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。

# を使用してサンプル Amazon Bedrock API リクエストを実行する AWS Command Line Interface
<a name="getting-started-api-ex-cli"></a>

このセクションでは、 を使用して Amazon Bedrock の一般的なオペレーションを試 AWS Command Line Interface し、アクセス許可と認証が適切に設定されていることをテストする方法について説明します。次の例を実行する前に、次の前提条件が満たされていることを確認してください。

**前提条件**
+  AWS アカウント 認証が設定され、Amazon Bedrock に必要なアクセス許可を持つ とユーザーまたはロールがあります。そうでない場合は、「[API の使用を開始する](getting-started-api.md)」の手順を実行します。
+  AWS CLIのインストールと認証の設定が完了していること。をインストールするには AWS CLI、[「 のインストールまたは最新バージョンへの更新 AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)」の手順に従います。「[プログラムによるアクセス権を付与するために認証情報を取得する](getting-started-api.md#gs-grant-program-access)」の手順に従って、CLI を使用するための認証情報を設定していることを検証します。

適切なアクセス許可を指定して設定したユーザーまたはロールを使用して、Amazon Bedrock のアクセス許可が正しく設定されていることをテストします。

**Topics**
+ [Amazon Bedrock が提供する基盤モデルを一覧表示する](#getting-started-api-ex-cli-listfm)
+ [InvokeModel を使用してテキストプロンプトをモデルに送信し、テキストレスポンスを生成する](#getting-started-api-ex-cli-invoke-text)
+ [Converse を使用してテキストプロンプトをモデルに送信し、テキストレスポンスを生成する](#getting-started-api-ex-cli-converse)

## Amazon Bedrock が提供する基盤モデルを一覧表示する
<a name="getting-started-api-ex-cli-listfm"></a>

次の例では、 を使用して [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html) オペレーションを実行します AWS CLI。 は、リージョンの Amazon Bedrock で使用できる基盤モデル (FMs) を`ListFoundationModels`一覧表示します。ターミナルで、以下のコマンドを実行します。

```
aws bedrock list-foundation-models
```

コマンドが成功すると、レスポンスは Amazon Bedrock で使用できる基盤モデルのリストを返します。

## InvokeModel を使用してテキストプロンプトをモデルに送信し、テキストレスポンスを生成する
<a name="getting-started-api-ex-cli-invoke-text"></a>

次の例では、 を使用して [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) オペレーションを実行します AWS CLI。 `InvokeModel`では、モデルレスポンスを生成するプロンプトを送信できます。ターミナルで、以下のコマンドを実行します。

```
aws bedrock-runtime invoke-model \
--model-id amazon.titan-text-express-v1 \
--body '{"inputText": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line.", "textGenerationConfig" : {"maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}}' \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
invoke-model-output-text.txt
```

コマンドが成功すると、モデルによって生成された応答が `invoke-model-output-text.txt` ファイルに書き込まれます。テキストレスポンスは、付随する情報とともに、`outputText` フィールドに返されます。

## Converse を使用してテキストプロンプトをモデルに送信し、テキストレスポンスを生成する
<a name="getting-started-api-ex-cli-converse"></a>

次の例では、 を使用して [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) オペレーションを実行します AWS CLI。 `Converse`では、モデルレスポンスを生成するプロンプトを送信できます。サポートされている場合、`InvokeModel` で `Converse` オペレーションを使用することをお勧めします。これにより、Amazon Bedrock モデル間で推論リクエストを統合し、マルチターン対話の管理を簡素化できます。ターミナルで、以下のコマンドを実行します。

```
aws bedrock-runtime converse \
--model-id amazon.titan-text-express-v1 \
--messages '[{"role": "user", "content": [{"text": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line."}]}]' \
--inference-config '{"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}'
```

コマンドが成功すると、モデルによって生成されたレスポンスは、付随する情報とともに、`text` フィールドに返されます。