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Converse API を使用する場合

フォーカスモード
Converse API を使用する場合 - Amazon Bedrock

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

Converse API を使用するには、 Converseまたは ConverseStreamオペレーションを呼び出してモデルにメッセージを送信します。Converse を呼び出すには、bedrock:InvokeModel オペレーションを呼び出す許可も必要です。ConverseStream を呼び出すには、bedrock:InvokeModelWithResponseStream オペレーションを呼び出す許可も必要です。

リクエスト

Amazon Bedrock ランタイムエンドポイントConverse リクエストを行うときは、次のフィールドを含めることができます。

  • modelId – 推論に使用するリソースを指定できる ヘッダーの必須パラメータ。

  • 次のフィールドでは、プロンプトをカスタマイズできます。

    • messages – プロンプトの内容とロールを指定するために使用します。

    • system – モデルの指示またはコンテキストを定義するシステムプロンプトを指定するために使用します。

    • inferenceConfig – すべてのモデルに共通の推論パラメータを指定するために使用します。推論パラメータはレスポンスの生成に影響します。

    • additionalmodelRequestFields – 推論を実行するモデルに固有の推論パラメータを指定するために使用します。

    • promptVariables – (プロンプト管理のプロンプトを使用する場合) このフィールドを使用して、入力するプロンプト内の変数と、入力する値を定義します。

  • 以下のフィールドでは、レスポンスの返される方法をカスタマイズできます。

    • guardrailConfig – このフィールドを使用して、プロンプト全体に適用するガードレールを含めます。

    • toolConfig – このフィールドを使用して、モデルがレスポンスを生成するのに役立つツールを含めます。

    • additionalModelResponseFieldPaths – このフィールドを使用して、JSON ポインタオブジェクトとして返すフィールドを指定します。

  • requestMetadata – このフィールドを使用して、呼び出しログを使用するときにフィルタリングできるメタデータを含めます。

注記

Converse または でプロンプト管理プロンプトを使用する場合、次の制限が適用されますConverseStream

  • additionalModelRequestFieldsinferenceConfig、、systemまたは toolConfigフィールドを含めることはできません。

  • messages フィールドを含めると、プロンプトで定義されたメッセージの後にメッセージが追加されます。

  • guardrailConfig フィールドを含めると、ガードレールがプロンプト全体に適用されます。ContentBlock フィールドにguardContentブロックを含めると、ガードレールはそれらのブロックにのみ適用されます。

セクションを展開して、Converseリクエスト本文のフィールドの詳細を確認します。

messages フィールドは Message オブジェクトの配列で、それぞれがユーザーとモデル間のメッセージを定義します。Message オブジェクトには、次のフィールドが含まれます。

  • ロール – メッセージが user (モデルに送信されたプロンプト) または assistant (モデルレスポンス) のどちらからのものであるかを定義します。

  • content – プロンプト内のコンテンツを定義します。

    注記

    Amazon Bedrock は、ユーザーがコンテンツとして提供したテキスト、画像、ドキュメントを保存しません。データはレスポンスの生成にのみ使用されます。

会話コンテキストを維持するには、後続のConverseリクエストに会話内のすべてのメッセージを含め、 roleフィールドを使用して、メッセージがユーザーからのメッセージかモデルからのメッセージかを指定します。

content フィールドは ContentBlock オブジェクトの配列にマッピングされます。各 ContentBlock 内で、次のいずれかのフィールドを指定できます (どのモデルがどのモダリティをサポートしているかを確認するには、「サポートされているモデルとモデルの機能」を参照)。

text

text フィールドは、プロンプトを指定する文字列にマッピングされます。text フィールドは、同じ ContentBlock で指定された他のフィールドとともに解釈されます。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、テキスト ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user | assistant", "content": [ { "text": "string" } ] }

以下は、テキスト ContentBlock とオプションの cachePointフィールドを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。その結果、テキスト ContentBlock のコンテンツがキャッシュに追加されます。

