(1/5) AWS Bedrock 으로 OpenAI GPT·Claude 쓰기 — 서울 리전에서 먼저 알아둘 것
🔐 AWS Bedrock 으로 OpenAI GPT·Claude 첫 세팅 5부작 — 이제 Bedrock 계정 하나로 OpenAI 의 GPT 와 Anthropic 의 Claude 를 함께 호출할 수 있어요. 다만 코드보다 그 앞 단계에서 확인할 것이 더 많습니다. 서울 리전에서는 최신 모델을 Global 추론 프로필로만 호출할 수 있고, 엔드포인트는 두 개로 나뉘어 있어요. 모델 사용 계약은 첫 호출 때 자동으로 맺어지고, 콘솔에서는 만료 없는 API 키를 버튼 하나로 만들 수 있습니다. 이 시리즈는 서울 리전에서 처음 세팅할 때 거치는 순서대로 이 내용을 정리했어요. 1편은 무엇을 쓸 수 있고 데이터가 어디서 처리되는지, 2편은 첫날 계정·권한·예산, 3편은 Claude 와 Claude Code 연결, 4편은 GPT 와 Codex 연결과 비용 함정, 5편은 기존 OpenAI·Anthropic API 코드를 Bedrock 으로 옮기는 방법을 다룹니다. 전체 5편.
- 먼저 알아둘 것 — 무엇이 되고, 서울 리전에선 어떻게 부르나 ← 지금 글
- 첫날 계정·권한 — 모델 액세스, 장기 키 차단, 예산
- Claude 붙이기 — Converse·Anthropic SDK·Claude Code
- OpenAI GPT 붙이기 — openai SDK·단일 함수·Codex 와 비용 함정
- 기존 코드 옮기기 — 목록 만들기부터 단계 전환까지
Summary
“Bedrock 에서 ChatGPT 를 쓸 수 있나요?” 짧게 답하면 ChatGPT 앱을 쓰는 건 아니고, OpenAI 의 GPT 모델을 API 로 호출할 수 있어요. 2026년 4월 AWS 와 OpenAI 가 제휴한 뒤 6월에 GPT-5.5, 7월에 GPT-5.6, 9월에 GPT-6 Astra 가 Bedrock 에 추가됐어요. 같은 계정에서 Claude Opus 5.5 도 호출할 수 있습니다.
첫 호출까지는 확인할 것이 몇 가지 있어요. 콘솔의 “Model access” 페이지는 없어졌고, 엔드포인트는 두 개로 나뉘었습니다. 또 서울 리전에서는 최신 모델 대부분을 Global 추론 프로필로만 호출할 수 있어요. 이 점을 모르면 코드가 맞아도 AccessDeniedException 이나 ValidationException 이 납니다.
세팅할 때는 보안, 개발 편의, 운영 비용 가운데 무엇을 우선할지 정해야 해요. 이 시리즈에는 제가 정한 기본값을 적었고, 판단이 갈리는 부분은 각 편 끝에 따로 모았어요.
📅 기준일 2026-10-25. AWS·Anthropic·OpenAI 공식 문서(모델 카드, 사용자 가이드)를 기준으로 정리했어요. Bedrock 의 모델·리전 지원은 몇 주 단위로 바뀝니다. 표에 적힌 리전 지원은 실행 전에
list-inference-profiles로 다시 확인하세요. 문서끼리 어긋나는 곳은 본문에 따로 표시했어요.
💡 이 글에서 다루는 것
- “ChatGPT on Bedrock” 의 정확한 의미 — 되는 것과 안 되는 것
- 엔드포인트 두 개:
bedrock-runtimevsbedrock-mantle- 모델 ID 읽는 법 — 접두어
global.·us.· 없음- 서울 리전에서 모델별로 쓸 수 있는 호출 방식
- Global 라우팅과 데이터 경계
- 세팅하면서 판단이 갈린 부분과 기본값
1. “ChatGPT on Bedrock” 은 정확히 무엇인가
먼저 용어부터 정리할게요. “ChatGPT” 라는 이름은 앱과 모델을 함께 가리켜서 오해가 생기기 쉬워요.
| 생각하는 것 | 실제 |
|---|---|
| ChatGPT 웹·앱 화면 | 안 돼요. Bedrock 은 API 서비스예요 |
| GPT 모델을 코드에서 호출 |
돼요. GPT-6 Astra, GPT-5.6 등 |
| openai SDK 를 그대로 사용 |
돼요. base URL·키만 교체 |
| Claude 를 같은 계정에서 |
돼요. Opus·Sonnet·Haiku 5.5 등 |
그래서 이 시리즈 제목에는 “ChatGPT” 대신 “OpenAI GPT” 라고 썼어요. ChatGPT 로 검색해서 들어왔더라도, Bedrock 에서 쓰는 것은 GPT 모델 API 예요.
