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。 # クロスリージョン推論によりスループットを向上させる クロスリージョン推論では、特定の地域 (米国や欧州など) に関連付けられたクロスリージョン推論プロファイルを選択するか、グローバル推論プロファイルを選択できます。特定の地域に関連付けられた推論プロファイルを選択すると、Amazon Bedrock は推論リクエストを処理するために、その地域 AWS リージョン 内の最適なコマーシャルを自動的に選択します。グローバル推論プロファイルを使用すると、Amazon Bedrock はリクエストを処理するために最適な商用 AWS リージョン を自動的に選択し、利用可能なリソースを最適化してモデルのスループットを向上させます。 どちらのタイプのクロスリージョン推論も、基盤モデル (FM) とリクエストを AWS リージョン ルーティングできる を定義する[推論プロファイル](inference-profiles.md)を使用します。オンデマンドモードでモデル推論を実行する際、リクエストはサービスクォータまたはピーク使用時間によって制限される場合があります。クロスリージョン推論を使用すると、さまざまな でコンピューティングを利用することで、予期しないトラフィックバーストをシームレスに管理できます AWS リージョン。 [プロビジョンドスループット](prov-throughput.md)を購入することで、モデルのスループットを向上させることもできます。推論プロファイルは現在、プロビジョンドスループットをサポートしていません。 推論プロファイルを使用してクロスリージョン推論を実行できるリージョンとモデルを確認するには、「[推論プロファイルでサポートされているリージョンおよびモデル](inference-profiles-support.md)」を参照してください。 **Topics** + [地理的クロスリージョン推論とグローバルクロスリージョン推論の選択](#cross-region-inference-comparison) + [一般的な考慮事項](#cross-region-inference-general-considerations) + [地理的クロスリージョン推論](geographic-cross-region-inference.md) + [グローバルクロスリージョン推論](global-cross-region-inference.md) ## 地理的クロスリージョン推論とグローバルクロスリージョン推論の選択 Amazon Bedrock には 2 種類のクロスリージョン推論プロファイルがあり、それぞれが異なるユースケースとコンプライアンス要件に合わせて設計されています。 | 機能 | 地理的クロスリージョン推論 | グローバルクロスリージョン推論 | 推奨事項 | | --- | --- | --- | --- | | データレジデンシー | 地理的境界内 (米国、欧州、APAC など) | サポートされている世界中の AWS 商用リージョン | コンプライアンス要件に地理的 を選択する | | スループット | 単一リージョンよりも高い | 利用可能な最大値 | パフォーマンスを最大化するには Global を選択します。 | | Cost | 標準料金 | 約 10% の節約 | コスト最適化のためにグローバルを選択する | | SCP の要件 | プロファイル内のすべての送信先リージョンを許可する | 許可 "aws:RequestedRegion": "unspecified" | 組織のポリシーに基づいて を設定する | | 以下に最適: | データレジデンシー規制のある組織 | コストとパフォーマンスを優先する組織 | コンプライアンスとパフォーマンスのニーズを評価する | データレジデンシー要件があり、データ処理が特定の地理的境界内に留まるようにする必要がある場合は、地理的クロスリージョン推論を選択します。地理的制限なしでスループットとコスト削減を最大化する場合は、グローバルクロスリージョン推論を選択します。 ## 一般的な考慮事項 クロスリージョン推論に関する以下の情報に注意してください。 + クロスリージョン推論を使用する場合、追加のルーティングコストは必要ありません。料金は、推論プロファイルを呼び出すリージョンに基づいて計算されます。料金に関する詳細については、「[Amazon Bedrock の料金](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/)」を参照してください。 + クロスリージョン推論は、 で手動で有効になっていないリクエスト AWS リージョン を にルーティングできます AWS アカウント。クロスリージョン推論を機能させるには、リージョンを手動で有効にする必要はありません。 + クロスリージョンオペレーション中に送信されるすべてのデータはネットワーク上に AWS 残り、パブリックインターネットを経由しません。データは転送中に暗号化されます AWS リージョン。 + クロスリージョン推論リクエストはすべて、ソースリージョンの CloudTrail に記録されます。`additionalEventData.inferenceRegion` フィールドを探して、リクエストが処理された場所を特定します。 + AWS Amazon Bedrock が提供するサービスも CRIS を使用する場合があります。