die Lücke, die wir schließen
Sie nutzen bereits OpenAI. Nur Ihre Rechnung läuft nicht über AWS.
Ihr Team hat auf der OpenAI API aufgebaut – und es funktioniert. Codex-Agents liefern Code, GPT-Modelle treiben Produktions-Features an. Dann kommen die Anforderungen: Security verlangt IAM, PrivateLink und CloudTrail. Finance will die GenAI-Ausgaben auf der AWS-Rechnung sehen, damit sie auf Commitments angerechnet werden. Procurement will einen Anbieter weniger.
Die Migration sieht aus wie ein simpler Endpoint-Tausch. Ist sie aber nicht. Die Authentifizierung wechselt von API-Keys zu IAM. Modell-IDs ändern sich. Quotas funktionieren anders. Die Responses API und Batch haben auf Bedrock ihre eigene Form.
Wir stellen Ihnen Engineers zur Seite, die genau das schon gemacht haben. Wir erfassen Ihre Workloads, führen Side-by-Side-Evals durch, um identische Outputs nachzuweisen, und leiten den Traffic schrittweise um. Keine Regressionen, keine Überraschungen auf der ersten Rechnung.
Von der OpenAI API zu Bedrock in zwei bis vier Wochen
Drei Phasen, zugeschnitten auf Ihre Workloads. Die meisten Teams stellen den Produktions-Traffic innerhalb eines Monats nach Kickoff um.
Analysieren
Inventarisierung aller OpenAI-Workloads – von GPT-gestützten Features bis zu Codex-Pipelines. Zuordnung von Modellen, Features und Traffic zu Bedrock-Pendants. Planung von Quotas, Regionen und Datenresidenz sowie Aufbau des Vorher-Nachher-Kostenmodells.
Migrieren
Authentifizierung auf IAM umstellen, zur Bedrock-Runtime wechseln oder das OpenAI SDK auf Bedrocks OpenAI-kompatiblen Endpoint verweisen lassen. Side-by-Side-Evals durchführen, dann schrittweise umstellen – mit einsatzbereitem Rollback.
Optimieren
Batch-Inferenz zum halben On-Demand-Preis aktivieren, dazu Prompt-Caching und Cross-Region-Inferenz. Ausgaben in DoiT Cloud Intelligence einbinden, damit jedes Team seine Kosten sieht.
unser Team
Engineers, die direkt in Ihrer Codebasis arbeiten
Anders als Support-Teams, die Tickets abarbeiten, oder Beratungsfirmen, die einen Bericht abliefern und wieder gehen, arbeiten Forward Deployed Engineers direkt in Ihrer Codebasis.
Sie kennen Ihre Architektur, Ihre Prompts und Ihre Rahmenbedingungen, bevor der erste Traffic umgeleitet wird. Sie haben diese Migration schon durchgeführt – und dokumentieren alles, damit Ihr Team sie ohne uns wiederholen kann.
Das nehmen Sie mit
Jedes Projekt wird auf Ihre Workloads zugeschnitten. Diese Ergebnisse nehmen Teams am Ende typischerweise mit.
Migrations-Runbook
Endpoint-, Auth-, SDK- und Modell-ID-Änderungen pro Service dokumentiert. Ihr Team kann die Migration beim nächsten Workload ohne uns wiederholen.
Output-Paritätsbericht
Side-by-Side-Evals Ihrer Produktions-Prompts auf der OpenAI API und Bedrock. Sie sehen die Belege, bevor auch nur ein Request umgeleitet wird.
Quota- und Durchsatzplan
On-Demand versus Provisioned, Cross-Region-Inferenzprofile sowie Quota-Erhöhungen – beantragt und genehmigt vor dem Umstellungstag.
Security-Baseline
IAM-Policies, PrivateLink, KMS-Verschlüsselung, CloudTrail-Logging und Guardrails, konfiguriert nach den Vorgaben Ihres Security-Teams.
Kostenmodell und FinOps-Setup
Vorher-Nachher-Stückkosten, Berechnung der Commitment-Anrechnung und DoiT Cloud Intelligence Dashboards, die OpenAI-Ausgaben Teams und Features zuordnen.
Umstellungs- und Rollback-Plan
Schrittweise Traffic-Umstellung mit getestetem Rollback-Pfad. Wenn etwas nicht passt, sind Sie in wenigen Minuten zurück auf dem vorherigen Setup.
