在 AWS GovCloud (US) 中用 Amazon Bedrock 配置 ChatGPT 桌面应用
ChatGPT 桌面应用现已上架 AWS GovCloud (US) 的 Amazon Bedrock，通过两个组件提供对 OpenAI 前沿模型的访问。Work 负责完成复杂的多步骤任务，交付可直接审阅的结果；Codex 则是用于开发、测试和审查软件的编码智能体。
本指南面向这类组织：其安全架构要求模型推理必须使用 AWS GovCloud (US) 的身份、端点和区域控制。指南会配置 Codex，让模型请求经由 us-gov-west-1 区域的 Amazon Bedrock Mantle 路由，并借助 AWS Identity and Access Management（IAM）和现有的 AWS GovCloud (US) 网络管控来治理访问。
Codex 是 OpenAI 的编码智能体，用于 AI 驱动的软件开发。在 GPT 模型提供推理能力的支持下，Codex 带来了一类全新的智能，专为复杂、长周期的开发者工作流而优化。你可以使用 ChatGPT 桌面应用、Codex 命令行工具（CLI），以及与 Visual Studio Code、JetBrains 和 Xcode 的 IDE 集成。
模型推理通过 Amazon Bedrock 上的 Responses API 路由。对有数据驻留要求的客户，处理过程会留在你选定的 Amazon Bedrock AWS 区域内。按 token 付费，没有席位许可，也没有按开发者的人头承诺。同时支持零数据保留（ZDR）。在这一可配置模式下，提示词和响应在处理过程中不会被 AWS 写入持久存储，也不会与模型提供商共享。这有助于保护敏感信息，满足严格的数据治理、隐私和安全要求。
本文演示 ChatGPT 桌面应用的一次受控本地部署：把模型推理发送到 AWS GovCloud (US-West) 中的 Amazon Bedrock。配置用到 API 模式登录、托管设备策略、具名 AWS 配置文件以及网络限制。这些限制只允许访问获批的 Amazon Bedrock 端点，同时禁用其他外部连接和联网能力。最终得到的部署方案，可供机构安全团队在批准更广泛使用前进行测试和记录。
使用 AWS GovCloud (US) 并按照本指南操作，本身并不会为你的工作负载授予授权。你的组织仍需按照自身的系统安全计划和授权流程，审查所选模型、AWS 服务、区域、端点、工作站控制、仓库、凭证以及数据流。
方案概述
ChatGPT 桌面应用有两种用法：
- Work：处理较大的任务，需要规划、调研、文件和最终成品。
- Codex：做技术类工作，比如编辑代码、运行测试、审查拉取请求。
ChatGPT 桌面应用运行在组织管理的计算机上，通过桌面应用或 CLI 使用。它会用配置好的 AWS 凭证，把请求安全地发送到 us-gov-west-1 的 Amazon Bedrock Mantle 端点。由于这套方案直接使用 AWS，ChatGPT 的工作区规则和用户角色管不到它。主要的安全控制来自计算机策略，以及所用的 AWS 身份和权限。
操作步骤
配置分三步：先设置身份验证，再设置 ChatGPT 桌面应用的配置文件，最后启动、初始化并验证部署。
先决条件
在用 AWS GovCloud (US) 配置 ChatGPT 桌面应用之前，请确认你的 ChatGPT 桌面应用版本支持 AWS GovCloud (US) 中的 Amazon Bedrock。你需要一个已批准的 AWS GovCloud (US) 账户、一个 IAM 身份和已批准的凭证、对已批准模型、AWS 区域和端点的访问权限，以及使用它们的权限。此外，还要设置好 requirements.toml 和 config.toml 文件。
第 1 步：设置身份验证
选择已批准的 AWS GovCloud (US) 账户，以及能访问 us-gov-west-1 中已批准模型的 IAM 身份或角色。通过组织批准的机制获取凭证。本演练使用命名配置文件 codex-il5。不要把凭证、bearer token（持有者令牌）、会话令牌和其他机密放进 TOML 文件。要保护配置文件配置、凭证源、SSO 令牌缓存和任何凭证助手，防止 ChatGPT 桌面应用执行任务时写入这些内容，同时允许已批准的身份验证工具维护和刷新凭证。
ChatGPT 桌面应用支持两种 Amazon Bedrock 认证方式：Amazon Bedrock API key，或者 AWS SDK 凭证链（credential chain）。凭证链方式下可以使用 AWS IAM Identity Center 的 AWS SSO。
应用会先检查环境变量 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK。桌面端可以通过 Windows 的 %USERPROFILE%\.codex\.env，或 Linux、macOS 的 ~/.codex/.env 提供这个变量。只要 bearer token 存在，它的优先级就高于基于 profile 的认证。没有 bearer token 时，应用会退回标准 AWS SDK 凭证链。凭证链可以从 ~/.aws/credentials 读取 AWS 凭证，从 ~/.aws/config 读取相关 profile 配置。Windows 上对应的默认路径是 %USERPROFILE%\.aws\credentials 和 %USERPROFILE%\.aws\config。
凭证链也支持 SSO profile。使用 SSO 时，它会读取 AWS config 文件中的 profile 配置，并利用缓存的 SSO 会话获取临时角色凭证。这些凭证不需要手动写入 AWS credentials 文件。详见 OpenAI 的 Bedrock 认证文档和 AWS IAM Identity Center 凭证提供程序文档。
第 2 步：准备 ChatGPT 桌面应用配置文件
需要创建两个配置文件：config.toml 和 requirements.toml。
重要：配置文件必须在启动应用之前准备好。下表列出各系统的文件位置。
| 操作系统 | 用户 config.toml |
管理员 requirements.toml |
|---|---|---|
| Windows | %USERPROFILE%\.codex\config.toml |