詳細については、サービス固有のドキュメントを参照してください。 # 地理的クロスリージョン推論 地理的クロスリージョン推論は、データ処理を指定された地理的境界 (米国、欧州、APAC など) 内に維持し、単一リージョン推論よりも高いスループットを提供します。このオプションは、データレジデンシー要件とコンプライアンス規制がある組織に最適です。 ## 地理的クロスリージョン推論に関する考慮事項 地理的クロスリージョン推論に関する次の情報に注意してください。 + 地域 (米国、欧州、APAC など) に関連付けられた推論プロファイルへのクロスリージョン推論リクエストは、データが最初に存在する地域の一部 AWS リージョン である 内に保持されます。たとえば、米国内で行われたリクエストは、米国内 AWS リージョン の 内に保持されます。データはソースリージョンにのみ保存されますが、クロスリージョン推論を使用する場合、入力プロンプトと出力結果がソースリージョン外に移動することがあります。すべてのデータは Amazon の安全なネットワーク経由で暗号化されて送信されます。 + 地域 (米国、欧州、APAC など) に関連付けられた推論プロファイルを使用する場合のクロスリージョンスループットのデフォルトのクォータを確認するには、「*AWS 全般のリファレンス*」の「[Amazon Bedrock サービスクォータ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock)」で「**\$1\$1Model\$1 のクロスリージョンモデル推論リクエスト/分**」と「**\$1\$1Model\$1 のクロスリージョンモデル推論トークン/分**」の値を参照してください。 ## 地理的クロスリージョン推論の IAM ポリシー要件 IAM ユーザーまたはロールが地理的クロスリージョン推論プロファイルを呼び出せるようにするには、次のリソースへのアクセスを許可する必要があります。 1. 地域固有のクロスリージョン推論プロファイル (これらのプロファイルには、`us`、`eu`、 などの地理的プレフィックスがあります`apac`) 1. ソースリージョンの基盤モデル 1. 地理的プロファイルにリストされているすべての送信先リージョンの基盤モデル 次のポリシー例では、Claude Sonnet 4.5 基盤モデルを米国の地理的クロスリージョン推論プロファイルで使用するために必要なアクセス許可を付与します。ここで、送信元リージョンは `us-east-1`で、送信先リージョンは `us-east-1`、`us-east-2`、および です`us-west-2`。 ``` { "Version": "2012-10-17" , "Statement": [ { "Sid": "GrantGeoCrisInferenceProfileAccess", "Effect": "Allow", "Action": "bedrock:InvokeModel", "Resource": [ "arn:aws:bedrock:us-east-1::inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0" ] }, { "Sid": "GrantGeoCrisModelAccess", "Effect": "Allow", "Action": "bedrock:InvokeModel", "Resource": [ "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0", "arn:aws:bedrock:us-east-2::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0", "arn:aws:bedrock:us-west-2::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0" ], "Condition": { "StringEquals": { "bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1::inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0" } } } ] } ``` 最初のステートメントは、リクエスト元のリージョンから送信されるリクエストの地理的クロスリージョン推論プロファイルへの `bedrock:InvokeModel` API アクセスを許可します。2 番目のステートメントは、リクエスト元のリージョンと推論プロファイルにリストされているすべての送信先リージョンの両方で、基盤モデルへの `bedrock:InvokeModel` API アクセスを許可します。 ## 地理的クロスリージョン推論のサービスコントロールポリシーの要件 多くの組織は、セキュリティとコンプライアンスのために AWS Organizations のサービスコントロールポリシーを通じてリージョンのアクセスコントロールを実装しています。組織のセキュリティポリシーで SCPs を使用して未使用のリージョンをブロックする場合は、リージョン固有の SCP 条件が、ソースリージョンの地理的クロスリージョン推論プロファイルにリストされているすべての宛先リージョンへのアクセスを許可していることを確認する必要があります。 