CodexをAmazon Bedrock経由で使うには？料金や使い方も解説

Codexを使い始め「AWSのBedrock経由で使えたら…」と感じている人は多いですよね。

ただ、Bedrock経由での接続方法や課金の仕組みは、通常のCodex利用と異なる部分があります。

そこでこの記事では料金や仕組みも交え、CodexをAmazon Bedrock経由で使う方法を解説します。導入前に知っておきたい注意点も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

Codexの特徴を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

CodexはAmazon Bedrockで利用可能

CodexはOpenAIが提供するAIコーディングエージェントです。Amazon BedrockでもCodexを利用できるようになりました。Codex CLIやCodexアプリ、Visual Studio Code・JetBrains・XcodeなどのIDE連携から、Bedrock経由で推論を実行できます。

ここからはCodexをBedrockで使う際の利用環境や料金の仕組みを、4つにまとめて解説します。

対応可能な利用環境

CodexをBedrock経由で利用する場合、CodexアプリやCodex CLI、IDE拡張機能などからBedrockを推論先として設定できます。Visual Studio Code、JetBrains、XcodeとのIDE連携にも対応しています。

また、Amazon Bedrockには、AWSのサービスやアプリケーションからAIモデルを利用できる環境が用意されています。AWS上のシステムとCodexを組み合わせることで、既存の開発環境にAIコーディング機能を取り入れやすくなります。

ただし、「Bedrockを使えばOpenAIのAPIキーが一切不要になる」とは限りません。Codexの利用ではAWSの認証情報を使ってBedrock経由で推論を実行しますが、利用する機能や接続方法によって必要な設定が異なります。公式の手順に沿って認証方式を設定しましょう。

通常利用との違い

OpenAIのサービスを直接利用する場合と、Bedrock経由でCodexを利用する場合では、推論の経路や認証・運用方法が異なります。

Bedrock経由では、Codexの推論がAmazon Bedrock上で実行されます。さらに、選択したAWSリージョン内で推論を処理できるため、データレジデンシーを重視する環境でも利用しやすい点が特徴です。

また、AWS側のIAMなどを利用してアクセス権限を管理できるため、すでにAWSを利用している企業では既存の運用ルールに組み込みやすくなります。

一方で、個人がCodexを試すだけであれば、Bedrockを新たに設定する必要はありません。AWS環境との統合や組織的な権限管理が必要かどうかを基準に、利用方法を選ぶとよいでしょう。

Bedrockで使えるモデル

Amazon Bedrockでは、OpenAIのCodex以外にも複数のAIモデルを利用可能です。Bedrockが対応する主なモデルプロバイダーは次のとおりです。

用途に応じてモデルを切り替えられるのがBedrockの強みです。たとえば、複雑なコーディング作業にはCodexを使い、別のAI処理には適したモデルを選ぶといった運用が可能です。

なお、利用できるモデルやリージョンは時期によって変わるため、実際に導入する際はAmazon Bedrockのモデル一覧や対象リージョンを確認しましょう。

料金はAWS側に請求される

Bedrock経由でCodexを利用する場合、料金はすべてAWS側で管理されます。OpenAIに別途支払う必要はありません。

そのため、すでにAWSを利用している企業であれば、AWSの利用状況とあわせてAIのコストを管理しやすい点がメリットです。

料金の内訳はAWSのBilling & Cost Managementコンソールから確認できます。サービスごとの利用額を可視化できるため、コスト管理もしやすい構造です。

ただし、料金は利用するモデルや入出力トークン数などによって変わります。導入前にはAmazon Bedrockの最新料金表を確認し、想定する利用量からコストを見積もることが大切です。

Bedrock経由でCodexを使う3つのメリット

Bedrock経由でCodexを利用する最大の利点は、AWSのセキュリティ基盤や運用ツールと組み合わせて使える点です。

ここからは運用効率やセキュリティ面でのメリットを、3つにまとめて解説します。

AWS環境との統合で運用効率が上がる

Bedrock経由なら、Codexを既存のAWS環境や運用体制に組み込みやすくなります。

たとえば、AWS CloudTrailを使えばCodexへのAPIリクエスト履歴を自動で記録できます。「誰が・いつ・どのモデルを呼び出したか」をログとして残せるため、監査やトラブルシューティングに役立ちます。

Amazon CloudWatchと連携すれば、利用状況の監視や運用管理を行えます。また、AWSの請求・コスト管理機能を利用できるため、すでにAWSを利用している企業ではAIの利用料金もまとめて管理しやすくなります。

