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ベアラートークンによる OpenAI Codex のセットアップ - Amazon CloudWatch
前提条件メトリクスエクスポーターの設定ID と組織属性の追加検証および表示

ベアラートークンによる OpenAI Codex のセットアップ

このパスでは、OpenAI Codex は、OpenTelemetry (OTel) メトリクスを Amazon CloudWatch ネイティブ OTLP メトリクスエンドポイントに直接送信し、ベアラートークン (CloudWatch メトリクス API キー) を使用して認証します。OpenTelemetry コレクターは必要ありません。開発者個人や小規模なチームが Codex メトリクスを Coding Agent Insights ダッシュボードに取り込む場合は、この方法が最速です。

重要

ベアラートークンは長期的な認証情報です。AWS 外のデベロッパーラップトップなど、短期的な AWS 認証情報が適していない場合にのみお勧めしております。セキュリティのトレードオフとキーローテーションのガイダンスについては、「メトリクスのベアラートークン認証の設定」を参照してください。コーポレート SSO を通じて ID のフェデレーションを行う組織は、代わりにエンタープライズロールアウトを使用する必要があります。「エンタープライズロールアウトに対する OpenAI Codex のセットアップ」を参照してください。

前提条件

  • 開発者のマシンにインストールされている OpenAI Codex。

  • Codex が推論のためにモデルを呼び出すための実用的な方法。このテレメトリセットアップは推論とは無関係であるため、OpenAI アカウント (デフォルトの Codex プロバイダー) または Amazon Bedrock を使用できます。推論に Amazon Bedrock を使用するには、OpenAI Codex ドキュメントの「Amazon Bedrock」を参照してください。

  • CloudWatch メトリクスのアクセス許可がある IAM ユーザーから CloudWatch メトリクス API キー (ベアラートークン) が生成されている。IAM ユーザーを作成してキーを生成する手順については、「メトリクスのベアラートークン認証の設定」を参照してください。

メトリクスエクスポーターの設定

Codex は ~/.codex/config.toml から設定を読み取ります。CloudWatch メトリクス OTLP エンドポイントを指し、Authorization ヘッダーにベアラートークンを送信する [otel.metrics_exporter] セクションを追加します。完全な /v1/metrics パスを含めてください。Codex では自動的に追加されません。

[otel]
environment = "production"

[otel.metrics_exporter]
otlp-http = { endpoint = "https://monitoring.region.amazonaws.com/v1/metrics", protocol = "binary", headers = { "Authorization" = "Bearer YOUR_API_KEY" } }
注記

一部の Codex バージョンでは、環境変数がヘッダー値内で展開されないため、API キーがインラインで表示されます。config.toml はシークレットとして扱ってください。ファイルのアクセス許可 (例: chmod 600 ~/.codex/config.toml) を制限し、ソースコントロールにコミットさせないでください。

ID と組織属性の追加

Coding Agent Insights ダッシュボードは、開発者、チーム、部門、その他の組織ディメンション別に使用状況をグループ化します。Codex を起動するシェルの OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 環境変数を使用して、これらを OTel リソース属性として指定します。開発者の ID と組織の構造から値を設定します。

export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="\
user.id=alias,\
user.email=developer@example.com,\
user.name=Jane Doe,\
department=engineering,\
team.id=platform,\
cost_center=cc-1234,\
organization=example-corp,\
location=us-seattle,\
role=software-engineer,\
manager=manager@example.com"
注記

これらを (データポイントごとの属性ではなく) リソース属性として設定すると、ダッシュボードが期待するシェイプと一致するため、@resource.team.id、@resource.department、および同様のラベルでグループ化できます。Codex は、model や token_type などのメトリクスレベルのディメンションをメトリクスに自動的にスタンプします。

検証および表示

Codex を数回実行してメトリクスを生成し、データが CloudWatch に到達したことを確認します。

メトリクスを検証するには

  1. 処理を行う Codex セッションを実行します (例: コマンドの実行とファイルの編集を依頼する)。

  2. CloudWatch コンソールで、[GenAI Observability]、[Coding Agent Insights]、[Codex] タブの順に選択します。通常は数分以内にメトリクスが表示されます。

  3. 必要に応じて、PromQL を使用してメトリクスを直接クエリします。詳細については、「PromQL クエリ」を参照してください。

継続的に更新される完全なガイダンスについては、GitHub の「Codex on Amazon Bedrock のガイダンス」を参照してください。