室谷今回はChatGPT APIの話をしましょう。これ、.AI(ドットエーアイ)コミュニティでも毎週のように聞かれるんですよね。
「ChatGPTはよく使ってるけど、APIって何が違うの?」という入門的な質問から、「料金計算をどうすればいい?」という実践的な話まで、幅広く聞かれます。
「ChatGPTはよく使ってるけど、APIって何が違うの?」という入門的な質問から、「料金計算をどうすればいい?」という実践的な話まで、幅広く聞かれます。
テキトー教師受講生さんでも最初はWeb版のChatGPTしか知らなくて、APIの存在に気づいていない人が多いですね。でも一度APIを使い始めると「これがあればアプリが作れる」と分かって、目の色が変わる人が続出します(笑)
室谷まさにそうで、MYUUUでも社内ツールの大半がOpenAI APIを使って動いてます。Web版のChatGPTは「人間が会話するためのインターフェース」ですが、APIは「プログラムがAIに話しかけるための窓口」なんですよね。
この違いを理解するだけで、できることの幅がまったく変わってきます。
この違いを理解するだけで、できることの幅がまったく変わってきます。
テキトー教師整理すると、こういう構造になりますよね。
| 比較項目 | Web版ChatGPT | ChatGPT API |
|---|---|---|
| 使い方 | ブラウザで対話 | プログラムから呼び出す |
| 対象 | 一般ユーザー | 開発者・企業 |
| 料金 | サブスク(無料/Plus等) | 使った分だけ従量課金 |
| カスタマイズ | 限定的 | システムプロンプト等で自由 |
| 統合 | 単体で使う | 自社サービスに組み込める |
室谷この「組み込める」というのが核心なんですよ。自社サービスのチャットボット、業務自動化ツール、データ分析ダッシュボードに組み込めるわけです。
ChatGPTのUIを借りるのではなく、OpenAIのモデルそのものを使える。
ChatGPTのUIを借りるのではなく、OpenAIのモデルそのものを使える。
テキトー教師講座でよく使う説明が「ChatGPT APIはOpenAIの頭脳を借りるサービス」ですね。自分のアプリにOpenAIの知性を埋め込める、という感覚です。
ChatGPT APIとは何か?仕組みと基本概念

室谷まず「ChatGPT APIとは何か」を基礎から話しましょう。正確に言うと、OpenAIが提供しているOpenAI APIの中のChat系のエンドポイントを指すことが多いですね。
gpt-4oやgpt-5.4といったモデルをAPIで呼び出して、自分のプログラムからテキスト生成ができます。
gpt-4oやgpt-5.4といったモデルをAPIで呼び出して、自分のプログラムからテキスト生成ができます。
テキトー教師APIというのはApplication Programming Interfaceの略で、「プログラム同士が会話するための窓口」ですよね。ChatGPT APIで言えば、「あなたのPythonコードとOpenAIのAIモデルが会話するための窓口」です。
室谷実装レベルで言うと、HTTPリクエストを送るだけです。PythonでもJavaScriptでも、HTTPが使えれば何でもAPIを叩けます。
OpenAIが公式ライブラリ(SDK)を出しているので、実際にはもっと簡単に書けますが・・・
OpenAIが公式ライブラリ(SDK)を出しているので、実際にはもっと簡単に書けますが・・・
テキトー教師受講生さんがよく混乱するのが「ChatGPT APIはChatGPT Plusとは別物」という点ですね。ChatGPT PlusはWeb版のサブスクリプション。
APIは全くの別サービスで、別途アカウント登録と支払い設定が必要です。
APIは全くの別サービスで、別途アカウント登録と支払い設定が必要です。
室谷これ本当に大事ですね。「Plusに入ってるからAPIも使える」と思ってる人が多い。
でも実際には、platform.openai.comという別のダッシュボードで管理されていて、支払いも別です。
でも実際には、platform.openai.comという別のダッシュボードで管理されていて、支払いも別です。
テキトー教師APIの公式ページはです。ここでAPIキーを発行し、クレジットをチャージして、使用状況を管理します。
Web版のchatgpt.comとは完全に別管理です。
Web版のchatgpt.comとは完全に別管理です。
APIキーの取得方法:登録からキー発行まで
室谷じゃあAPIキーの取得手順を話しましょう。これが一番最初の壁になる人が多いんですよね。
難しくはないんですが、いくつかステップがあって・・・
難しくはないんですが、いくつかステップがあって・・・
テキトー教師手順を整理するとこうなります。
- https://platform.openai.com にアクセスしてアカウントを作成(またはchatgpt.comのアカウントでログイン)
- 「Dashboard」→「API keys」に移動
- 「Create new secret key」をクリック
- キーの名前を設定して生成
- 生成直後に必ずコピー(画面を閉じると二度と見られない)
- 支払い設定(Billing)でクレジットカードを登録
室谷特に5番が重要で、APIキーは生成した瞬間しか全体を表示してくれないんですよ。コピーし忘れると再生成が必要になります。
これ、MYUUUの新メンバーが必ずハマるポイントです(笑)
これ、MYUUUの新メンバーが必ずハマるポイントです(笑)
テキトー教師支払い設定も必須ですね。APIは従量課金なので、クレジットカードを登録していないとリクエストがエラーになります。
登録後はUsage limitsで月額の上限も設定できるので、最初は小さい金額で試すことをおすすめします。
登録後はUsage limitsで月額の上限も設定できるので、最初は小さい金額で試すことをおすすめします。
室谷Usage limitsは絶対設定してほしいですね。うっかり無限ループのコードを走らせてAPIを大量消費した・・・という事故話、コミュニティでもちょくちょく聞きます。
テキトー教師発行したAPIキーは絶対にGitHubに上げないこと。環境変数に格納するのが基本です。
室谷.envファイルか、OSの環境変数で管理するのが正解です。
# .bashrcまたは.zshrcに追加
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
テキトー教師Windowsの場合はPowerShellで設定します。
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."
室谷platform.openai.comのAPI Keysページには「Project API keys」の概念もあります。プロジェクト単位でキーを発行することで、どのサービスでどれだけ使ったかを分けて管理できます。
MYUUUでも本番用・開発用・テスト用でキーを分けてますよ。
MYUUUでも本番用・開発用・テスト用でキーを分けてますよ。
テキトー教師企業での利用を考えるなら、プロジェクト分けは最初からやっておいた方がいいですね。後から分けるのは面倒ですし・・・
料金体系を完全解説:モデル別料金と実際のコスト

室谷次は料金の話。「ChatGPT API 料金」って毎週のように聞かれるんですよね。
結論から言うと、従量課金でトークン単位の課金です。
結論から言うと、従量課金でトークン単位の課金です。
テキトー教師トークンというのが分かりにくいですよね。1トークン≒英語で0.75単語、日本語で1文字程度と覚えておけばだいたい合います。
室谷2026年4月時点の主要モデルの料金を整理するとこうなります。OpenAIのから確認した情報です。
| モデル | 入力(/1Mトークン) | 出力(/1Mトークン) | 特徴 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 最高性能・プロ向け |
| GPT-5.4 mini | $0.75 | $4.50 | バランス型・コスパ高 |
| GPT-5.4 nano | $0.20 | $1.25 | 大量処理・高速・安価 |
テキトー教師コミュニティのメンバーさんから一番よく聞くのが「実際いくらかかるの?」という話ですよね。具体例で計算してみましょう。
室谷例えば1回の会話で2,000トークン使ったとします。GPT-5.4 miniで計算すると、入力1,000トークンが約0.1円、出力1,000トークンが約0.7円、合計約0.8円ですね(1ドル=150円換算)。
テキトー教師そう聞くと「安い」と思いますよね。でも業務でガンガン使い始めると積み上がります。
月1万回のリクエストで数千円から数万円になることも。
月1万回のリクエストで数千円から数万円になることも。
室谷だから最初からUsage limitsを設定しておくことが重要なんですよね。月$10、月$50など、自分の想定予算で上限を設けておけば安心です。
テキトー教師無料枠についてもよく聞かれます。「ChatGPT API 無料」で調べる人が多いですが・・・
室谷現状のOpenAI APIには基本的に永続的な無料枠はありません。クレジットカード登録が必須で、使った分だけ課金されます。
ただし、APIのPlayground(platform.openai.comの実験環境)は登録直後に少額のクレジットが付与される場合もあります。
ただし、APIのPlayground(platform.openai.comの実験環境)は登録直後に少額のクレジットが付与される場合もあります。
テキトー教師ChatGPT Plus(月$20)を払っていても、APIは別課金という点は本当に注意が必要ですよね。これ、混乱してる人がかなり多い。
室谷一方、Batch APIというオプションを使うと入力・出力ともに50%オフになります。急がないバッチ処理的な用途には積極的に使いたいですね。
テキトー教師キャッシュ(Cached input)も活用できます。同じプロンプトを繰り返し使う場合、一度キャッシュされると入力料金が大幅に下がります。
GPT-5.4なら通常$2.50のところ$0.25になります。
GPT-5.4なら通常$2.50のところ$0.25になります。
室谷コスト管理は、platform.openai.comのUsageダッシュボードでリアルタイムに確認できます。モデル別・日別の内訳も見えるので、どのリクエストがコストを食ってるかすぐ分かりますよ。
Pythonでの使い方:インストールから最初のAPIコールまで
室谷次は実際の使い方に移りましょう。ChatGPT APIのPython実装、これが一番需要高いですよね。
テキトー教師講座でも「とりあえずPythonでAPIを叩いてみよう」から始めます。まず必要なのはopenaiライブラリのインストールです。
