Amazon Bedrock で OpenAI GPT-5.6 Sol / Terra / Luna がサポートされたので試してみた

はじめに

OpenAI が2026年7月9日に発表した GPT-5.6 ファミリーが、7月13日には Amazon Bedrock で GA になりました。リリースから数日で Bedrock で利用可能になっています。

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/openai-gpt-5-6-sol-terra-and-luna-are-now-generally-available-on-amazon-bedrock/

https://openai.com/ja-JP/index/gpt-5-6/

GPT-5.6 では命名体系が変わりました。番号の 5.6 が世代、Sol / Terra / Luna が独立して進化するティアを表します。フラッグシップの Sol が全力推論、Terra が普段使いのバランス型、Luna が軽量・低コスト枠です。

2026年7月14日時点で確認した、GPT-5.6 ファミリーと直近モデルの比較です。料金は 1M tokens あたりの単価（USD）です。

※ コンテキスト長は Amazon Bedrock のモデルカードに記載された値です。OpenAI 公式では 1,050K context window とされていますが、Bedrock 上では 272K となっています。

Bedrock 上の料金では Sol は GPT-5.5 より Input / Output ともに安く、Terra は GPT-5.4 より安価です。Luna はファミリー最廉価のティアとして新設されました。

認証やセットアップの手順は過去記事と共通のため、そちらを参照してください。

https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-openai-gpt55-gpt54-ga-responses-api/

モデルID・料金・リージョン対応は以下の公式ドキュメントで確認しています。

• モデルカード
• 料金
• リージョン対応

検証内容

検証環境

GPT-5.6 ファミリーは bedrock-runtime エンドポイントではなく bedrock-mantle エンドポイント専用です。Invoke API / Converse API には対応しておらず、OpenAI 互換の Responses API で呼び出します。

クライアントの初期化です。

from openai import OpenAI
from aws_bedrock_token_generator import BedrockTokenGenerator

REGION = "us-east-1"
BASE_URL = f"https://bedrock-mantle.{REGION}.api.aws/openai/v1"

generator = BedrockTokenGenerator()
token = generator.get_token(credentials, REGION)

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=token)

非ストリーム呼び出し

3モデルに同じプロンプトを非ストリームで投げ、正常に呼び出せることを確認しました。reasoning.effort は low に統一しています。

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-sol",
    input="Amazon Bedrockとは何ですか？3文で簡潔に説明してください。",
    reasoning={"effort": "low"},
)

Sol からの応答例です。

Amazon Bedrockは、AWSが提供する生成AIアプリケーション開発向けのフルマネージドサービスです。複数の主要企業が提供する基盤モデルをAPI経由で利用し、モデルの選択・カスタマイズ・評価ができます。インフラ管理を抑えながら、セキュアにチャットボットや文章生成、検索支援などを構築できます。

3モデルとも正常に応答しました。いずれも1回の測定値であり、参考値です。

Terra と Luna の初回レイテンシが約75秒と大きく出ていますが、2回目以降に大幅に低下していることからコールドスタートの影響と考えられます。2回目は Terra が 1.12s、Luna が 0.57s まで低下しました。Sol は初回から 2.22s だったため、ウォーム状態だった可能性があります。

単純な説明を求めるプロンプトでは、3モデルとも reasoning_tokens は 0 でした。

Sol:
ResponseUsage(input_tokens=23, input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=0, cache_write_tokens=0), output_tokens=102, output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0), total_tokens=125)

Terra:
ResponseUsage(input_tokens=23, input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=0, cache_write_tokens=21), output_tokens=107, output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0), total_tokens=130)

Luna:
ResponseUsage(input_tokens=23, input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=0, cache_write_tokens=21), output_tokens=115, output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0), total_tokens=138)

ストリーミング呼び出し

同じプロンプトを stream=True で呼び出し、ストリーミング応答を確認しました。

stream = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-sol",
    input="Amazon Bedrockとは何ですか？3文で簡潔に説明してください。",
    reasoning={"effort": "low"},
    stream=True,
)

ウォーム状態で計測した結果です。TTFT は最初の response.output_text.delta イベントを受け取るまでの時間です。

イベント構造は3モデルで共通でした。response.created から始まり、response.output_text.delta が繰り返し送られ、最後に response.completed で終わります。

reasoning.effort の確認

Sol に reasoning.effort を変えながら呼び出し、reasoning_tokens の増減を確認しました。プロンプトは「素数が無限に存在することを証明してください」です。精度評価は行わず、動作可否とトークン数のみを見ています。

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-sol",
    input="素数が無限に存在することを証明してください。",
    reasoning={"effort": "max"},
)

非ストリームの単純な説明プロンプトでは reasoning_tokens=0 でしたが、証明を求めるプロンプトでは推論トークンが返りました。low から high までは reasoning_tokens が 33〜37 とほぼ横ばいで、effort による明確な増加は見られませんでした。レイテンシも low 3.34s → high 2.50s と逆転しており、いずれも1回の測定値のため測定誤差の範囲です。max でのみ reasoning_tokens が 104 と明確に増えています。

reasoning.effort="ultra" を指定するとエラーが返りました。

Invalid value: 'ultra'. Supported values are: 'none', 'minimal', 'low', 'medium', 'high', 'xhigh', and 'max'.

Bedrock Mantle での reasoning.effort に指定可能な値は none / minimal / low / medium / high / xhigh / max の7段階です。ultra は本検証時点で受け付けられませんでした。

Chat Completions API 非対応の確認

少なくとも本検証時点の Bedrock Mantle では Chat Completions API に対応しておらず、呼び出すと以下のエラーが返りました。

client.chat.completions.create(
    model="openai.gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

400 - {'error': {'code': 'validation_error', 'message': "The model 'openai.gpt-5.6-sol' does not support the '/v1/chat/completions' API", 'param': None, 'type': 'invalid_request_error'}}

まとめ

Amazon Bedrock で GA になった GPT-5.6 Sol / Terra / Luna を、Bedrock Mantle エンドポイントの Responses API から呼び出してみました。非ストリーム・ストリーミングのどちらでも3モデルとも正常に応答し、Bedrock 上でも GPT-5.6 ファミリーを用途に応じて選べることを確認できました。

Bedrock 上の料金では、Sol は GPT-5.5 より、Terra は GPT-5.4 より安くなっています。Luna は $1/$6 の低コストなティアとして追加されており、要約や分類などの軽量タスクではまず試してみる候補になりそうです。

本検証時点では、Service Tier は Standard のみで、Priority / Flex / Reserved やクロスリージョン推論は未対応（In-Region のみ）でした。Image 入力には対応していますが、今回は未検証です。

注意点として、abuse detection により classifier でフラグ付けされた traffic data は最大30日保持されるとモデルカードに記載されています。通常の Bedrock のゼロデータ保持ポリシーとは異なる例外があるため、実利用前にモデルカードを確認しておくのがよさそうです。