地理的クロスリージョン推論では、ソースリージョン (API コールを行う場所) と宛先リージョン (リクエストをルーティングできる場所) の関係を理解する必要があります。推論プロファイルのドキュメントを確認して、ソースリージョンのすべての送信先リージョンを特定し、SCPs がそれらのすべての送信先リージョンへのアクセスを許可していることを確認します。 たとえば、US Anthropic Claude Sonnet 4.5 Geographic プロファイルを使用して us-east-1 (ソースリージョン) から を呼び出す場合、リクエストは us-east-1、us-east-2、および us-west-2 (宛先リージョン) にルーティングできます。SCP が us-east-1 のみへのアクセスを制限する場合、us-east-2 または us-west-2 にルーティングしようとすると、クロスリージョン推論は失敗します。したがって、呼び出し元のリージョンに関係なく、SCP の 3 つの送信先リージョンすべてを許可する必要があります。 リージョンの除外用に SCPs を設定するときは、推論プロファイルの送信先リージョンをブロックすると、送信元リージョンが引き続きアクセス可能であっても、クロスリージョン推論が正しく機能しなくなることに注意してください。グローバルクロスリージョン推論の SCP 要件については、「」を参照してください[グローバルクロスリージョン推論のサービスコントロールポリシーの要件](global-cross-region-inference.md#global-cris-scp-setup)。 セキュリティを向上させるには、 `bedrock:InferenceProfileArn`条件を使用して特定の推論プロファイルへのアクセスを制限することを検討してください。これにより、使用できる推論プロファイルを制限しながら、必要なリージョンへのアクセスを許可できます。 ## 地理的クロスリージョン推論を使用する 地理的クロスリージョン推論を使用するには、次の方法でモデル推論を実行するときに推論[プロファイル](inference-profiles.md)を含めます。 + **オンデマンドモデル推論** – [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)、[InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)、[Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)、または [ConverseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStream.html) リクエストを送信するときに、推論プロファイルの ID を `modelId` と指定します。推論プロファイルは、ソースリージョンから発信される推論リクエストをルーティングできる 1 つ以上のリージョンを定義します。クロスリージョン推論を使用すると、推論プロファイルで定義されたリージョン間でモデル呼び出しリクエストを動的にルーティングすることで、スループットとパフォーマンスが向上します。ルーティング時には、ユーザートラフィック、需要、リソースの使用率が考慮されます。詳細については、[プロンプトを送信し、モデル推論を使用してレスポンスを生成する](inference.md)を参照してください。 + **バッチ推論** – [CreateModelInvocationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelInvocationJob.html) リクエストを送信するときに推論プロファイルの ID を `modelId` と指定して、バッチ推論を使用してリクエストを非同期で送信します。推論プロファイルを使用すると、複数の AWS リージョン でコンピューティングを活用し、バッチジョブの処理時間を短縮できます。ジョブが完了したら、ソースリージョンの Amazon S3 バケットから出力ファイルを取得できます。 + **エージェント** – [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateAgent.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateAgent.html) リクエストの `foundationModel` フィールドで推論プロファイルの ID を指定します。詳細については、「[エージェントを手動で作成および設定する](agents-create.md)」を参照してください。 + **ナレッジベースのレスポンス生成** – ナレッジベースのクエリ後にレスポンスを生成する場合に、クロスリージョン推論を使用できます。詳細については、「[クエリとレスポンスを使用してナレッジベースをテストする](knowledge-base-test.md)」を参照してください。 + **モデル評価** – モデル評価ジョブを送信する際、評価するモデルとして推論プロファイルを送信できます。詳細については、「[Amazon Bedrock リソースのパフォーマンスを評価する](evaluation.md)」を参照してください。 + **プロンプト管理** – プロンプト管理で作成したプロンプトのレスポンスを生成する際に、クロスリージョン推論を使用できます。