[Python] プログラムからChatGPTを呼び出す方法

pip install openai

set OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

import os
import openai
# 環境変数からAPIキーを取得
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# OpenAI APIの初期化
openai.api_key = api_key
# ここでAPIを利用するコードを記述

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="openai-api-key")

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "text": "580円の税込価格は？",
          "type": "text"
        }
      ]
    }
  ],
)

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

580円の商品の税込価格を求めるには、消費税率を考慮する必要があります。日本では2023年現在、消費税率は10%です。

税込価格は以下の式で求められます：
税込価格 = 本体価格 + (本体価格 &times 消費税率)

具体的には、
税込価格 = 580円 + (580円 &times 0.10) = 580円 + 58円 = 638円

したがって、580円の商品の税込価格は638円です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="openai-api-key")
# ChatGPTモデルを呼び出す
response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "text": "Pythonでリストを逆順にする方法を教えてくだい。",
          "type": "text"
        }
      ]
    }
  ],
)

# レスポンスの解析
text_response = response.choices[0].message.content
print(text_response)

from openai import OpenAI
try:
    client = OpenAI(api_key="openai-api-key")
    # ChatGPTモデルを呼び出す
    response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
        "role": "user",
        "content": [
            {
            "text": "Pythonの基本を教えて下さい。",
            "type": "text"
            }
        ]
        }
    ],
    )

    # レスポンスの解析
    text_response = response.choices[0].message.content
    print(text_response)
except Exception as e:
    print(f"API呼び出しエラー: {e}")

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="openai-api-key")
# ChatGPTモデルを呼び出す
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
    {
    "role": "user",
    "content": [
        {
        "text": "1円玉の重さは？",
        "type": "text"
        }
    ]
    }
],
)

# レスポンスの解析
text_response = response.choices[0].message.content
formatted_response = f"ChatGPTの応答:\n{text_response}"
print(formatted_response)

ChatGPTの応答:
1円玉の重さは1グラムです。これは非常に軽く、アルミニウムで作られているため、軽量で且つ耐久性があります。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="openai-api-key")  # OpenAIクライアントを初期化

messages = []  # メッセージを保存するリスト
def add_message(role, content):
    # メッセージをリストに追加する関数
    messages.append({
        "role": role,  # メッセージの役割（ユーザーまたはアシスタント）
        "content": [
            {
                "text": content,  # メッセージの内容
                "type": "text"  # メッセージのタイプ
            }
        ]
    })

def reset_messages():
    # メッセージリストをクリアする関数
    messages.clear()

def chat_with_gpt(message):
    # ユーザーからのメッセージを追加
    add_message("user", message)
    # OpenAIのAPIを使って応答を生成
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",  # 使用するモデルを指定
        messages=messages,  # メッセージの履歴を渡す
    )

    resuponse_text = response.choices[0].message.content  # 応答のテキストを取得
    # 応答をassistantとして追加
    add_message("assistant", resuponse_text)
    # 結果を返す
    return response.choices[0].message.content

# ユーザーとの対話
while True:
    user_input = input("あなた: ")  # ユーザーからの入力を受け取る
    if user_input.lower() in ["終了", "exit"]:  # 終了条件
        break
    bot_response = chat_with_gpt(user_input)  # GPTにメッセージを送信し応答を取得
    print(f"ChatGPT: {bot_response}")  # 応答を表示

あなた: 1円玉の重さは？
ChatGPT: 1円玉の重さは1グラムです。
あなた: 10枚集めるといくら？
ChatGPT: 10枚の1円玉を集めると、10円になります。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="openai-api-key")  # OpenAIクライアントを初期化

def summarize_text(text):
    # OpenAIのAPIを使って応答を生成
    response = client.chat.completions.create(
    
        model="gpt-4o-2024-08-06",
        messages=[
                {
                "role": "user",  # メッセージの役割（ユーザーまたはアシスタント）
                "content": [
                    {
                        "text": f"次のテキストを要約してください: {text}",  # メッセージの内容
                        "type": "text",  # メッセージのタイプ
                    }
                ]
            }
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# テキストの要約
original_text = "Pythonは、コードの可読性を重視した高水準のプログラミング言語です。..."
summary = summarize_text(original_text)
print(f"要約: {summary}")

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="openai-api-key")  # OpenAIクライアントを初期化

def generate_email_reply(email_content):
    # OpenAIのAPIを使って応答を生成
    response = client.chat.completions.create(
    
        model="gpt-4o",
        messages=[
                {
                "role": "user",  # メッセージの役割（ユーザーまたはアシスタント）
                "content": [
                    {
                        "text": f"次のメールに対する返信を書いてください: {email_content}",
                        "type": "text",  # メッセージのタイプ
                    }
                ]
            }
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# メールの自動返信
incoming_email = "お世話になっております。次回の会議の日程について確認したいのですが..."
reply = generate_email_reply(incoming_email)
print(f"返信: {reply}")

返信: 件名：Re: 次回の会議の日程について

〇〇様

お世話になっております。△△会社の□□です。

次回の会議の日程についてご確認いただける件、ありがとうございます。

現在の予定では、次回の会議は以下の日程で計画されております：
日付：○月○日 (○曜日)
時間：○○:○○ - ○○:○○
場所：△△会議室 (もしくはリモート会議の場合は参加URL)

この日程がご都合よろしいかどうか、ご確認いただけますでしょうか。もしご都合が合わない場合、ご都合の良い日程をいくつか挙げていただければと思います。

その他、ご不明な点やご質問があれば、遠慮なくお知らせください。

何卒よろしくお願い申し上げます。

敬具

□□
△△会社