OpenAI APIとは？提供モデル・使い方・実際の活用方法例も徹底解説！2026年11月最新版

OpenAIのChatGPTは、文章の要約や作成などを手伝ってくれる高性能な対話型AIチャットです。そんなChatGPTのAIモデルのAPIを活用し、オリジナルチャットやシステムを構築することが増えています。

わかりやすいChatGPTの仕組み、企業での活用事例をこちらで詳しく説明しています。

OpenAIでは、複雑な推論やコーディング、コンピューター操作などに対応する「GPT-6 Astra」、高度な推論性能とコストのバランスに優れた「GPT-6.1 Sol」「GPT-6 Sol」、大量の定型処理に適した「GPT-6 Luna」からなるGPT-6ファミリーなどを提供しています。

他にも、コーディング、画像生成、音声処理など、用途に応じた複数のAIモデルもAPIで利用できます。

この記事では、OpenAI APIについて、機能を始め、できることやインターフェース、使い方、API利用例、メリット、注意点などを詳しく解説していきます。後半では、さらにどんな活用ができるかも紹介しています。

OpenAI APIの料金詳細、節約方法などはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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OpenAI APIとは？

OpenAI APIとは、GPT等のLLM（大規模言語モデル）を他のアプリケーションやサービスに組み込むためのインターフェースです。APIとは、ソフトウェア間で情報交換やデータ通信をする際に用いる「Application Programming Interface」の略語です。

APIを使うことで、GPTなどのAIモデルを外部のアプリケーションやシステムに組み込み、テキスト生成や対話などの機能を利用できます。外部アプリケーションからAPIへプロンプトを送信すると、その内容に基づいた応答を受け取ることができます。

OpenAI APIを直接利用する他、Microsoftの提供するAzure OpenAI in Microsoft Foundry Modelsから利用することもできます。

OpenAIが提供するAPIモデル一覧（2026年11月時点）

OpenAIでは、テキスト生成、画像生成・認識、音声処理、Embeddingなど、さまざまな用途に対応するAIモデルをAPIで提供しています。以下は、主なモデルの一覧です。

GPT-6 Astraは、テキストと画像の入力、テキスト出力に対応しています。Responses APIでは、Web検索、ファイル検索、画像生成、Code Interpreter、コンピューター操作、MCPなどのツールと組み合わせて利用できます。

コンテキストウィンドウは105万トークン、最大出力は12万8,000トークンです。ただし、音声や動画をモデルへ直接入力する用途には対応していないため、専用の音声・動画モデルを利用する必要があります。

参考：OpenAI Platform Models

このほか、OpenAIはローカル環境などで実行できるオープンウェイトモデル「gpt-oss-120b」「gpt-oss-20b」も公開しています。

これらは上記表のAPI経由で利用するモデルとは異なり、モデルの重みをHugging Faceからダウンロードし、ローカル環境などで実行できます。

関連記事：「gpt-ossとは？オープンソースLLMの特徴やできること、性能、料金、使うには？、活用事例まで徹底解説！」
関連記事：「 オープンソースLLMとは？代表的なモデルシリーズ・ダウンロード数・比較と選び方を解説！」

参照：OpenAI｜オープンウェイトモデル（gpt-oss）

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OpenAIのAPIでできること

OpenAI APIは、テキスト生成や自然な会話の実現だけでなく、検索連携や音声・画像の処理まで対応できる、非常に多機能なAIプラットフォームです。

下記では、ChatGPT（GPTシリーズ）を中心に、APIを使ってどのようなことが実現できるのかを、実用例を交えて詳しく解説します。

企業のChatGPT導入成功事例、失敗例はこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

テキスト生成

OpenAI APIの代表的な用途の一つがテキスト生成です。ユーザーから与えられたプロンプトに基づいて自然な文章を生成でき、メールの下書きや報告書、ブログ記事などの作成に役立ちます。

また、長文の要約や言い換え、さらには多言語翻訳にも対応しており、情報整理や言語間の橋渡しとしても活用できます。

これらの処理はAPI経由で自動化できるため、社内ツールや業務アプリに組み込むことで、大幅な業務効率化が期待されます。

会話モデル

ChatGPTは自然な会話の生成にも優れており、単に質問に答えるだけでなく、文脈を理解してスムーズなやりとりができます。

これにより、カスタマーサポートのチャットボットや社内ヘルプデスクなどにAIを組み込むことが可能になります。ユーザーの問い合わせに対して、まるで人間と話しているかのような応答を返すことができ、対話体験の質を大きく向上させます。

