【Python】GPT-4 APIとChatGPTの使用方法: 申請から費用までの完全ガイド

こんにちは、Zero-Cheeseです。

使用料金

使用料金は、

• 「Prompt（私たちからの質問文）」と
• 「Completion（GPTからの応答文）」

の合計で計算されます。

ChatGPT Plusの会員であっても、API使用量に応じた料金が別途発生します。

具体的な料金は以下の通りです。

詳細はOpenAIの公式ページをご覧ください.。

料金の確認はこちらから可能です。

また、料金の上限設定も可能で、使い過ぎを防ぐためにオススメです。

https://platform.openai.com/account/billing/limits

上限設定はこちらから行えます。

上限金額を設定する場合、Hard limitに金額を入力しましょう。

（Soft limitは設定金額を超えると通知が飛ぶ機能となっています。）

Pythonから、GPT-4（ChatGPT）を使用する

OpenAIのアカウント作成方法

OpenAIの公式ページにアクセスし、Product → Overview → Get Startedから登録を行います。

① 支払い情報を設定する

OpenAIの支払い設定画面に進み、「Set up paid account」ボタンを押します。

次に、

• 「個人 or 法人」を選択し、
• クレジットカードの情報を登録します。

これで設定は完了です。

② waitlistに登録する（ChatGPTのみ使用の方は不要）

2023年5月現在、GPT-4を使用するにはwaitlistに登録し、承認を得る必要があります。

ただし、すぐに承認されるわけではありません。

条件を満たしていない場合、下記のようなエラーが表示されます。

openai.error.InvalidRequestError: The model: `gpt-4` does not exist

waitlistへの登録方法

GPT-4 API waitlistで、必要事項を記入し、登録します。

※ Company name(会社名)の入力欄がありますが、任意項目なので、空白でOKです。

※ Organization IDは、公式サイトのsettingsから、確認できます。

筆者の経験では、登録から承認まで1ヶ月かかりましたが、数日で承認される方もいるようです。

承認が完了すると、下記のようなメールが届きます。

私を含めてほとんどの方は、招待メールに記載されている通り、「GPT-4 models with 8K context」のみ使用可能です。

これは、公式サイトで紹介されている、「gpt-4」というモデル名に該当します。（下記表を参照）

ただし、API上で「gpt-4」と設定しても、実際には「gpt-4-0314」が使用されます。

これは、2023年3月14日時点の学習モデルで、GPT-4は常にアップデートされていくためです。

新バージョンはおおよそ3ヶ月ごとにリリースされるとのことです。

③ APIキー（Secret Key）の取得

OpenAIのプラットフォームから、「API Keys」を選択します。

下記図に従い、「Secret Key」を取得します。

取得したSecret Keyは絶対に控えておくようにしてください。

一度閉じてしまうと、再表示はできません。

④ Pythonでの、GPT-4（ChatGPT）の利用方法

パッケージのインストール方法

pip install openai

Pythonコード（基本形）

以下のコードは、GPT-4（ChatGPT）から一括でデータ（応答文）を受け取るための基本的なコードです。

ただし、長い応答文の場合、フリーズしたような挙動になります。

ストリーム形式でのデータ取得方法については、次のセクションで説明します。

import openai

openai.api_key = '取得したAPIキー'

def generate_text(prompt, conversation_history):
    # プロンプトを会話履歴に追加
    conversation_history.append({"role": "user", "content": prompt})

    # GPT-4モデルを使用する場合
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=conversation_history
    )
    message = ""

    for choice in response.choices:
        message += choice.message['content']

    # 応答文を会話履歴に追加
    conversation_history.append({"role": "assistant", "content": message})
    return message

if __name__ == "__main__":
    # 会話履歴を格納するためのリストを初期化
    conversation_history = []

    while True:
        # ユーザーに質問を入力させる
        input_prompt = input("プロンプト: ")
        generated_text = generate_text(input_prompt, conversation_history)
        print("応答:", generated_text)

Pythonコード（ストリーム形式でのデータ取得）

import openai

openai.api_key = '取得したAPIキー'

def generate_text(prompt, conversation_history):
    # プロンプトを会話履歴に追加
    conversation_history.append({"role": "user", "content": prompt})

    # GPT-4モデルを使用する場合
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=conversation_history,
        stream=True
    )
    message = ""

    for stream_response in response:
        for choice in stream_response.choices:
            if choice['delta'].get('content'):
                stream_message = choice['delta'].get('content')
                print(stream_message, end='')
                message += stream_message

    # 応答文を会話履歴に追加
    conversation_history.append({"role": "assistant", "content": message})
    return message

if __name__ == "__main__":
    # 会話履歴を格納するためのリストを初期化
    conversation_history = []

    while True:
        # ユーザーに質問を入力させる
        input_prompt = input("プロンプト: ")
        # GPT-4からの回答を生成
        generated_text = generate_text(input_prompt, conversation_history)

messagesで使われている、ロールについて

response = openai.ChatCompletion.create(
    model=”gpt-4″,
    messages=conversation_history
)

[{“role”: “user”, “content”: prompt}, ・・・・]

この”role”（役割）は、3つに分類されます。

1. user
2. assistant
3. system

{"role": "user", "content": "こんにちは"}

{"role": "assistant", "content": "こんにちは！何かお手伝いできることがあれば教えてください。"}

{"role": "system", "content": "あなたはシャーロック・ホームズ、名探偵です。"}

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたはシャーロック・ホームズ、名探偵です。"},
    {"role": "user", "content": "この事件の犯人は誰だと思いますか？"}
    {"role": "assistant", "content": "｛省略｝"}
    {"role": "user", "content": "私は、〇〇が怪しいとおもってます。"}
]

GPT-4(ChatGPT)の、その他の使い方

response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4″,
messages=conversation_history
)

まとめ

この記事では、API使用料金、API使用までの手順、Pythonコードについて紹介しました。

入力プロンプトは過去の会話履歴も入力するため、長文（トークン数：大）になりがちです。

使用料金に注意しながらご利用ください。

雑談

今回紹介した方法を使えば、長年の夢であった実用的な会話マシンが実現しそうです。

ラズパイやJetsonに移植することも考えています。

完成したら、それについての記事も書く予定です。　後日、会話AIに関して、記事を投稿しました。

友達がいない？大丈夫！ AIがあなたのパートナーになる！ PythonとGPT-2で自作対話パートナーを作る友達がいないあなたへの解決策を提供します。本ブログでは、PythonとGPT-2を使用して、自分だけのAI対話パートナーを作る方法をステップバイステップで解説しています。...

本記事も、最後まで読んでいただき、ありがとうございました。

また、お会いしましょう！