l'écart que nous comblons
Vous utilisez déjà OpenAI. Mais votre facture ne passe pas par AWS.
Votre équipe a construit sur l'API OpenAI, et ça fonctionne. Les agents Codex livrent du code, les modèles GPT alimentent des fonctionnalités en production. Puis viennent les exigences. L'équipe sécurité veut IAM, PrivateLink et CloudTrail. La finance veut voir les dépenses GenAI sur la facture AWS, en consommant les commitments. Le Procurement veut un fournisseur de moins.
La migration ressemble à un simple changement d'endpoint. Ce n'en est pas un. L'authentification passe des clés API à IAM. Les identifiants de modèles changent. Les quotas fonctionnent différemment. La Responses API et le batch ont leur propre logique sur Bedrock.
Nous mettons à votre disposition des ingénieurs qui l'ont déjà fait. Nous cartographions vos workloads, exécutons des évaluations comparatives pour prouver la parité des résultats, puis basculons le trafic par étapes. Aucune régression, aucune surprise sur la première facture.
De l'API OpenAI à Bedrock en deux à quatre semaines
Trois phases, calibrées selon vos workloads. La plupart des équipes basculent leur trafic de production en moins d'un mois après le lancement.
Évaluer
Inventaire de chaque workload OpenAI, des fonctionnalités propulsées par GPT aux pipelines pilotés par Codex. Correspondance des modèles, fonctionnalités et flux de trafic avec leurs équivalents Bedrock. Planification des quotas, régions et résidence des données, et construction du modèle de coûts avant/après.
Migrer
Bascule de l'authentification vers IAM, passage au runtime Bedrock ou maintien du SDK OpenAI pointé vers l'endpoint compatible OpenAI de Bedrock. Évaluations comparatives, puis bascule par étapes avec un rollback prêt à l'emploi.
Optimiser
Activation de l'inférence par batch à la moitié du prix on-demand, du prompt caching et de l'inférence cross-region. Intégration des dépenses dans DoiT Cloud Intelligence pour que chaque équipe visualise ses coûts.
rencontrez notre équipe
Des ingénieurs qui travaillent au cœur de votre codebase
Contrairement aux équipes de support qui répondent à des tickets ou aux cabinets de conseil qui livrent un rapport et s'en vont, les Forward Deployed Engineers travaillent directement dans votre codebase.
Ils connaissent votre architecture, vos prompts et vos contraintes avant la première bascule de trafic. Ils ont déjà réalisé cette migration, et ils documentent tout pour que votre équipe puisse la reproduire sans nous.
Ce que vous obtenez
Chaque mission est calibrée selon vos workloads. Voici ce que les équipes obtiennent généralement.
Runbook de migration
Changements d'endpoint, d'authentification, de SDK et d'identifiants de modèles documentés par service. Votre équipe peut le reproduire pour le prochain workload, sans nous.
Rapport de parité des résultats
Évaluations comparatives de vos prompts de production sur l'API OpenAI et sur Bedrock. Vous voyez les preuves avant toute bascule de trafic.
Plan de quotas et de débit
On-demand versus provisionné, profils d'inférence cross-region, et augmentations de quotas déposées et approuvées avant le jour de la bascule.
Socle de sécurité
Politiques IAM, PrivateLink, chiffrement KMS, journalisation CloudTrail et Guardrails configurés selon les exigences de votre équipe sécurité.
Modèle de coûts et mise en place FinOps
Coûts unitaires avant/après, calcul de consommation des commitments et dashboards DoiT Cloud Intelligence attribuant les dépenses OpenAI aux équipes et aux fonctionnalités.
Plan de bascule et de rollback
Bascule progressive du trafic avec un chemin de rollback testé. Si quelque chose cloche, vous revenez à la configuration précédente en quelques minutes.
Prêt à migrer OpenAI vers Bedrock ?
Les mêmes modèles GPT que votre équipe utilise déjà. Facturation et sécurité directement dans votre cloud.
pour les équipes AWS
Commerciaux AWS : confiez-nous vos clients OpenAI API
Vous avez des clients qui exécutent des modèles OpenAI en dehors d'AWS. Ces dépenses ne passent jamais par Bedrock et ne comptent jamais dans leur commitment. Le client veut garder ses modèles GPT et ses workflows Codex, alors personne ne bouge.
Cet accélérateur change la donne. Le client conserve exactement les modèles qu'il utilise aujourd'hui. Le workload atterrit sur Bedrock, les dépenses consomment son EDP ou son PPA, et les ingénieurs DoiT se chargent de la migration. Rien ne retombe sur votre SA.
les bénéfices
Des résultats mesurables
Une migration est terminée quand les chiffres le confirment. Vos dépenses OpenAI figurent sur la facture AWS, la parité est prouvée par des évaluations avant la bascule, et votre coût par token descend en dessous de ce que vous payiez auparavant.
Des dépenses sur votre facture AWS
L'utilisation d'OpenAI consomme votre EDP ou votre PPA et peut absorber vos crédits AWS, au lieu de passer par une facture fournisseur distincte.
Une bascule sans régression
Les évaluations de parité sont exécutées avant la bascule du trafic. Vos résultats sur Bedrock correspondent à vos résultats actuels, rapport à l'appui.
Une sécurité native AWS
IAM, PrivateLink, KMS et CloudTrail s'appliquent à votre trafic GenAI de la même manière qu'à tout le reste de votre infrastructure.
Un coût unitaire réduit
Inférence par batch à la moitié du prix on-demand, prompt caching et hiérarchisation des modèles. La plupart des équipes paient moins par token après la migration.
Frequently asked
questions
Les modèles sont-ils différents sur Bedrock ?
Non. Bedrock sert les modèles d'OpenAI — de la famille GPT-5 aux modèles open-weight gpt-oss — via l'infrastructure AWS. Vos prompts sont repris tels quels.
Vais-je perdre des fonctionnalités ?
La plupart des fonctionnalités de l'API OpenAI ont des équivalents directs sur Bedrock, y compris l'utilisation d'outils, le streaming, les sorties structurées et le batch. Nous cartographions votre usage précis pendant la phase d'évaluation et signalons tout écart avant que vous ne vous engagiez dans la migration.
Combien de temps cela prend-il ?
Deux à quatre semaines pour la plupart des équipes, du lancement au trafic de production sur Bedrock. Les environnements multi-services complexes prennent plus de temps — et nous vous le disons dès la première semaine, pas la dernière.
Dois-je réécrire mon intégration ?
Les changements sont circonscrits : authentification, endpoint, identifiants de modèles et quelques différences dans la forme des requêtes. Bedrock expose un endpoint Chat Completions compatible OpenAI, donc le SDK OpenAI préserve l'essentiel de votre code. Le runbook documente chaque modification effectuée.
Qu'en est-il de Codex et des agents de codage ?
Les workflows pilotés par Codex qui appellent l'API OpenAI migrent comme n'importe quel autre workload : nous faisons correspondre les modèles utilisés à leurs équivalents Bedrock, vérifions la parité sur vos tâches réelles et basculons par étapes.
Qu'advient-il de mon contrat OpenAI existant ?
Nous planifions la bascule en fonction de votre contrat actuel et de vos échéances de commitment, pour éviter de payer de la capacité en double.
Combien ça coûte ?
Pour les clients DoiT, rien au-delà de votre utilisation de Bedrock. L'accélérateur est inclus dans la relation DoiT.
Accélérateur OpenAI sur Bedrock
Gardez OpenAI. Changez son lieu d'exécution.
Réservez un appel découverte : nous cadrons votre migration dès la première session.