意味検索とレコメンド

Embeddingモデルを利用すれば、テキストの意味を数値ベクトルに変換し、類似度に基づく検索や分類、レコメンドなどが可能になります。

例えば、ユーザーが入力した質問に最も近いFAQを自動的に提示したり、閲覧履歴に基づいて関連性の高い記事をレコメンドするシステムを構築できます。

RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の文書検索部分にもこのEmbeddingが活用されており、自然言語での情報検索において重要な役割を果たします。

音声のテキスト化

GPT TranscribeやGPT Live Transcribeといった音声認識モデルを使えば、音声データを高精度でテキストに変換することができます。

会議の録音、動画音声、通話内容などを自動で文字起こしし、そのまま議事録や記録文書に活用できるため、作業の効率化や情報の共有に役立ちます。また、多言語対応も可能で、国際的な場面でも活用の幅が広がります。

音声の生成

GPT-Audio 1.5などの音声出力に対応するモデルを利用することで、生成されたテキストを自然な音声として再生することができます。

これにより、ナビゲーションアプリの音声案内、読み上げ機能付きの教育アプリ、あるいは高齢者向けのアシスト端末など、さまざまな音声インターフェースの構築が可能になります。

画像生成

GPT Imageモデルを利用すれば、テキストから画像を生成したり、既存画像を入力して編集したりすることができます。

これにより、デザインのモック作成、マーケティング素材の自動生成、プレゼン資料のビジュアル化、既存画像の編集など、幅広いクリエイティブ業務を効率化できます。

関連記事：「画像生成AIとは？仕組み・技術の基礎・活用方法・代表モデル・今後の課題徹底解説」

モデレーション

omni-moderationなどのモデルを使うと、テキストや画像に含まれる暴力的・差別的・性的表現などを自動で検出することができます。

これにより、ユーザー投稿のチェックやチャット内容の監視を自動化し、安心・安全なサービス運用をサポートします。

カスタマイズ

APIを使うと、自社のアプリケーションや業務用途に合わせてAIの動作をカスタマイズできます。これにより、業界や社内特有の専門用語やフレーズを理解して返答するなどの調整が可能となります。

カスタマイズを行うには、RAGやファインチューニング等の技術的な対応が必要です。

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OpenAI APIの主なインターフェース

OpenAI APIには、対話、モデルの応答とツール連携、長時間のエージェント実行など、用途に応じたインターフェースがあります。

シンプルな対話にはChat Completions API、Web検索やファイル検索などを組み合わせる場合はResponses API、長時間の作業をエージェントに任せる場合はAgents APIが選択肢になります。

以下に、それぞれの役割と提供状況を整理します。

以下で、それぞれの特徴を説明します。

Chat Completions API：シンプルなチャット機能に最適

Chat Completions APIは、もっとも広く利用されている基本的な対話型APIで、シンプルなチャットUIを自社システムに導入したい場合に適しています。会話はmessagesという形式でやり取りされ、ユーザーとAIの対話を簡単に実装できます。軽量かつ高速なため、組み込みが容易で、学習コストも低いのが特徴です。

社内ヘルプデスクやお問い合わせフォームにChatGPTを導入したい場合に最適です。また、ユーザーとの簡易な対話やフィードバック収集などにも活用できます。

例えば、「〇〇について教えて」などの質問に対して即座に回答できるチャットボットとして、社内外の窓口に導入されるケースが増えています。

サンプルコードは以下です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "ユニコーンの一文の寝る前のお話を書いてください。"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Responses API：モデルの応答とツール連携を組み込むAPI

Responses APIは、AIモデルの応答にWeb検索、ファイル検索、コンピューター操作などのツールを組み合わせられるAPIです。

テキスト生成や対話から、外部情報を参照した回答まで、自社のアプリケーションに組み込めます。

例えば、Web上の企業情報を調べて営業担当者に提示する機能や、社内文書を検索して質問に回答する機能を構築できます。

なお、複数の工程にわたる作業について、セッションやエージェントの実行基盤もOpenAI側で管理したい場合は、後述するAgents APIが選択肢になります。

下記がサンプルコードとなっており、Chat Completions APIと非常に似ています。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6",
    input="ユニコーンの一文の寝る前のお話を書いてください。"
)

print(response.output_text)

現在、OpenAIは新規開発にResponses APIを推奨しています。Chat Completions APIも引き続き利用できますが、Web検索やファイル検索などの組み込みツールをモデルの応答と組み合わせる場合は、Responses APIが適しています。