詳細については、[Amazon Bedrock でプロンプト管理を使用して再利用可能なプロンプトを構築して保存する](prompt-management.md)を参照してください。 + **プロンプトフロー** – プロンプトフローのプロンプトノードでインラインで定義したプロンプトのレスポンスを生成する際に、クロスリージョン推論を使用できます。詳細については、「[Amazon Bedrock フローを使用してエンドツーエンドの生成 AI ワークフローを構築する](flows.md)」を参照してください。 推論プロファイルを使用してリージョン間でモデル呼び出しリクエストを送信する方法については、「[モデル呼び出しで推論プロファイルを使用する](inference-profiles-use.md)」を参照してください。 クロスリージョン推論の詳細については、「[Amazon Bedrock でのクロスリージョン推論の開始方法](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/getting-started-with-cross-region-inference-in-amazon-bedrock/)」を参照してください。 IAM セットアップやサービスクォータ管理など、グローバルなクロスリージョン推論の詳細については、「」を参照してください[グローバルクロスリージョン推論](global-cross-region-inference.md)。 # グローバルクロスリージョン推論 グローバルクロスリージョン推論は、クロスリージョン推論を地理的境界を超えて拡張し、サポートされている AWS リージョン 世界中の商用 への推論リクエストのルーティングを可能にし、利用可能なリソースを最適化し、モデルスループットを向上させます。 ## グローバルクロスリージョン推論の利点 Anthropic の Claude Sonnet 4.5 のグローバルクロスリージョン推論は、従来の地理的クロスリージョン推論プロファイルよりも複数の利点を提供します。 + **ピーク需要時のスループットの向上** – グローバルクロスリージョン推論は、利用可能な容量 AWS リージョン を持つ にリクエストを自動的にルーティングすることで、ピーク需要の期間中の耐障害性を向上させます。この動的ルーティングは、開発者による追加の設定や介入なしにシームレスに行われます。間で複雑なクライアント側の負荷分散を必要とする従来のアプローチとは異なり AWS リージョン、グローバルクロスリージョン推論はトラフィックの急増を自動的に処理します。これは、ダウンタイムやパフォーマンスの低下が財務や評判に大きな影響を与える可能性があるビジネスクリティカルなアプリケーションにとって特に重要です。 + **コスト効率 –** Anthropic の Claude Sonnet 4.5 のグローバルクロスリージョン推論では、地理的クロスリージョン推論と比較して、入力トークンと出力トークンの両方の料金が約 10% 削減されます。料金は、リクエスト AWS リージョン 元の (ソース) に基づいて計算されます AWS リージョン。つまり、組織はより低コストで回復力を向上させることができます。この料金モデルにより、グローバルクロスリージョン推論は、生成 AI デプロイの最適化を検討している組織にとって費用対効果の高いソリューションになります。リソース使用率を向上させ、追加コストなしでより高いスループットを実現することで、組織は Amazon Bedrock への投資の価値を最大化できます。 + モニタリング**の合理化** – グローバルクロスリージョン推論を使用する場合、CloudWatch と CloudTrail は引き続きソースにログエントリを記録し AWS リージョン、オブザーバビリティと管理を簡素化します。リクエストは AWS リージョン 世界各地で処理されますが、使い慣れた AWS モニタリングツールを通じて、アプリケーションのパフォーマンスと使用パターンを一元的に把握できます。 + **オンデマンドクォータの柔軟性** – グローバルクロスリージョン推論では、ワークロードが個々のリージョン容量に制限されなくなりました。特定の で使用可能な容量に制限される代わりに AWS リージョン、リクエストを AWS グローバルインフラストラクチャ全体に動的にルーティングできます。これにより、はるかに大きなリソースプールにアクセスできるため、大量のワークロードや突然のトラフィックスパイクを処理する複雑さが軽減されます。 ## グローバルクロスリージョン推論に関する考慮事項 グローバルクロスリージョン推論に関する次の情報に注意してください。 + グローバルクロスリージョン推論プロファイルは、特定の地域に関連付けられた推論プロファイルよりも高いスループットを提供します。特定の地域に関連付けられた推論プロファイルは、単一リージョンの推論よりも高いスループットを提供します。 + グローバル推論プロファイルを使用する場合のクロスリージョンスループットのデフォルトのクォータを確認するには、「*AWS 全般のリファレンス*」の「[Amazon Bedrock サービスクォータ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock)」で「**\$1\$1Model\$1 のグローバルクロスリージョンモデル推論リクエスト/分**」と**「\$1\$1Model\$1 のグローバルクロスリージョンモデル推論トークン/分**」の値を参照してください。 [Service Quotas コンソール](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/bedrock/quotas)から、または**ソース**リージョンで AWS CLI コマンドを使用して、グローバルクロスリージョン推論プロファイルのクォータをリクエスト、表示、管理できます。 ## グローバルクロスリージョン推論の IAM ポリシー要件 ユーザーに対してグローバルクロスリージョン推論を有効にするには、ロールに 3 つの IAM ポリシーを適用する必要があります。以下は、きめ細かな制御を提供する IAM ポリシーの例です。サンプルポリシー``の を、運用 AWS リージョン している に置き換えることができます。 ``` { "Version": "2012-10-17" , "Statement": [ { "Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileRegionAccess", "Effect": "Allow", "Action": "bedrock:InvokeModel", "Resource": [ "arn:aws:bedrock:::inference-profile/global." ], "Condition": { "StringEquals": { "aws:RequestedRegion": "" } } }, { "Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileInRegionModelAccess", "Effect": "Allow", "Action": "bedrock:InvokeModel", "Resource": [ "arn:aws:bedrock:::foundation-model/" ], "Condition": { "StringEquals": { "aws:RequestedRegion": "", "bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:::inference-profile/global." } } }, { "Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileGlobalModelAccess", "Effect": "Allow", "Action": "bedrock:InvokeModel", "Resource": [ "arn:aws:bedrock:::foundation-model/" ], "Condition": { "StringEquals": { "aws:RequestedRegion": "unspecified", "bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:::inference-profile/global." } } } ] } ``` ポリシーの最初の部分では、 リクエストのリージョン推論プロファイルへのアクセスを許可します AWS リージョン。2 番目のパートでは、リージョン FM リソースへのアクセスを提供します。3 番目のパートでは、クロスリージョンルーティング機能を有効にするグローバル FM リソースへのアクセスを許可します。 これらのポリシーを実装するときは、3 つのリソース Amazon リソースネーム (ARNs) がすべて IAM ステートメントに含まれていることを確認してください。 + リージョン推論プロファイル ARN はパターン に従います`arn:aws:bedrock:REGION:ACCOUNT:inference-profile/global.MODEL-NAME`。これは、ソース のグローバル推論プロファイルへのアクセスを許可するために使用されます AWS リージョン。 + リージョン FM は を使用します`arn:aws:bedrock:REGION::foundation-model/MODEL-NAME`。これは、ソースの FM へのアクセスを許可するために使用されます AWS リージョン。 + グローバル FM には が必要です`arn:aws:bedrock:::foundation-model/MODEL-NAME`。これは、さまざまなグローバルの FM へのアクセスを許可するために使用されます AWS リージョン。 グローバル FM ARN には、 AWS リージョン または アカウントが指定されていません。これは意図的で、クロスリージョン機能に必要です。 ### グローバルクロスリージョン推論を無効にする 2 つの主要なアプローチから選択して、特定の IAM ロールのグローバル CRIS に拒否ポリシーを実装できます。それぞれのユースケースと影響は異なります。 + **IAM ポリシーの削除** – 最初の方法では、ユーザーアクセス許可から 3 つの必要な IAM ポリシーのうち 1 つ以上を削除します。グローバル CRIS では 3 つのポリシーすべてが機能する必要があるため、ポリシーを削除するとアクセスが拒否されます。 + **拒否ポリシーの実装** – 2 番目のアプローチは、グローバル CRIS 推論プロファイルを特にターゲットとする明示的な拒否ポリシーを実装することです。