亚马逊Bedrock加拿大区域可通过跨区域推理调用OpenAI GPT-5.6、GPT-6与GPT-6.1
AWS称加拿大（中部）和加拿大西部（卡尔加里）两个区域的用户可通过跨区域推理访问这些模型；推理在北美处理，数据默认静态存储于源区域，被滥用分类器标记的内容可能在目标区域保留至多 30 天。
AI解读：AWS在一篇技术博文中宣布，Amazon Bedrock的加拿大源区域现在可以通过跨区域推理（CRIS）调用OpenAI的GPT-5.6、GPT-6和GPT-6.1系列模型，覆盖加拿大（中部）ca-central-1与加拿大西部（卡尔加里）ca-west-1。
跨区域推理是一种容量机制：应用调用源区域的Bedrock Runtime端点，由Bedrock将请求路由到受支持的目标区域处理，从而使用更大的容量池，应用本身无需管理目标区域路由。
AWS提供两类推理配置文件：us.前缀的地理配置文件将请求路由到源区域及美国区域；global.前缀的全局配置文件路由到该模型已部署的受支持商业区域。两类配额分开计算。
调用方式包括OpenAI Responses API、Chat Completions API和Bedrock Converse API，走bedrock-runtime端点的 /openai/v1路径，支持SigV4或Bedrock API key认证。这些模型支持文本和图像输入、100 万token上下文、推理模式和工具调用，并支持提示缓存。
数据驻留方面，AWS称静态数据默认留在源区域，只有推理计算在目标区域进行；但OpenAI模型有一项特殊限制：被自动滥用分类器标记的内容可能在目标区域保留至多 30 天供审查。若需将处理限制在北美，可选us.地理配置文件。
AWS建议在部署前用CLI或控制台核对源区域当前生效的推理配置文件，并提前在Service Quotas中申请每分钟token配额提升；可观测性数据记录在源区域，CloudTrail的inferenceRegion字段标明实际处理区域。
AWS机器学习博客发布文章称，加拿大客户现在可以通过Amazon Bedrock的跨区域推理，在加拿大（中部）ca-central-1和加拿大西部（卡尔加里）ca-west-1两个源区域调用OpenAI GPT-5.6、GPT-6和GPT-6.1系列模型。文章由AWS作者Roopesh Ramklass撰写，属于服务方发布的功能说明。
哪些模型、从哪些区域可用
AWS列出的模型包括GPT-5.6的Sol、Terra、Luna，GPT-6的Astra、Sol、Luna，以及GPT-6.1 Sol。这些模型在两个加拿大区域均通过跨区域推理提供，但推理配置文件的可用范围不同：GPT-5.6系列的global.配置文件仅在ca-central-1提供，从ca-west-1使用时需选us.地理配置文件。
- GPT-6.1 Sol：定位为兼顾性能与成本的强推理与编码模型。
- GPT-6 Astra：面向复杂端到端推理与智能体任务。
- GPT-6 Sol：面向常规任务的强推理与编码。
- GPT-6 Luna：面向高并发重复任务的快速低成本推理，可按请求调整推理强度。
- GPT-5.6 Sol / Terra / Luna：分别对应高推理与编码、日常生产均衡、高并发低延迟三类场景。
跨区域推理如何路由与限制数据
应用调用源区域的Bedrock Runtime端点，Bedrock再把请求路由到目标区域处理。us.地理配置文件把请求限制在加拿大源区域和美国区域，适合要求推理处理留在北美的负载；global.配置文件则调用模型已部署的受支持商业区域，以获得更大的容量池。
AWS称请求经AWS私有骨干网以TLS 1.2+加密传输，静态数据默认留在源区域，包括调用日志、知识库和配置，只有临时的推理计算发生在目标区域，模型提供方默认无法访问提示词或补全内容。
- OpenAI模型的特殊项：被自动滥用分类器标记的内容可能在目标区域保留至多 30 天供审查。
- AWS建议与合规团队一起审阅Abuse detection文档。
- 每个所选配置文件中的目标区域都必须被允许，请求才能成功。
调用方式与权限
三种访问路径都在bedrock-runtime端点上：OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions API和Bedrock Converse API，OpenAI兼容接口走 /openai/v1路径，支持SigV4或Bedrock API key认证。文章给出了用token生成器创建短期API key的Python示例。
权限方面，快速试用可挂载AmazonBedrockLimitedAccess托管策略，生产环境建议使用最小权限自定义策略；使用bearer token认证还需授予bedrock:CallWithBearerToken，Responses API需对project/default授予bedrock:InvokeModel。若组织用SCP限制区域，可用bedrock:InferenceProfileArn条件键放行CRIS流量而阻断对未批准区域的直接调用。
- 需启用ca-central-1或ca-west-1作为源区域。
- 需Python 3.9及以上，安装openai、boto3、aws-bedrock-token-generator。
- 部署前可用aws bedrock list-inference-profiles或控制台核对生效的配置文件。
配额、观测与成本
跨区域推理配额以每分钟token计，输入与输出合并计算，输出token按模型的burndown倍率折算，输出密集的负载消耗配额更快。us.和global.配置文件配额独立，切换会改变可用容量池。
观测数据记录在源区域：CloudWatch按配置文件发布调用次数、token数、延迟、限流和错误指标；CloudTrail记录每次请求，并在additionalEventData.inferenceRegion中标注实际处理区域。模型调用日志默认关闭，开启后可将完整请求与响应负载投递到S3或CloudWatch Logs。AWS Data Exports可按模型和配置文件拆分支出。
- 提示缓存对这三个系列可用，隐式缓存自动生效，前缀达 1024 token及以上即可命中。
- 命中缓存的token按折扣计费，且不计入每分钟token配额。
- 测试结束后应关闭模型调用日志，删除或解绑测试用IAM策略与API key；系统定义的配置文件闲置不产生费用。