OpenAI APIの使い方を初心者向けに徹底解説！Pythonでできることや基本の流れを紹介

生成AI

最終更新日: 2026/02/25

この記事のポイント

多くの方が利用しているChatGPTは、OpenAIという企業が開発したAIサービスです。

OpenAI APIを使うと、ChatGPTと同じAI技術をPythonなどのプログラムから利用できます。

その中でも「OpenAI APIって何ができるの？」「Pythonからどうやって使うの？」といった疑問もよく聞かれます。

本記事では、OpenAI APIを初めて使う方向けに基本から実践までを解説します。

OpenAI APIの仕組みとChatGPTとの違い
PythonからOpenAI APIを利用する基本的な流れ
音声認識やリアルタイム機能などの活用イメージ

Pythonのサンプルを交えながら解説するため、「APIは初めて」「まずは試してみたい」という方の入門ガイドとして活用してください。

OpenAI APIとは

OpenAI APIとは「OpenAIが提供するAI技術を、Pythonなどのプログラムから利用するための仕組み」です。ChatGPTなどの対話型AIをはじめ、文章生成・音声認識の機能をアプリやツールに組み込める特徴があります。

まずは、OpenAI APIの概要やChatGPTとの違い、実例を見ていきましょう。

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OpenAI APIの概要

OpenAI APIを使うと、文章を生成したり、長い文章を要約したり、別の言語に翻訳したりといった処理を、プログラムから自動で行えます。普段、ChatGPTの画面上で行っているような作業を、Pythonなどのコードを通じて実行できるイメージです。

例えば、

入力した文章をもとに説明文や案内文を自動で作成する
長い記事やレポートを短く要点だけにまとめる
日本語の文章を英語や他言語に翻訳する

このような処理を、自動的に繰り返し実行できます。

OpenAI APIの機能を組み合わせることで「文章作成を効率化するツール」や「音声やテキストを自動処理する仕組み」などを、自分のプログラムの中に組み込めるようになります。

ChatGPTとの違い

初めてOpenAI APIに触れてみると、「普段ブラウザで使っているChatGPTを、そのままプログラムの中に組み込むの？」と考える方も多いかもしれません。しかし、ブラウザ版のChatGPTとOpenAI APIは、使い方も役割も異なります。

ChatGPTは、人が画面上で操作して会話を行うことを前提としたサービスです。そのままアプリケーションやシステムに埋め込んで利用することはできません。

一方、OpenAI APIはChatGPTと同じAI技術の仲間でありながら、プログラムから処理を呼び出すことを目的として設計された仕組みです。画面上で対話を行うのではなく、Pythonなどのコードから指示を送り、その結果を自動的に受け取る形で利用します。

「その場で使う」のがChatGPT
「仕組みの一部として使う」のがOpenAI API

大まかに整理すると、以上のように区別できます。

利用シーンの例

OpenAI APIは個人開発から業務の効率化まで、さまざまな場面で活用されています。プログラミングを学び始めたばかりの方でも、身近な作業と結びつけて活用できます。

例えば個人開発では、簡単なWebアプリやツールにAIの機能を組み込み、入力された文章をもとに説明文を自動生成したり、ユーザーからの質問に対して定型的な回答を返したりといった使い方が考えられます。ブログ記事の下書き作成や、学習用のサンプルアプリとしても利用できるでしょう。

業務自動化の分野だと、文章処理を効率化する用途で活用されています。問い合わせ内容を要約して整理したり、社内資料を短くまとめたり、定型文を自動生成したりといった作業をプログラム上で処理できます。

以上のようにOpenAI APIは「高度なAIを作るためのもの」というよりも、文章処理を中心とした作業をプログラムで扱いやすくするための仕組みとして利用されることが多く、初心者でも活用イメージを持ちやすい点が特徴です。

APIを利用するための準備

準備段階でまず押さえるべきなのは、OpenAIのアカウントを作成し、APIキーを発行して安全に管理することです。初心者でもスムーズに進めるために、「アカウントの作成方法」「Playgroundとは何か」「料金の考え方」の3つのポイントをそれぞれ解説します。

アカウント作成とAPIキー

OpenAI APIを利用するには、まずOpenAI公式サイトでアカウントを作成し、APIキーを発行する必要があります。APIキーとは、プログラムからOpenAI APIを利用する際に「誰が利用しているか」を識別するための文字列です。ログイン情報のような役割を持ちます。

アカウントの作成は、メールアドレスやGoogleアカウントなどを使って行います。アカウントを作成した後、管理画面からAPIキーを発行すると、そのキーをPythonなどのプログラムに設定してAPIを利用できるようになります。特別な開発環境や複雑な設定は必要なく、初心者でも手順どおりに進めれば発行可能です。

ただし、APIキーは第三者に知られてはいけない大切な情報になります。キーが漏洩すると、意図しないAPI利用や料金の発生につながることも考えられるでしょう。ソースコードに直接書き込んだまま公開したり、他人と共有したりしないよう注意が必要です。実際の開発では環境変数として設定するなど、安全に管理する方法を取るのが一般的です。