{ "role": "user | assistant", "content": [ { "text": "string" }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
image

image フィールドは ImageBlock にマッピングされます。base64 でエンコードされた raw バイトを、bytes フィールド内の画像に渡します。 AWS SDK を使用する場合、base64 でバイトをエンコードする必要はありません。

text フィールドを除外すると、モデルはイメージを記述します。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、画像 ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "image": { "format": "png | jpeg | gif | webp", "source": { "bytes": "image in bytes" } } } ] }

以下は、イメージ ContentBlock とオプションの cachePointフィールドを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。その結果、イメージコンテンツがキャッシュに追加されます。

{ "role": "user", "content": [ { "image": { "format": "png | jpeg | gif | webp", "source": { "bytes": "image in bytes" } } }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
document

document フィールドは DocumentBlock にマッピングされます。DocumentBlock を含める場合は、リクエストが次の制限に準拠していることを確認します。

  • メッセージオブジェクトの content フィールドに、ドキュメントに関連するプロンプトを含む text フィールドを含める必要があります。

  • base64 でエンコードされた raw バイトを、bytes フィールド内のドキュメントに渡します。 AWS SDK を使用する場合、ドキュメントのバイトを base64 でエンコードする必要はありません。

  • name フィールドには以下の文字のみ含めることができます。

    • アルファベットの文字

    • 空白文字 (連続した空白文字は使用不可)

    • ハイフン

    • 括弧

    • 角括弧

    注記

    モデルが誤って指示として解釈する可能性があるため、name フィールドはプロンプトインジェクションに対して脆弱です。したがって、中立的な名前を指定することが推奨されます。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、ドキュメント ContentBlock と必須の付随テキスト ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "text": "string" }, { "document": { "format": "pdf | csv | doc | docx | xls | xlsx | html | txt | md", "name": "string", "source": { "bytes": "document in bytes" } } } ] }

以下は、ドキュメント ContentBlock と必須の付随するテキスト ContentBlock を含むcontent配列と、ドキュメントとテキストの両方のコンテンツをキャッシュに追加する cachePoint を含む Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "text": "string" }, { "document": { "format": "pdf | csv | doc | docx | xls | xlsx | html | txt | md", "name": "string", "source": { "bytes": "document in bytes" } } }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
video

video フィールドは VideoBlock オブジェクトにマッピングされます。base64 でエンコードされた bytesフィールドに raw バイトを渡します。 AWS SDK を使用する場合、base64 でバイトをエンコードする必要はありません。

text フィールドを含めない場合、モデルは動画を記述します。

以下は、動画 ContentBlock のみを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "video": { "format": "mov | mkv | mp4 | webm | flv | mpeg | mpg | wmv | three_gp", "source": { "bytes": "video in bytes" } } } ] }

.3gp 拡張子が のファイルの場合、形式を として指定する必要がありますthree_gp

リクエストボディでバイトを直接渡す代わりに、Amazon S3 URI を介して動画を渡すこともできます。以下は、Amazon S3 URI を介して渡されたビデオソースを持つビデオのみを含むコンテンツ配列ContentBlockを持つMessageオブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "video": { "format": "mov | mkv | mp4 | webm | flv | mpeg | mpg | wmv | three_gp", "source": { "s3Location": { "uri": "${S3Uri}", "bucketOwner": "${AccountId}" } } } } ] }

s3Location パラメータは、米国東部 (バージニア北部) リージョンでのみサポートされています。

注記

引き受けたロールには、Amazon S3 URI に対する アクセスs3:GetObject許可が必要です。bucketOwner フィールドはオプションですが、リクエストを行うアカウントが Amazon S3 URI が見つかったバケットを所有していない場合は指定する必要があります。

guardContent

guardContent フィールドは GuardrailConverseContentBlock オブジェクトにマッピングされます。このフィールドを使用して、 guardrailConfigフィールドで定義されたガードレールによって評価される入力をターゲットにすることができます。このフィールドを指定しない場合、ガードレールはリクエストボディ内のすべてのメッセージを評価します。では、次のタイプのコンテンツを渡すことができますGuardBlock

