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

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

xAIのGrok 4.3がAmazon Bedrockで利用可能になりました。従来のbedrock-runtimeではなく新しいbedrock-mantleエンドポイント経由で、OpenAI互換APIとIAM認証を使って接続し、日本語生成やTool Useの動作を確認しました
2026.06.16

はじめに

xAIのGrok 4.3がAmazon Bedrockで利用可能になりました。

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2026/06/grok-amazon-bedrock/

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
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

https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/

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。

参考リンク


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