OpenAIAPI

OpenAI API は，自作プログラムからモデルに入力を送り，生成結果を受け取るための窓口です．文章の分類や要約などを，アプリケーションや日々の処理に組み込みたい場合に使います．

例えば，Codex に API を使うプログラムを作ってもらい，完成後はそのプログラムを定期実行する，という組み合わせができます．

1. OpenAI Platform で，利用するプロジェクトとアカウントの権限を確認します．
2. API の課金設定，使用量，利用上限を確認します．ChatGPT の契約画面とは別に，API 側の設定を確認してください．
3. プロジェクトの API キーを作成し，プログラムから利用できる環境変数に設定します．
4. 利用できるモデルから選び，API 用のモデル ID を確認します．画面上の表示名と API の ID は区別します．
5. 小さな入力で試してから，対象件数を増やします．

手順は 公式スタートガイド，モデルの仕様は モデル一覧で確認します．API キーは公開する HTML・JavaScript や Git に書き込みません．WEB アプリでは通常，キーを保持するサーバー側から呼び出します．

作業環境を用意する

以下は Windows の PowerShell と Python を使う最小例です．Python を導入した環境で，作業用フォルダーを開いて実行します．

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install openai

仮想環境を有効化するコマンドを使わず，その環境の Python を直接指定しています．次に，環境変数 OPENAI_API_KEY と OPENAI_MODEL を設定します．前者は自分の API キー，後者は利用するモデル ID です．

API キーは，Windows の「環境変数」画面でユーザー環境変数として登録する方法があります．登録後は新しい PowerShell を開き，作業用フォルダーに移動します．キーの内容を画面やログに出力する必要はありません．

その PowerShell で，モデル ID を設定します．この設定は，その PowerShell を閉じるまで有効です．

$env:OPENAI_MODEL = '利用可能なモデルIDに置き換える'

プログラムを保存する

要約する文章を input.txt，次のコードを summarize.py として，同じフォルダーに UTF-8 で保存します．この例は Responses API を使います．

import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

# SDK は環境変数 OPENAI_API_KEY を読み込む．
client = OpenAI()
text = Path("input.txt").read_text(encoding="utf-8")

response = client.responses.create(
    model=os.environ["OPENAI_MODEL"],
    instructions="日本語で要点を3項目に整理してください。",
    input=text,
)
Path("summary.txt").write_text(
    response.output_text, encoding="utf-8"
)
print("summary.txt に保存しました。")

.\.venv\Scripts\python.exe summarize.py

成功すると，要約が summary.txt に保存されます．この例の OPENAI_MODEL は，自分のコードで使う環境変数です．SDK がモデルを自動選択する設定ではありません．

この WEB サイトの HTML は EUC-JP ですが，上の Python と入力テキストは UTF-8 の例です．既存の EUC-JP ファイルを読む場合は，実際の文字コードに合わせて encoding="euc_jp" などを指定します．

処理の流れ

プログラムがファイルを読み，API へ文章を送信し，返された文字列を保存します．モデルへファイルパスを渡すだけで，パソコン内のファイルが読み込まれるわけではありません．実行には API キー，利用できるモデル，課金・利用枠が必要です．

会話とツール

• API のリクエストが，ChatGPT の会話履歴やメモリーを自動で引き継ぐわけではありません．
• 会話を続ける場合は，必要な履歴を送るか，Responses API の会話状態を管理する仕組みを使います．
• 検索やファイル操作などは，対応するツールを設定し，必要な処理を実装します．ChatGPT の全機能が自動で付くわけではありません．

会話状態の公式説明を参照してください．

使用量と結果を記録する

• モデル，入力と出力の量，利用するツールなどによって使用量が変わります．最初は少数のデータで確認します．
• 入力の版，プロンプト，モデル ID，実行日時，結果を記録すると，再確認しやすくなります．API キーはログに残しません．
• 同じ入力でも表現が変わることがあります．自動処理では，必要な項目や形式を検証します．
• 数値の集計や単位換算はプログラムで計算し，AI に説明や分類を担当させるなど，役割を分けます．

残高や権限の問題は，繰り返し送信しても解決しません．公式のエラー一覧を確認して原因を切り分けます．

参考資料

更新履歴

関連ページ：基本 ／ Chat ／ Work ／ Codex．