また、長時間の作業を担うエージェントの実行基盤までOpenAIに任せる場合は、Agents APIの活用を検討します。

関連記事：「OpenAI Responses APIとは？特徴・仕組み・使い方・組み込みツール・導入メリット・注意点を徹底解説！」

Agents API：長時間のタスクを実行するエージェント向け

Agents APIは、OpenAIが管理するCodexの実行基盤を通じて、複数の工程にわたるタスクをエージェントに実行させるAPIです。セッションや進捗の管理、コンテキストの整理、ツールの利用、サブエージェントの連携などをOpenAI側の基盤で扱えます。

調査、ファイルの編集、コードの実行などを組み合わせ、長時間かけて進める業務に適しています。

モデルの応答やツール連携を自社のアプリケーション側で細かく制御したい場合はResponses API、エージェントの実行基盤も含めて利用したい場合はAgents APIを選択肢として検討するとよいでしょう。

なお、2026年10月時点ではパブリックベータとして提供されています。

参照：OpenAI｜Agents API

Assistants API（2026年8月提供終了）

Assistants APIは、会話履歴のスレッド管理やファイル検索、コード実行などを備えていたAPIです。

2026年8月26日に提供を終了しました。従来のAssistants APIを利用していたシステムは、Responses APIやConversations APIへの移行が必要となっています。

参照：OpenAI｜Responses APIへの移行ガイド

AI Marketで実際に利用しているAPIモデルの使い分け

AI Marketでは、OpenAI APIを利用して開発したシステムにおいて、すべての処理に同じモデルや機能を使用するのではなく、処理の難しさ、Web検索の必要性、実行件数、応答速度、コスト、人による確認の有無によってAPIを使い分けています。

主にResponses APIを利用し、最新情報が必要な処理ではWeb searchを組み合わせ、決められた項目をシステムへ返す処理ではJSON Schemaによる構造化出力を利用しています。

例えば、最新の企業情報やイベント情報を調査する場合は、Responses APIのWeb searchを利用しています。検索範囲を公式サイトや信頼できる情報源へ限定し、取得した情報には参照元URLを付けることで、人が根拠を確認できるようにしています。

一方、すでに取得済みのWebページから必要な情報を抜き出す場合は、追加のWeb検索を行いません。JSON Schemaに沿った構造化出力を使い、日付、企業名、URLなどをシステムで処理しやすい形式で受け取ります。

また、候補提示後に担当者が必ず確認・修正する処理では、応答速度とコスト効率を重視したモデルを選択しています。判断の難しい処理だけにAIを使用し、重複確認、形式チェック、既存データとの照合など、通常のプログラムで確実に処理できる部分ではAPIを呼び出しません。

当社では、モデルの性能だけでなく、Web検索が必要か、構造化された回答が必要か、何件処理するか、最終的に人が確認するかを基準にAPIを選択しています。

OpenAI APIを自社開発システムに組み込む5つのメリット

OpenAI APIを利用するメリットには以下のようなものがあります。

• 開発期間を大幅に短縮できる
• コストが安い
• セキュリティが高い
• ユーザーエクスペリエンスを向上できる
• 拡張性と柔軟性が高い

それぞれの詳細を解説していきます。

関連記事：「なぜChatGPTは法人契約が必要？メリット・おすすめプラン・導入の際の検討ポイントを徹底解説！」

開発期間を大幅に短縮できる

自社でChatGPTのような高度なチャットボットを一から開発するのは時間がかかります。また、自社システムにAIを組み込みたい場合でも、AIを開発し学習をさせるには膨大な時間がかかってしまい、現実的ではありません。

ユーザーの求める会話品質のスタンダードがChatGPTとなっている今、高度な会話性能を持つチャットボットの開発には膨大なコストと時間がかかるでしょう。APIを利用することで、既に訓練された性能の高いチャットボットを自社システムと連携して使用できるため、開発のための時間を大幅に削減できます。

こちらの記事で、従来のチャットボットとChatGPTの違いについてわかりやすく解説しています。

コストが安い

OpenAI APIは、利用するモデルの入力・出力トークン数などに応じて料金が発生する従量課金制です。例えば、GPT-6 Lunaは、Standard処理の短いコンテキストでは、100万入力トークンあたり0.10ドル、100万出力トークンあたり0.50ドルで利用できます。

日本語の場合、かなや漢字、文章の内容によってトークン消費量が異なるため、一律には換算できません。

仮に入力500字、出力500字で、それぞれ850トークンを消費した場合、GPT-6 Lunaのモデル利用料は合計約0.00051ドルです。実際には、ツール利用料や長いコンテキスト、処理モードなどによって料金が変わります。

上記は、文字数と料金の関係を単純な図式に落とし込んだ試算です。文脈に沿って回答するように、直前の会話履歴を含めて入力する場合は入力するデータが増え、消費トークンが増加します。