2026년 10월 현재 Bedrock 에서 호출할 수 있는 두 회사 모델 가운데 이 시리즈에서 다루는 것은 다음과 같아요.
| 계열 | 모델 | 비고 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-6 Astra | 2026-09-08 출시 1,050,000 토큰 컨텍스트 |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol · Terra · Luna |
2026-07 출시 플래그십·균형·저가 |
| OpenAI | gpt-oss-120b · 20b | 오픈 웨이트 Marketplace 구독 불필요 |
| Anthropic | Claude Opus 5.5 | 2026-09-22 출시 1M 컨텍스트 |
| Anthropic | Claude Sonnet 5.5 · Haiku 5.5 |
일상 작업·저가 |
⚠️ “Bedrock 의 Claude” 와 “Claude Platform on AWS” 는 다른 상품이에요. Claude Platform on AWS 는 Anthropic 이 직접 운영하는 API 를 AWS 계정으로 청구받아 쓰는 상품입니다. 모델 ID 에 접두어가 없고 엔드포인트도 달라요. 이 시리즈는 Amazon Bedrock 만 다룹니다. 두 상품의 예제 코드는 서로 호환되지 않아요.
Bedrock 에서는 모델 기능 가운데 Bedrock 이 지원하는 것만 쓸 수 있어요. 예를 들어 Bedrock 의 Claude 에는 Anthropic 직접 API 에 있는 웹 검색 도구, Files API, Anthropic 방식의 Batches, MCP 커넥터가 없습니다. 직접 API 용 예제를 Bedrock 에서 그대로 실행했을 때 400 에러가 난다면, 먼저 이 기능 차이를 의심해 보세요.
2. 엔드포인트가 두 개예요 — bedrock-runtime vs bedrock-mantle
예전 글(AWS Bedrock 으로 스트리밍 챗봇 만들기)을 쓸 때는 엔드포인트가 사실상 하나였어요. 지금은 두 개이고, IAM 권한·로그·지원 리전이 서로 달라요.
| 항목 | bedrock-runtime | bedrock-mantle |
|---|---|---|
| 주소 | bedrock-runtime.{리전}.amazonaws.com |
bedrock-mantle.{리전}.api.aws |
| IAM 액션 | bedrock: |
bedrock-mantle: |
| 서울 리전 | Global 프로필로 | 문서마다 다름 |
| Guardrails | 지원 | 미지원 |
| 호출 로그 | 지원 | 미지원 |
| 비용 태깅 | 지원 | 미지원 |
처음 시작한다면 bedrock-runtime 만 쓰는 것을 권해요. 이유는 세 가지입니다.
- mantle 의 IAM 액션 접두어는
bedrock-mantle:이에요.bedrock:으로 작성한 정책은 mantle 에 적용되지 않습니다.bedrock:정책으로 모델을 차단해도 mantle 로는 여전히 호출할 수 있어요. - Claude Opus 5.5 기준으로 mantle 은 Guardrails, 호출 로그(Invocation logging), Application inference profile(비용 태깅)을 지원하지 않아요. 운영에 필요한 세 기능을 모두 쓸 수 없습니다.
- mantle 은 지원 리전도 적어요. AWS 모델 카드에는 Opus 5.5 의 mantle 리전이
us-east-1·ap-southeast-4·us-gov-west-1, GPT-6 Astra 의 mantle 리전이us-east-1·us-west-2로 적혀 있어요. (Anthropic 문서는 서울을 Global 지원 리전으로 적고 있어서 두 문서가 서로 어긋나요. 확인되기 전까지는 서울에서 mantle 을 쓸 수 없다고 가정하고 설계하는 편이 안전해요.)
mantle 은 각 회사의 네이티브 API 형식(Claude 의 Messages API, OpenAI 의 Responses API)으로 요청을 보내기 위한 엔드포인트예요. 그런데 지금은 bedrock-runtime 도 같은 형식을 지원하고, 경로만 다릅니다.
| 쓰고 싶은 API | bedrock-runtime 경로 |
|---|---|
| Claude Messages | /anthropic/v1/messages |
| OpenAI Responses | /openai/v1/responses |
| OpenAI Chat Completions | /openai/v1/chat/completions |
| 두 회사 공통 | Converse API (boto3) |
SDK 코드는 그대로 두고 엔드포인트 주소만 runtime 으로 바꾸면 돼요. mantle 은 필요한 기능이 mantle 에만 있을 때 예외로 씁니다. AWS 출시 블로그에 따르면 Codex 가 대표적인 예이고, 자세한 내용은 4편에서 다뤄요.
