PythonからChatGPT APIを使えば、自分のアプリやプログラム内でAIに質問したり、文章生成を行えます。本記事では、APIの基本から応用まで、初心者でも理解できるように分かりやすく解説します。
PythonからChatGPT APIを使うとは？
ChatGPT APIは、OpenAIが提供するクラウド型のAIサービスです。HTTPリクエストを送ることで、会話や文章生成を行えます。Pythonを使えば、わずか数行のコードでAIと対話したり、自動応答プログラムを作ることが可能です。
APIを使う準備
OpenAIアカウントの作成
まずはOpenAI公式サイトでアカウントを作成します。登録後、ダッシュボードにアクセスしてAPIの利用設定を行いましょう。
APIキーの取得方法
OpenAIのダッシュボードから「APIキー」を発行します。このキーはプログラムからAPIを呼び出すときに必要です。セキュリティのため、第三者に共有しないよう注意してください。
Python環境の準備
Python 3.7以上を用意しましょう。また、HTTPリクエストを送るためのopenaiライブラリをインストールします。
pip install openai
PythonでChatGPT APIを呼び出す基本コード
最小限のリクエスト例
APIキーを使ってChatGPTに文章生成を依頼する最小限のサンプルコードです。
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "PythonでHello Worldを表示するコードを書いて"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
応答の取得と活用
上記コードでは、response.choices[0].message.contentに生成されたテキストが入ります。これを表示するだけでなく、ファイル保存や別の処理にも使えます。
実践例：質問応答プログラム
以下は、ユーザーの質問に対してChatGPTが答える簡単なプログラム例です。
user_input = input("質問を入力してください: ")
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": user_input}]
)
print("AIの回答:", response.choices[0].message.content)
応用テクニック
モデルの選び方
モデルによって性能とコストが異なります。gpt-3.5-turboは高速かつ安価で、日常的なタスクに最適です。一方、gpt-4は精度が高く、高度な文章生成に向きますが料金は高めです。
プロンプトの工夫
明確で具体的な指示を与えることで、精度の高い回答を得やすくなります。例えば、「箇条書きで3つの例を挙げてください」と指定するなどです。
レスポンスのJSON処理
返却データはJSON形式です。response["choices"][0]["message"]["content"]で本文を取得できます。複数の応答や追加情報もJSONから取り出せます。
よくあるエラーと注意点
- APIキー未設定または無効 →
AuthenticationError - リクエストが多すぎる →
RateLimitError - 入力が長すぎる → 応答が途中で切れる場合あり
- モデル名の間違い → 正しい名前を使用
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まとめ：PythonでChatGPT APIを活用しよう
PythonからChatGPT APIを使えば、自動応答や文章生成など多彩なアプリケーションを手軽に作れます。基本から応用まで押さえて、開発に活かしましょう。
さらに理解を深めたい方は、Pythonのlistの使い方を学ぶと、配列処理に役立ちます。またfor文やwhile文の基礎も合わせて読むと理解が一気に広がります。
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