Playgroundの使い方

OpenAI APIを活用する際に「Playground」を知っておくことも大切です。

このPlaygroundとは、OpenAIが提供している、コードを書かずにOpenAI APIの動きを試せる画面のことです。Pythonなどのプログラムがなくても、入力欄に文章を入力するだけでAPIがどのような結果を返すのかを確認できます。

簡単にいうと、Playgroundは「いきなりコードを書く前に、APIで何ができるのかを体感するための確認場所」です。ChatGPTの画面と似た操作感で使えるため、APIを初めて触る場合でも挙動をイメージしやすくなります。

活用例をあげると、文章生成や要約といった処理をPlayground上で一度試します。どのような入力に対してどのような出力が返ってくるのかを事前に確認し、その結果を踏まえてPythonコードを書くことで、「思っていた動きと違った」という失敗を減らすことができます。

このようにPlaygroundは、OpenAI APIを学ぶうえでの必須ツールというよりも、理解を助けるための練習用・確認用の環境として活用するとよいでしょう。

料金と利用制限の考え方

OpenAI APIは、基本的に有料です。月額制ではなく、実際にAPIを利用した分だけ支払う従量課金制となっています。どのモデルを使うかや、どれくらいの量のテキストを処理したかによって、料金が決まる仕組みです。

初心者の方が最初にAPIを試す程度であれば、大きな費用が発生するケースはほとんどありません。

しかし、プログラムを自動実行したままにしたり、大量のリクエストを送ったりすると、想定以上の料金が発生する可能性があります。そのため「何回呼び出すのか」「どの処理に使うのか」を意識しながら利用してみましょう。

OpenAIの管理画面では、利用状況や料金の目安を確認できるほか、利用上限を設定することもできます。最初は上限を低めに設定し、挙動を確認しながら使うことで、無駄な課金を避けやすくなります。

Pythonでの基本的な使い方

PythonからOpenAI APIを利用するには、APIキーを設定したうえで、プログラム内からリクエストを送信し、その結果を受け取るという流れで処理を行います。まずはコードの細かな書き方ではなく、PythonとOpenAI APIがどのような手順でやり取りしているのか、全体の流れから押さえていきましょう。

PythonからAPIを呼ぶ流れ

PythonからOpenAI APIを利用するには、大きく分けて「準備する」「依頼する」「結果を受け取る」の3段階を踏みます。まずはコードの意味を理解しなくても、この順番を押さえておけば全体像は把握できます。

＜準備する＞

PythonからOpenAI APIを使うために、専用のライブラリを読み込み、事前に取得したAPIキーを設定しましょう。これにより、PythonのプログラムがOpenAI APIと通信できる状態になります。

＜依頼する＞

次に、APIに対して処理の依頼を送信します。「どのような文章を生成したいか」「どんな内容を要約したいか」などの指示を、Pythonのコードを通じてAPIに渡します。ここで、OpenAI側でAIの処理が実行されます。

＜結果を受け取る＞

最後に、APIから返ってきた結果を受け取ります。生成された文章や要約結果は、Pythonのプログラム内でデータとして受け取れるため、そのまま画面に表示したり、ファイルに保存したり、別の処理に利用したりできます。

このように、PythonとOpenAI APIのやり取りは「準備して、依頼して、結果を受け取る」というシンプルな流れです。

文章生成の基本例

OpenAI APIでは、Pythonから文章の生成を簡単に行えます。ここでは、短い例を通して、文章生成がどのような流れで実行されるのかを確認してみましょう。

from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY") response = client.responses.create( model="gpt-4.1-mini", input="Python初心者向けにAPIの説明文を作成してください。" ) print(response.output_text)

この例では、生成したい文章の内容を文字列として指定し、その内容をOpenAI APIに送信しています。APIは指示に基づいて文章を生成し、その結果をレスポンスとして返します。

出力されると、「response.output_text」に、APIが生成した文章が文字列として格納されます。プログラム上では、この結果を画面に表示したり、ファイルに保存したり、別の処理に渡したりすることが可能です。

o1モデルの位置づけ

OpenAI APIでは、用途に応じて複数のモデルを使い分けることができますが、ここでは初心者が知っておきたい代表例としてo1モデルを紹介します。

o1は、答えを返す前に「いったん考えてから」回答を作ることを重視したモデルです。会話のテンポを優先するモデルと比べて、条件整理や手順の組み立てが必要な場面で、回答の精度が安定しやすい傾向があります。

例えば、仕様が複雑な要件を文章で整理したい場合や、プログラムの不具合の原因を切り分けたい場合、複数の条件を踏まえた結論を出したい場合など、「途中の考え方」が重要になるタスクではo1が向いています。

ただし、短い文章の生成や定型的な処理では、必ずしもo1が最適とは限りません。目的が「速く・軽く」出力を得ることなら、用途に合った別のモデルを選ぶ方が効率的なケースもあります。まずは「手順が必要な難しめのタスクはo1、定型処理は軽量モデル」といった使い分けをイメージしておくと、モデル選びで迷いにくくなるでしょう。

