------