  • text – 以下は、テキスト GuardrailConverseContentBlock のみを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

    { "role": "user", "content": [ { "text": "string", "qualifiers": [ "grounding_source | query | guard_content", ... ] } ] }

    評価するテキストを定義し、コンテキストグラウンディングに使用する修飾子を含めます。

  • image – 以下は、イメージ GuardrailConverseContentBlock のみを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

    { "role": "user", "content": [ { "format": "png | jpeg", "source": { "bytes": "image in bytes" } } ] }

    イメージの形式を指定し、イメージをバイト単位で定義します。

ガードレールの使用の詳細については、「」を参照してくださいAmazon Bedrock ガードレールを使用してモデルで有害なコンテンツを阻止する

reasoningContent

reasoningContent フィールドは ReasoningContentBlock にマッピングされます。このブロックには、付随する でレスポンスを生成するためにモデルによって実行された推論に関するコンテンツが含まれていますContentBlock

以下は、 とそれに付随するテキスト のみを含むcontent配列ReasoningContentBlockを持つ Message オブジェクトを示していますContentBlock

{ "role": "user", "content": [ { "text": "string" }, { "reasoningContent": { "reasoningText": { "text": "string", "signature": "string" } "redactedContent": "base64-encoded binary data object" } } ] }

ReasoningContentBlock には、 reasoningTextフィールドに付随するコンテンツを生成するために使用される推論と、 redactedContent フィールドの信頼と安全の理由でモデルプロバイダーによって暗号化された推論の内容が含まれます。

reasoningText フィールド内では、textフィールドは推論を記述します。signature フィールドは会話内のすべてのメッセージのハッシュであり、モデルで使用される推論の改ざんに対する保護手段です。後続のConverseリクエストには、署名と以前のメッセージをすべて含める必要があります。メッセージのいずれかが変更されると、レスポンスはエラーをスローします。

toolUse

使用するモデルのツールに関する情報が含まれています。詳細については、「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。

toolResult

ツールを使用したモデルの結果に関する情報が含まれます。詳細については、「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。

注記

content フィールドには以下の制限が適用されます。

  • 最大 20 個の画像を含めることができます。各画像のサイズ、高さ、幅は、それぞれ 3.75 MB、8,000 px、8,000 px 以下にする必要があります。

  • 最大 5 つのドキュメントを含めることができます。各ドキュメントのサイズは 4.5 MB 以下にする必要があります。

  • roleuser の場合、画像とドキュメントのみを含めることができます。

次の messages 例では、ユーザーはポップの曲を 3 曲含むリストを要求し、モデルは曲のリストを生成します。

[ { "role": "user", "content": [ { "text": "Create a list of 3 pop songs." } ] }, { "role": "assistant", "content": [ { "text": "Here is a list of 3 pop songs by artists from the United Kingdom:\n\n1. \"As It Was\" by Harry Styles\n2. \"Easy On Me\" by Adele\n3. \"Unholy\" by Sam Smith and Kim Petras" } ] } ]

messages フィールドは Message オブジェクトの配列で、それぞれがユーザーとモデル間のメッセージを定義します。Message オブジェクトには、次のフィールドが含まれます。

  • ロール – メッセージが user (モデルに送信されたプロンプト) または assistant (モデルレスポンス) のどちらからのものであるかを定義します。

