本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

專案 API

Amazon Bedrock Projects API 使用 OpenAI 相容 APIs 為您的生成式 AI 工作負載提供應用程式層級隔離。專案可讓您透過改善的存取控制、成本追蹤和整個組織的可觀測性來組織和管理 AI 應用程式。

什麼是專案？

專案是一種邏輯界限，用於隔離 Amazon Bedrock 內的應用程式、環境或實驗等工作負載。專案提供：

專案可讓您在生產環境中管理多個生成式 AI 工作負載，而無需建立單獨的 AWS 帳戶或組織，從而降低操作複雜性，同時維護安全性和管理。

每個 AWS 帳戶都有一個預設專案，其中會與所有推論請求建立關聯。您可以使用專案 API 在帳戶中建立更多專案。

何時使用專案

當您需要以下項目時，應該使用專案 API：

專案與推論設定檔

專案 API 和推論設定檔在 Amazon Bedrock 中提供隔離、標記和存取控制功能，但它們會根據您使用的 API 而有所不同。如果您將 OpenAI 相容 APIs與使用 Mantle 推論引擎的 bedrock-mantle 端點搭配使用，請使用 Projects API。如果您使用 Invoke 或 Converse APIs搭配 bedrock-runtime 端點，請使用推論設定檔。雖然您可以將聊天完成 API 與 bedrock-mantle 或 bedrock-runtime 端點搭配使用，但我們建議您使用 Mantle 端點。

專案與 AWS 帳戶

AWS 帳戶和 AWS Organizations 代表基礎設施層級的帳單和擁有權界限。專案代表單一帳戶中的工作負載和應用程式邊界。

使用專案而非單獨的 AWS 帳戶提供：

專案入門

此頁面會逐步引導您建立第一個專案、將其與推論請求建立關聯，以及管理專案資源。

先決條件

開始前，請確保您具備以下條件：

步驟 1：設定您的環境

使用 Amazon Bedrock 登入資料設定您的環境變數：

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

將 取代<your-region>為您的 AWS 區域 （例如 us-east-1、us-west-2)。

步驟 2：探索可用的模型

使用 list() API 擷取與專案 API 相容的模型清單：

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

步驟 3：建立您的第一個專案

使用具有成本監控和可觀測性標籤的建立專案 API 來建立專案。請注意，目前 SDK 僅支援 cURL。

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

回應：

{
  "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"
  }
}

重要備註：

步驟 4：將推論請求與您的專案建立關聯

若要將專案與推論請求建立關聯，請在建立用戶端時提供專案 ID：

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")

使用此用戶端提出的所有推論請求都會與指定的專案相關聯，以確保適當的隔離、成本追蹤和存取控制。

步驟 5：驗證您的專案設定

列出所有專案，以確認您的專案已成功建立：

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

回應：

{
  "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"
}

後續步驟

現在您已建立第一個專案，您可以：

使用 專案

此頁面提供有關在整個生命週期中管理專案的詳細資訊。

建立專案

基本專案建立

建立具有名稱、描述和標籤的專案：

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"
    }
  }'

每個帳戶最多可有 1000 個專案。

建議的命名慣例

使用清楚的描述性名稱來反映您的組織結構：

列出專案

列出所有專案

擷取您帳戶中的所有專案：

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

擷取專案詳細資訊

取得特定專案的詳細資訊：

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

更新專案

修改專案屬性，例如名稱：

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"
  }'

管理專案標籤

新增標籤或更新現有的標籤值：

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"
    }
  }'

依索引鍵移除特定標籤：

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"]
  }'

封存專案

封存不再使用的專案：

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

使用具有不同 APIs專案

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)

最佳實務

建議的專案結構

每個應用程式一個專案：為每個不同的應用程式或服務建立個別專案。

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

專案生命週期管理