pip install openai
室谷これだけです。あとはAPIキーを設定して、数行のコードで動かせます。
2026年現在、OpenAIの推奨APIはResponses APIです。
2026年現在、OpenAIの推奨APIはResponses APIです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI() # 環境変数OPENAI_API_KEYを自動で読み取る
response = client.responses.create(
model="gpt-5.4-mini",
input="ChatGPT APIの使い方を一文で説明してください"
)
print(response.output_text)
テキトー教師以前のChat Completions APIも引き続き使えますが、新しいプロジェクトではResponses APIを使うのが良いでしょう。
室谷Chat Completions APIはmessagesの配列でやり取りするスタイルです。既存のコードや古いチュートリアルではこちらが多いので、読めるようにしておきたいですね。
# Chat Completions API(現在も利用可)
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは丁寧なアシスタントです"},
{"role": "user", "content": "ChatGPT APIとは何ですか?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
テキトー教師実践的なコードとして、システムプロンプトを活用したカスタムアシスタントの書き方も見せましょうか。
室谷そうですね。systemプロンプトでAIの役割を定義して、userで質問を渡すというパターンが基本です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
def chat_with_ai(user_message: str, system_prompt: str = None) -> str:
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": user_message})
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-mini",
messages=messages,
max_tokens=1000,
temperature=0.7
)
return response.choices[0].message.content
# 使用例
reply = chat_with_ai(
"売上レポートのまとめ方を教えて",
system_prompt="あなたはビジネス分析の専門家です。簡潔に答えてください。"
)
print(reply)
テキトー教師temperatureパラメータの意味をよく聞かれます。0に近いほど確定的な出力、1に近いほど創造的な出力になります。
事実確認系タスクは0.1〜0.3、文章生成は0.7〜0.9が目安です。
事実確認系タスクは0.1〜0.3、文章生成は0.7〜0.9が目安です。
室谷max_tokensは「回答の最大長さ」です。これが大きすぎると出力コストが上がるので、用途に合わせて設定することをおすすめします。
テキトー教師あとAPIの連携ということで、PDFを読み込んでAPIで要約するパターンが業務でよく使われますよね。
室谷その通りで、pdfplumberなどのライブラリでPDFテキストを抽出して、APIに渡す方法です。
import pdfplumber
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
def summarize_pdf(pdf_path: str) -> str:
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
text = ""
for page in pdf.pages:
text += page.extract_text() or ""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[
{"role": "system", "content": "PDFの内容を3点に箇条書きで要約してください"},
{"role": "user", "content": f"以下のPDFを要約してください:\n\n{text[:8000]}"}
]
)
return response.choices[0].message.content
テキトー教師議事録の自動要約とか、契約書の確認とか、受講生さんも業務効率化でよく使いますよ。
ChatGPT APIでできること一覧
室谷ChatGPT APIでできることを体系的に整理しましょう。テキスト・画像・音声・エージェントと、カバー範囲が広くて・・・
テキトー教師大きく4つのカテゴリに分けると分かりやすいですよね。
室谷まずテキスト生成・変換です。文章の生成・要約・翻訳・校正・分類・質問応答など、テキストに関するほぼ全ての操作ができます。
テキトー教師次が画像理解です。GPT-5.4はマルチモーダル対応なので、画像を入力として理解できます。