  • content – プロンプト内のコンテンツを定義します。

    注記

    Amazon Bedrock は、ユーザーがコンテンツとして提供したテキスト、画像、ドキュメントを保存しません。データはレスポンスの生成にのみ使用されます。

会話コンテキストを維持するには、後続のConverseリクエストに会話内のすべてのメッセージを含め、 roleフィールドを使用して、メッセージがユーザーからのメッセージかモデルからのメッセージかを指定します。

content フィールドは ContentBlock オブジェクトの配列にマッピングされます。各 ContentBlock 内で、次のいずれかのフィールドを指定できます (どのモデルがどのモダリティをサポートしているかを確認するには、「サポートされているモデルとモデルの機能」を参照)。

text

text フィールドは、プロンプトを指定する文字列にマッピングされます。text フィールドは、同じ ContentBlock で指定された他のフィールドとともに解釈されます。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、テキスト ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user | assistant", "content": [ { "text": "string" } ] }

以下は、テキスト ContentBlock とオプションの cachePointフィールドを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。その結果、テキスト ContentBlock のコンテンツがキャッシュに追加されます。

{ "role": "user | assistant", "content": [ { "text": "string" }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
image

image フィールドは ImageBlock にマッピングされます。base64 でエンコードされた raw バイトを、bytes フィールド内の画像に渡します。 AWS SDK を使用する場合、base64 でバイトをエンコードする必要はありません。

text フィールドを除外すると、モデルはイメージを記述します。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、画像 ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "image": { "format": "png | jpeg | gif | webp", "source": { "bytes": "image in bytes" } } } ] }

以下は、イメージ ContentBlock とオプションの cachePointフィールドを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。その結果、イメージコンテンツがキャッシュに追加されます。

{ "role": "user", "content": [ { "image": { "format": "png | jpeg | gif | webp", "source": { "bytes": "image in bytes" } } }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
document

document フィールドは DocumentBlock にマッピングされます。DocumentBlock を含める場合は、リクエストが次の制限に準拠していることを確認します。

  • メッセージオブジェクトの content フィールドに、ドキュメントに関連するプロンプトを含む text フィールドを含める必要があります。

  • base64 でエンコードされた raw バイトを、bytes フィールド内のドキュメントに渡します。 AWS SDK を使用する場合、ドキュメントのバイトを base64 でエンコードする必要はありません。

  • name フィールドには以下の文字のみ含めることができます。

    • アルファベットの文字

    • 空白文字 (連続した空白文字は使用不可)

    • ハイフン

    • 括弧

    • 角括弧

    注記

    モデルが誤って指示として解釈する可能性があるため、name フィールドはプロンプトインジェクションに対して脆弱です。したがって、中立的な名前を指定することが推奨されます。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、ドキュメント ContentBlock と必須の付随テキスト ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "text": "string" }, { "document": { "format": "pdf | csv | doc | docx | xls | xlsx | html | txt | md", "name": "string", "source": { "bytes": "document in bytes" } } } ] }

以下は、ドキュメント ContentBlock と必須の付随するテキスト ContentBlock を含むcontent配列と、ドキュメントとテキストの両方のコンテンツをキャッシュに追加する cachePoint を含む Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "text": "string" }, { "document": { "format": "pdf | csv | doc | docx | xls | xlsx | html | txt | md", "name": "string", "source": { "bytes": "document in bytes" } } }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
video

video フィールドは VideoBlock オブジェクトにマッピングされます。base64 でエンコードされた bytesフィールドに raw バイトを渡します。 AWS SDK を使用する場合、base64 でバイトをエンコードする必要はありません。

text フィールドを含めない場合、モデルは動画を記述します。

以下は、動画 ContentBlock のみを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "video": { "format": "mov | mkv | mp4 | webm | flv | mpeg | mpg | wmv | three_gp", "source": { "bytes": "video in bytes" } } } ] }

.3gp 拡張子が のファイルの場合、形式を として指定する必要がありますthree_gp

リクエストボディでバイトを直接渡す代わりに、Amazon S3 URI を介して動画を渡すこともできます。以下は、Amazon S3 URI を介して渡されたビデオソースを持つビデオのみを含むコンテンツ配列ContentBlockを持つMessageオブジェクトを示しています。

