ChatGPT Desktop mit Bedrock in AWS GovCloud einrichten

AWS beschreibt, wie du Codex in der ChatGPT-Desktop-App über Amazon Bedrock in AWS GovCloud betreibst: Die Beispielkonfiguration nutzt Bedrock Mantle in us-gov-west-1 und die Responses API. Bevor die App das Modell verwenden kann, musst du dessen EULA über das mit GovCloud verknüpfte Standard-AWS-Konto akzeptieren und das Modell anschließend im GovCloud-Konto aktivieren.

Modellzugriff zuerst freischalten

AWS listet mit Stand vom 2. November 2026 GPT-5.4 für Bedrock Mantle mit In-Region-Verarbeitung in us-gov-west-1. gpt-oss-120b und gpt-oss-20b stehen in der Übersicht für beide GovCloud-Regionen. Eine Listung im AWS-Modellkatalog bedeutet nicht, dass das Modell bereits für dein Konto freigeschaltet ist. AWS’ Anleitung verwendet deshalb einen Platzhalter für die Modell-ID und verlangt die von der Organisation genehmigte Auswahl.

Die Freischaltung erfolgt in dieser Reihenfolge:

1. Akzeptiere die EULA des gewünschten Modells über das mit dem GovCloud-Konto verknüpfte Standard-AWS-Konto. AWS nennt dafür us-east-1 oder us-west-2.
2. Aktiviere das Modell anschließend im GovCloud-Konto.

Laut AWS kann es nach der Aktivierung einige Minuten dauern, bis die Freigabe wirksam wird.

Zugangsdaten für Codex auswählen

AWS beschreibt zwei Wege: einen Amazon-Bedrock-API-Schlüssel oder die AWS-SDK-Anmeldeinformationskette. Über diese Kette lässt sich auch ein Profil für Single Sign-On mit AWS IAM Identity Center verwenden.

Ist AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK gesetzt, verwendet die App dieses Bearer-Token vorrangig vor Anmeldedaten aus einem Profil. AWS rät dazu, Geheimnisse nicht in den TOML-Konfigurationsdateien abzulegen.

Konfigurationsdateien vor dem Start ablegen

Für die Einrichtung müssen config.toml und requirements.toml vor dem Start der App an den vorgesehenen Speicherorten liegen. AWS sieht requirements.toml als administrativ kontrollierte Datei vor; config.toml enthält die Einstellungen für Anbieter, Modell und Betrieb.

Wähle in der Konfiguration amazon-bedrock als Anbieter, die von deiner Organisation genehmigte Modell-ID und die GovCloud-Mantle-Adresse https://bedrock-mantle.us-gov-west-1.api.aws/openai/v1. Für die API ist responses vorgesehen. Die konkrete Modell-ID ist von der Freigabe für das jeweilige Konto abhängig.

AWS’ Beispiel für die Netzwerkrichtlinie erlaubt den Zugriff auf bedrock-mantle.us-gov-west-1.api.aws und blockiert dort aufgeführte OpenAI- sowie weitere externe Domains. Es deaktiviert außerdem mehrere netzwerkfähige Funktionen. Das ist die Beispielkonfiguration der Anleitung, keine allgemeine Vorgabe für Behörden.

Datenverarbeitung und Metadaten getrennt betrachten

AWS beschreibt einen konfigurierbaren Zero-Data-Retention-Modus (ZDR), in dem Prompts und Antworten verarbeitet werden, ohne dauerhaft bei AWS gespeichert oder mit Modellanbietern geteilt zu werden. Die AWS-Dokumentation zu Bedrock in GovCloud nennt daneben eng umrissene Regeln für Metadaten: Bestimmte kundendefinierte Metadaten dürfen die Region verlassen, wenn der Kunde AWS um die Untersuchung eines gemeldeten Problems bittet. Metadaten zur Modellevaluierung dürfen keine exportkontrollierten Daten enthalten.

Für die beschriebene direkte Verbindung zu AWS steuern laut AWS die Richtlinien für den Arbeitsplatz sowie die AWS-Identität und deren Berechtigungen den Zugriff. ChatGPT-Workspace-Regeln und Nutzerrollen kontrollieren diese Verbindung nicht.

Anbieter nach dem Start prüfen

Starte die App erst, wenn beide Dateien an ihrem vorgesehenen Ort liegen. Prüfe anschließend in der App oder mit /status in der Codex-CLI, ob amazon-bedrock als Anbieter angezeigt wird.

AWS weist die Organisation darauf hin, die gewählte Modell-, Regions- und Endpunktkonfiguration sowie Arbeitsplatzkontrollen, Zugangsdaten, Repositories und Datenflüsse im eigenen Autorisierungsverfahren für die Workload zu bewerten. Die Konfigurationsanleitung selbst erteilt keine Workload-Autorisierung.