この方法では、セキュリティインテントを明確に文書化し、後で誰かが必要な許可ポリシーを誤って追加した場合でも、明示的な拒否が優先されます。拒否ポリシーは、パターン に一致する`StringEquals`条件を使用する必要があります`"aws:RequestedRegion": "unspecified"`。このパターンは、特に `global` プレフィックスを持つ推論プロファイルを対象としています。 拒否ポリシーを実装するときは、グローバル CRIS が`aws:RequestedRegion`フィールドの動作を変更することを理解することが重要です。などの特定の AWS リージョン 名前`StringEquals`の条件を使用する従来の AWS リージョンベースの拒否ポリシー`"aws:RequestedRegion": "us-west-2"`は、グローバル CRIS では期待どおりに機能しません。これは、サービスが実際の送信先`global`ではなくこのフィールドを に設定するためです AWS リージョン。ただし、前述のように、 `"aws:RequestedRegion": "unspecified"` は拒否効果をもたらします。 ## グローバルクロスリージョン推論のサービスコントロールポリシーの要件 グローバルクロスリージョン推論の場合、組織のセキュリティポリシーで SCPs を使用して未使用のリージョンをブロックする場合は、リージョン固有の SCP 条件を更新して、 によるアクセスを許可する必要があります`"aws:RequestedRegion": "unspecified"`。この条件は Amazon Bedrock Global クロスリージョン推論に固有であり、サポートされているすべての AWS 商用リージョンにリクエストをルーティングできます。 次の SCP の例では、 をグローバルルーティングのリージョン`"unspecified"`として使用する Amazon Bedrock Global Cross-Region Inference コールを許可しながら、承認されたリージョン外のすべての AWS API コールをブロックします。 ``` { "Version": "2012-10-17" , "Statement": [ { "Sid": "DenyAllOutsideApprovedRegions", "Effect": "Deny", "Action": "*", "Resource": "*", "Condition": { "StringNotEquals": { "aws:RequestedRegion": [ "us-east-1", "us-east-2", "us-west-2", "unspecified" ] } } } ] } ``` ### グローバルクロスリージョン推論を無効にする データレジデンシーまたはコンプライアンス要件を持つ組織は、リクエストがサポートされている他の AWS 商用リージョンで処理される可能性があるため、グローバルクロスリージョン推論がコンプライアンスフレームワークに適合するかどうかを評価する必要があります。グローバルクロスリージョン推論を明示的に無効にするには、次の SCP ポリシーを実装します。 ``` { "Effect": "Deny", "Action": "bedrock:*", "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:RequestedRegion": "unspecified" }, "ArnLike": { "bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:*:*:inference-profile/global.*" } } } ``` この SCP はグローバルクロスリージョン推論を明示的に拒否します。これは、 `"aws:RequestedRegion"`が `"unspecified"`であり、`"ArnLike"`条件が ARN の `global` プレフィックスを持つ推論プロファイルをターゲットにしているためです。 ### AWS Control Tower の実装 AWS Control Tower が管理する SCPs を手動で編集することは、ドリフトを引き起こす可能性があるため、強くお勧めしません。代わりに、Control Tower が提供するメカニズムを使用してこれらの例外を管理します。コア原則には、既存のリージョン拒否コントロールを拡張するか、リージョンを有効にしてから、カスタムの条件付きブロッキングポリシーを適用することが含まれます。 Control Tower を使用したクロスリージョン推論の実装に関する詳細なstep-by-stepについては、ブログ記事[「マルチアカウント環境で Amazon Bedrock クロスリージョン推論を有効にする](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enable-amazon-bedrock-cross-region-inference-in-multi-account-environments/)」を参照してください。これには、既存のリージョン拒否 SCPs を拡張し、カスタム SCPs で拒否されたリージョンを有効にし、Customizations for AWS Control Tower (CfCT) を使用してカスタム SCPs としてデプロイすることが含まれます。 ## グローバルクロスリージョン推論のリクエスト制限の引き上げ グローバル CRIS 推論プロファイルを使用する場合、20 を超えるサポートされているソースからグローバル CRIS を使用できます AWS リージョン。これはグローバル制限であるため、グローバルクロスリージョン推論プロファイルの表示、管理、またはクォータの引き上げのリクエストは、リクエストされたソースの Service Quotas コンソールまたはコマンドラインインターフェイス (AWS CLI) AWS を使用して行う必要があります AWS リージョン。 制限の引き上げをリクエストするには、次の手順を実行します。 1. AWS アカウントの Service Quotas コンソールにサインインします。 1. ナビゲーションペインで、**AWS [サービス]** を選択します。 1. サービスのリストから、**Amazon Bedrock** を見つけて選択します。 1. Amazon Bedrock のクォータのリストで、検索フィルターを使用して特定のグローバル CRIS クォータを見つけます。例えば、次のようになります。 + Anthropic Claude Sonnet 4.5 V1 のグローバルクロスリージョンモデル推論トークン/分 1. 引き上げたいクォータを選択します。 1. **[アカウントレベルでの引き上げをリクエスト]** をクリックします。 1. 目的の新しいクォータ値を入力します。 1. **[Request]** (リクエスト) を選択して、リクエストを送信します。 必要なクォータの引き上げを計算するときは、バーンダウン率を考慮してください。バーンダウン率は、入力トークンと出力トークンがスロットリングシステムのトークンクォータ使用量に変換されるレートとして定義されます。次のモデルでは、**出力トークンのバーンダウン率が 5 倍です (1 つの出力トークンがクォータから 5 つのトークンを消費します)**。 + Anthropic Claude Opus 4 + Anthropic Claude Sonnet 4.5 + Anthropic Claude Sonnet 4 + Anthropic Claude 3.7 Sonnet 他のすべてのモデルの場合、バーンダウンレートは **1:1** になります (1 つの出力トークンはクォータから 1 つのトークンを消費します)。入力トークンの場合、トークンとクォータの比率は 1:1 です。リクエストあたりのトークンの合計数の計算は次のとおりです。 `Input token count + Cache write input tokens + (Output token count x Burndown rate)` ## グローバルクロスリージョン推論を使用する Anthropic の Claude Sonnet 4.5 でグローバルクロスリージョン推論を使用するには、デベロッパーが以下の重要なステップを完了する必要があります。 + **グローバル推論プロファイル ID を使用する** – Amazon Bedrock を API コールするときは、 AWS リージョン特定のモデル ID ではなく、グローバル Anthropic の Claude Sonnet 4.5 推論プロファイル ID (`global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0`) を指定します。 + **IAM アクセス許可の設定** – 潜在的な送信先で推論プロファイルと FMs にアクセスするための適切な IAM アクセス許可を付与します AWS リージョン。 グローバルクロスリージョン推論は、以下に対してサポートされています。 + オンデマンドモデル推論 + バッチ推論 + [エージェント]   + モデル評価 + プロンプト管理 + プロンプトフロー **注記** グローバル推論プロファイルは、オンデマンドモデル推論、バッチ推論、エージェント、モデル評価、プロンプト管理、プロンプトフローでサポートされています。 ## グローバルクロスリージョン推論を実装する Anthropic の Claude Sonnet 4.5 を使用したグローバルクロスリージョン推論の実装は簡単で、既存のアプリケーションコードにわずかな変更を加えるだけで済みます。以下は、Python でコードを更新する方法の例です。 ``` import boto3 import json bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1') model_id = "global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0" response = bedrock.converse( messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "Explain cloud computing in 2 sentences."}]}], modelId=model_id, ) print("Response:", response['output']['message']['content'][0]['text']) print("Token usage:", response['usage']) print("Total tokens:", response['usage']['totalTokens']) ```