音声・リアルタイム機能の活用

OpenAI APIでは、文章生成だけでなく、音声認識やリアルタイム処理といったテキスト以外の機能も利用できます。文章生成が「テキストを入力して結果を受け取る」処理であるのに対し、音声認識やリアルタイム機能は「音声や継続的な入力を扱う」点が特徴です。

ここではどのようなことができるのか、全体像をわかりやすく解説します。

Whisperによる音声認識

Whisperとは、音声データを文字に変換するためのAIモデルです。人が話した音声や録音データを入力すると、その内容をテキストとして書き起こすことができます。難しい音声処理の知識がなくても、OpenAI APIを通じて、比較的手軽に利用できます。

実例としては、マイクで録音した音声や、保存してある音声ファイルをAPIに渡すことで、その内容を文章として取得できます。会話の内容や説明文を自動で文字に起こせるため、「音を文字に変える」作業をプログラム上で扱えるようになります。

個人で活用するとしたら、音声メモの書き起こしや、簡単な議事録の作成、動画や配信の内容をテキストで確認したい場合などがおすすめです。手作業で文字起こしを行う代わりにWhisperを使うことで、作業時間を大きく短縮できます。

Realtime機能の概要

リアルタイム機能は、OpenAI APIを使ってやり取りが継続する処理を扱うための仕組みです。Whisperが音声を文字に変換する「一回きりの処理」であるのに対し、リアルタイム機能では、入力と出力を繰り返しながら対話を進めることができます。

一部のサイトではユーザーの入力に応じてその場で応答を返すチャット機能や、音声で話しかけると即座に返答が返ってくる音声対話などがありますが、これらは代表的な利用例です。質問と回答が連続するため「その場にいないのに会話している感覚」に近い体験を提供できます。

個人での活用では、簡単な問い合わせ対応チャットや、学習用の対話ツール、音声で操作できる補助的なアプリなどが考えられます。あらかじめ決められた処理を実行するだけでなく、入力内容に応じて柔軟に応答を返せることが、リアルタイム機能の特徴です。

assistant機能の考え方

assistantとは、OpenAI APIで行うやり取りを「一つの会話」として管理するための仕組みです。単発の入力と出力を繰り返すのではなく、これまでのやり取りを踏まえて応答を返すことを目的としています。

例えば、問い合わせ対応のチャットを考えてみましょう。一度質問に答えて完了ではなく、ユーザーの質問は終わるとは限りません。前の質問内容や回答を踏まえて、次のやり取りが続いていきます。

assistantを使うとこうした会話の流れをまとめて扱えるため、「前の話を覚えている」ような応答を実現しやすくなります。

このようにassistantは、文章生成や音声認識の機能そのものではなく、複数回のやり取りを一つの流れとして整理するための仕組みといえます。

Azure OpenAIとの関係

OpenAI APIとAzure OpenAIは、どちらもOpenAIのAI技術を利用できますが、提供元と利用環境が異なります。OpenAI APIは個人開発や学習向けに手軽に使える一方で、Azure OpenAIは企業利用を想定した管理やセキュリティ面が強化された選択肢です。

ここからはAzure OpenAIとは何かを紹介します。

Azure OpenAIの特徴

Azure OpenAIは、Microsoft Azure上でOpenAIのAI技術を利用できるサービスです。OpenAI APIと同じAI技術をベースにしていますが、Azureのクラウド環境や管理機能と組み合わせて使える点が特徴です。

つまり、Azure OpenAIはOpenAI APIの代替や競合というよりも、企業向けの利用を想定した別の選択肢です。システム管理やセキュリティ、社内インフラとの連携を重視する場合に検討されるケースが多く、個人開発や学習用途ではOpenAI APIの方がシンプルに始めやすいでしょう。

OpenAI APIとの違い

Azure OpenAIとOpenAI APIは、利用できるAI技術自体は近いものですが、料金の考え方や管理方法に違いがあります。そのため、「中身は似ているが、使われる場面が異なるサービス」と理解すると混乱しにくくなります。

以下の表で、両者の違いをまとめました。

	OpenAI API	Azure OpenAI
提供元	OpenAI	Microsoft（Azure）
利用対象	個人・学習・個人開発	企業利用・組織利用
料金の管理	OpenAI側で管理	Azure側で管理
契約・請求	OpenAIと直接	Azureの契約に含まれる
始めやすさ	手軽に始められる	Azure環境が前提
位置づけ	個人向けのシンプルな選択肢	企業向けの管理重視な選択肢

OpenAI APIでAIの使い方に慣れていれば、Azure OpenAIを初めて触る場合でも、基本的な考え方は共通しているため理解しやすくなります。初めて扱う場合は、まずOpenAI APIを使って仕組みを理解し、企業利用や運用管理が必要になった段階でAzure OpenAIを検討してみましょう。

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