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开始在 Amazon Bedrock 上使用 OpenAI GPT-5.5、GPT-5.4 模型和 Codex

正如我们在 AWS 2026“What’s Next”大会上预告的那样，我们现在正式宣布：OpenAI GPT-5.5、GPT-5.4 模型以及 Codex 现已在 Amazon Bedrock 平台全面上线，因此您可以直接使用前沿模型和编程代理进行软件开发。

根据 OpenAI 的说法，GPT-5.5 和 GPT-5.4 模型非常擅长代码编写、逻辑推理、代理式工作流程以及处理复杂的专业性工作。您可以使用 GPT-5.5 来处理最艰巨的客户工作负载，使用 GPT-5.4 来获得最佳的性价比。您可以通过 Amazon Bedrock 下一代推理引擎上的 Responses API 来调用这些模型，该引擎专为实现高性能、可靠性和安全性而打造。

Codex 是 OpenAI 编程代理，用于人工智能驱动的软件开发。根据 OpenAI 的说法，每周有超过 400 万开发人员使用 Codex 来编写、重构、调试、测试和验证大型代码库中的代码。在 GPT-5.5 强大的推理能力加持下，Codex 引入了一种全新的智能体系，专门针对复杂、长周期的开发人员工作流程进行了优化。您可以使用 Codex 应用程序、Codex CLI 以及与 Visual Studio Code、JetBrains 和 Xcode 集成的 IDE，所有模型推理都通过 Amazon Bedrock 上的 Responses API 进行路由。

对于有数据驻留要求的客户，所有处理都将保留在您选择的 Bedrock 区域内。您可以按 token 付费，不需要购买席位许可，也没有针对每个开发人员的强制绑定消费。

Bedrock 平台上的 GPT-5.5 和 GPT-5.4 模型实际操作展示
您可以使用 OpenAI Responses API 以编程方式访问模型，通过 OpenAI SDK 和 curl 等命令行工具调用 bedrock-mantle 端点。

让我们从适用于 Python 的 OpenAI SDK 开始。安装 OpenAI SDK。

pip install -U openai

设置用于身份验证的环境变量。

export OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-east-2.api.aws/openai/v1"
export OPENAI_API_KEY="<BEDROCK_API_KEY>"
export BEDROCK_OPENAI_MODEL_ID="openai.gpt-5.5"

以下是在 Bedrock 上调用 GPT-5.5 模型的示例 Python 代码：

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url=os.environ["OPENAI_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
)
 
response = client.responses.create(
    model=os.environ["BEDROCK_OPENAI_MODEL_ID"],
    input=[
        {
            "role": "developer",
            "content": "您是一名拥有卓越 AWS 云知识的软件工程师。要简洁实用。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "在 AWS 上设计一个分布式的 Python 架构，该架构需要跨多个地理区域支持每秒 10 万次请求。",
        },
    ],
    reasoning={"effort": "medium"},
    text={"verbosity": "low"},
)
 
print(response.output_text)

您可以使用 curl 直接调用模型端点。

curl "$OPENAI_BASE_URL/responses" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "openai.gpt-5.5",
    "input": [
      {
        "role": "developer",
        "content": "您是一名拥有卓越 AWS 云知识的软件工程师。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "在 AWS 上设计一个分布式的 Python 架构，该架构需要跨多个地理区域支持每秒 10 万次请求。"
      }
    ],
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "text": {"verbosity": "low"}
  }'

当您想使用模型管理的多轮对话状态、需要托管工具或函数工具、需要更丰富的工具编排，以及需要运行后台任务或长时间运行的任务时，可以使用 Responses API。要了解更多信息，请访问 OpenAI Cookbook Responses 示例。

在 Amazon Bedrock 上使用基于 GPT-5.5 的 OpenAI Codex
您可以下载 Codex CLI、Codex 应用程序或 Codex VS Code 扩展程序，开始使用 Bedrock 进行模型推理。Codex 支持两种 Bedrock 身份验证途径：Amazon Bedrock API 密钥或 AWS SDK 凭证链。如果您设置了 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK，Codex 会优先使用它；否则，Codex 会回退到 AWS SDK 凭证链。

在环境中设置 Codex 将读取的 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK：

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=<your-bedrock-api-key>

然后，配置您的首选区域，在 ~/.codex/config.toml 中将模型 ID 设置为 openai.gpt-5.5，这是 Bedrock API 密钥身份验证所必需的。您也可以选择 openai.gpt-5.4、openai.gpt-oss-120b 或 openai.gpt-oss-20b。对于桌面应用程序或 VS Code 扩展程序，将应用程序需要的所有环境变量放入 ~/.codex/.env 中。

model = "openai.gpt-5.5"
model_provider = "amazon-bedrock"
[model_providers.amazon-bedrock.aws]
region = "us-east-2"

更改 ~/.codex/config.toml 或 ~/.codex/.env 后，重启桌面应用程序或 VS Code 扩展程序。在 Codex CLI 中，您应该会看到一个如下所示的 /status 选项卡：

在 Codex 应用程序中，您可以通过 Amazon Bedrock 推理服务来使用 GPT-5.5 模型。

注意事项
接下来，我将分享一些重要的技术细节，我认为这些细节会对您有用。

  • 模型延迟：OpenAI 模型信息将 GPT-5.5 定位为“快”，GPT-5.4 定位为“中速”，但客户感知的延迟取决于推理计算量、输出长度、工具调用、后台模式、区域、配额、节流、提示词大小以及缓存命中率等多种因素。以中等推理强度启动 GPT-5.5。启动 GPT-5.4 时，要明确设置其推理强度，而不是依赖其默认设置无。
  • 扩缩和容量：Bedrock 的新推理引擎旨在快速预置并提供跨多种模型的容量。在接受请求时，我们优先保持稳定状态工作负载运行，并根据需求变化，快速增加使用量和容量。在高需求期间，请求会排队而不是被拒绝。

现已推出
Amazon Bedrock 上的 OpenAI GPT 模型和 Codex 现已推出：在美国东部（俄亥俄州）区域可使用 GPT-5.5 模型，在美国东部（俄亥俄州）和美国西部（俄勒冈州）区域可使用 GPT-5.4 模型。请查看区域的完整列表，以了解未来的更新。要了解更多信息，请访问 Amazon Bedrock 上的 OpenAI 页面和 Amazon Bedrock 定价页面。

立即在 Amazon Bedrock 上试用 GPT-5.5、GPT-5.4 模型和 Codex，并将反馈发送至 AWS re:Post for Amazon Bedrock 或通过您常用的 AWS Support 联系人发送反馈。

— Channy