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

> Codex через AWS Bedrock мог тратить большую часть расчётных расходов на запись промпта в кэш. Разбираю, что произошло, как проверить свои данные и почему сравнивать Codex с Claude только по названию модели рано.

Источник: https://vibeceh.ru/novosti/oshibka-codex-na-aws-bedrock-pereplata-v-10-raz
Автор: Сергей Мазур · опубликовано 2026-08-21

Codex или Claude - [выбор для вайб-кодинга](/guides/claude-code-protiv-codex-chto-vybrat-posle-30-dney-raboty) меняется, если подключать модель через AWS Bedrock. В Codex CLI 0.147.0 автор issue зафиксировал отсутствие явных параметров prompt caching для GPT-5.6 Sol через Bedrock Mantle. В его оценке за 5-8 августа cache writes заняли около 85% расходов. В этой конфигурации возникает codex переплата, но это не универсальный тариф: полная тарифная карта и сравнение качества не подтверждены.

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

9 августа 2026 года в официальном репозитории OpenAI появился issue #37674 о Codex CLI 0.147.0. Нативный провайдер `amazon-bedrock` через Bedrock Mantle не передавал `prompt_cache_options` и `prompt_cache_breakpoint` для модели `openai.gpt-5.6-sol`. Событие касается пользователей Codex CLI с GPT-5.6 Sol через AWS Bedrock Mantle. На всех пользователей Codex оно не распространяется.

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](https://github.com/openai/codex/issues/37674).

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](https://github.com/openai/codex/issues/37674).

| Показатель | Значение |
|---|---:|
| Запросы | 3 656 |
| Cache-write tokens | 171,94 млн |
| Расчётная стоимость cache writes | $1 182,09 |
| Расчётная общая стоимость | $1 386,46 |

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 передавал `prompt_cache_key`, но не задавал стабильную границу промпта. В тесте без breakpoint было 0% cache hits и около 9 060 записываемых токенов, а с breakpoint hit rate вырос до 98,6%.

![Кот смотрит на сравнение ключа кэша и границы промпта.](https://s3.regru.cloud/crossmark/statejnik/images/guides/oshibka-codex-na-aws-bedrock-pereplata-v-10-raz/kadr-1.webp)

`Codex vs Claude Code` зависит от того, как контекст передаётся до ответа. В работе через Bedrock [контекст](/concepts/kontekst) и способ передать запрос влияют на расходы.

| Было | Стало |
|---|---|
| `prompt_cache_key` | Нет `prompt_cache_options` и `prompt_cache_breakpoint` |
| Повторяемый контекст | Повторные cache writes |
| `config.toml` | Не исправляет отсутствие breakpoint |

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](https://github.com/openai/codex/issues/35300).

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.

Prompt caching не гарантирует экономию. Отдельно анализируй cache write, cache read и значение «cached».

## Что это меняет для того, кто собирает проект?

при выборе Codex или Claude учитывай способ подключения и структуру расходов. В длинных сессиях через Bedrock проверь cache writes, а для Claude Code закрепи фактически выбранную модель.

`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](/guides/tokeny-limity-i-schet-tablica-kontrolya-rashodov-claude-code) обязательна.

## Как проверить переплату Codex через Bedrock по шагам?

зафиксируй параметры, сверяй четыре счётчика с Cost Explorer и считай сумму оценкой.

![Собака одобряет последовательность проверки расходов Codex через Bedrock.](https://s3.regru.cloud/crossmark/statejnik/images/guides/oshibka-codex-na-aws-bedrock-pereplata-v-10-raz/kadr-2.webp)

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`.

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

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.

Открой период локальной сессии и сравни запросы и категории токенов.

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

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

   

Если cache writes выше cache reads, наблюдай длинный цикл.

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

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?

точная цена `openai.gpt-5.6-sol` не подтверждена. Bedrock разделяет четыре категории, а итог зависит от маршрутизации.

![Мужчина закрывает лицо перед карточками ставок записи и чтения из кэша.](https://s3.regru.cloud/crossmark/statejnik/images/guides/oshibka-codex-na-aws-bedrock-pereplata-v-10-raz/kadr-3.webp)

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

подтверждённая проблема касается нативного Codex CLI через Bedrock Mantle и GPT-5.6 Sol. Она показывает высокую долю cache writes в отдельных замерах, но не доказывает универсальную цену, точную переплату ровно в 10 раз или превосходство Codex, Claude Code либо Cursor по качеству.

По этой фактуре нельзя честно назвать один инструмент лучшим по качеству. Для Codex через Bedrock сначала проверь cache-write расходы и способ подключения. Для Claude Code отдельно проверь фактически выбранную модель перед сравнением.

Сопоставимого теста трёх инструментов нет. Для Codex подтверждена проблема explicit prompt caching в конкретной конфигурации Bedrock, а по Cursor нет данных для сравнения.

Точный ответ отсутствует: по GPT-5.6 Sol нет полной тарифной карты, а по Cursor нет данных для расчёта. Claude Code нужно считать по модели и объёму токенов.

Не выбирай по названию: зафиксируй задачу, модель, способ подключения и категории расходов. Для Codex проверь cache writes, для Claude Code закрепи модель, а Cursor сравнивай отдельно.

В issue #37674 эта codex переплата оценивается в $1 386,46 за 3 656 запросов, около 85% пришлось на cache writes. Это не тариф. Сравнивать можно только одинаковую нагрузку и полные ставки.

Если главное - понять неожиданные расходы, начни с отдельного учёта input, output, cache read и cache write. Универсального вывода по простоте и качеству нет.

Вызовы могли проходить без явной ошибки: нативный провайдер `amazon-bedrock` не передавал `prompt_cache_options` и `prompt_cache_breakpoint`, поэтому стабильный префикс мог записываться заново.

Bedrock отдельно считает input, output, cache read и cache write. В issue #37674 доля cache writes составила около 85% расчётных расходов за 5-8 августа, но финальный инвойс не подтверждён. Проверь четыре категории в локальной телеметрии и AWS Cost Explorer.

- [Native Bedrock Codex GPT-5.6 Sol lacks explicit cache controls, producing high cache-write spend - Issue #37674](https://github.com/openai/codex/issues/37674)
- [GPT-5.6 prompt caching: Codex cannot emit `prompt_cache_breakpoint` - Issue #35300](https://github.com/openai/codex/issues/35300)
- [Claude Code on Amazon Bedrock](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/amazon-bedrock)
- [Pricing - Anthropic](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing)
- [Understanding Amazon Bedrock Cost and Usage Report data](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cost-mgmt-understanding-cur-data.html)
- [Prompt caching for faster model inference](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-caching.html)
- [Inference profiles in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles.html)
- [Cross-Region inference in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/en_en/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html)
- [Codex local token telemetry](https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-rs/exec/src/exec_events.rs)