%ProgramData%\OpenAI\Codex\requirements.toml |
| Linux | ~/.codex/config.toml |
/etc/codex/requirements.toml |
| macOS | ~/.codex/config.toml |
/etc/codex/requirements.toml |
先从 requirements.toml 开始。requirements.toml 是由管理员控制的规则文件，用来设定用户无法覆盖的安全限制，比如限制 ChatGPT 桌面应用可以使用哪些权限级别、工具或设置。对于受支持的 AWS GovCloud (US) Amazon Bedrock 部署，可以使用下面的基线配置。其中 [windows] 段仅适用于 Windows，并且 sandbox_private_desktop 必须得到获批运行时的支持。
allowed_login_methods = ["api"]
allowed_sandbox_modes = ["read-only", "workspace-write"]
allowed_approvals_reviewers = ["user"]
allowed_approval_policies = [
{ granular = { sandbox_approval = false, rules = true,
mcp_elicitations = false, request_permissions = false,
skill_approval = true } },
]
allowed_web_search_modes = ["disabled", "cached"]
allow_browser_and_computer_use = false
allow_appshots = false
allow_remote_control = false
allow_login_shell = false
allow_managed_hooks_only = true
check_for_update_on_startup = false
mcp_servers = {}
[feedback]
enabled = false
[features]
network_proxy = true
in_app_chat = false
in_app_dictation = false
in_app_browser = false
browser_use = false
browser_use_external = false
browser_use_full_cdp_access = false
computer_use = false
in_app_updates = false
image_generation = false
memories = false
chronicle = false
external_agent_memory_import = false
guardian_approval = false
guardianv2 = false
guardian_ext = false
apps = false
enable_mcp_apps = false
plugins = false
remote_plugin = false
plugin_sharing = false
recommended_plugins = false
skill_mcp_dependency_install = false
skill_search = false
workspace_dependencies = false
hooks = false
standalone_web_search = false
[experimental_network]
enabled = true
managed_allowed_domains_only = true
domains = {}
unix_sockets = {}
allow_upstream_proxy = false
dangerously_allow_non_loopback_proxy = false
dangerously_allow_all_unix_sockets = false
allow_local_binding = false
[application.network]
enabled = true
[application.network.domains]
"bedrock-mantle.us-gov-west-1.api.aws" = "allow"
"api.openai.com" = "deny"
"chat.openai.com" = "deny"
"chatgpt.com" = "deny"
"ab.chatgpt.com" = "deny"
"platform.openai.com" = "deny"
"auth.openai.com" = "deny"
"gov.api.openai.com" = "deny"
"gov.chatgpt.com" = "deny"
"sdfedpreastus2.oaiusercontent.com" = "deny"
"o33249.ingest.us.sentry.io" = "deny"
"persistent.oaistatic.com" = "deny"
"oaisidekickupdates.blob.core.windows.net" = "deny"
[windows]
allowed_sandbox_implementations = ["elevated"]
sandbox_private_desktop = true
接下来配置 config.toml 文件。这个文件规定了 ChatGPT 桌面应用的运行方式，包括使用哪家模型提供商（amazon-bedrock）、选用哪个模型，以及权限、上下文限制等设置。请将模型 ID 和命名配置文件（例如 codex-il5）替换为已获批准的值。
model = "REPLACE_WITH_APPROVED_MODEL_ID"
model_provider = "amazon-bedrock"
forced_login_method = "api"
approval_policy = { granular = { sandbox_approval = false,
rules = true, mcp_elicitations = false,