{ "role": "user", "content": [ { "video": { "format": "mov | mkv | mp4 | webm | flv | mpeg | mpg | wmv | three_gp", "source": { "s3Location": { "uri": "${S3Uri}", "bucketOwner": "${AccountId}" } } } } ] }

s3Location パラメータは、米国東部 (バージニア北部) リージョンでのみサポートされています。

注記

引き受けたロールには、Amazon S3 URI に対する アクセスs3:GetObject許可が必要です。bucketOwner フィールドはオプションですが、リクエストを行うアカウントが Amazon S3 URI が見つかったバケットを所有していない場合は指定する必要があります。

guardContent

guardContent フィールドは GuardrailConverseContentBlock オブジェクトにマッピングされます。このフィールドを使用して、 guardrailConfigフィールドで定義されたガードレールによって評価される入力をターゲットにすることができます。このフィールドを指定しない場合、ガードレールはリクエストボディ内のすべてのメッセージを評価します。では、次のタイプのコンテンツを渡すことができますGuardBlock

  • text – 以下は、テキスト GuardrailConverseContentBlock のみを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

    { "role": "user", "content": [ { "text": "string", "qualifiers": [ "grounding_source | query | guard_content", ... ] } ] }

    評価するテキストを定義し、コンテキストグラウンディングに使用する修飾子を含めます。

  • image – 以下は、イメージ GuardrailConverseContentBlock のみを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

    { "role": "user", "content": [ { "format": "png | jpeg", "source": { "bytes": "image in bytes" } } ] }

    イメージの形式を指定し、イメージをバイト単位で定義します。

ガードレールの使用の詳細については、「」を参照してくださいAmazon Bedrock ガードレールを使用してモデルで有害なコンテンツを阻止する

reasoningContent

reasoningContent フィールドは ReasoningContentBlock にマッピングされます。このブロックには、付随する でレスポンスを生成するためにモデルによって実行された推論に関するコンテンツが含まれていますContentBlock

以下は、 とそれに付随するテキスト のみを含むcontent配列ReasoningContentBlockを持つ Message オブジェクトを示していますContentBlock

{ "role": "user", "content": [ { "text": "string" }, { "reasoningContent": { "reasoningText": { "text": "string", "signature": "string" } "redactedContent": "base64-encoded binary data object" } } ] }

ReasoningContentBlock には、 reasoningTextフィールドに付随するコンテンツを生成するために使用される推論と、 redactedContent フィールドの信頼と安全の理由でモデルプロバイダーによって暗号化された推論の内容が含まれます。

reasoningText フィールド内では、textフィールドは推論を記述します。signature フィールドは会話内のすべてのメッセージのハッシュであり、モデルで使用される推論の改ざんに対する保護手段です。後続のConverseリクエストには、署名と以前のメッセージをすべて含める必要があります。メッセージのいずれかが変更されると、レスポンスはエラーをスローします。

toolUse

使用するモデルのツールに関する情報が含まれています。詳細については、「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。

toolResult

ツールを使用したモデルの結果に関する情報が含まれます。詳細については、「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。

text フィールドは、プロンプトを指定する文字列にマッピングされます。text フィールドは、同じ ContentBlock で指定された他のフィールドとともに解釈されます。

(オプション) 特定のモデルでは、cachePointフィールドを使用してキャッシュチェックポイントを追加してプロンプトキャッシュを利用できます。プロンプトキャッシュは、会話のコンテキストのキャッシュを開始して、コストとレイテンシーを節約できる機能です。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

以下は、テキスト ContentBlock のみを含む content 配列を持つ Message オブジェクトを示しています。

{ "role": "user | assistant", "content": [ { "text": "string" } ] }

以下は、テキスト ContentBlock とオプションの cachePointフィールドを含むcontent配列を持つ Message オブジェクトを示しています。その結果、テキスト ContentBlock のコンテンツがキャッシュに追加されます。

