今回はOpenAIが提供しているAPIについて解説します。APIを使用することで、自分で作成したプログラムにOpenAIが提供する機械学習モデルの機能を組み込むことが可能です。
今回紹介するAPIは全てPythonのサンプルコード付きで解説していますので、アプリ開発にぜひ活用してみてください。
また、当ブログ内のChatGPTについての記事を以下のページでまとめていますので、あわせてご覧ください。
ポチップ
APIとは（Application Programming Interface）
API（Application Programming Interface）とは、ソフトウェアやアプリケーションが他のソフトウェアやサービスと通信するためのインタフェースです。
APIが提供する機能
- データ共有：APIを使用すると、一つのソフトウェアが他のソフトウェアのデータにアクセスし、そのデータを利用することができます。例えば、天気予報アプリは、気象情報を提供するAPIを使用して、最新の天気情報を取得します。
- 機能の利用：APIは、一つのソフトウェアが他のソフトウェアの機能を利用することを可能にします。例えば、Google MapsのAPIを使用すると、自分のウェブサイトやアプリに地図を表示する機能を追加することができます。
- 統合：APIは、異なるソフトウェアやサービスを統合するための手段を提供します。これにより、ユーザーは一つのインターフェースから複数のサービスを利用することができます。
APIは、ウェブベースのAPI、オペレーティングシステムのAPI、データベースシステムのAPIなど、様々な形で存在します。
APIの使用は、ソフトウェア開発において非常に重要な役割を果たしています。APIを使用することで、開発者は既存のコードやサービスを再利用し、開発時間を短縮し、効率を向上させることができます。
OpenAIのAPIとAPIキー
OpenAIは、人工知能（AI）の研究と開発を行う組織で、その成果をAPIとして提供しています。OpenAIのAPIは、自然言語処理（NLP）の能力を持つGPT-3などのAIモデルを活用できます。
OpenAIのAPIを使用すると、テキスト生成、質問応答、要約、翻訳などのタスクをAIに任せることができます。これにより、開発者はAIの力を利用して新しいアプリケーションを作成したり、既存のサービスを強化したりすることができます。
APIキーの取得
APIキーは、ユーザーのプログラムからOpenAIのAPIを使用するための認証情報として機能します。
OpenAIのAPIを使用する場合には、事前にAPIキーを取得する必要があります。
まず、OpenAIのアカウントを作成します。手順は以下の記事で解説しています。
アカウントを作成したら、APIの取得を行います。手順は以下の記事で解説しています。
ChatGPT
GPTはOpenAIによって訓練された大規模な言語モデル（LLM）で、自然な人間のようなテキストを生成します。ユーザーからの質問や指示に対して詳細な回答を提供し、さまざまなトピックについての情報を提供します。
OpenAIがWebサービスとして提供してる、ChatGPTでもこれらのモデルが使用されています。
GPT-４
GPT-4は2023年6月現在、OpenAIが提供している最新のLLMです。米国の司法試験を上位の成績で突破するほどの非常に優れた能力を持っています。
GPT-3.5
低コストで利用でき、高速応答が可能なLLMです。
Whisper
WhisperはOpenAIによって訓練された自動音声認識（ASR）システムです。
音声をテキストに変換する能力を持ち、その応用範囲は広範です。例えば、音声アシスタント、音声入力、音声字幕生成、音声コンテンツの検索などに使用されます。Whisperは大量のウェブ上の音声データから学習しており、多様なアクセント、話し方、音声環境に対応する能力を持っています。
これにより、高い精度と広範な適用性を実現しています。
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DALL-E
DALL-EはOpenAIによって開発されたAIモデルで、テキストの説明から新たな画像を生成する能力を持っています。このモデルは、あらゆる種類の画像を生成することができ、その範囲は現実的な物体から架空のキャラクターやシーンまで広がっています。
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まとめ
今回はOpenAIが提供しているAPIについて解説しました。
今回紹介したAPIは３つですが、これらを組み合わせることにより様々なタスクが実行できるようになりますので、活用してみてください。
また、以下の記事で効率的にPythonのプログラミングスキルを学べるプログラミングスクールの選び方について解説しています。最近ではほとんどのスクールがオンラインで授業を受けられるようになり、仕事をしながらでも自宅で自分のペースで学習できるようになりました。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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