request_permissions = false, skill_approval = true } }
approvals_reviewer = "user"
sandbox_mode = "workspace-write"
web_search = "cached"
allow_login_shell = false
check_for_update_on_startup = false
[model_providers.amazon-bedrock]
base_url = "https://bedrock-mantle.us-gov-west-1.api.aws/openai/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
supports_websockets = false
supports_standalone_web_search = false
[model_providers.amazon-bedrock.aws]
region = "us-gov-west-1"
profile = "codex-il5"
[sandbox_workspace_write]
network_access = false
[features]
network_proxy = true
[analytics]
enabled = false
[feedback]
enabled = false
[otel]
exporter = "none"
trace_exporter = "none"
metrics_exporter = "none"
log_user_prompt = false
[memories]
generate_memories = false
use_memories = false
[skills.bundled]
enabled = false
[apps._default]
enabled = false
[windows]
sandbox = "elevated"
第 3 步：启动、初始化并验证
从 ChatGPT 官网下载应用并安装。安装完成后先不要打开。如果它自动启动了，或者之前已经打开过，请彻底退出 ChatGPT，并结束所有残留的 ChatGPT 或 Codex 进程。首次启动应用前，确认 requirements.toml 和 config.toml 已经就位。
启动应用，让它加载 requirements.toml 和 config.toml 中的设置。确认模型提供商显示为 amazon-bedrock。在 Codex CLI 中，你应该能看到类似下面的 /status 标签页：
图 1：Codex CLI 的 /status 标签页，确认模型提供商为 amazon-bedrock
在 ChatGPT 桌面应用中，你也可以确认模型提供商为 amazon-bedrock。
图 2：ChatGPT 桌面应用的设置界面，显示模型提供商为 amazon-bedrock
故障排查
应用提示登录 OpenAI 账户。 检查 requirements.toml 和 config.toml 是否使用了前文表格中给出的准确路径和文件名，结束所有 ChatGPT 和 Codex 进程后重新启动。配置文件必须在应用启动之前就位。
提示 AWS GovCloud (US) 端点不受支持。 与 OpenAI 确认具体的桌面端或应用服务器版本、端点及模型。仅修改 URL 并不能获得支持。
使用了错误的 AWS 身份。 检查实际生效的凭证来源和命名配置文件。确认 Amazon Bedrock API 密钥是否优先于配置文件。
缺少能力限制。 重启后检查完整的生效配置。仅使用 API 的登录设置不会应用能力策略。
回滚与清理
如果某项验证检查未通过，停止推广。将受影响的设备恢复到此前已批准的策略和提供商设置，然后重启 ChatGPT 桌面应用。撤销所有临时 AWS 凭证或 API 密钥，并确认这些设备无法再连接 Amazon Bedrock。保留测试记录，清楚写明失败原因，然后再尝试。
结论
在 AWS GovCloud (US) 中使用 Amazon Bedrock 运行 ChatGPT 桌面应用，为你提供了一种受控的方式来使用 OpenAI 的前沿模型和编码辅助功能。
推理过程始终留在 AWS GovCloud (US) 区域内。验证配置、确认经过批准的 AWS 身份和端点，再核查各项安全控制，就可以放心地把这套部署推向更大范围使用。这种做法既能支持创新，又能让部署决策贴合各组织自身在安全、授权和数据处理上的要求。想在 AWS GovCloud (US) 里用 Amazon Bedrock 体验带 Codex 的 ChatGPT 桌面应用？先从受控部署开始，验证好安全控制，再和安全团队一起为扩大使用范围做准备。
相关资源
- Bedrock AWS GovCloud (US) 配置——ChatGPT 桌面应用的设备、提供商、网络、验证和故障排查指南。
- Amazon Bedrock 上的 Responses API——Responses API 的 AWS 区域、端点行为、身份验证和权限。
- AWS GovCloud (US) 合规——合规计划与客户授权注意事项。
- OpenAI 的 Bedrock 身份验证文档——Amazon Bedrock API 密钥和 AWS SDK 凭证链身份验证，包括 SSO。
- AWS IAM Identity Center 凭证提供程序文档——SSO 配置文件配置和临时 AWS 凭证。
关于作者
Virgil Ennes 是 AWS 的高级合作伙伴解决方案架构师，专攻生成式 AI 和 AI/ML。他帮助合作伙伴和客户把 OpenAI 技术集成到 AWS 服务中，将创新想法转化为可扩展、可落地的业务方案。
Sean Phuphanich 是应用 AI 首席技术专家，也是 ISV 细分领域负责人。Sean 专注于用前沿 AI 解决行业重大难题，优化帕累托曲线。他还是开发与网络安全领域的专家，并担任 AWS 政府零信任加速器（ZTAG）的项目经理。
ChatGPT 桌面应用现已支持 Amazon Bedrock 的 AWS GovCloud (US) 区域。本文介绍一套受控的本地部署方案：通过 API 模式登录、托管设备策略、具名 AWS 配置文件和网络限制，把模型推理请求发往 AWS GovCloud（美国西部）的 Amazon Bedrock。安全团队可以先在小范围验证，确认无误后再推广使用。