3. 모델 ID 읽는 법 — 접두어가 처리 위치를 정해요
Bedrock 의 모델 ID 는 앞에 붙는 접두어에 따라 요청이 처리되는 위치가 달라져요. 4절의 서울 리전 내용이 이 구분을 전제로 하니 먼저 정리할게요.
| 형태 | 예시 | 처리 위치 |
|---|---|---|
| 접두어 없음 (In-Region) |
anthropic.claude-opus-5-5 |
호출한 그 리전 |
| 지역 접두어 (Geo) |
us.openai.gpt-6-astra |
그 지역 안의 여러 리전 |
global.(Global) |
global.anthropic.claude-opus-5-5 |
전 세계 상용 리전 중 여유 있는 곳 |
- In-Region 은 호출한 리전에서만 처리해요. 처리 위치가 가장 엄격하게 고정되지만 지원 모델이 적어요.
- Geo 는
us.·eu.·jp.·au.처럼 지정한 지역 안의 리전에서만 처리해요. 데이터 레지던시 요건이 있을 때 AWS 가 권하는 방식이에요. - Global 은 전 세계 상용 리전 가운데 여유가 있는 곳에서 처리해요. 가용성이 가장 높고 가격도 가장 낮아요. Claude 와 GPT-6 Astra 모두 In-Region·Geo 가 Global 보다 10% 비싸요.
⚠️ 접두어 없이 호출했을 때
on-demand throughput isn't supported라는 400 에러가 나면, 이 모델은 이 리전에서 In-Region 으로 호출할 수 없다는 뜻이에요. 추론 프로필(global.등)이 붙은 모델 ID 로 다시 호출하면 됩니다.
4. 서울 리전에서 쓸 수 있는 모델
서울(ap-northeast-2)에서 모델별로 쓸 수 있는 호출 방식은 다음과 같아요. bedrock-runtime 기준이고, 각 모델의 AWS 모델 카드에서 옮겼어요.
| 모델 | In-Region | Geo | Global |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | ✗ | ✗ | ✓ |
| Claude Sonnet 5.5 | ✗ | ✗ | ✓ |
| Claude Haiku 5.5 | ✗ | ✗ | ✓ |
| Claude Sonnet 5 | ✓ | ✗ | ✓ |
| GPT-6 Astra | ✗ | ✗ | ✓ |
이 표에서 알 수 있는 점은 두 가지예요.
- 최신 모델은 서울에서 Global 추론 프로필로만 호출할 수 있어요. Opus 5.5·Sonnet 5.5·Haiku 5.5·GPT-6 Astra 가 모두 해당합니다. 서울에서 쓰려면 모델 ID 가
global.로 시작해야 해요. - 서울에서 쓸 수 있는 아시아 Geo 프로필은 없어요. Opus 5.5 의 Geo 프로필은
us.·eu.·jp.·au.네 개뿐이에요.jp.는 도쿄·오사카에서 호출할 때만 쓸 수 있어서 서울에서는 쓸 수 없어요. 예전 글에서 보이던apac.접두어는 이 모델들에 없습니다.
GPT-5.6 계열은 출시 당시 미국 리전(us-east-1·us-east-2·us-west-2)에서만 제공됐고, 8월에 bedrock-runtime 과 Global CRIS(교차 리전 추론) 지원이 추가됐어요. 다만 서울에서 Global 로 호출할 수 있는지는 이번에 공식 표로 확인하지 못했어요. 그래서 이 시리즈의 GPT 예제는 서울에서 Global 호출이 확인된 GPT-6 Astra 로 작성했습니다.
💡 표보다 계정의 실제 목록을 기준으로 삼으세요. 리전 지원은 수시로 바뀝니다. 아래 명령을 실행하면 내 계정이 지금 서울에서 쓸 수 있는 추론 프로필 목록이 나와요. 위 표는 시간이 지나면 맞지 않을 수 있지만, 이 명령의 결과는 항상 현재 상태를 보여 줍니다.
aws bedrock list-inference-profiles \
--region ap-northeast-2 \
--query "inferenceProfileSummaries[].inferenceProfileId" \
--output text | tr '\t' '\n' | grep -E 'claude|openai'
5. Global 라우팅과 데이터 경계
보안 검토에서는 이 부분을 정확하게 설명해야 해요. 위험을 과장하면 쓸 수 있는 모델도 쓰지 못하게 되고, 축소하면 규제를 받는 조직이 요건을 놓칠 수 있어요.
