「毎回同じ作業に時間が溶ける…」を、APIで“自動化”に変えるのがゴールです。
この記事では、ChatGPT API（OpenAI API）の基本〜実装・料金感・画像生成までを、自作ツール（＝キリンツール）開発目線で一気にまとめます🚀
✅ 次に読む：実際に動かしてみたい人向け →「ChatGPT APIを活用する完全ガイド」🚀
ここで言う「キリンツール」は、たとえばこんな**“自分専用の業務効率化ツール”**です👇
ポイントは、ChatGPTを“画面で使う”から“仕組みに組み込む”へ移行することです🔁✨
いまの主流は 「Responses API」 で、会話もツール連携もまとめて扱えます。
OpenAIのダッシュボードでキーを発行し、環境変数に入れるのが安全です（コードに直書きしない）🔒
OPENAI_API_KEY を設定して使うのが推奨pip install openai
公式SDKでサクッと始められます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI() # OPENAI_API_KEY を環境変数に入れておく
resp = client.responses.create(
model="gpt-4o-mini",
input="3行で、APIを使うメリットを日本語で教えて。"
)
print(resp.output_text)
この「まず動く」を作るだけで、開発が一気に進みます🚀
（昔の ChatCompletion.create を使った例は古い記事だと残っているので、今はResponses API寄りが安心です）
「履歴を全部送る」のではなく、前回のレスポンスIDを引き継ぐ形もできます。
resp1 = client.responses.create(
model="gpt-4o-mini",
input="私はブログで自動化ツールを作りたい。最初の一歩は？"
)
resp2 = client.responses.create(
model="gpt-4o-mini",
input="さっきの続きで、最短のMVP案を3つ出して。",
previous_response_id=resp1.id,
)
print(resp2.output_text)
画像生成は gpt-image-1 などの画像モデルで行えます。
（用途：サムネ案、図解、LP用イメージ、アイコン案…など）
画像生成モデルをAPIで提供していること、ガードレール（安全対策）やメタデータ付与の話も公式に出ています。
実装は「Images API / 画像生成ガイド」側の手順に沿うのが確実です。
APIは基本的に トークン課金（入力/出力） が中心です。
モデルごとに単価が違うので、よく使うモデルの価格表は必ずチェックしましょう。
A. ChatGPT本体の無料枠とは別で、APIは基本的に従量課金です。料金はモデルごとに変わるので公式のPricingを確認してください。
A. まずは コストと速度のバランス重視で小さめモデルから始めるのが安全です（例：mini系）。用途が固まってから上位モデルに切り替えるとムダが減ります。
A. できます。OpenAIは 画像生成モデルをAPIで提供しており、ガードレール付きで利用できます。
A. 記事によっては残っていますが、今は Responses API へ寄せた実装が公式導線として分かりやすいです。
A. CLI（コマンド1発）→フォルダ監視→GUI/Slack連携の順が最短で失敗しにくいです🦒✨
※URL直貼りが必要なら、ここをそのままコピペしてください。
OpenAI Quickstart：https://platform.openai.com/docs/quickstart
Responses API Reference：https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses
Migrate to Responses API：https://platform.openai.com/docs/guides/migrate-to-responses
Pricing（公式）：https://platform.openai.com/docs/pricing
Image generation API（公式紹介）：https://openai.com/index/image-generation-api/
📕「独学で迷う時間」を減らしたい人へ。ChatGPT活用の手順がまとまった本👇
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