OpenAI の GPT-5.6 Sol、Terra、Luna が Amazon Bedrock で一般利用可能に

OpenAI の最新かつ最賢いモデルファミリーを、Amazon Bedrock の次世代推論エンジン上で活用できます。

自律型エージェントや AI 搭載製品のスケール拡大を目指す組織には、コーディングエージェントが本番環境のコードをリリースする段階から、サイバーセキュリティ研究における新たな攻撃経路の探査、ゲノム解析ワークフローでの全遺伝子配列の一端から終端までを分析するに至るまで、数百ステップにわたって確実に動作するファウンデーション知能が必要です。これらの処理は機密データを扱うため、予測不能な負荷下でも一貫したスループットが求められ、データ所在地やセキュリティが妥協できない環境で稼働する必要があります。

本日、OpenAI の GPT-5.6 Sol、Terra、Luna が Amazon Bedrock で一般利用可能になりました。これにより、高性能・セキュリティ・信頼性を重視して構築された Amazon Bedrock の次世代推論エンジンに、OpenAI 史上最も賢いモデルファミリーが搭載されます。GPT-5.6 は知能と効率性の新たな基準を打ち立て、より困難な課題を短時間で、トークンあたりの知能度を高めて解決できるようになります。料金は OpenAI 公式のレートに準拠しており、利用量は既存の AWS コミットメントにもカウントされます。

フラグシップ推論から高速推論まで、最先端の知能

GPT-5.6 は、OpenAI による新しい命名体系を導入しました。数字は世代を識別し、Sol、Terra、Luna はそれぞれ独自のカデンツで進化できる耐久性のある能力層を表します。

OpenAI の最新モデル「GPT-5.6 Sol」「Terra」「Luna」が、Amazon Bedrock で一般利用可能になりました。

GPT-5.6 Sol は、OpenAI がこれまで発表した中で最も強力なフラッグシップ推論モデルです。同社によると、Sol は人工知能分析のコーディングエージェントインデックスで 80 ポイントという新記録を達成しました（次点のモデルより 2.8 ポイント上回ります）。さらに、出力トークン数は半分未満、所要時間も半分に抑えながら、コストは約 3 分の 1 で済みます。サイバーセキュリティ研究用のベンチマーク「ExploitBench」では、GPT-5.5 が同等のトークン数で 47.9% のスコアだったのに対し、Sol は 73.5% を記録しました。

また、55 の分野にわたる長期のプロフェッショナルなワークフローを評価する「Agents' Last Exam」では、Sol は 53.6 という新最高値を更新し、次点のモデルより 13.1 ポイントも上回りました。中程度の推論負荷でも、推定コストが約 4 分の 1 の状態で 11.4 ポイント差をつけて首位を維持しています。さらに Sol は「最大推論負荷」モードを導入しており、複雑なタスクには計算リソースを増強して対応できます。

Sol は、自律型コーディングエージェントの構築、脆弱性調査、創薬ワークフロー、そして深い多段階推論が求められるタスクに最適です。

GPT-5.6 Terra は、日常の生産業務に適したバランス型のモデルです。コストを抑えながら GPT-5.5 よりも優れたパフォーマンスを発揮します。コード生成、コンテンツ作成ワークフロー、構造化データ抽出、そして強力な推論能力が必要だがフラッグシップモデルほどの高価格を許容できない汎用エージェントタスクに活用できます。

GPT-5.6 Luna は、高速かつ低コストなモデルです。分類、要約、ルーティング、リアルタイムアプリケーションなど、レイテンシとトークンあたりのコストが最重要視される大量の推論タスクに適しています。

この 3 つのティアを用意することで、各ワークロードに最適なモデル能力とコストを柔軟に選定できます。GPT-5.6 シリーズは、前世代モデルよりも少ない出力トークンでタスクを完了し、1 ドルあたりのパフォーマンスが向上しています。

スケーラビリティに特化した推論エンジン

エージェントのトラフィックは往々にしてバースト状になります。ある 1 つのユーザーリクエストが数百回のモデル呼び出しをトリガーすることもあり、利用状況の拡大に伴い需要も急速に変化します。Amazon Bedrock の次世代推論エンジンは、キャパシティプールを構築して需要の急増に対応しつつ、各顧客のスループットを分離管理します。これにより、「共有キャパシティ」と「予測可能なアプリケーションパフォーマンス」のどちらかを選ぶ必要がなくなります。

また、リージョン内推論（In-Region inference）を採用することで、リクエストを指定した AWS リージョン内に留めることができます。これにより、厳格なデータ居住要件を満たすチームのニーズにも対応可能です。

エージェント型やマルチステップのワークロードでは、呼び出し間において文脈の大部分が重複する傾向があります。システム指示、ツール定義、参照ファイルなどは一定であり、変化するのは最新の入力のみです。Amazon Bedrock 上の GPT-5.6 では、この重複を有効活用するために、明示的なキャッシュブレイクポイントを持つプロンプトキャッシング機能を導入しました。