画像の説明文生成、グラフの読み取り、スクリーンショットの解析など幅広く使えます。
画像の説明文生成、グラフの読み取り、スクリーンショットの解析など幅広く使えます。
import base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
with open("image.jpg", "rb") as f:
image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "この画像に何が写っていますか?"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"}
}
]
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
室谷3つ目が音声処理です。OpenAIのWhisper APIと組み合わせることで、音声ファイルをテキストに変換(文字起こし)したり、APIで生成したテキストを音声に変換(TTS)したりできます。
テキトー教師最後がチャットボット・エージェント構築です。会話の文脈を保持したチャットボット、Function Callingを使った外部ツール連携、Agents SDKを使ったマルチステップのAIエージェントなど、高度な自動化が実現できます。
室谷できることをまとめると、こうなります。
| カテゴリ | 具体的な用途 |
|---|---|
| テキスト生成 | 文章作成、翻訳、要約、Q&A、分類、学習支援 |
| 画像理解 | 画像説明、グラフ解析、スクリーンショット読み取り |
| 音声処理 | 音声→テキスト(Whisper)、テキスト→音声(TTS) |
| エージェント | チャットボット、Function Calling、自動化ツール |
テキトー教師この表を見ると「できないことがないじゃないか」と思う受講生さんが多いんですよ(笑)
室谷まあ実際それくらい幅広いですよ。うちのチームもイベント参加者の分析からメール自動返信まで全部APIで動かしてますし・・・
使えるモデルの種類と選び方
室谷ChatGPT APIで使えるモデルの種類についても整理しましょう。OpenAIのAPIプラットフォームには複数のモデルがあって、用途によって使い分けが必要です。
テキトー教師OpenAIのによると、2026年時点の主要ラインナップはこうなっています。
| モデル名 | 特徴 | 推奨用途 |
|---|---|---|
| GPT-5.4 | 最高性能・複雑な推論 | 複雑なコード生成、深い分析 |
| GPT-5.4 mini | バランス型・高速 | 一般的なチャット、要約 |
| GPT-5.4 nano | 最安・超高速 | 大量の単純処理、分類 |
| GPT-4o | 汎用・安定 | 幅広い用途の安定処理 |
室谷モデルの選び方の基準は、コスト・品質・スピードの3軸ですよね。MYUUUでは用途によって使い分けてます。
例えば、ドキュメントの自動分類はGPT-5.4 nano、詳細な分析レポートの生成はGPT-5.4というように。
例えば、ドキュメントの自動分類はGPT-5.4 nano、詳細な分析レポートの生成はGPT-5.4というように。
テキトー教師初めてAPIを使う人が迷うのが「GPT-4oとGPT-5.4 miniどっちが良いか」という点ですよね。コスト感が近いので。
室谷一般的にはGPT-5.4 miniの方が新しくて性能も良いです。ただし既存のシステムがGPT-4o前提で作られている場合、互換性を確認してから移行した方が安全ですね。
テキトー教師モデル名の指定はAPIリクエストのmodelパラメータで行います。これを変えるだけでモデルを切り替えられるのがAPIの強みですよね。
コードを大きく変えずにモデルをアップグレードできる。
コードを大きく変えずにモデルをアップグレードできる。
室谷そういう柔軟性がAPIの本質的な価値のひとつだと思います。Web版のChatGPTだとOpenAIが使うモデルを決めますが、APIだと自分でコントロールできる。
トークンの制限と管理
室谷次はトークンの制限について話しましょう。「ChatGPT API 制限」という検索も多くて・・・
テキトー教師トークンには2種類の制限があります。ひとつは「コンテキストウィンドウ」、もうひとつは「レートリミット」ですね。
室谷コンテキストウィンドウは、1回のAPIコールで送受信できるトークンの合計上限です。GPT-5.4の場合、かなり大きなコンテキストウィンドウをサポートしていますが、入力が長くなるほどコストも上がります。
テキトー教師レートリミットは「一定時間内に送れるリクエスト数やトークン数の上限」です。platform.openai.comのLimitsページで、自分のアカウントの制限を確認できます。
室谷初期アカウントはレートリミットが低めで、一定金額を使用すると自動的にティアが上がって制限も緩くなります。
テキトー教師「ChatGPT API 制限」で調べてる人の多くは、エラーでハマってる状態ですよね。「429 Too Many Requests」が出たらレートリミットに引っかかっています。
室谷対処法としては、指数バックオフというリトライ戦略を使うのが定番ですね。エラーが出たら1秒待って再試行、また出たら2秒、4秒...と待機時間を増やしていく方式です。
import time
from openai import OpenAI, RateLimitError
