OpenAIのLLMをAPIを使ってPythonで利用する方法：サンプルコード解説

pip install openai

pip install python-dotenv

import os
import openai

API_KEY = "YOUR_APIKEY" 
openai.api_key = API_KEY

def generate_text(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant who provides detailed and informative responses. Please elaborate on the latest technological trends with examples when possible. Ensure your response is complete and not empty."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        max_tokens=300,
    )
    print("DEBUG:", response)
    return response.choices[0].message["content"].strip()

if __name__ == "__main__":
    sample_prompt = "LLMの最新の技術動向について300文字程度で教えてください。"
    print("Prompt:", sample_prompt)
    generated_text = generate_text(sample_prompt)
    print("Generated Text:")
    print(generated_text)

import os
import openai

# APIキーを変数に格納します。セキュリティ上の理由から、本番環境では環境変数等を利用してください。
API_KEY = "YOUR_APIKEY"
openai.api_key = API_KEY

def generate_text(prompt):
    # このコードは "GPT-4 i" チャットモデル用に設計されています。
    # ChatCompletion APIを利用して、会話形式のレスポンスを生成します。

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",  # 正式なGPT-4モデル名を指定
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant who provides detailed and informative responses. Please elaborate on the latest technological trends with examples when possible. Ensure your response is complete and not empty."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        max_tokens=300,  # 公式ではこちらのパラメータを利用
    )
    print("DEBUG:", response)
    return response.choices[0].message["content"].strip()

if __name__ == "__main__":
    sample_prompt = "LLMの最新の技術動向について300文字程度で教えてください。"
    print("Prompt:", sample_prompt)
    generated_text = generate_text(sample_prompt)
    print("Generated Text:")
    print(generated_text)

Prompt: LLMの最新の技術動向について300文字程度で教えてください。
DEBUG: {
  "id": "xxxxxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1742435787,
  "model": "gpt-4-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "LLM (Legal Tech)xxxxxx",
        "refusal": null,
        "annotations": []
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "length"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 70,
    "completion_tokens": 300,
    "total_tokens": 370,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    }
  },
  "service_tier": "default",
  "system_fingerprint": null
}
Generated Text:
LLM (Legal Tech)は、法律業界で最新のテクノロジーを効果的に活用するためのもので、現在数々の新しいトレンドが生まれています。最も重要なトレンドの一つは、人工知能 (AI) です。法律業界では、AIが大量の法律文書を分析して情報を抽出する作業を自動化し、効率化を図ることが可能になりました。たとえば、ROSS Intelligenceは、AIを使用して法律的な質問に答え、法律文書を検索するツールを提供しています。

また、ブロックチェーン技術も注目されています。これは、スマートコントラクト（自動的に条項を履行するデジタル契約）を実行するためのもので、契約の作成や実施をより効率的かつ確実に行うことができます。例えば、OpenLawやClauseといった

    "error": {
        "message": "Incorrect API key provided: *******************************************************************************************************************************************************g4xw. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.",
        "type": "invalid_request_error",
        "param": null,
        "code": "invalid_api_key"
    }

Prompt: LLMの最新の技術動向について300文字程度で教えてください。
DEBUG: {
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1742435232,
  "model": "o3-mini-2025-01-31",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "",
        "refusal": null,
        "annotations": []
      },
      "finish_reason": "length"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 61,
    "completion_tokens": 300,
    "total_tokens": 361,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 300,
      "audio_tokens": 0,
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    }
  },
  "service_tier": "default",
  "system_fingerprint": "fp_42bfad963b"
}
Generated Text: