目次
はじめに
PythonでChatGPTを操作できると聞き、
OpenAIのAPIを使ってChatGPTをPythonから動かす方法を勉強してみました。
実際にやってみると、思ったよりシンプルなコードで動かせましたので、
基本的な使い方とともに備忘録としてまとめておきます。
Step1：openaiライブラリをインストールする
まずは、ChatGPT APIを使うために openai ライブラリをインストールします。
pip install openai
Jupyter Notebookを使っている場合は、!pip install openai でもOKです。
Step2：Pythonコードを書く
以下が、ChatGPT APIを使って実際に質問を投げる基本構成です。
import openai
import json
# OpenAIのAPIキーを設定（取得方法は後述）
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 使用するエンジン（モデル）の指定
model_engine = "text-davinci-002" # ※GPT-3ベースのモデル
# ChatGPTにプロンプトを送る関数
def ask_chatGPT(prompt, model_engine):
response = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
message = response.choices[0].text
return message.strip()
# 実際に質問してみる
prompt = "Hello, how are you today?"
response = ask_chatGPT(prompt, model_engine)
print(response)
各パラメータの解説
関数 openai.Completion.create() で使われているパラメータの意味は以下のとおりです。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
engine | 使用するモデル（例：text-davinci-002）。性能が異なります。 |
prompt | AIに渡す入力文（質問や指示）。 |
max_tokens | 出力される最大トークン数（テキストの長さを制限）。 |
n | 返される応答の数（通常は1でOK）。 |
stop | 応答を止めたい語句や記号（必要があれば設定）。 |
temperature | 応答のランダム性（0に近いほど正確、1に近いほど自由な文）。 |
実行例
prompt = "Pythonとは何ですか？"
response = ask_chatGPT(prompt, model_engine)
print(response)
上記のように書くと、ChatGPTがPythonに関する説明を返してくれます。
promptの中身を変えるだけで、いろいろな質問や指示を試せます。
APIキーの取得方法（補足）
OpenAIのAPIを使うには、公式サイトでAPIキーを発行しておく必要があります。
- OpenAIにアカウント登録（無料でもOK）
- アカウントページからAPIキーを発行
openai.api_keyに貼り付けて使用
※APIの利用には従量課金制があるので、料金体系も確認しておくことをおすすめします。
まとめ
今回は、Pythonを使ってChatGPT APIを動かす方法を学びました。
ポイント：
pip install openaiでライブラリを導入openai.Completion.create()を使ってプロンプトを送信max_tokensやtemperatureなどを調整して応答をコントロール
まだ試したばかりですが、今後はこの仕組みを活かして
WordPress投稿、記事生成、Excel連携などの自動化に応用していきたいと思います。
