OpenAI（GPTとAPI）

モデルと提供内容 #

どんな組織か

このハブはホスト型モデルを呼び出すエンジニアのためのページです。最終的にOpenAIのモデルを呼ぶかどうかにかかわらず、OpenAIが2023年に選んだリクエストの形は、今やほぼ全員が話す形式になっているからです。OpenAIは2015年12月に非営利の研究所として設立され、2018年からGPTの論文を発表し、2022年11月にChatGPTを公開して現在の波を起こしました。2025年には組織再編を行い、非営利のOpenAI Foundationの支配のもとで公益法人（PBC）のOpenAI Group PBCが事業を運営する体制になりました。

この分野では基準点の存在です。最大のコンシューマー製品を持ち、他のプロバイダーが「互換」を謳うAPIを提供し、信頼できるオープンウェイトの推論モデルをApache-2.0の条件で提供したgpt-ossの提供元でもあります。一方で、大手3研究所のなかでモデルサイズについて最も閉鎖的でもあります。GPT-3以降、パラメータ数が公開されたGPTモデルはありません。

ツールとAPI

pip install openaiで公式のPython SDKがインストールでき、Node、.NET、Java、Go版もあります。Responses APIが現在の主要エンドポイントで、新機能はここに実装されます。Chat Completionsも引き続きサポートされ、サードパーティのコードの多くはこちらを対象にしています。キーはプラットフォームのダッシュボードで取得し、OPENAI_API_KEYに入れます。SDKはどのOSからでも使えますが、モデルはOpenAIのクラウドとMicrosoft Foundryでのみ動作します。

最小の呼び出しは次のとおりです。

# needs-api
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    input="In one sentence, what does a learning rate control?",
)
print(response.output_text)

本稿執筆時点のモデルと料金（100万トークンあたり、OpenAIの料金ページより）: GPT-6 Astraは入力10 USD・出力50 USD、GPT-6.1 Solは2と10、GPT-6.1 Terraは1と5、GPT-6 Lunaは0.10と0.50です。GPT-6世代ではキャッシュ済み入力が基本価格の10分の1で、Batch APIを使うと非同期ジョブはすべて半額になります。4モデルとも1.05 Mトークンのコンテキストウィンドウと128 kの出力を持ちます。以前のGPT-5.x系は旧価格のまま提供が続き、o3とGPT-4oも互換性のために残されています。エンベディングはtext-embedding-3-smallで100万トークンあたり0.02 USDです。同じページによれば、ファインチューニングは新規ユーザーには閉じられています。GPT-6モデルのリリース日はモデルページに記載がなく、パラメータ数は非公開です。

オープンウェイトのモデルは別の話です。gpt-oss-120b（合計117 B、アクティブ5.1 B、128 kコンテキスト、Apache-2.0、2025年8月5日）はネイティブのMXFP4形式で80 GBのGPU 1枚に収まり、gpt-oss-20b（合計21 B、アクティブ3.6 B）は16 GBのノートPCで動きます。どちらもHugging FaceとOllamaにあります。

つまずきやすい点: 料金ティアが増え続けていること（standard、batch、flex、fast、priority）、モデル名が数か月ごとに変わること、そしてResponses APIのステートフルな会話オブジェクトは便利ですが、リクエストを正確に再現したくなったときに困ることです。

移行メモ

他のプロバイダーへ: Anthropicはトップレベルのsystemフィールドとコンテンツブロックを持つ独自のMessages形式で、SDKも別パッケージです。Google、Mistral、Meta、NVIDIA NIM、Microsoft Foundry Local、vLLM、llama.cpp、OllamaはいずれもOpenAI互換エンドポイントを公開しているため、通常の経路はopenai SDKをそのまま使い、base_urlとmodelを変えることです。互換性が崩れるのはツール呼び出しのスキーマ、JSONモードのフラグ、推論努力度（reasoning effort）のパラメータなので、まずそこをテストしてください。残りの差異を覆い隠すためにLiteLLMがあります。

構造化出力: response_formatとtext.formatのJSONスキーマオプションが、パース可能な出力を得る最も確実な方法です。当サイトのプロンプトパターンのリファレンスに各プロバイダーでの同等の書き方があります。

gpt-ossからホスト型GPTへ、またはその逆: オープンモデルは推論と最終回答のチャネルを明示する「harmony」チャット形式を使います。サービングスタックが処理してくれますが、手でプロンプトをテンプレート化する場合はこの形式に合わせる必要があります。

注意点

ロックインは主にステートフルな機能にあります。保存された会話、ファイルおよびベクトルストアのAPI、ファインチューニング済みモデル、アシスタントはOpenAI側にしか存在しません。プロンプトとトランスクリプトは自分でもコピーを持っておいてください。

レート制限はモデルごと・ティアごとで、新規アカウントは低い値から始まり、支出に応じて上がります。廃止は数か月前に告知され、古いモデルIDは動かなくなるので、日付付きのスナップショットを固定し、廃止ページを読んでください。ビジネス顧客のAPIデータはデフォルトでは学習に使われませんが、ChatGPTのコンシューマー向け会話はオプトアウトしない限り使われる可能性があり、ゼロデータ保持には契約が必要です。利用ポリシーは一部の分野を制限しています（料金ページの「Trusted Access」モデルはそのためにゲートされています）。

発表記事のベンチマーク数値はベンダー自身の公表値であり、そのように読むべきです。自信に満ちた誤った出力（ハルシネーション）は、このページのどのモデルでも解決されていません。gpt-ossの重みはオープンですが学習データとコードはそうではないため、オープンソースではなくオープンウェイトです。