AWS déploie GPT-5.6 Terra et Luna avec traitement local en Inde

Amazon Bedrock prend désormais en charge les modèles OpenAI GPT-5.6 Terra et Luna en Inde. AWS annonce cette disponibilité le 1er septembre 2026. Les requêtes d’inférence et les données sont traitées dans le pays. Le dispositif vise notamment les besoins de traitement local des secteurs financier, médical et public. Les deux modèles disposent d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Ils acceptent des entrées textuelles et visuelles, puis produisent une sortie textuelle. Une même requête peut donc traiter de longs documents, de grandes bases de code ou des contenus mêlant texte et images. AWS détaille ce déploiement dans son annonce officielle.

Le routage indien repose sur l’inférence interrégionale géographique d’Amazon Bedrock. Le service achemine automatiquement les demandes entre plusieurs régions AWS pour améliorer le débit. En Inde, le routage reste limité à Asia Pacific Mumbai, ap-south-1, et Asia Pacific Hyderabad, ap-south-2. L’application appelle un profil depuis l’une de ces régions. Bedrock choisit ensuite la région de destination selon la capacité disponible. Les données peuvent donc circuler entre Mumbai et Hyderabad, mais elles restent traitées en Inde. La facturation et la consommation de quotas sont associées au compte dans la région source. CloudWatch et CloudTrail enregistrent également les journaux dans cette région source.

Les profils indiens gardent les données

Deux profils existent pour ce routage local. Le profil in.[openai](/signal-ia/actu/revolut-chatgpt-go-offert-trois-mois-un-atout-phare).gpt-5.6-terra correspond à GPT-5.6 Terra. Le profil in.openai.gpt-5.6-luna correspond à GPT-5.6 Luna. AWS recommande l’endpoint bedrock-runtime pour les nouvelles applications. Celui-ci prend en charge les interfaces InvokeModel et Converse d’Amazon Bedrock. Il accepte aussi les formats compatibles OpenAI Responses et Chat Completions, ainsi que l’interface Messages d’Anthropic. Les fonctions Guardrails, le routage intelligent et l’inférence interrégionale sont disponibles sur cet endpoint. Les équipes peuvent tester les modèles sans code dans le terrain de jeu textuel de la console Amazon Bedrock, notamment depuis Mumbai.

Les interfaces proposées permettent plusieurs modes d’intégration. Un client OpenAI existant peut pointer son logiciel vers l’endpoint Amazon Bedrock de Mumbai ou Hyderabad. Il doit alors transmettre un profil géographique indien comme identifiant de modèle. L’authentification accepte des identifiants AWS standards ou une clé d’API Amazon Bedrock. Avec l’interface Converse, le kit AWS utilise l’authentification SigV4 sans clé d’API. Les modèles prennent aussi en charge les conversations avec état serveur via store=True et previous_response_id. Le flux continu est disponible avec stream=True dans Responses, ou avec ConverseStream côté AWS.

Le cache réduit le coût des entrées

Le cache de prompts cible les applications qui répètent un préfixe stable. Il peut s’agir d’une instruction système, d’un extrait de base documentaire ou d’exemples récurrents. Les lectures mises en cache sont facturées avec une remise de 90 % par rapport aux tokens d’entrée non mis en cache. Cette fonction reste disponible avec les profils géographiques indiens. Le mode implicite place automatiquement les points de cache. Le mode explicite permet de définir précisément la limite, avec un préfixe conservé actif au moins 30 minutes. Le préfixe minimal du mode implicite est de 1 024 tokens. Chaque réponse indique les tokens lus et écrits dans le cache.

La résidence des données comporte une règle de conservation par défaut et une exception opérationnelle. Amazon Bedrock utilise un modèle de sécurité sans conservation des données. Par défaut, le service ne stocke donc ni les entrées ni les sorties des modèles. Pour certains modèles, dont GPT-5.6, les contenus signalés par les classificateurs automatisés de détection des abus sont toutefois conservés pour une détection hors ligne. AWS propose aussi des profils globaux capables d’acheminer GPT-5.6 Sol, Terra et Luna vers des régions commerciales prises en charge dans le monde. Les applications soumises à une exigence locale doivent utiliser les profils commençant par in..