Bereit, OpenAI zu Bedrock zu migrieren?
Dieselben GPT-Modelle, mit denen Ihr Team heute arbeitet. Billing und Security dort, wo Ihre Cloud läuft.
für AWS-Teams
AWS Reps: Schicken Sie uns Ihre OpenAI-API-Kunden
Sie haben Kunden, die OpenAI-Modelle außerhalb von AWS betreiben. Diese Ausgaben laufen nie über Bedrock und werden nicht auf ihr Commitment angerechnet. Der Kunde will seine GPT-Modelle und Codex-Workflows behalten – also bewegt sich niemand.
Dieser Accelerator ist der Hebel. Der Kunde behält exakt die Modelle, die er heute nutzt. Der Workload landet auf Bedrock, die Ausgaben werden auf sein EDP oder PPA angerechnet, und DoiT Engineers übernehmen die Migrationsarbeit. Auf dem Schreibtisch Ihres SA landet dabei nichts.
der Mehrwert
Ergebnisse, die Sie messen können
Eine Migration ist abgeschlossen, wenn die Zahlen es belegen. Ihre OpenAI-Ausgaben landen auf der AWS-Rechnung, die Parität ist vor der Umstellung in Evals nachgewiesen, und Ihre Kosten pro Token liegen unter dem Niveau von vorher.
Ausgaben auf Ihrer AWS-Rechnung
Die OpenAI-Nutzung wird auf Ihr EDP oder PPA angerechnet und kann AWS-Credits verbrauchen – statt über eine separate Anbieterrechnung zu laufen.
Umstellung ohne Regressionen
Paritäts-Evals laufen, bevor Traffic umgeleitet wird. Ihre Outputs auf Bedrock entsprechen Ihren heutigen Outputs – und Sie haben den Bericht als Nachweis.
AWS-native Security
IAM, PrivateLink, KMS und CloudTrail gelten für Ihren GenAI-Traffic genauso wie für alles andere, was Sie betreiben.
Niedrigere Stückkosten
Batch-Inferenz zum halben On-Demand-Preis, Prompt-Caching und Modell-Tiering. Die meisten Teams zahlen nach der Migration weniger pro Token.
Frequently asked
questions
Sind die Modelle auf Bedrock anders?
Nein. Bedrock stellt die Modelle von OpenAI – von der GPT-5-Familie bis zu den Open-Weight-Modellen gpt-oss – über AWS-Infrastruktur bereit. Ihre Prompts können Sie unverändert übernehmen.
Verliere ich Features?
Die meisten Features der OpenAI API haben direkte Bedrock-Pendants, darunter Tool Use, Streaming, strukturierte Outputs und Batch. In der Analysephase erfassen wir Ihre konkrete Feature-Nutzung und weisen auf Lücken hin, bevor Sie sich für die Migration entscheiden.
Wie lange dauert das?
Für die meisten Teams zwei bis vier Wochen – vom Kickoff bis zum Produktions-Traffic auf Bedrock. Komplexe Multi-Service-Landschaften dauern länger, und das sagen wir Ihnen in der ersten Woche, nicht in der letzten.
Muss ich meine Integration neu schreiben?
Die Änderungen sind überschaubar: Auth, Endpoint, Modell-IDs und ein paar Unterschiede im Request-Format. Bedrock bietet einen OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpoint, sodass das OpenAI SDK den Großteil Ihres Codes unverändert lässt. Das Runbook dokumentiert jede Änderung, die wir vornehmen.
Was ist mit Codex und Coding-Agents?
Codex-gesteuerte Workflows, die die OpenAI API aufrufen, migrieren wie jeder andere Workload: Wir ordnen die genutzten Modelle Bedrock-Pendants zu, verifizieren die Parität an Ihren realen Aufgaben und stellen schrittweise um.
Was passiert mit meinem bestehenden OpenAI-Vertrag?
Wir planen die Umstellung rund um Ihre aktuellen Vertrags- und Commitment-Laufzeiten, damit Sie nicht an zwei Stellen für Kapazität zahlen.
Was kostet das?
Für DoiT-Kunden nichts über Ihre Bedrock-Nutzung hinaus. Der Accelerator ist Teil der DoiT-Partnerschaft.
OpenAI on Bedrock Accelerator
OpenAI behalten. Nur die Umgebung wechseln.
Buchen Sie einen Discovery Call – den Umfang Ihrer Migration stecken wir bereits im ersten Gespräch ab.