それでも、既存のチャットボットサービスに比べると非常に安価に利用することができるようになります。APIを利用することで、コストを抑えながら高性能なAIチャットボットを利用できます。既に学習・訓練されたチャットボットを利用できるため膨大な開発や運用コストを削減できます。

セキュリティが高い

APIを使用することで、ChatGPTを使用する際のセキュリティを強化できます。APIキーの管理や、アクセス制限の設定などを行うことで、ChatGPTを利用する際のセキュリティリスクを最小限に抑えることができます。

ChatGPTでの情報漏洩リスク、漏洩事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ユーザーエクスペリエンスを向上できる

ChatGPTは、まるで人間が返答を瞬時に行っているかのような非常に高性能なチャット型生成AIです。通常のチャットボットやQ＆Aでは想定されてない質問や表現に対して回答することができませんが、ChatGPTはユーザーの質問を理解し回答することができます。

この機能を自社サービスに取り入れることで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができ、ストレスなく利用できるでしょう。

拡張性と柔軟性が高い

OpenAI APIは拡張性と柔軟性が高いのが特徴です。自社で開発したシステムだけでなく市販のウェブアプリケーションなど、さまざまなアプリケーションやサービスに組み込むことが可能です。

ChatGPTを商用利用する場合の注意点をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

これにより、これまでの利用してきたシステムをそのまま使用でき、業務フローの変更やシステムの変更をしなくともAIソリューションを作ることができます。

そして、APIを使用することで、企業は必要に応じてリソースを拡張できます。APIを利用することで、大量のデータを処理することができ、高いスケーラビリティを持つシステムを構築することができます。

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OpenAI APIの使い方

OpenAI APIを使い始める順序を説明します。

事前に、OpenAIのアカウント登録（Sign up）を行ってください。API取得のために月額有料メンバー（ChatGPT Plus）は必要ありません。メールアドレスと有効な携帯電話番号が必要となります。

API取得画面に入る

OpenAIのウェブサイトにアクセスし、右上のアカウントアイコンをクリックし「Your profile」をクリックします。

APIキーを取得

「Create new secret key」をクリックした後、名前を入力し「Create secret key」をクリックしてAPIキーを生成します。初回は電話番号認証を求められます。

このAPIキーは一度だけ表示され、改めて確認することはできないので、必ず保存してください。

API接続

ChatGPTを組み込みたいアプリケーションからAPIに接続します。これ以降は、APIを組み込みたいアプリ側からの作業となります。

通常、組み込みたいアプリケーションで使用しているプログラミング言語のライブラリ等で行います。生成したAPIキーを使用して接続してください。

プロンプトを送信

APIに接続したら、プロンプトを送信します。プロンプトとは、ChatGPTに何を行ってほしいかを示す指示です。

応答を出力する

プロンプトを送信したら、ChatGPTがそれに基づいてテキストを生成し、それをAPIを通じてアプリケーションに送り返します。この応答がAPI接続したアプリケーションに表示されます。

OpenAI APIの利用で気をつけるべきトークン消費とは

APIの料金となるトークンについて以下のことに気を付ける必要があります。

• 過去のやり取りが増えるほどトークンを消費する
• 日本語と英語のトークン消費量が異なる

それぞれの詳細を解説します。

過去のやり取りが増えるほどトークンを消費する

APIは、「トークン」を使用した分だけ料金がかかる従量課金制です。このトークンは、過去のやり取りが多いほど、「投稿文」と「応答文」の消費量が増えてしまう点に注意が必要です。

過去のやり取りを含めることでより文脈に沿った返答を得ることができます。しかし、過去の「投稿文」「応答分」のやり取りをふまえるほど、トークン消費量が増加してしまいます。

これを防ぐには、事前に「過去のやり取りは直前〇回までと設定する」「APIで出力トークン数の上限を設定する」などの対策が有効です。

日本語と英語のトークン消費量が異なる

OpenAI APIでは、入力した文章と生成された回答をトークンという単位で処理します。同じ意味の文章でも、日本語と英語ではトークン消費量が異なります。

例えば、「明日、報告書を送ります」と「I will send the report tomorrow.」は同じ内容ですが、文字列の分割のされ方は同じではありません。漢字やひらがな、句読点の組み合わせによってもトークン数は変わります。

下記の画像は、実際に同一の意味の日本語、英語でトークン数をOpenAIの提供する「Tokenizer」というツールを利用して実際に比較した画像です。

意味はどちらも「OpenAIのトークン使用量が日本語と英語でどれだけ違うのかを比較する」という意味の文章ですが、トークン数は日本語「25」に対して、英語は「13」と2倍近く日本語のトークン使用量が多いことがわかります。