{ "role": "user | assistant", "content": [ { "text": "string" }, { "cachePoint": { "type": "default" } } ] }
注記

content フィールドには以下の制限が適用されます。

  • 最大 20 個の画像を含めることができます。各画像のサイズ、高さ、幅は、それぞれ 3.75 MB、8,000 px、8,000 px 以下にする必要があります。

  • 最大 5 つのドキュメントを含めることができます。各ドキュメントのサイズは 4.5 MB 以下にする必要があります。

  • roleuser の場合、画像とドキュメントのみを含めることができます。

次の messages 例では、ユーザーはポップの曲を 3 曲含むリストを要求し、モデルは曲のリストを生成します。

[ { "role": "user", "content": [ { "text": "Create a list of 3 pop songs." } ] }, { "role": "assistant", "content": [ { "text": "Here is a list of 3 pop songs by artists from the United Kingdom:\n\n1. \"As It Was\" by Harry Styles\n2. \"Easy On Me\" by Adele\n3. \"Unholy\" by Sam Smith and Kim Petras" } ] } ]

システムプロンプトは、会話中に実行するタスク、または採用するペルソナに関する指示やコンテキストをモデルに提供するプロンプトの一種です。次の例に示すように、system (SystemContentBlock) フィールドでリクエストのシステムプロンプトのリストを指定できます。

[ { "text": "You are an app that creates play lists for a radio station that plays rock and pop music. Only return song names and the artist. " } ]

システムプロンプトは、会話中に実行するタスク、または採用するペルソナに関する指示やコンテキストをモデルに提供するプロンプトの一種です。次の例に示すように、system (SystemContentBlock) フィールドでリクエストのシステムプロンプトのリストを指定できます。

[ { "text": "You are an app that creates play lists for a radio station that plays rock and pop music. Only return song names and the artist. " } ]

Converse API は、 inferenceConfigフィールド (InferenceConfiguration) で設定した推論パラメータの基本セットをサポートします。推論パラメータの基本セットは次のとおりです。

  • maxTokens – 生成されたレスポンスで許可するトークンの最大数。

  • stopSequences – ストップシーケンスのリスト。停止シーケンスは、モデルがレスポンスの生成を停止する一連の文字です。

  • temperature – モデルがレスポンスの生成中に確率の高いオプションを選択する可能性。

  • topP — モデルが次のトークンについて考慮する最も可能性の高い候補のパーセンテージ。

詳細については、「推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える」を参照してください。

次の JSON の例では、temperature 推論パラメータを設定します。

{"temperature": 0.5}

Converse API は、 inferenceConfigフィールド (InferenceConfiguration) で設定した推論パラメータの基本セットをサポートします。推論パラメータの基本セットは次のとおりです。

  • maxTokens – 生成されたレスポンスで許可するトークンの最大数。

  • stopSequences – ストップシーケンスのリスト。停止シーケンスは、モデルがレスポンスの生成を停止する一連の文字です。

  • temperature – モデルがレスポンスの生成中に確率の高いオプションを選択する可能性。

  • topP — モデルが次のトークンについて考慮する最も可能性の高い候補のパーセンテージ。

詳細については、「推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える」を参照してください。

次の JSON の例では、temperature 推論パラメータを設定します。

{"temperature": 0.5}

使用しているモデルに追加の推論パラメータがある場合は、additionalModelRequestFields フィールドに JSON として指定することで、これらのパラメータを設定できます。次の JSON の例は、top_k を設定する方法を示しています。これは Anthropic Claude モデルで使用できますが、メッセージ API のベース推論パラメータではありません。

{"top_k": 200}

使用しているモデルに追加の推論パラメータがある場合は、additionalModelRequestFields フィールドに JSON として指定することで、これらのパラメータを設定できます。次の JSON の例は、top_k を設定する方法を示しています。これは Anthropic Claude モデルで使用できますが、メッセージ API のベース推論パラメータではありません。

