以前、天気予報APIの使い方をまとめた記事を書きました。
APIを使うことで、外部サービスの情報を自分のプログラムから取得できることを紹介しました。
今回はその続きとして、より応用的な例として
OpenAI API（ChatGPT API）の使い方を、初心者向けに解説していきます。
APIを使うのが初めての方でも分かるように、
APIキーの取得から、Pythonで実際に動かすところまで順番に説明します。
OpenAI APIとは？
OpenAI APIとは、ChatGPTなどのAIを
プログラムから利用するための公式APIです。
ブラウザ版ChatGPTが、人が直接操作し、利用するサービスなのに対し、
OpenAI APIは、プログラムからリクエストを送り、結果を受け取るための仕組みになっています。
そのため、Pythonなどのコードから
文章生成や質問応答を自動化することが可能です。
OpenAI APIの使い方
ここからは、実際のOpenAI APIの使い方について解説していきます。
事前準備
まず、OpenAI APIをPythonから使うための準備をします。
1. Pythonが使えるか確認する
Powershellを開き、このコードを入力してください。
python --version例：Python 3.12.4 のようにpythonのバージョンが表示されたらOKです。
2. 作業用フォルダを作る
任意の場所にフォルダを作って、その中で作業します。
ここでは例として、フォルダ名は”openai_test”でやっていきます。
mkdir openai_test
cd openai_test3. 仮想環境を作る
他のプロジェクトと依存関係を混ぜたくない場合は、仮想環境を使うのがおすすめです。
（すでに慣れている人はいつものやり方でOK）
python -m venv .venv ＃作成
.\.venv\Scripts\Activate.ps1 ＃有効化4. OpenAI公式ライブラリをインストールする
OpenAI APIを使うためのPythonライブラリを入れます。
pip install openaiここまでできたら事前準備完了です！
アカウント登録とAPIキー取得
OpenAI APIを使うには、公式サイトでアカウント登録を行い、APIキーを取得する必要があります。
APIキーは、OpenAI APIを利用するときに必要な認証情報です。
APIにリクエストを送る際、このキーを一緒に送ることでOpenAI側がリクエスト元を識別します。
重要なのは、APIキーは「秘密情報」だということです。
第三者に漏れないようコードに直書きしたり、ブラウザ側に埋め込んだりするのは避けましょう。
この記事では、環境変数（OPENAI_API_KEY）に保存して使います。
APIキー取得
１．公式サイトhttps://platform.openai.com/にアクセスし、ログイン/アカウント登録を行います。
２．プロジェクト設定内の API keys に移動
３．Create new secret keyを押し、名前・プロジェクトを選んで発行
４．表示されたキーをその場でコピーして保管
APIキーは一度忘れると再び見ることができないので注意が必要です
APIキーを環境変数に入れる（推奨）
APIキーをコードに直書きすると、GitHubやスクショ経由で外部に漏れる事故が起きやすいです。
そこで、OS側に OPENAI_API_KEY という環境変数を作って、プログラムはそこから読み取る形にすることをおすすめします。
setx OPENAI_API_KEY "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"設定できたか確認
setxは新しく開いた Powershell から反映されるため、一度 Powershell を閉じ、もう一度開いてからAPIキーの設定ができたかどうか確認します。
echo $env:OPENAI_API_KEYPythonで使ってみる
ここからは実際にPythonを使ってOpenAI APIを使っていきたいと思います。
次のコマンドを実行してください。
notepad test_openai.py「新しいファイルを作成しますか？」と出るので「はい」 を押します。
開いたメモ帳に、以下をそのままコピペし、保存してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-4o-mini",
input="80文字以内で、Pythonの魅力を一言で説明して"
)
print(response.output_text)model="gpt-4o-mini"ここで、呼び出すChatGPTのモデルを変更することができます。ChatGPTのモデルについては後で詳しく解説します。
input="80文字以内で、Pythonの魅力を一言で説明して"” ”内の言葉を変えることで、ChatGPTへのプロンプトを変更できます。
最後に以下を入力して先程のPythonコードを実行してください。
python test_openai.py成功した場合、ChatGPTの返答が表示されます。
モデル・料金体系
APIは基本的に、モデルが処理した文章量を トークン という単位で数えて課金されます（従量課金制）。
・入力トークン：こちらが送った文章（プロンプト）
・出力トークン：モデルが返した文章（回答）
※推論トークン（推論を行うモデル）も出力側として扱われ、課金対象になります。
OpenAI APIの価格表は、基本的に 1M（100万）トークンあたりの単価で載っています（入力・出力で別）。
| モデル | 入力 | キャッシュされた入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| gpt-5.2 | $1.75 | $0.175 | $14.00 |
| gpt-5.1 | $1.25 | $0.125 | $10.00 |
| gpt-5 | $1.25 | $0.125 | $10.00 |
| gpt-5-mini | $0.25 | $0.025 | $2.00 |
| gpt-4.1 | $2.00 | $0.50 | $8.00 |
| gpt-4.1-mini | $0.40 | $0.10 | $1.60 |
| gpt-4.1-nano | $0.10 | $0.025 | $0.40 |
| gpt-4o | $2.50 | $1.25 | $10.00 |
| gpt-4o-mini | $0.15 | $0.075 | $0.60 |
キャッシュされた入力は、何度も同じ・類似プロンプトが送られた場合、二回目以降OpenAIがキャッシュして、料金が安くなるというものです。
実際にどのくらい料金がかかるのかgpt-4o-miniを例に出してみます。
日本語は だいたい 1文字あたり 0.8〜1.4 tokens
英語は 一文字あたり 0.25 tokens
例：入力100 tokens、出力200 tokens だと？
入力：100/1000000 × 0.15 = $0.000015
出力：200/1000000 × 0.60 = $0.00012
合計：$0.000135
為替を $1 ≈ ¥156（目安）とすると、
$0.000135 × 156 ≈ 0.021なので…
➡ 1回あたり約0.02円
試しに数回実行する程度なら料金はごくわずかで、体感としては「ほぼ気にしなくてOK」です。
※利用開始時に、最低$5のクレジットの購入が必要になる場合があります
ここまでで「1回あたりの料金はかなり小さい」ことが分かったと思います。
まずは gpt-4o-mini のような軽量モデルで、短いプロンプト＋短い出力から試してみるのがおすすめです。
慣れてきたら、用途に合わせて 好きなモデルに切り替えたり、出力の長さを調整して、自分にちょうどいいバランスを探してみてください。
まとめ
- OpenAI APIは、ChatGPTなどのAIをプログラムから利用するための仕組み
- 使う流れは 事前準備 → APIキー取得 → Pythonで実行
- 料金は従量課金制、短い入出力で試すぶんには1回あたりはかなり小さい
- APIキーは大切なので、第三者に漏れないように注意が必要
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