Português

Utilize o ChatGPT Work e o Codex com o Amazon Bedrock

Configure as interfaces locais do ChatGPT Work e do Codex para utilizarem modelos da OpenAI disponíveis através do Amazon Bedrock.

Configure as interfaces locais do ChatGPT Work e do Codex para utilizarem modelos da OpenAI disponíveis através do Amazon Bedrock. Nesta configuração, o cliente local envia pedidos de modelo para o Bedrock utilizando a autenticação e os controlos de acesso geridos pela AWS.

Como funciona

Quando configura uma interface local do ChatGPT Work ou do Codex com o Amazon Bedrock como fornecedor de modelos, a Responses API alojada pela OpenAI não faz parte do percurso do pedido. O cliente local envia pedidos de modelo para o Amazon Bedrock, e o Bedrock disponibiliza uma implementação da Responses API compatível com a OpenAI para os modelos da OpenAI suportados.

Antes de começar

Certifique-se de que dispõe de:

  • Acesso aos modelos da OpenAI suportados no Amazon Bedrock.
  • Uma Região da AWS onde o modelo selecionado esteja disponível.
  • Autenticação para o percurso Amazon Bedrock Mantle configurada para a conta AWS.

Configurar o fornecedor

Adicione o fornecedor de modelos amazon-bedrock para o percurso Amazon Bedrock Mantle a ~/.codex/config.toml. A aplicação ChatGPT para computador, o Codex CLI, a extensão do IDE e o SDK leem as mesmas camadas de configuração local. A indicação de um modelo é opcional. Selecione explicitamente um modelo suportado quando necessário.

model_provider = "amazon-bedrock"

Opções de autenticação

As interfaces locais do ChatGPT Work e do Codex suportam dois métodos de autenticação do Bedrock. Estes são verificados pela seguinte ordem:

  1. API key do Bedrock.
  2. Cadeia de credenciais do AWS SDK.

Opção 1: API key do Bedrock

Defina a API key do Bedrock no ambiente que o cliente local lê. Tem de especificar uma Região ao utilizar a autenticação por API key.

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

Opção 2: credenciais do AWS SDK

Utilize este método quando a sua organização gere o acesso ao Bedrock através da cadeia de credenciais do AWS SDK. O cliente local pode utilizar estas fontes padrão de credenciais do AWS SDK:

Ficheiros de configuração partilhados da AWS

Configure os ficheiros partilhados config e credentials da AWS:

aws configure

Variáveis de ambiente

Defina as variáveis de ambiente padrão para credenciais do AWS SDK:

export AWS_ACCESS_KEY_ID=<your-access-key-id>
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<your-secret-access-key>
export AWS_SESSION_TOKEN=<your-session-token>

Credenciais da AWS Management Console

Inicie sessão com as credenciais da AWS Management Console:

aws login

AWS SSO ou um perfil designado

Inicie sessão com o AWS SSO e selecione o perfil designado:

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

Identidade federada

Para SSO empresarial ou federação OIDC, configure uma identidade federada com credential_process fora do cliente local e permita que o AWS SDK determine as credenciais. Coloque o início de sessão no browser, a troca de tokens, a colocação em cache e a atualização no auxiliar credential_process do seu perfil AWS.

Aplicação para computador e extensão do IDE

As aplicações para computador e as extensões do IDE podem não herdar as variáveis de ambiente da shell. Coloque os valores necessários em ~/.codex/.env e, em seguida, reinicie a aplicação ou a extensão.

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

Verificar a configuração

  • No Codex CLI, abra /status e confirme que o Codex está a utilizar o fornecedor de modelos amazon-bedrock.
  • Na aplicação ChatGPT para computador, selecione Work ou Codex e inicie uma nova tarefa depois de reiniciar a aplicação.
  • Na extensão do IDE, inicie uma nova sessão depois de reiniciar a extensão.
  • Confirme que o modelo selecionado está disponível na Região da AWS configurada e que a identidade AWS tem permissão para lhe aceder.

Modelos suportados

Utilize os IDs exatos dos modelos:

openai.gpt-5.6-sol
openai.gpt-5.6-terra
openai.gpt-5.6-luna
openai.gpt-5.5
openai.gpt-5.4

A disponibilidade dos modelos varia consoante a Região da AWS. Antes de selecionar um modelo, consulte a compatibilidade dos modelos por Região da AWS.

Disponibilidade das funcionalidades

Esta configuração suporta fluxos de trabalho locais do ChatGPT Work e do Codex. O ChatGPT Work alojado na Web, o Codex cloud e as funcionalidades que dependem de serviços na cloud alojados pela OpenAI, ferramentas alojadas ou descoberta gerida na cloud não estão atualmente disponíveis.

* Atualmente, a funcionalidade está limitada apenas a regiões específicas. Consulte a documentação de cada funcionalidade para saber mais sobre as restrições geográficas.
Os pacotes de plugins locais são suportados quando as respetivas capacidades não requerem autenticação no ChatGPT. A descoberta de plugins selecionados pela OpenAI e as funcionalidades que dependem de conectores ou de partilha alojada na cloud não estão disponíveis.

Resolução de problemas

Se a configuração falhar, verifique o seguinte:

  • O ID do modelo corresponde exatamente a um modelo suportado.
  • Especificou uma Região AWS onde o modelo está disponível.
  • A API key do Bedrock ou as credenciais AWS são válidas e não expiraram.
  • A identidade AWS tem permissão para aceder ao modelo Bedrock selecionado.
  • AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK não está definida como uma chave expirada ou não pretendida.
  • Para utilizar a aplicação para computador ou a extensão do IDE, as variáveis de ambiente necessárias estão presentes em ~/.codex/.env.

Limites do suporte

O Suporte da OpenAI pode ajudar com a configuração do ChatGPT Work e do cliente Codex, a configuração, o comportamento local da CLI, o comportamento da aplicação para computador, o comportamento da extensão do IDE e a experiência local do produto.

Para obter ajuda com credenciais AWS, permissões IAM, acesso a modelos Bedrock, quotas, faturação, disponibilidade regional, falhas de pedidos do Bedrock, registos de serviços AWS ou comportamento do serviço Bedrock, contacte o administrador AWS do cliente ou o Suporte da AWS.