業務で日本語の問い合わせや文書を大量に処理する場合は、実際に使う文章を入力し、APIが返す使用量を確認して、活用方法を検討すると良いでしょう。

参照：OpenAI｜Tokenizer

社内でのOpenAI APIの利用例

実際の利用例を紹介します。

チャットボットの開発で自動応答システムの構築

APIを活用して、社内のよくある質問に対する自動応答システムを構築できます。既存のシステムにChatGPTを組み込むことで、高性能な自動応答システムを構築することができます。

直接ChatGPTに入力したくない社外秘データや個人データを取り扱うシステムであっても、ChatGPTライクな高度に自然な会話インターフェイスを実現可能です。

OpenAIのモデルを利用することで、質問の意図を読み取り回答するなど、従来のチャットボットにありがちな、質問に対する回答がないという現象を防ぐこともできます。

また、プロンプトを活用することも可能で、例えば、「学校の先生として回答する」という設定や、「語尾を〇〇にしてくださいと」いう設定にすることができます。従来の手動対応に比べて、自動応答やプロンプトによる柔軟な応答制御により、迅速な対応が可能になります。

ナレッジベースの構築

APIを利用して、社内のナレッジベースを構築できます。ChatGPTを統合したシステムを使用して、組織内の知識を効果的に蓄積・共有し学習させることで、社内の情報やノウハウを一元化し、従業員が必要な情報に簡単にアクセスできる環境を作り出すことができます。

社内のドキュメントや情報を自動的に整理・分類し、従業員が簡単にアクセスできるデータベースを構築することで、必要な情報に迅速にアクセスでき、組織全体の知識共有を促進することが可能となります。

ドキュメント生成支援

APIを組み込んだ社内システムを使用することで、従業員のドキュメント作成を支援できます。社内のテンプレートやガイドラインをRAGやプロンプトなどで参照させ、それを基に文章のフォーマットを自動生成することができます。

これにより、ドキュメントの作成時間を短縮できるでしょう。また、誰が作成しても統一性があり品質が保証されたドキュメントを作成することができるため、上長のチェックが容易になることや書き直しの回数が減るなど、省力化を図ることができるでしょう。

業務チャットツールやSaasとChatGPTを連携

SlackやChatworkと言った人気の業務チャットツールから直接ChatGPTを使えるようにしたり、ChatGPTと他のSaaSをノーコードで簡単に連携できるようになっています。

例えば、Yooｍ株式会社のSaaS連携データベース「Yoom（ユーム）は、APIを活用してチャットツールから直接ChatGPTと会話を行ったり、受信メールから抽出したテキストをkintoneやGoogleスプレッドシートに格納する機能をノーコードで構築できます。

以下のような使用例が考えられるでしょう。

• ChatGPTで議事録を要約してグループLINEに通知
• ChatGPTで作成したメールの返信案をSlackに通知
• ChatGPTで受信メールの内容を要約してChatworkに通知

kintoneは、データベース、プロジェクト管理、CRM、ビジネスプロセス管理など、様々な業務を効率化するためのSaasシステムで、利用している企業も多いかと思います。

Yoomを使ってKintoneとChatGPTを連携させることで、データの取得や更新、タスクの自動化、アプリ上でのドキュメントの自動生成など、Kintone上の様々な業務を自動化・省力化することが可能となってます。

Money Forwardは既にChatGPTとの連携機能を自社製品に組み込み

MoneyForwardは、経費精算や請求書管理、会計ソフトウェアなど、企業の財務管理を効率化するクラウドサービスです。MoneyForwardは、OpenAI APIとの連携機能を既に自社製品に組み込んで公開しています。

この連携機能により、経費報告の自動化、請求書の確認や作成、財務データの分析を効率化できるようになります。例えば、「マネーフォワード クラウド給与」では、計算式の自動生成ができる「AI提案」の機能提供が開始されました。ユーザーは、計算式の案を文章で入力するだけで計算式を自動生成できるようになります。

様々な会計データを分析することで、企業の現状や将来予測などを言語化し、経営の意思決定に役立つ情報を提供することができるでしょう。

OpenAI APIについてよくある質問まとめ

まとめ

OpenAI APIにより、自社開発のシステムとChatGPTを連携することで、社内の情報を活用してChatGPTを利用できるようになります。高い拡張性と柔軟性を持っており、チャットボットやAIを開発せずとも自社で高性能チャットボットを利用できます。

また、通常のチャットボットよりもコストを抑えて開発・利用を行うことができることも大きなメリットといえるでしょう。