Ошибка Codex в AWS Bedrock: около 85% расходов ушло на cache writes

Что произошло с Codex на AWS Bedrock 9 августа 2026 года?

В issue нет подтверждения неправильных счетов для всех пользователей или удорожания каждого запуска ровно в десять раз. Есть репорт о пробеле в интеграции Codex с explicit prompt caching и расчёт автора по данным использования.

Автор описал проблему так:

По описанию автора issue #37674, нативные запросы Codex CLI к Amazon Bedrock Mantle не поддерживали явное кэширование промпта для GPT-5.6 Sol: репозиторий OpenAI Codex.

В окружении были зафиксированы:

• дата публикации issue - 9 августа 2026 года;
• продукт - Codex CLI;
• версия - 0.147.0;
• провайдер - amazon-bedrock;
• endpoint - Bedrock Mantle;
• модель - openai.gpt-5.6-sol;
• отсутствующие поля - prompt_cache_options и prompt_cache_breakpoint.

При этом Codex уже отправлял prompt_cache_key. Одного ключа оказалось недостаточно, чтобы обозначить стабильную границу большого префикса промпта. Именно эту границу и должен был задавать prompt_cache_breakpoint.

Автор issue #37674 привёл оценку за завершённые дни с 5 по 8 августа 2026 года: первоисточник.

Около 85% расчётных расходов пришлись на записи в кэш. Это оценка по данным usage и Cost Explorer. Финальный AWS-инвойс в этих данных не подтверждён. Автор сопоставил эти данные с тарифной картой Bedrock.

Событие касается только Codex CLI с GPT-5.6 Sol через amazon-bedrock и Bedrock Mantle. Переносить вывод на Claude Code, Cursor, другие модели или способы подключения Codex нельзя.

Проверь запросы и отдельно cache read/write.

Что было раньше и что изменилось в работе Codex через Bedrock?

Codex vs Claude Code зависит от того, как контекст передаётся до ответа. В работе через Bedrock контекст и способ передать запрос влияют на расходы.

В issue #35300 без breakpoint было 0% попаданий и около 9 060 записываемых токенов. С breakpoint hit rate достиг 98,6%, а запись сократилась до 123-128 токенов.

В issue #35300 автор сообщает, что Codex не может отправить это поле: репозиторий OpenAI Codex.

Объём записи зависит от префикса, fork и compaction, поэтому десятикратное превышение не является правилом.

Для GPT-5.6 Sol подтверждены ставки: cache write 1,25x, cache read 0,1x. Запись в 12,5 раза дороже чтения. Поэтому долю расходов нужно проверять по фактической разбивке токенов и тарифу конкретной модели.

Держи стабильную часть до breakpoint, переменную после.

config.toml не задаёт breakpoint, а issue не подтверждает релиз с исправлением.

Что это меняет для того, кто собирает проект?

Claude Code или Codex не имеет универсального ответа: сопоставимого теста качества и оплаты нет.

Проверь четыре вещи:

• cache-write и cache-read расходы Codex;
• модель, регион и провайдера;
• длину агентной сессии;
• отдельную фактуру для сравнения с Cursor.

Для Claude Code проверь выбранную модель и закрепи её ID перед сравнением.

Я проверяю у Codex caching fields, а у Claude Code модель и prompt caching. Эти причины не смешивай.

Запись стоит 1,25x или 2x, чтение 0,1x. Разделяй эти категории.

Здесь сравниваются только расходы Bedrock и видимость cache writes.

В длинной сессии проверка расходов обязательна.

Как проверить переплату Codex через Bedrock по шагам?

1. Зафиксируй параметры подключения.

   Перед сравнением запиши версию Codex, провайдера, модель и регион.

   Конфигурация события: 0.147.0, amazon-bedrock, Bedrock Mantle, openai.gpt-5.6-sol, us-east-1.

   Скопировать

   Codex CLI: 0.147.0
   provider: amazon-bedrock
   endpoint: Bedrock Mantle
   model: openai.gpt-5.6-sol
   region: us-east-1

2. Сними локальные счётчики токенов.

   В локальной телеметрии выпиши четыре значения завершённых ходов.

   Токен в локальной телеметрии представлен полями input_tokens, cached_input_tokens, cache_write_input_tokens и output_tokens; локальный аудит приблизителен.

3. Сверь данные с AWS Cost Explorer.

   Открой период локальной сессии и сравни запросы и категории токенов.

   Источники считают данные по-разному, поэтому расхождения проверяй отдельно.

4. Раздели cache write и cache read.

   Не объединяй категории: Bedrock отдельно считает input, output, cache read и cache write. В issue #37674 cache writes дали около 85% расчётных расходов.

   Аудит расходов Codex через BedrockСкопировать промпт

   Сопоставь локальные данные Codex с AWS Cost Explorer.
   
   Проверь:
   - число запросов;
   - input_tokens;
   - cached_input_tokens;
   - cache_write_input_tokens;
   - output_tokens;
   - отдельную стоимость cache write;
   - отдельную стоимость cache read;
   - регион вызова;
   - модель и провайдера.
   
   Не называй локальную оценку AWS invoice. Если не хватает ставки для модели, явно напиши, что точная стоимость не подтверждена.

5. Ограничь длинные агентные сессии.

   Если cache writes выше cache reads, наблюдай длинный цикл.

   Я разделяю задачу на короткие сессии: это ограничивает повторную работу, но не исправляет отсутствие breakpoint.

6. Сравни другой способ подключения.

   При высокой доле cache writes сравни другой путь, не меняя модель, задачу и регион.

   Я считаю разницу конфигураций, а не преимущество инструмента: релиз с этими полями не подтверждён.

Сколько стоит Codex через AWS Bedrock и что известно о доступности?

Анализ только input и output занижает расходы при prompt caching.

Без model rate card и разбивки токенов точную цену Codex не назвать.

Полной официальной тарифной карты GPT-5.6 Sol в фактуре нет, однако для этой связки подтверждено соотношение cache write и cache read: 1,25x против 0,1x, то есть запись в 12,5 раза дороже чтения. Сумма $1 386,46 не является ценой запроса или месячным тарифом.

Для Anthropic правила prompt caching описаны отдельно:

• запись на 5 минут - 1,25 от базовой цены входа;
• запись на 1 час - 2 от базовой цены входа;
• чтение из кэша - 0,1 от базовой цены входа.

Эти правила относятся к Anthropic и не задают цену GPT-5.6 Sol. Переносить их на Codex нельзя.

Cross-region inference не имеет отдельной routing-комиссии. Регион обработки проверяй через additionalEventData.inferenceRegion в CloudTrail.

Что неизвестно по доступности:

• работает ли Codex через AWS Bedrock из России;
• в каких регионах доступен именно Codex;
• какие требования предъявляются к AWS account;
• какие дневные, месячные или аккаунтные лимиты действуют;
• в какой версии Codex появится исправление.

Я не буду закрывать эти пробелы догадками. Для них нужны актуальные официальные данные AWS и OpenAI.

Вопросы и ответы