공식 문서 기준으로 정리하면 다음과 같아요.
요청은 서울 엔드포인트로 들어가지만, 모델 추론은 전 세계 AWS 상용 리전 중 어디에서든 처리될 수 있어요. 리전 간 전송은 AWS 네트워크 안에서만 이뤄지고 공용 인터넷을 거치지 않으며, 전송 구간은 암호화돼요. CloudTrail·CloudWatch 기록은 호출한 서울 리전에 남아요.
보안 검토 문서에 쓸 표현을 이 기준으로 나누면 다음과 같아요.
| 표현 | 판정 |
|---|---|
| “데이터가 해외로 유출된다” | ✗ 과장 |
| “서울에서만 처리된다” | ✗ 사실과 다름 |
| “국외 리전에서 처리될 수 있다” |
✓ 정확 |
실제 처리 리전은 사후에 확인할 수 있어요. 교차 리전 추론 요청도 호출한 리전(서울)의 CloudTrail 에 기록되고, 이벤트의 additionalEventData.inferenceRegion 필드에 실제 처리 리전이 남습니다. 따라서 보안 검토에서 요청이 처리된 리전을 기록으로 제시할 수 있어요.
반면 아직 단정할 수 없는 부분도 있어요. 처리한 리전에 데이터가 저장되는지(at-rest) 는 이번에 확인한 공식 문서에 명시돼 있지 않았어요. 그래서 이 글에서는 “저장되지 않는다” 고 쓰지 않았습니다. Anthropic 은 Bedrock 의 Claude 에 대해 “Anthropic 직원은 추론 인프라에 접근하지 않는다(zero operator access)” 고 밝히고 있어요. 다만 이는 Anthropic 측의 설명이라는 점을 감안하세요.
개인정보·신용정보·전자금융 규제가 있는 조직이라면
⚖️ 아래는 법률 자문이 아니에요. 최종 판단은 법무·준법감시 부서의 몫이에요.
Global 라우팅은 개인정보보호법의 국외 이전·처리위탁 조항, 신용정보법, 전자금융감독규정, 금융권 클라우드 이용 절차(중요도 평가·보고)에 해당할 수 있어요. 따라서 검토 대상으로 올려야 합니다. 금융권이라면 망분리 규제도 함께 확인해야 해요. 업무망에서 외부 생성형 AI 를 호출하려면 별도 예외 절차가 필요할 수 있어요. 검토할 수 있는 선택지는 세 가지입니다.
| 선택지 | 쓸 수 있는 모델 | 대가 |
|---|---|---|
| ① 민감정보를 빼고 Global 허용 |
최신 전부 | 마스킹 게이트를 앱에 둬야 함 |
| ② 서울 In-Region 모델만 |
Sonnet 5 등 일부 |
최신 모델 포기 |
| ③ 다른 나라 리전의 In-Region |
— | 역시 국외 처리라 해결책이 아님 |
①을 고른다면 민감정보 제외를 사람의 주의에 맡기지 말고 코드로 강제해야 해요. 예전에 쓴 문서 속 개인정보 탐지 게이트처럼 모델 호출 앞단에 마스킹 단계를 두는 방식입니다.
6. 세팅하면서 판단이 갈린 부분
이 편의 기본값을 정할 때 판단이 갈린 네 가지를 정리했어요.
① 제목에 ‘ChatGPT’ 를 쓸 것인가
검색어로는 ChatGPT 가 더 많이 쓰여요. 하지만 제목에 ChatGPT 만 쓰면 ChatGPT 앱을 Bedrock 에서 쓸 수 있다고 오해할 수 있어요. 반대로 제목에서 빼면 검색으로 찾기 어려워집니다. 그래서 ‘ChatGPT’ 는 태그와 description 첫 문장에 넣고, 제목에는 정확한 표현인 “OpenAI GPT” 를 썼어요. 앱을 기대한 독자에게는 첫 문단에서 “앱이 아니라 모델 API” 라고 바로 밝히는 편이 낫다고 판단했습니다.
