クイックスタート: GPT-4o APIの使用方法

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OpenAIは最新の旗艦モデルであるGPT-4oを発表しました。これは人工知能の分野で画期的な進展です。このマルチモーダルモデルは、テキスト、音声、画像の入力を跨いで推論を行い、さまざまな形式でリアルタイムな応答を提供できます。この記事では、GPT-4oの能力について詳しく説明し、以前のモデルとの違いを探り、OpenAI APIを介してそのパワーを活用する手順を提供します。

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GPT-4oとは何ですか？

GPT-4oまたは「GPT-4 Omni」は、言語モデルの領域での重要な飛躍です。これまでのGPTのモデルは主にテキストベースの入出力に焦点を当てていましたが、GPT-4oはテキスト、音声、画像などの複数のモダリティを処理して生成することができます。このマルチモーダルアプローチにより、人間とAIシステムのより自然で魅力的な相互作用が可能となります。

GPT-4oの主な利点の1つは、視覚情報の理解と推論が可能であることです。画像をリクエストに組み込むことで、モデルは画像の内容を分析・説明し、関連する質問に答えることができるだけでなく、提示されたプロンプトに基づいて新しい画像を生成することもできます。

GPT-4oと他のGPTモデルの比較

GPT-4oの能力をより理解するために、OpenAIが提供する他のGPTモデルと比較してみましょう：

モデル	説明	価格設定	レート制限	速度	ビジョンの能力	多言語サポート
GPT-4o	テキスト、音声、画像の入力/出力を処理できる旗艦のマルチモーダルモデル	GPT-4 Turboより50%安い（入力：$5/M、出力：$15/M）	GPT-4 Turboより5倍高い（最大10Mトークン/分まで）	GPT-4 Turboより2倍速い	GPT-4 Turboを上回る高度なビジョンの能力	非英語の言語に対するサポートの改善
GPT-4 Turbo	GPT-3.5の改良版で、チャットとテキスト生成に最適化されています	-	-	-	限定されたビジョンの能力	-
GPT-4	テキストまたは画像の入力を受け付け、テキストを出力する大規模なマルチモーダルモデル	-	-	-	高度なビジョンの能力はあるが、GPT-4oほど堅牢ではない	-
GPT-3.5 Turbo	GPT-3の改良版で、チャットとテキスト生成に最適化されています	-	-	-	ビジョンの能力はありません	-
DALL·E	自然言語のプロンプトに基づいて画像の生成と編集の専門モデル	-	-	-	画像生成用に特化	-

表からわかるように、GPT-4oはその優れたパフォーマンス、コスト効果、高度な機能により、他のGPTモデルと比較して優れています。より高速な処理速度、より高いレート制限、非英語の言語へのサポートの改善などを提供し、さまざまなアプリケーションに対応できる多目的な選択肢となっています。

OpenAI APIを介してGPT-4oにアクセスする

GPT-4oのパワーを活用するためには、OpenAI APIを介してアクセスする必要があります。以下は、始めるためのステップバイステップのガイドです：

環境の設定：システムにPythonとOpenAIライブラリがインストールされていることを確認してください。まだインストールしていない場合は、pipを使用してOpenAIライブラリをインストールできます：

pip install openai

APIキーの取得：OpenAIのウェブサイトからAPIキーを取得する必要があります。アカウントをお持ちでない場合は、まずアカウントを作成してください。アカウントを取得したら、APIキーのセクションに移動して新しいキーを生成します。

必要なライブラリをインポートしてAPIキーを設定します：Pythonスクリプトで必要なライブラリをインポートし、APIキーを環境変数として設定します：

import os
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

"YOUR_API_KEY"をOpenAIのウェブサイトで取得した実際のAPIキーに置き換えてください。

テキストのみのリクエストを作成：まず、openai.ChatCompletion.create()メソッドを使用して、GPT-4o APIを使用したシンプルなテキストのみのリクエストを作成しましょう：

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
    ]
)

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

この例では、モデルに対して「フランスの首都は何ですか？」と尋ねています。 messagesパラメータは、会話内の各メッセージを表す辞書のリストです。最初のメッセージはシステムの役割を設定し、モデルに役立つアシスタントとして行動するよう指示します。2番目のメッセージはユーザーのクエリです。

画像の組み込み：GPT-4oの主な機能の1つは、画像の理解と推論能力です。リクエストに画像を組み込むには、messagesリスト内で画像データを提供する必要があります：

import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO

image_url = "https://example.com/image.jpg"
image_data = requests.get(image_url).content
image = Image.open(BytesIO(image_data))

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that can analyze images."},
        {"role": "user", "content": "Describe the image."},
        {"role": "user", "content": image_data}
    ]
)

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

この例では、画像を操作するために必要なライブラリ（requestsとPIL）をまずインポートしています。次に、requestsライブラリを使用してURLから画像データを取得し、PILで画像を開きます。最後に、画像データをmessagesリスト内の別のメッセージとして含めます。

音声と動画の入力の扱い（近日公開予定）：現在のGPT-4o APIのバージョンでは、テキストと画像の入力に対応していますが、音声および動画の入力の扱いの導入が予定されています。これらの機能が利用可能になったら、前の例の画像の扱いと同様に、音声や動画データをリクエストに組み込むことができます。

高度な使用法

GPT-4o APIには、モデルの動作や出力を微調整するためのさまざまな追加パラメータやオプションが用意されています。以下にいくつかの例を示します：

テンパレチャーとトップPパラメータの調整

temperatureおよびtop_pパラメータは、生成された出力のランダム性と多様性を制御します。より高いテンパレチャー値（0から2の間）は出力をよりランダムにし、より低い値はより焦点を絞った決定論的な出力にします。 top_pパラメータ（0から1の間）はナウカスサンプリングを制御し、モデルは最も確率の高いトークンのみを考慮します。

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[...],
    temperature=0.7,
    top_p=0.9
)

最大出力長の設定

max_tokensパラメータを使用して、生成される出力の最大長を制御できます：

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[...],
    max_tokens=100
)

ストリーミングレスポンス

リアルタイムアプリケーションでは、streamパラメータをTrueに設定することで、モデルの応答を生成されるたびにストリーミングで取得することができます：

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[...],
    stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

これにより、生成されたテキストをリアルタイムに取得して表示することができます。

結論

GPT-4oは人工知能の分野において重要なマイルストーンを成し遂げており、マルチモーダルな推論と生成において前例のない能力を提供しています。テキスト、音声、画像の入力を組み合わせることで、GPT-4oはより自然で魅力的な人間とコンピュータの相互作用の新しい可能性を開拓します。

この記事では、GPT-4oの能力を探求し、他のGPTモデルと比較し、OpenAI APIを介してそのパワーにアクセスして活用する方法について、ステップバイステップのガイドを提供しました。テキストのみのリクエストの作成、画像の組み込み、将来的に音声や動画の入力を扱う可能性についても説明しました。

AIの分野が進化し続ける中で、GPT-4oのようなモデルは可能性の範囲を広げ、さまざまな領域で新しい革新的なアプリケーションを実現するために重要な役割を果たすでしょう。開発者、研究者、最新のAIの進歩に関心のある方々にとって、GPT-4oは人間とコンピュータの相互作用の未来を垣間見せてくれるでしょう。

よくある質問

GPT-4は無料ですか？

いいえ、GPT-4は無料ではありません。Anthropicが開発した強力な大規模言語モデルであり、実行には相当な計算リソースが必要です。ただし、Anakin AIを通じてGPT-4にアクセスすることで、利用料金を支払うことでこの先端のAIテクノロジーを開発者やビジネスが利用できます。

GPT-4は無料になりますか？

GPT-4が完全に無料になる可能性は非常に低いです。トレーニングと実行のために膨大な費用がかかるため、AnthropicやGPT-4へのアクセスを提供するAnakin AIなどの企業は、投資を回収し、運用にかかる費用を補う必要があります。無料トライアルや制限付きの無料利用が提供される場合がありますが、完全に制約のないアクセスには有料プランが必要です。

ChatGPT 4は無料ですか？

いいえ、GPT-4の言語モデルをベースとしたChatGPT 4は無料ではありません。以前のChatGPTは研究プレビューの段階では無料でしたが、ChatGPT 4はより高度かつ高価なシステムです。Anakin AIは、有料でChatGPT 4へのアクセスを提供しています。

GPT-4にはどうアクセスできますか？

GPT-4にアクセスするには、Anakin AIのAPIサービスに登録することができます。これにより、GPT-4をアプリケーションやワークフローに統合するための必要なキーとドキュメントが提供されます。Anakin AIは、予想される利用量や計算要件に基づいた柔軟な価格プランを提供しており、GPT-4の機能を活用することができます。