{"top_k": 200}

推論を実行するリソースmodelIdとして のプロンプト管理からプロンプトを指定する場合は、このフィールドを使用してプロンプト変数に実際の値を入力します。promptVariables フィールドは、変数を置き換えるプロンプトと値で定義された変数に対応するキーを持つ JSON オブジェクトにマッピングされます。

例えば、 というプロンプトがあるとしますMake me a {{genre}} playlist consisting of the following number of songs: {{number}}.。プロンプトの ID は PROMPT12345で、バージョンは です1。次のConverseリクエストを送信して変数を置き換えることができます。

POST /model/arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:prompt/PROMPT12345:1/converse HTTP/1.1 Content-type: application/json { "promptVariables": { "genre" : "pop", "number": 3 } }

推論を実行するリソースmodelIdとして のプロンプト管理からプロンプトを指定する場合は、このフィールドを使用してプロンプト変数に実際の値を入力します。promptVariables フィールドは、変数を置き換えるプロンプトと値で定義された変数に対応するキーを持つ JSON オブジェクトにマッピングされます。

例えば、 というプロンプトがあるとしますMake me a {{genre}} playlist consisting of the following number of songs: {{number}}.。プロンプトの ID は PROMPT12345で、バージョンは です1。次のConverseリクエストを送信して変数を置き換えることができます。

POST /model/arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:prompt/PROMPT12345:1/converse HTTP/1.1 Content-type: application/json { "promptVariables": { "genre" : "pop", "number": 3 } }

このフィールドを含めることで、Amazon Bedrock ガードレールで作成したガードレールを適用できます。会話内の特定のメッセージにガードレールを適用するには、メッセージを GuardrailConverseContentBlock に含めます。リクエスト本文GuardrailConverseContentBlockに を含めない場合、ガードレールは messagesフィールドのすべてのメッセージに適用されます。例については、Converse API にガードレールを含める を参照してください。

このフィールドを含めることで、Amazon Bedrock ガードレールで作成したガードレールを適用できます。会話内の特定のメッセージにガードレールを適用するには、メッセージを GuardrailConverseContentBlock に含めます。リクエスト本文GuardrailConverseContentBlockに を含めない場合、ガードレールは messagesフィールドのすべてのメッセージに適用されます。例については、Converse API にガードレールを含める を参照してください。

このフィールドでは、モデルがレスポンスを生成するのに役立つツールを定義できます。詳細については、「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。

このフィールドでは、モデルがレスポンスを生成するのに役立つツールを定義できます。詳細については、「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。

次の例に示すように、additionalModelResponseFieldPaths フィールドで追加のモデルパラメータのパスを指定できます。

[ "/stop_sequence" ]

API は、additionalModelResponseFields フィールドでリクエストした追加のフィールドを返します。

次の例に示すように、additionalModelResponseFieldPaths フィールドで追加のモデルパラメータのパスを指定できます。

[ "/stop_sequence" ]

API は、additionalModelResponseFields フィールドでリクエストした追加のフィールドを返します。

このフィールドは JSON オブジェクトにマッピングされます。このオブジェクト内でマッピングするメタデータキーと値を指定できます。リクエストメタデータを使用して、モデル呼び出しログをフィルタリングできます。

このフィールドは JSON オブジェクトにマッピングされます。このオブジェクト内でマッピングするメタデータキーと値を指定できます。リクエストメタデータを使用して、モデル呼び出しログをフィルタリングできます。

オプションでキャッシュチェックポイントを systemまたは toolsフィールドに追加して、使用しているモデルに応じてプロンプトキャッシュを使用することもできます。詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock プロンプトキャッシュは、現在、一部のお客様にのみご利用いただけます。プレビューへの参加の詳細については、「Amazon Bedrock プロンプトキャッシュ」を参照してください。