② 서울 In-Region 을 강제할 것인가
보안 관점에서는 데이터 경계가 불분명하면 우선 차단하는 것이 원칙이에요. 하지만 서울에는 최신 모델의 In-Region 프로필도, 아시아 Geo 프로필도 없어요. 따라서 In-Region 을 강제하면 사실상 최신 모델을 쓸 수 없습니다. 그러면 누군가 미국 리전의 mantle 로 우회할 수 있고, 데이터는 미국에서 처리되면서 Guardrails·호출 로그도 쓸 수 없는 더 나쁜 상태가 돼요. 그래서 차단 기준을 모델이 아니라 데이터 분류로 정했어요. 기본값은 서울 리전 호출 + global. 로 두고, 규제 데이터를 다루는 워크로드만 별도 계정으로 분리해 그 계정에서 Global 을 SCP 로 차단합니다. 이 판단 근거는 한 쪽 분량의 문서로 남겨 두기로 했어요.
③ mantle 을 소개할 것인가
개발자 입장에서 mantle 은 네이티브 SDK 를 그대로 쓸 수 있다는 장점이 있어요. 하지만 IAM 접두어가 달라서 정책에 빈틈이 생기기 쉽고, 호출 로그도 남지 않아요. 게다가 runtime 도 같은 API 형식을 지원하므로 처음부터 mantle 을 쓸 이유가 거의 없어요. 그래서 이 글에는 비교표 하나만 두고 기본 엔드포인트는 runtime 으로 정했어요. mantle 은 기본적으로 차단하고, Codex 처럼 꼭 필요할 때만 예외로 허용합니다(2편·4편).
④ 첫날에 어디까지 할 것인가
VPC 엔드포인트, Guardrails, 호출 로그 파이프라인은 각각 글 한 편 분량이에요. 모두 첫날 작업에 넣으면 첫 응답을 받기까지의 절차가 지나치게 길어집니다. 반면 장기 키 차단과 예산 알람은 뺄 수 없었어요. 키가 하나만 유출돼도 짧은 시간에 큰 비용이 청구될 수 있기 때문이에요. 그래서 “미루면 되돌릴 수 없거나 비용 손실로 이어지는 작업만 첫날에 한다” 를 기준으로 삼았어요. 장기 키 차단·예산·모델 허용목록은 첫날 작업에 넣고, VPC 엔드포인트·Guardrails 는 나중 작업으로 미뤘어요.
7. 제가 정한 기본값과 로드맵
앞의 판단을 거쳐 정한 기본값을 표 하나로 모았어요. 2~4편에서는 이 기본값을 차례로 실제 설정에 반영하고, 5편에서는 기존 코드를 Bedrock 으로 옮기는 방법을 다룹니다.
| 항목 | 기본값 |
|---|---|
| 호출 리전 | 서울 ap-northeast-2 |
| 엔드포인트 | bedrock-runtime |
| 모델 ID | global. 접두어 |
| 사람 인증 | SSO(IAM Identity Center) + 단기 자격증명 |
| 장기 API 키 | 차단 |
| mantle | 차단, 필요 시 예외 |
| 비용 | 계정 단위 예산 알람 |
- 2편 — 첫날 계정·권한. 모델 액세스가 ‘신청’ 이 아니라 ‘첫 호출’ 이 된 구조, Anthropic 사용 사례 양식, 허용·차단 정책 JSON, 리전 제한 SCP 의 함정, 예산 알람.
- 3편 — Claude 붙이기. Converse 와 Anthropic SDK 두 경로, 첫 호출 에러 표, 서울에서 Claude Code 를 연결할 때 생기는
apac.접두어 문제. - 4편 — GPT 붙이기. openai SDK 를 그대로 쓰는 법, 두 모델을 함수 하나로 부르기, Codex 가 서울 대신 미국 리전을 호출하는 이유, 272K 기준과 출력 10배 쿼터 차감.
- 5편 — 기존 코드 옮기기. OpenAI·Anthropic API 를 직접 쓰던 코드의 호출 지점 목록 만들기, SDK 전환, Bedrock 에 없는 기능과 대안, 임베딩 재색인, 비용 추적 변경, 단계적 전환과 롤백.
🚀 급하면 이 순서만 — ① 결제수단 등록 → ② SSO 로그인 → ③ 2편의 차단 정책 붙이기 → ④ Claude 모델 카탈로그에서 사용 사례 양식 제출 → ⑤ 3편의 Converse 예제를
global.모델 ID 로 실행.
일단 오늘은 여기까지…..
다음 글에서는 코드를 쓰기 전에 계정부터 정리할게요. 첫 호출이 곧 계약 동의로 처리되기 때문에, 순서를 지키지 않으면 되돌리기 번거로워요.
