ChatGPT APIとは？使い方まで分かりやすく解説
OpenAIのChatGPTが話題になっていますが、2023年3月2日にChatGPT APIがリリースされました。
ChatGPTは使ったことのある方も多いかもしれませんが、APIって何？という方も多いと思います。
今回の記事では、APIとは？そしてAPIの活用方法についてわかりやすく解説します。
ChatGPT APIとは？
ChatGPT APIとは何なのかについて、これから解説しますが、まずは「API」について解説していきます。
APIとは、Application Programming Interface（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）」の略称で、異なるソフトウェアやアプリケーション間で情報や機能を共有するための規約やインターフェースのことを指します。
つまり、APIとは「プログラマーが異なるソフトウェアやサービスを連携させるための手段」だと言えます。
上図のように、APIを活用することで、機能を使うことが出来るため非常に便利です。
素晴らしい製品やサービスの機能を使えるのはかなり魅力的です。
つまり、「ChatGPT API」とは、ChatGPTと連携して、ChatGPTの機能を使うことが出来る機能だということです。
ChatGPT APIの使い方
ChatGPTを実際に使うにはどうしたら良いのかについて解説していきます。
大きく3つのステップに分けて説明します。
- OpenAIでアカウントを開設する
- ChatGPT APIのAPIキーを取得する
- Pythonを使ってAPIを呼び出す
それぞれ詳しく説明していきます。
OpenAIでアカウントを開設する
まずは、サイトにアクセスします。
画面中央に表示されている「Get startedをクリック」し、アカウント作成を行います。
フォームが表示されるので、指示に従って必要な項目を入力して登録を行なってください。（Googleアカウント等による認証もできます）
詳しい開設方法はこちら
ChatGPT APIのAPIキーを取得する
続いては、ChatGPTのAPIキーを取得します。
サイトにアクセスしたら、上図のような画面になっていると思うので、「+Create new secret Keyをクリック」します。
するとAPIキーが発行されるので、必ずコピーしておきましょう！
この時、APIキーが表示されますが、閉じてしまうと再表示することは出来ないので、注意してください。
Pythonを使ってAPIを呼び出す
それでは、実際にAPIを呼び出して機能を使ってみましょう。
まずは、機能を使うために必要なライブラリをインストールします。
pip install openaiインストール出来たら、importして使ってみましょう。
import openai
openai.api_key = "YOUR API KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "ChatGPTへの指示"},
{"role": "user", "content": "会話の内容"}
]
)
print(type(response))
print(response)上記のコードは最もシンプルな使用例です。
“YOUR API KEY”のところには、先程コピーしておいたAPIキーを入力します。（” “の間にYOUR API KEYの文字を消して入れる）
ChatGPT APIでは、様々なパラメータが存在するので、1つ1つ説明していきます。
| パラメータ名 | 詳細 |
|---|---|
| model | 使用するGPTのモデルを指定（gpt-3.5-turboなど） |
| message | 文脈を生成するためのメッセージ（プロンプト） |
| n | 回答の数。複数パターン回答が欲しい場合など指定した数だけ答えを生成してくれる。 |
| stop | トークンの生成を停止する文字列 |
| max_tokens | 生成されるレスポンスのトークンの最大数 |
| frequency_penalty | -2.0 から 2.0 の間の数値を指定。値が低い場合、生成された文章に既に含まれている単語やフレーズが強調されすぎて、文章の多様性が低下する可能性がある。値が髙い場合、生成された文章が同じ単語やフレーズを繰り返すことが少なくなり、より多様な文章を生成することができる。 |
| temperature | サンプリング温度を 0〜1 の間で指定します。高いサンプリング温度では、出現確率が均一化され、より多様な文章が生成される傾向がある。一方、低いサンプリング温度では、出現確率の高い単語が優先され、より一定の傾向を持った文章が生成される傾向がある。 |
| logit_bias | トークンの生成確率を調整するために、各トークンに対してlogit_biasを設定することができる。正の値を持つトークンは出現確率が上がり、負の値を持つトークンは出現確率が下がる。logit_bias = {‘トークンID’: 2.0, ‘トークンID’: -1.5, ‘トークンID’: 1.0} |
上表を見ながら、先程のコードを見ていきましょう。
ちなみに、これらのパラメータはmodelとmessageの2つは必須ですが、その他のパラメータについては必須ではないので、使いながら試してみてください。
それでは、必須の2つについて紹介していきます。
まずは、modelについてです。
modelには自分の使いたいモデルを指定します。
- gpt-3.5-turbo
- gpt-3.5-turbo-16k
- gpt-4
- gpt-4-32k
使用するモデルによって、返ってくる答えの精度や料金が変わってくるので、注意が必要です。
続いては、messageについてです。
messageはいわゆるプロンプトやChatGPTとのやりとりを行うところですが、roleと呼ばれる項目があるので、説明します。
| role名 | 詳細 |
|---|---|
| system | ChatGPTの設定 |
| user | ユーザーからの質問 |
| assisant | ChatGPTからの回答 |
これらの項目を組み合わせることで、期待する出力が得られます。
systemでは、ChatGPTに設定を付与することが出来ます。自分だけのチャットボットを作る時など設定にこだわってみると面白いかもしれません。
詳しい使い方などは、こちらを参考にしてみてください。
ChatGPT APIの料金
基本的に、APIの料金は使った分だけ課金される従量課金制です。
使用するモデルごとに価格が設定されていて、1000トークンあたり〇〇ドルのような形で使った分に応じて料金が発生します。
固定料金ではないため、安くつく場合もありますが、上限などを設定しない限り無限に課金されるので、注意が必要です。
- gpt-3.5-turboが1000トークンあたり0.002ドル
- gpt-4は1000トークンあたり入力（Prompt）が0.03ドル、出力（Completion）が0.06ドル
- gpt-4-32kは1000トークンあたり入力が0.06ドル、出力が0.12ドル
ChatGPT API 活用例
これから実際に、ChatGPT APIを活用したサービスの例をいくつか紹介したいと思います。
具体的な事例としては、株式会社piconが提供する「AIチャットくん」があります。
LINEで友達追加するだけでChatGPTを利用でき、リリース後わずか10日でユーザー数50万人を突破するほどの大人気です。
LINEを通して、ChatGPTが使える！まさにAPIの活用例といえますね！
続いては、AIコンシェルジュです。
20代・30代のためのライフスタイルメディア「michill byGMO」に導入されたチャット機能に使用されています。
これまでのこうしたチャット機能は、決まった言葉に決まった回答を行うというものでしたが、AIを導入することでリアルタイムに質問し、回答が得られるため、非常に便利です。
その他にも、教育と学習: 例えば、APIを使用して個別の学習プランを生成したり、学習者の質問に答えたりすることができる機能など、様々な場面での活用がされており、今後も様々なサービスが展開されると考えられます。
まとめ
今回は、ChatGPT APIとは？使い方まで分かりやすく解説という内容でまとめました。
APIがどんなもので、何ができるのか、そしてどうしたら使えるのかまで、学べたと思います。
ぜひ、有効活用してみてください！
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