client = OpenAI()
def api_call_with_retry(messages, max_retries=5):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-mini",
messages=messages
)
return response
except RateLimitError:
if attempt < max_retries - 1:
wait_time = 2 ** attempt # 1, 2, 4, 8, 16秒
print(f"Rate limit hit. Waiting {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
テキトー教師このパターン、業務での利用には必須ですよね。特に大量データを処理するバッチ系の処理で・・・
室谷あと「ChatGPT API トークン」の数を数える方法として、tiktokenというライブラリがあります。事前にトークン数を計算してコストを見積もることができます。
pip install tiktoken
import tiktoken
def count_tokens(text: str, model: str = "gpt-5.4-mini") -> int:
enc = tiktoken.encoding_for_model(model)
return len(enc.encode(text))
text = "ChatGPT APIの使い方を教えてください"
print(f"トークン数: {count_tokens(text)}")
ChatGPT APIとPlusサブスクの違い
テキトー教師「ChatGPT API Plus」「ChatGPT API プラス」という検索も多いので、Plusサブスクとの違いを改めて整理しましょう。
室谷これ本当によく混乱されるポイントですね。シンプルに言うと、全くの別サービスです。
| 項目 | ChatGPT Plus | ChatGPT API |
|---|---|---|
| アクセス方法 | chatgpt.com(Web/アプリ) | platform.openai.com(API) |
| 料金体系 | 月額$20固定 | 従量課金 |
| 管理場所 | chatgpt.com の設定 | platform.openai.com |
| 対象 | 一般ユーザー | 開発者・企業 |
| 併用 | 両方同時に使える | 別アカウント管理も可能 |
テキトー教師重要なのは「Plusを契約していてもAPIは別に支払いが必要」という点ですよね。これを知らずにAPIを使おうとしてエラーになる、という相談がよく来ます。
室谷ただし、ChatGPT Plusのログインと同じGoogleアカウントや電話番号でplatform.openai.comにアカウントを作ることはできます。ただし、プラットフォーム側は別のダッシュボードで別のクレジット管理になります。
テキトー教師使い分けの目安としては、自分だけが使うなら月$20のPlusで十分。チームやサービスに組み込みたい、自動化したいならAPIという感じです。
室谷MYUUUでは両方使ってます。個人の調べ物はPlusで会話形式で、業務自動化ツールはAPIで処理するという形ですね。
DashboardとConsoleの使い方
室谷次はplatform.openai.comのダッシュボードの使い方について。APIを使いこなすためのコンソール操作は知っておいた方がいいですよね。
テキトー教師platform.openai.comには主要なセクションがいくつかあります。
- Dashboard: 全体の概要と最近のアクティビティ
- API keys: キーの作成・管理・削除
- Usage: トークン使用量・コストのモニタリング
- Billing: 支払い設定、Usage limits、請求履歴
- Playground: ブラウザ上でAPIをテスト実行できる環境
- Fine-tuning: カスタムモデルの作成・管理
室谷Playgroundは特に便利です。コードを書かなくてもブラウザ上でAPIのリクエストを試せます。
システムプロンプトを変えてみたり、モデルを比較したり、最初の実験はPlaygroundでやるのが効率的です。
システムプロンプトを変えてみたり、モデルを比較したり、最初の実験はPlaygroundでやるのが効率的です。
テキトー教師「ChatGPT API dashboard」「ChatGPT API console」で検索してる人は、platform.openai.comのこの機能を探してることが多いですよね。
室谷あとコストの話ですが、BillingのUsage limitsで月額上限を設定できます。「月$50まで」と設定しておくと、それ以上は自動的にAPIが停止します。
絶対設定してほしいですね。
絶対設定してほしいですね。
テキトー教師API keyページでは、各キーの最終使用日や使用量も確認できます。使っていないキーは削除するのがセキュリティ上の基本ですよ。
よくある質問(FAQ)
室谷ここまで話してきた内容を踏まえて、よくある質問をまとめましょう。.AIコミュニティやMYUUUの現場でよく出る質問です。
テキトー教師受講生さんからよく出る質問ベスト5ですね(笑)
Q: ChatGPT APIは無料で使えますか?
