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プロジェクト API

Amazon Bedrock Projects API は、OpenAI 互換 APIs を使用して生成 AI ワークロードをアプリケーションレベルで分離します。プロジェクトを使用すると、組織全体のアクセスコントロール、コスト追跡、オブザーバビリティが改善され、AI アプリケーションを整理および管理できます。

プロジェクトとは

プロジェクトは、Amazon Bedrock 内のアプリケーション、環境、実験などのワークロードを分離するために使用される論理的な境界です。Project でできることは以下のとおりです。

プロジェクトを使用すると、個別の AWS アカウントや組織を作成することなく、本番環境で複数の生成 AI ワークロードを管理できるため、セキュリティとガバナンスを維持しながら運用の複雑さを軽減できます。

各 AWS アカウントには、すべての推論リクエストが関連付けられているデフォルトのプロジェクトがあります。Projects API を使用して、アカウントでさらにプロジェクトを作成できます。

プロジェクトを使用するタイミング

次の必要がある場合は、Projects API を使用する必要があります。

プロジェクトと推論プロファイル

プロジェクト API と推論プロファイルはどちらも Amazon Bedrock で分離、タグ付け、アクセスコントロール機能を提供しますが、使用する API によって異なります。Mantle 推論エンジンを使用する bedrock-mantle エンドポイントで OpenAI 互換 APIs を使用している場合は、Projects API を使用します。bedrock-runtime エンドポイントで Invoke API または Converse APIs を使用している場合は、推論プロファイルを使用します。チャット完了 API は bedrock-mantle エンドポイントまたは bedrock-runtime エンドポイントで使用できますが、Mantle エンドポイントを使用することをお勧めします。

プロジェクトと AWS アカウント

AWS アカウントと AWS Organizations は、インフラストラクチャレベルでの請求と所有権の境界を表します。プロジェクトは、1 つのアカウント内のワークロードとアプリケーションの境界を表します。

個別の AWS アカウントの代わりにプロジェクトを使用すると、次のことが可能になります。

プロジェクトの開始方法

このページでは、最初のプロジェクトの作成、推論リクエストとの関連付け、プロジェクトリソースの管理について説明します。

前提条件

開始する前に、以下を確認してください。

ステップ 1: 環境をセットアップする

Amazon Bedrock 認証情報を使用して環境変数を設定します。

export OPENAI_API_KEY="<your-bedrock-key>"
export OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"

を AWS リージョン (us-east-1、us-west-2 など) <your-region>に置き換えます。

ステップ 2: 使用可能なモデルを検出する

list() API を使用して、Projects API と互換性のあるモデルのリストを取得します。

curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

ステップ 3: 最初のプロジェクトを作成する

コストのモニタリングとオブザーバビリティのために、Create Project API とタグを使用してプロジェクトを作成します。現時点では、SDK では cURL のみがサポートされています。

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/organization/projects \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Project ABC",
    "tags": {
      "Project": "CustomerChatbot",
      "Environment": "Production",
      "Owner": "TeamAlpha",
      "CostCenter": "21524"
    }
  }' -v

レスポンス:

{
  "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:ap-northeast-1:673693429514:project/proj_5d5ykleja6cwpirysbb7",
  "created_at": 1772135628,
  "id": "proj_5d5ykleja6cwpirysbb7",
  "name": "Project ABC",
  "object": "organization.project",
  "status": "active",
  "tags": {
    "Owner": "TeamAlpha",
    "Project": "CustomerChatbot",
    "Environment": "Production",
    "CostCenter": "21524"
  }
}

重要な注意事項:

ステップ 4: 推論リクエストをプロジェクトに関連付ける

推論リクエストにプロジェクトを関連付けるには、クライアントの作成時にプロジェクト ID を指定します。

cURL

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "OpenAI-Project: proj_5d5ykleja6cwpirysbb7" \
  -d '{
    "model": "openai.gpt-oss-120b",
    "input": "Explain the benefits of using projects in Amazon Bedrock"
  }'

Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(project="proj_5d5ykleja6cwpirysbb7")

このクライアントで行われたすべての推論リクエストは、指定されたプロジェクトに関連付けられ、適切な分離、コスト追跡、アクセスコントロールが保証されます。

ステップ 5: プロジェクトのセットアップを確認する

すべてのプロジェクトを一覧表示して、プロジェクトが正常に作成されたことを確認します。

curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/organization/projects \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

レスポンス:

{
  "data": [
    {
      "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:ap-northeast-1:673693429514:project/default",
      "created_at": 1764460800,
      "id": "default",
      "name": "default",
      "object": "organization.project",
      "status": "active",
      "tags": {}
    },
    {
      "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:ap-northeast-1:673693429514:project/proj_2z766pfxmkij5vwubv75",
      "created_at": 1771823259,
      "id": "proj_2z766pfxmkij5vwubv75",
      "name": "Project ABC",
      "object": "organization.project",
      "status": "active",
      "tags": {}
    }
  ],
  "first_id": "default",
  "has_more": false,
  "last_id": "proj_znaruqn723npmjqnxqfd",
  "object": "list"
}

次のステップ

最初のプロジェクトを作成したら、次のことができます。

プロジェクト作業

このページでは、ライフサイクル全体にわたるプロジェクトの管理に関する詳細情報を提供します。

プロジェクトの作成

基本的なプロジェクトの作成

名前、説明、タグを使用してプロジェクトを作成します。

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/v1/organization/projects \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Development Environment",
    "tags": {
      "Project": "InternalTools",
      "Environment": "Development",
      "Owner": "TeamAlpha",
      "CostCenter": "30156"
    }
  }'

アカウントあたり最大 1000 のプロジェクトを持つことができます。

推奨される命名規則

組織構造を反映した明確でわかりやすい名前を使用します。

プロジェクトの一覧表示

すべてのプロジェクトを一覧表示する

アカウント内のすべてのプロジェクトを取得します。

curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/organization/projects \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

プロジェクトの詳細の取得

特定のプロジェクトに関する詳細情報を取得します。

curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/organization/projects/proj_5d5ykleja6cwpirysbb7 \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

プロジェクトの更新

名前などのプロジェクトプロパティを変更します。

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/organization/projects/proj_5d5ykleja6cwpirysbb7 \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Production Chatbot v2"
  }'

プロジェクトタグの管理

新しいタグを追加するか、既存のタグ値を更新します。

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/organization/projects/proj_5d5ykleja6cwpirysbb7 \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "add_tags": {
      "Application": "WebApp",
      "Version": "2.0",
      "Team": "Engineering"
    }
  }'

キーで特定のタグを削除します。

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/organization/projects/proj_5d5ykleja6cwpirysbb7 \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "remove_tag_keys": ["Version", "OldTagKey"]
  }'

プロジェクトのアーカイブ

使用されなくなったアーカイブプロジェクト:

curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/organization/projects/proj_abc123/archive \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json"

異なる APIs

Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(project="proj_abc123")

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    input="What are the key features of Amazon Bedrock?"
)
print(response)

Chat Completions API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(project="proj_abc123")

response = client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain how projects improve security"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

ベストプラクティス

推奨されるプロジェクト構造

アプリケーションごとに 1 つのプロジェクト: 個別のアプリケーションまたはサービスごとに個別のプロジェクトを作成します。

├── CustomerChatbot-Production
├── CustomerChatbot-Staging
├── CustomerChatbot-Development
├── InternalSearch-Production
└── InternalSearch-Development

プロジェクトのライフサイクル管理