【Python中級】OpenAI APIをPythonで使ってみる〜テキスト生成入門〜

OpenAI APIとは？

OpenAI APIは、ChatGPTを動かしているAI技術をプログラムから直接操作できるサービスです。

主な用途は以下の通りです。

• テキスト生成・要約・翻訳
• コードの自動生成・レビュー
• チャットボットの構築

料金は従量課金制です。使った分だけ課金される仕組みで、入門用途なら月数百円程度に収まることがほとんどです。今回使用するgpt-4o-miniはコストパフォーマンスが高くおすすめです。

事前準備

APIキーの発行

1. OpenAI Platform にアクセスしてアカウントを作成
2. ダッシュボードから「API Keys」→「Create new secret key」でAPIキーを発行
3. 発行されたキーは一度しか表示されないので必ずメモしておく

ライブラリのインストール

以下の2つをインストールします。

pip install openai python-dotenv

• openai：OpenAI APIを呼び出すための公式ライブラリ
• python-dotenv：APIキーを環境変数で安全に管理するためのライブラリ

APIキーを環境変数で管理する

APIキーをコードに直接書くのはNGです。誤ってGitHubに公開してしまうリスクがあります。.envファイルで管理しましょう。

プロジェクトのルートに.envファイルを作成し、以下のように記述します。

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

また、.gitignoreに.envを追加して、誤って公開しないようにしておきましょう。

.env

テキスト生成のコード

では実際にAPIを呼び出してみましょう。以下のコードをそのまま実行できます。

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

# .envファイルの内容を読み込む
load_dotenv()

# クライアントの初期化
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# APIリクエスト
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは親切なアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "Pythonの魅力を一言で教えて"}
    ]
)

# レスポンスの表示
print(response.choices[0].message.content)

実行するとこのような出力が得られます。

シンプルな文法と豊富なライブラリで、アイデアをすぐにカタチにできる言語です。

messagesの構造について

messagesはリスト形式で、各メッセージにrole（役割）とcontent（内容）を指定します。

role	役割
system	AIの振る舞いや前提条件を設定する（「丁寧に答えて」「日本語のみで回答して」など）
user	ユーザーからの入力（質問・指示）
assistant	AIの過去の返答（会話履歴を持たせるときに使用）

主要パラメータの解説

よく使うパラメータをまとめます。

パラメータ	役割	推奨値・目安
model	使用するモデルの指定	gpt-4o-mini（コスパ良・入門向け）
temperature	出力のランダム性（0〜2）	創作：1.0〜1.5 ／ 要約・翻訳：0.0〜0.3
max_tokens	出力の最大トークン数	用途に応じて調整（未指定で自動）

temperatureを変えて試してみましょう。

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "短い詩を書いて"}
    ],
    temperature=1.5,   # 高いほど創造的・ランダムな出力になる
    max_tokens=200
)

まとめ

今回やったことを振り返ります。

• OpenAI APIキーを発行し、.envで安全に管理した
• openaiライブラリを使ってテキスト生成を実行した
• system/userロールの使い分けと主要パラメータを学んだ

次回は会話履歴を管理して、文脈を理解するChatbotを作る方法を解説します。