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[新機能] Bedrock の GPT-5.6「1M トークンコンテキスト」対応を Luna で確認してみた
はじめに
Amazon Bedrock 上の GPT-5.6 Sol / Terra / Luna が、1M トークンのコンテキストウィンドウに対応しました。
セットアップや呼び出しコードについては、次の先行記事をご覧ください。
本記事では、Bedrock Mantle 上で GPT-5.6 Luna のコンテキスト上限を境界値テストで確認します。
検証内容
コンテキスト上限の境界値テスト
先行記事の時点では 272K トークンだったコンテキスト上限が、今回のアップデートで 1M トークンに拡張されました。
- モデル:
openai.gpt-5.6-luna（us-east-1） - 入力生成:
'word ' * N + ' What is 1+1?'形式 - トークン数確定: レスポンスの
usage.input_tokensを事後確認
| 投入単語数 | API が返した input_tokens |
結果 |
|---|---|---|
| 300,000 | 300,014 | ✅ 成功（応答: "1 + 1 = 2"） |
| 800,000 | 800,014 | ✅ 成功（応答: "1 + 1 = 2"） |
| 1,000,000 | 1,000,014 | ✅ 成功（応答: "1 + 1 = 2"） |
| 1,050,000 | 1,050,014 | ❌ 400エラー |
1,050,000 単語を投入したケースでは、入力が 1,050,014 トークンとなり呼び出しが失敗しました。エラーメッセージの model maximum (1050000) が上限を示しています。
{
"error": {
"code": "validation_error",
"message": "prompt tokens (1050014) exceed model maximum (1050000) for openai.gpt-5.6-luna",
"type": "invalid_request_error"
}
}
コンテキスト使用量の可視性
通常サイズの呼び出し（境界値テストとは別に実行）が成功したときの usage は次のとおりです。
ResponseUsage(
input_tokens=23,
input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=0, cache_write_tokens=0),
output_tokens=113,
output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0),
total_tokens=136
)
usage には、コンテキスト上限や使用率を示す項目がありません。/v1/models/{modelId} にも context_window フィールドはありませんでした。コンテキスト使用量を把握するには、usage.input_tokens をエラーメッセージで示された上限 1,050,000 と手動で比較する必要があります。
まとめ
GPT-5.6 のコンテキスト上限が 272K から 1M トークン超へ拡張されたことを、実測で確認できました。272K の制限に合わせて入力を分割していた処理は、不要になる可能性があります。また、1M トークンのコンテキストを前提に Sonnet / Opus などで組んでいた処理を、GPT-5.6 系へ移植する選択肢も生まれます。
ただし、入力が大きくなるとコストにも影響するため、Prompt caching などのコスト最適化もあわせてご検討ください。