なお、CloudTrailで記録できるイベントやCloudWatchで監視できる項目は、利用するサービスや設定によって異なります。導入時は、必要なログやメトリクスが取得できるか確認しておくことが大切です。

AWSのネットワークやセキュリティ機能を活用できる

Bedrock経由でCodexを利用する場合、AWSが提供するセキュリティ機能やネットワーク機能を活用できます。

たとえば、Amazon BedrockはAWS PrivateLinkを利用したVPCエンドポイントに対応しているため、AWSネットワークからBedrockへプライベートに接続する構成を取れます。また、AWSのリージョンを選択して利用できるため、組織のデータ管理方針に合わせた環境を構築しやすい点も特徴です。

ただし「BedrockならOpenAIにデータが一切送信されない」という意味ではありません。Bedrockで提供されるOpenAIモデルを利用する場合も、モデル提供元とのデータ処理やサービス仕様を確認したうえで利用する必要があります。

そのため、機密情報を扱う場合は、AWSとOpenAI双方の最新のデータ利用・プライバシーポリシーを確認し、自社のセキュリティ要件を満たすか判断しましょう。

Codexの安全性・セキュリティについて詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

IAMで利用権限を管理できる

AWSのIAM（Identity and Access Management）を使えば、Codexを「誰が・どの範囲で使えるか」を細かく制御できます。

たとえば、IAMポリシーによってAmazon BedrockのAPIを呼び出せるユーザーやロールを制限できます。

具体的には、次のような権限設定が可能です。

OpenAIのAPIを直接利用する場合とは異なり、AWSのIAMを既存の認証・権限管理に組み込めることがポイントです。

とくに複数人でCodexを利用する企業では、個人ごとにアクセス権限を設定し、異動や退職などに合わせて権限を変更できるため、組織的に管理しやすくなります。

Bedrock経由でCodexを使うデメリット

Bedrock経由でCodexを利用する場合、AWSの知識が前提として求められる点がデメリットです。

IAMポリシーの設計やAWS CLIの操作に慣れていないと、初期設定だけで時間を取られる可能性があります。OpenAIのサービスを直接利用する場合と比べて、AWSアカウントや権限設定など準備する項目が多いためです。

また、Bedrockで利用できるモデルや機能は、OpenAI公側の最新版と比べてタイムラグが生じるケースもあります。最新モデルや機能をいち早く利用したい場合、Bedrockでの提供状況を確認する必要があります。

さらに、Bedrock経由のCodexはトークン数に応じた従量課金となるため、利用量が増えると料金も増加します。とくにチームで継続的に利用する場合は、想定以上にコストが膨らまないようAWS Budgetsなどを活用してコスト上限を管理する対策が欠かせません。

このように、AWSの運用知識が必要になる点や、利用量に応じてコスト管理が必要になる点は、Bedrock経由でCodexを使う際の注意点です。

そのため、AWS環境との統合や組織的な権限管理を重視する場合はBedrock、手軽にCodexを試したい場合は通常のCodex利用というように、目的に応じて使い分けることをおすすめします。

CodexはBedrock経由で使うべき？

CodexをBedrock経由で使うかどうかは、利用者のAWS活用状況やセキュリティ要件によって判断が分かれます。

ここからは利用シーン別に、Bedrock経由が向いているケースと、Codex単体で十分なケースを解説します。

こんな人におすすめ

Bedrock経由でのCodex利用は、次の条件に当てはまる人に向いています。

たとえば、社内でAWSを標準のクラウド基盤として採用している企業なら、Bedrock経由でCodexを導入することで、既存のAWSの認証・権限管理や運用ルールを活用できます。

また、Amazon Bedrockでは複数のモデルを利用できるため、用途に応じてモデルを使い分けたい場合にも適しています。

Codex単体で十分なケース

一方、次のような場合は、Bedrockを経由せず通常のCodex利用を選ぶほうが手軽です。

Bedrock経由では、AWSアカウントやIAM、認証情報などの設定が必要になります。AWSを使う予定がなく、単純にCodexの機能を試したいのであれば、こうした設定はかえって負担になる可能性があります。

また、最新モデルをすぐに利用できるとは限らない点にも注意が必要です。Bedrockでのモデル提供状況を確認したうえで、自分が利用したいモデルに対応しているか判断しましょう。

このように、AWSとの統合や組織的な管理を重視するならBedrock経由、手軽さを重視するなら通常のCodex利用というように、自分の利用目的や環境に合わせて選ぶことが大切です。

