Amazon BedrockでxAIのGrok 4.3が利用可能になったのでIAM認証で試してみた
はじめに
xAIのGrok 4.3がAmazon Bedrockで利用可能になりました。
Grok 4.3はbedrock-mantle経由で利用します。従来のBedrock Runtime APIとの違いは以下の通りです。
| 項目 | 従来モデル(例: Claude) | Grok 4.3 |
|---|---|---|
| エンドポイント | bedrock-runtime |
bedrock-mantle |
| API | Converse / InvokeModel | Chat Completions / Responses(OpenAI互換) |
| SDK / クライアント | AWS SDK(boto3等) | OpenAI SDKなどのOpenAI互換クライアント |
| 認証 | IAM認証(SigV4署名) | IAM認証ベースのBearerトークン(aws-bedrock-token-generator) |
モデルスペック
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデルID | xai.grok-4.3 |
| コンテキストウィンドウ | 1M トークン |
| 入力モダリティ | テキスト、画像 |
| 出力モダリティ | テキスト |
| Reasoning | 対応(effort: none / low / medium / high から選択) |
| 対応API | Chat Completions、Responses |
| リージョン | us-west-2(Oregon)のみ |
料金(On-Demand、us-west-2)
| 項目 | 料金(per 1M tokens) |
|---|---|
| 入力 | $1.25 |
| キャッシュ入力(読み取り) | $0.20 |
| 出力 | $2.50 |
参考として、Bedrock上の他モデルとの比較です(公式料金ページより)。
| モデル | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| Gemma 4 31B | $0.14 | $0.40 |
| gpt-oss-120b | $0.15 | $0.60 |
| Claude Haiku 4.5 | $0.80 | $4.00 |
| Grok 4.3 | $1.25 | $2.50 |
| GPT-5.4 | $2.75 | $16.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 |
デフォルトパラメータ
Grok 4.3では、OpenAI互換APIで一般的に見かける値とは異なるデフォルトが設定されています。
| パラメータ | Grok 4.3 | 一般的なデフォルト |
|---|---|---|
| temperature | 0.7 | 1 |
| top_p | 0.95 | 1 |
| max_completion_tokens | 131,072 | — |
検証
本記事ではChat Completions APIで検証します。Responses APIも公式ドキュメント上は対応していますが、本記事では未検証です。
接続確認・日本語テキスト生成
IAM認証で接続します。aws-bedrock-token-generatorでトークンを生成し、OpenAI SDKのapi_keyに渡します。
import time
from openai import OpenAI
from aws_bedrock_token_generator import provide_token
REGION = "us-west-2"
MODEL = "xai.grok-4.3"
BASE_URL = f"https://bedrock-mantle.{REGION}.api.aws/openai/v1"
client = OpenAI(
base_url=BASE_URL,
api_key=provide_token(region=REGION),
)
start = time.time()
response = client.chat.completions.create(
model=MODEL,
messages=[{"role": "user", "content": "Amazon Bedrockの特徴を3行で説明してください。"}],
)
elapsed = time.time() - start
print(f"Time: {elapsed:.1f}s")
print(f"Usage: in={response.usage.prompt_tokens}, out={response.usage.completion_tokens}")
print(response.choices[0].message.content)
実行結果です。
Time: 1.5s
Usage: in=16, out=71
Amazon Bedrockは、AWSが提供するAIサービスで、様々な基盤モデルに簡単にアクセスできる。
開発者は、テキスト生成や画像生成、構造化データ抽出など、様々なタスクに活用できる。
低コストで高性能な処理を実現しながら、セキュリティとプライバシーに配慮した設計になっている。
IAM認証で接続でき、日本語も問題なく生成されました。
なお、検証時点(2026年6月16日)ではBedrockコンソールのモデルカタログにGrok 4.3は表示されませんでした。従来のaws bedrock list-foundation-modelsでもxAIプロバイダーのモデルは返りません。しかしbedrock-mantleエンドポイントへのリクエストは正常に処理されます。403が返る場合は、IAM権限やモデルアクセス設定などを確認してみてください。
Tool Use
OpenAI互換のFunction Callingを試します。モデルがtool callを返し、クライアント側で実行する流れです。
ダミーの天気取得関数を定義し、マルチターンで動作を確認します。
import json
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather for a location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "City name"},
"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
# Step 1: ユーザーメッセージ → モデルがtool callを返す
response1 = client.chat.completions.create(
model=MODEL,
messages=[{"role": "user", "content": "東京の天気を教えて"}],
tools=tools,
)
tool_call = response1.choices[0].message.tool_calls[0]
print(f"finish_reason: {response1.choices[0].finish_reason}")
print(f"tool_call: {tool_call.function.name}({tool_call.function.arguments})")
Step 1の実行結果です。
finish_reason: tool_calls
tool_call: get_weather({"location":"東京"})
モデルが適切にtool callを生成しました。次に、クライアント側で関数の実行結果を返します。
# Step 2: tool結果を返す → モデルが最終回答を生成
response2 = client.chat.completions.create(
model=MODEL,
messages=[
{"role": "user", "content": "東京の天気を教えて"},
response1.choices[0].message,
{
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": json.dumps(
{"location": "東京", "temperature": 28, "condition": "晴れ", "humidity": 65}
),
},
],
tools=tools,
)
print(f"finish_reason: {response2.choices[0].finish_reason}")
print(response2.choices[0].message.content)
Step 2の実行結果です。
finish_reason: stop
東京の現在の天気は、晴れです。
気温は 28℃ で、湿度65%と少し蒸し暑く感じるかもしれません。外に出る際は水分補給をこまめにどうぞ!
tool callの生成 → クライアント側での実行 → 結果を返して最終回答、というマルチターンの流れが正常に動作しました。
まとめ
xAIのGrok 4.3がAmazon Bedrockで利用可能になりました。
Grok 4.3は従来のBedrock Runtime API(Converse / InvokeModel)ではなく、bedrock-mantleエンドポイント経由で利用します。APIはOpenAI互換のChat Completions / Responsesに対応しており、本記事ではChat Completions APIでIAM認証による接続、日本語生成、基本的なTool Useの流れを確認しました。
Reasoning対応モデルとして提供され、料金はOn-Demandで出力$2.50/1M tokensです。1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ点も特徴的です。現時点ではus-west-2のみの提供です。