室谷基本的には無料枠はありません。使った分だけトークン課金です。
ただしPlaygroundで試す場合、登録直後に少額のクレジットが付与される場合もあります。本格的に使うにはクレジットカード登録が必要です。
ただしPlaygroundで試す場合、登録直後に少額のクレジットが付与される場合もあります。本格的に使うにはクレジットカード登録が必要です。
Q: APIキーは1つしか作れませんか?
テキトー教師複数作れます。用途別・サービス別にキーを分けることをおすすめします。
万が一漏洩した場合も、該当キーだけ削除すれば他のサービスへの影響を防げます。
万が一漏洩した場合も、該当キーだけ削除すれば他のサービスへの影響を防げます。
Q: ChatGPT API 料金の上限設定はできますか?
室谷platform.openai.comのBilling→Usage limitsで月額の上限を設定できます。設定金額に達するとAPIが停止します。
Q: Python以外で使えますか?
テキトー教師もちろんです。JavaScript(Node.js)、Java、C#、Go、Rubyなど多くの言語でSDKが提供されています。
HTTPリクエストが使えれば、どの言語でも使えます。
HTTPリクエストが使えれば、どの言語でも使えます。
Q: ChatGPT API 学習に活用できますか?
室谷はい、教育用途での活用例は多いです。問題を自動生成する、解答を採点する、個人に合わせた解説を提供する、英語の会話練習相手にする、など様々な使い方があります。
実際に.AIコミュニティでも教育×AIの組み合わせを実践してるメンバーが多いです。
実際に.AIコミュニティでも教育×AIの組み合わせを実践してるメンバーが多いです。
Q: ChatGPT API コストはどれくらいかかりますか?
テキトー教師用途によって大きく異なります。個人の実験・学習用なら月数百円〜数千円程度。
業務の自動化ツールで月数万リクエスト処理するなら数千円〜数万円。大規模サービスなら数十万円以上になることも。
使用量に比例するので、最初は小さく始めてスケールさせていくのが基本です。
業務の自動化ツールで月数万リクエスト処理するなら数千円〜数万円。大規模サービスなら数十万円以上になることも。
使用量に比例するので、最初は小さく始めてスケールさせていくのが基本です。
まとめ
室谷ChatGPT APIについて、基礎から実践まで話してきましたが・・・改めてポイントをまとめると、こうなりますよね。
テキトー教師そうですね。整理するとこういうことです。
- ChatGPT APIとは: OpenAIのAIモデルをプログラムから呼び出すサービス。Web版ChatGPTとは別物
- APIキーの取得: platform.openai.comで作成。生成直後にコピー、環境変数で管理
- 料金: 従量課金でトークン単位。ChatGPT Plusとは別課金
- 主なモデル: GPT-5.4(高性能)、GPT-5.4 mini(バランス)、GPT-5.4 nano(安価・大量処理)
- できること: テキスト生成、画像理解、音声処理、チャットボット・エージェント構築
- コスト管理: Usage limitsで月額上限を必ず設定
室谷APIを使い始める最初のステップとしては、platform.openai.comでAPIキーを取得して、Playgroundで試してみることをおすすめします。コードを書く前に、まずPlaygroundで感触を掴む、というのが一番スムーズな入り方です。
テキトー教師その後、pip install openaiしてPythonから呼び出せるようになったら、あとは用途に合わせて応用していくだけですよね。実は入口は非常にシンプルなんです。
室谷そうですよね。「APIは難しい」と思ってる人が多いですが、実際にはHTTPを使える環境と数行のコードで始められる。
最初の一歩を踏み出してみてほしいですね。
最初の一歩を踏み出してみてほしいですね。
テキトー教師.AI(ドットエーアイ)のコミュニティでも、「APIを使ってみた」「こんなツールを作ってみた」という報告が毎週出てます。ぜひ参考にしてみてください。