再利用可能なプロンプト部分をキャッシュブレイクポイントで指定すると、Amazon Bedrock は共有する文脈を後続のリクエストでも再利用します。その結果、各呼び出しでは新規の処理分のみに対して課金されます。キャッシュされた入力は 90% オフで請求され、少なくとも 30 分間は再利用可能として保持されます。この期間であれば、1 つのエージェント実行が引き起こす一連の呼び出しバーストをカバーでき、ワークロードがスケールしてもコストが複合的に増大することはありません。

ロバストな安全性とハードウェアベースのセキュリティ

能力が高まるモデルほど、より強力な安全対策が必要です。GPT-5.6 は OpenAI がこれまでで最も厳格に評価した結果を反映し、現在までにないほど堅牢なセーフティスタックを搭載しています。これは、人間のレッドチームによるテストと大規模な自動テストを組み合わせたものです。このセーフティスタックには、禁止行為に対するモデルレベルでの拒否機能、リアルタイムの誤用検知クラスファイア、継続的な監視、そして持続的な違反パターンに対するアカウントレベルでの強制措置が含まれています。

Amazon Bedrock では、これらの保護機能がハードウェアレベルのセキュリティの上に構築されています。Amazon Bedrock はチップレベルで適用されるゼロオペレーターアクセス（ZOA）というセキュリティモデルを採用しており、AWS の運営担当者がプロンプトや生成結果にアクセスすることはできません。すべてのモデル呼び出しは、お客様の AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシーの下、仮想プライベートクラウド（VPC）内で実行され、AWS CloudTrail にログとして記録されます。データ境界ポリシーにより、アカウントやネットワークの境界を越えたデータの持ち出しも防止されています。モデルプロバイダーの要件に基づき、クラスファイアで検知されたトラフィックデータは、自動的な悪用検出のために最大 30 日間保持されます。

Amazon Bedrock で GPT-5.6 を活用する新たな方法

GPT-5.6 と同時に、OpenAI は ChatGPT Work も発表しました。これは大規模で多段階のタスクを処理するための ChatGPT 内のエージェントです。Mac および Windows 向けの更新された ChatGPT デスクトップアプリでは、チャット機能、Work エージェント、Codex が一つの体験に統合されました。また、異なる種類の作業に対応した 2 つのエージェントが用意されています：

Work エージェントは、大規模で多段階のタスクを処理するために設計されています。アプリやファイル間での情報収集からウェブ利用までこなせ、スプレッドシート、スライド、ドキュメント、Sites といった完成度の高い資料も作成可能です。複雑なプロジェクトにも数時間にわたって継続して取り組むことができ、ユーザーは進捗を確認したり方向転換を指示したり、重要なアクションの承認を行ったりできます。

Codex は、開発者や技術専門家のための強力なコーディングエージェントとして引き続き機能します。ローカルファイル、リポジトリ、ターミナル、開発ツール、そして開発環境と連携し、新機能の実装、バグ修正、テスト実行、プルリクエストの作成などを行います。

ユーザーは Amazon Bedrock の Responses API を介して、GPT-5.6 を使用するようアプリを構成できます。OpenAI の最も賢いモデルファミリーを Amazon Bedrock で実行すれば、AWS が提供するセキュリティとスケーラリティを活かした最先端の知能を活用可能です。

すぐに始めましょう

GPT-5.6 Sol は、以下の AWS リージョン で利用可能です：米国東部（バージニア北部）および米国東部（オハイオ）。GPT-5.6 Terra と Luna は、米国東部（バージニア北部）、米国東部（オハイオ）、そして米国西部（オレゴン）で利用できます。

Sol、Terra、Luna は、Amazon Bedrock コンソール [https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock-mantle/home?region=us-east-1] または Responses API を通じてプログラムから利用可能です。詳細については、Amazon Bedrock のドキュメント をご覧いただくか、Amazon Bedrock の製品ページ へアクセスしてください。

執筆者について

Tanvi Girinath

Tanvi Girinath 氏は、Amazon Web Services (AWS) の Amazon Bedrock で製品マーケティングマネージャーを務めています。同氏はお客さまが Amazon Bedrock を活用して AI アプリケーションやエージェントの導入・拡大を支援しています。

Saurabh Trikande

Saurabh Trikande 氏は、Amazon Web Services (AWS) の Amazon Bedrock でシニアプロダクトマネージャーを務めています。同氏は、主要なプロバイダーが提供する最先端モデルの推論を、あらゆる規模のお客さまにとって高速で安全かつコスト効率よく実行できるよう取り組んでいます。

Chris Dickens

Chris は OpenAI の製品スタッフメンバーであり、OpenAI API 担当です。AWS との連携を通じて Amazon Bedrock 上で OpenAI の最先端モデルを広く開発者に提供できるよう取り組んでいます。