il gap che colmiamo
Usa già OpenAI. Ma la fattura non passa da AWS.
Il suo team ha costruito sull'API OpenAI e tutto funziona. Gli agenti Codex rilasciano codice, i modelli GPT alimentano le funzionalità in produzione. Poi arrivano i requisiti. Il team di sicurezza vuole IAM, PrivateLink e CloudTrail. Il Finance vuole la spesa GenAI sulla fattura AWS, scalando dai commitments. Il Procurement vuole un fornitore in meno.
La migrazione sembra un semplice cambio di endpoint. Non lo è. L'autenticazione passa dalle API key a IAM. Gli ID dei modelli cambiano. Le quote funzionano in modo diverso. La Responses API e il batch hanno una struttura tutta loro su Bedrock.
Le affianchiamo engineer che hanno già affrontato questa migrazione. Mappiamo i suoi workloads, eseguiamo eval side-by-side per dimostrare la parità degli output e spostiamo il traffico per fasi. Nessuna regressione, nessuna sorpresa sulla prima fattura.
Dall'API OpenAI a Bedrock in due-quattro settimane
Tre fasi, dimensionate sui suoi workloads. La maggior parte dei team sposta il traffico di produzione entro un mese dal kickoff.
Valutazione
Inventariamo ogni workload OpenAI, dalle funzionalità basate su GPT alle pipeline guidate da Codex. Mappiamo modelli, funzionalità e traffico sugli equivalenti Bedrock. Pianifichiamo quote, region e residenza dei dati e costruiamo il modello di costo prima/dopo.
Migrazione
Passiamo l'autenticazione a IAM, migriamo al runtime Bedrock oppure manteniamo l'SDK OpenAI puntato sull'endpoint OpenAI-compatibile di Bedrock. Eseguiamo eval side-by-side, poi effettuiamo il cutover per fasi con rollback pronto.
Ottimizzazione
Attiviamo la batch inference a metà del prezzo on-demand, il prompt caching e la cross-region inference. Colleghiamo la spesa a DoiT Cloud Intelligence, così ogni team vede i costi.
il nostro team
Engineers che lavorano nella sua codebase
A differenza dei team di supporto che rispondono ai ticket o delle società di consulenza che consegnano un report e se ne vanno, i Forward Deployed Engineers lavorano nella sua codebase.
Conoscono la sua architettura, i suoi prompt e i suoi vincoli prima del primo spostamento di traffico. Hanno già fatto questa migrazione e documentano tutto, così il suo team potrà ripeterla senza di noi.
Cosa si porta a casa
Ogni engagement è dimensionato sui suoi workloads. Ecco cosa ottengono in genere i team.
Runbook di migrazione
Modifiche a endpoint, autenticazione, SDK e ID dei modelli documentate per ogni servizio. Il suo team può ripeterle per il prossimo workload senza di noi.
Report di parità degli output
Eval side-by-side dei suoi prompt di produzione sull'API OpenAI e su Bedrock. Vede le prove prima di spostare qualsiasi traffico.
Piano di quote e throughput
On-demand vs provisioned, profili di cross-region inference e richieste di aumento delle quote presentate e approvate prima del giorno del cutover.
Baseline di sicurezza
Policy IAM, PrivateLink, crittografia KMS, logging CloudTrail e Guardrails configurati secondo i requisiti del suo team di sicurezza.
Modello di costo e setup FinOps
Costi unitari prima/dopo, calcolo del drawdown dei commitments e dashboard di DoiT Cloud Intelligence che attribuiscono la spesa OpenAI a team e funzionalità.
Piano di cutover e rollback
Spostamento del traffico per fasi con un percorso di rollback testato. Se qualcosa non quadra, in pochi minuti si ritorna alla configurazione precedente.
Pronto a portare OpenAI su Bedrock?
Gli stessi modelli GPT con cui il suo team lavora già. Fatturazione e sicurezza dove vive il suo cloud.
per i team AWS
Rep AWS: ci segnali i suoi clienti che usano l'API OpenAI
Ha clienti che usano modelli OpenAI fuori da AWS. Quella spesa non tocca mai Bedrock e non conta mai ai fini del loro commitment. Il cliente vuole mantenere i suoi modelli GPT e i workflow Codex, e così nessuno fa il passaggio.
Questo acceleratore è la soluzione. Il cliente mantiene esattamente i modelli che usa oggi. Il workload arriva su Bedrock, la spesa scala dal suo EDP o PPA e gli engineer di DoiT si occupano del lavoro di migrazione. Nulla finisce sulle spalle del suo SA.
il ritorno
Risultati che può misurare
Una migrazione è conclusa quando lo dicono i numeri. La sua spesa OpenAI finisce sulla fattura AWS, la parità è dimostrata dalle eval prima del cutover e il costo per token scende sotto quello che pagava prima del passaggio.
La spesa sulla sua fattura AWS
L'utilizzo di OpenAI scala dal suo EDP o PPA e può consumare crediti AWS, invece di passare per la fattura di un fornitore separato.
Cutover senza regressioni
Le eval di parità vengono eseguite prima dello spostamento del traffico. I suoi output su Bedrock corrispondono a quelli di oggi, e ha il report che lo dimostra.
Sicurezza AWS-native
IAM, PrivateLink, KMS e CloudTrail si applicano al suo traffico GenAI esattamente come a tutto il resto che gestisce.
Costo unitario più basso
Batch inference a metà del prezzo on-demand, prompt caching e model tiering. La maggior parte dei team paga meno per token dopo il passaggio.
Frequently asked
questions
I modelli su Bedrock sono diversi?
No. Bedrock eroga i modelli di OpenAI — dalla famiglia GPT-5 ai modelli open-weight gpt-oss — attraverso l'infrastruttura AWS. I suoi prompt si trasferiscono così come sono.
Perderò delle funzionalità?
La maggior parte delle funzionalità dell'API OpenAI ha equivalenti diretti su Bedrock, inclusi tool use, streaming, structured outputs e batch. Mappiamo il suo utilizzo specifico durante la fase di valutazione e segnaliamo eventuali lacune prima che decida di procedere con la migrazione.
Quanto tempo richiede?
Da due a quattro settimane per la maggior parte dei team, dal kickoff al traffico di produzione su Bedrock. Gli ambienti multi-servizio complessi richiedono più tempo, e glielo diciamo nella prima settimana, non nell'ultima.
Devo riscrivere la mia integrazione?
Le modifiche sono circoscritte: autenticazione, endpoint, ID dei modelli e alcune differenze nella struttura delle richieste. Bedrock espone un endpoint Chat Completions compatibile con OpenAI, quindi l'SDK OpenAI mantiene intatta gran parte del suo codice. Il runbook documenta ogni modifica che apportiamo.
E Codex e i coding agent?
I workflow guidati da Codex che chiamano l'API OpenAI migrano come qualsiasi altro workload: mappiamo i modelli che usano sugli equivalenti Bedrock, verifichiamo la parità sui suoi task reali ed effettuiamo il cutover per fasi.
Cosa succede al mio contratto OpenAI esistente?
Pianifichiamo il cutover in base alle scadenze del suo contratto e dei suoi commitment attuali, così non paga capacità in due posti contemporaneamente.
Quanto costa?
Per i clienti DoiT, nulla oltre l'utilizzo di Bedrock. L'acceleratore è incluso nel rapporto con DoiT.
Acceleratore OpenAI su Bedrock
Mantenga OpenAI. Cambi dove gira.
Prenoti una discovery call: definiamo il perimetro della sua migrazione già nella prima sessione.