レスポンス

Converse API から受け取るレスポンスは、呼び出すオペレーション、Converseまたは によって異なりますConverseStream

会話レスポンス

Converse からのレスポンスでは、output フィールド (ConverseOutput) には、モデルが生成するメッセージ (Message) が含まれます。メッセージの内容は content (ContentBlock) フィールドにあり、メッセージが対応するロール (user または assistant) は role フィールドにあります。

プロンプトキャッシュを使用した場合は、使用フィールドで、 cacheReadInputTokensCountと は、キャッシュから読み取られ、キャッシュに書き込まれたトークンの合計数をそれぞれcacheWriteInputTokensCount指定します。

metrics フィールド (ConverseMetrics) には、呼び出しのメトリクスが含まれます。モデルがコンテンツの生成を停止した理由を確認するには、stopReason フィールドを確認します。usage フィールド (TokenUsage) を確認することで、リクエストでモデルに渡されたトークンと、レスポンスで生成されたトークンに関する情報を取得できます。リクエストで追加のレスポンスフィールドを指定した場合、API は additionalModelResponseFields フィールドに JSON として返します。

次の例は、リクエスト で説明されているプロンプトを渡す際の Converse からのレスポンスを示しています。

{ "output": { "message": { "role": "assistant", "content": [ { "text": "Here is a list of 3 pop songs by artists from the United Kingdom:\n\n1. \"Wannabe\" by Spice Girls\n2. \"Bitter Sweet Symphony\" by The Verve \n3. \"Don't Look Back in Anger\" by Oasis" } ] } }, "stopReason": "end_turn", "usage": { "inputTokens": 125, "outputTokens": 60, "totalTokens": 185 }, "metrics": { "latencyMs": 1175 } }

ConverseStream レスポンス

モデルからレスポンスをストリーミングするために ConverseStream を呼び出すと、stream レスポンスフィールドにストリームが返されます。ストリームは、以下の順序で次のイベントを出力します。

  1. messageStart (MessageStartEvent)。メッセージの開始イベント。メッセージのロールが含まれます。

  2. contentBlockStart (ContentBlockStartEvent)。コンテンツブロックの開始イベント。ツールの使用のみ。

  3. contentBlockDelta (ContentBlockDeltaEvent)。コンテンツブロックのデルタイベント。次のいずれかが含まれます。

    • text – モデルが生成する部分テキスト。

    • reasoningContent – レスポンスを生成するためにモデルによって実行される部分的な推論。後続のConverseリクエストで以前のすべてのメッセージに加えてsignature、返された を送信する必要があります。メッセージのいずれかが変更されると、レスポンスはエラーをスローします。

    • toolUse – ツール用の部分入力 JSON オブジェクト。

  4. contentBlockStop (ContentBlockStopEvent)。コンテンツブロックの停止イベント。

  5. messageStop (MessageStopEvent)。メッセージの停止イベント。モデルが出力の生成を停止した理由が含まれます。

  6. metadata (ConverseStreamMetadataEvent)。リクエストのメタデータ。メタデータには、usage (TokenUsage) のトークン使用量と metrics (ConverseStreamMetadataEvent) の呼び出しのメトリクスが含まれます。

ConverseStream は、完全なコンテンツブロックを ContentBlockStartEvent イベント、1 つ以上の ContentBlockDeltaEvent イベント、および ContentBlockStopEvent イベントとしてストリーミングします。contentBlockIndex フィールドをインデックスとして使用して、コンテンツブロックを構成するイベントを関連付けます。

次の例は、ConverseStream からのレスポンスの一部です。

{'messageStart': {'role': 'assistant'}} {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ''}, 'contentBlockIndex': 0}} {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ' Title'}, 'contentBlockIndex': 0}} {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ':'}, 'contentBlockIndex': 0}} . . . {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ' The'}, 'contentBlockIndex': 0}} {'messageStop': {'stopReason': 'max_tokens'}} {'metadata': {'usage': {'inputTokens': 47, 'outputTokens': 20, 'totalTokens': 67}, 'metrics': {'latencyMs': 100.0}}}
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