Bedrock経由でCodexを使う手順

ここからは、実際にBedrock経由でCodexを利用するための手順を解説します。初めてAWSを使う人でも進められるよう、ステップごとに説明していきます。

Codexのおすすめ設定を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

1. AWSアカウントを作成する

まずはAWS公式サイトでアカウントを作成します。メールアドレス・クレジットカード・電話番号があれば登録可能です。

1. AWS公式サイトの「アカウントを作成」をクリックする
2. メールアドレスとアカウント名を入力する
3. クレジットカード情報を登録する
4. 本人確認など必要な手続きを完了する
5. サポートプランを選択する（無料枠の「ベーシック」で問題ありません）

アカウント作成後、マネジメントコンソールにログインできれば準備完了です。すでにAWSアカウントを持っている人は、次のステップに進んでください。

2. モデルを有効化する

AWSマネジメントコンソールにログインしたら、Amazon Bedrockで利用するOpenAIモデルへのアクセスを有効化します。

Amazon Bedrockでは、利用するモデルやリージョンによって利用条件が異なります。まず、Amazon Bedrockのモデル一覧で、利用したいCodexモデルが対象になっているか確認しましょう。

そのうえで、AWSマネジメントコンソールから対象モデルの利用設定を行います。

1. AWSマネジメントコンソールでAmazon Bedrockを開く
2. 利用するリージョンを選択する
3. モデルカタログなどからOpenAIの対象モデルを確認する
4. 必要に応じてモデルへのアクセスを有効化する

モデルによっては、利用開始前に追加の手続きが必要になる場合があります。画面に表示される案内に従って設定してください。

Codexで使えるモデルの種類を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

3. モデルプロバイダーを設定する

CodexからBedrockを利用する場合は、Codex側でBedrockをモデルプロバイダーとして指定します。

AWSの認証情報を用意しただけでは、Codexが自動的にBedrockへ接続されるわけではありません。

利用するCodexのバージョンやクライアントに応じて設定方法が異なるため、OpenAIのCodex公式ドキュメントを確認し、Amazon Bedrockを推論先として設定しましょう。

また、リージョンによっては対応モデルが異なる場合があります。Codexが利用可能なリージョンをAWSのドキュメントで事前に確認しておくと、「モデルが見つからない」というトラブルを防げます。

4. AWSの認証情報を設定する

ローカル環境からBedrockにアクセスするには、AWS CLIなどを使ってAWSの認証情報を設定します。

AWS CLIをインストールしていない場合は、AWS CLIの公式ドキュメントを参考に導入してください。

導入後、ターミナルで次のコマンドを実行します。

```
aws configure
```

表示された項目に、AWSのアクセスキーやデフォルトリージョンなどを入力します。

なお、長期的なアクセスキーを直接設定する方法だけでなく、IAMロールやAWS IAM Identity Centerなどを利用する方法もあります。特に企業環境では、不要な権限を付与しない最小権限の設定を意識しましょう。

Bedrockへのアクセスに必要なIAMポリシーについては、Amazon BedrockのIAMドキュメントを確認してください。

5. /statusで設定を確認する

すべての設定が完了したら、Bedrockへの接続が正常に行えるか確認しましょう。

Codex CLIを起動し、次のコマンドを入力します。 

```
/status
``

`/status`では、現在のCodexのセッションや設定に関する情報を確認できます。Bedrockをモデルプロバイダーとして設定した状態になっているかを確認しましょう。

AWS側の接続自体を確認したい場合は、AWS CLIからBedrockのAPIを呼び出して確認する方法もあります。たとえば、次のコマンドで指定したリージョンの基盤モデル一覧を取得できます。

```
aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1
```

ただし、モデル一覧に表示されることだけで、Codexからの利用設定が完了したとは限りません。実際に利用するモデルの提供状況やIAM権限、Codex側のプロバイダー設定なども確認してください。

設定が完了したら、簡単なコード生成タスクを実行して、Bedrock経由でCodexが正常に動作することを確認しましょう。

まとめ

本記事では、CodexをAmazon Bedrock経由で使う方法を解説しました。

Codex Bedrockとは、Amazon Bedrockを経由してCodexを利用する方法です。通常のCodex利用とは異なり、AWSの認証・権限管理やネットワーク、コスト管理などの仕組みを活用できるため、すでにAWSを利用している企業や開発チームに適しています。

まずはIAMロールの設定とモデルアクセスの有効化から試し、テスト環境でAPIリクエストが通ることを確認しましょう。