【GPT 4 Turbo】128,000トークン入力対応のOpenAI最強モデルの使い方〜実践まで解説

pip3 install openai

pip install openai

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY" #前述で発行したAPIをKeyに置き換えてください
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4-1106-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "質問内容をここに書きます"}, 
    ]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"]) #返信のみを出力

b64=$(base64 Mandrill.png | tr -d '\\n')
payload='{
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "この画像、どう思う？"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/png;base64,'"$b64"'"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "max_tokens": 300
  }'
echo $payload | curl <https://api.openai.com/v1/chat/completions> \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \\
  --data-binary @-

{
  "id": "chatcmpl-8ISJDxrAR1oCfS6O6WqmwCl6uq3Vr",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1699409415,
  "model": "gpt-4-1106-vision-preview",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 271,
    "completion_tokens": 186,
    "total_tokens": 457
  },
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "この画像は、鮮やかな色彩のマンドリルの顔をクローズアップしたものです。マンドリルは、その特徴的な赤と青の顔色と、黄色がかった毛皮で知られる霊長類です。彼らは社会性が高く、アフリカの熱帯雨林に生息しています。画像は非常に鮮明で、マンドリルの顔の細部をはっきりと捉えています。自然の美しさと野生動物の多様性を感じさせるすばらしい写真ですね。"
      },
      "finish_details": {
        "type": "stop",
        "stop": "<|fim_suffix|>"
      },
      "index": 0
    }
  ]
}

この画像は、鮮やかな色彩のマンドリルの顔をクローズアップしたものです。
マンドリルは、その特徴的な赤と青の顔色と、黄色がかった毛皮で知られる霊長類です。
彼らは社会性が高く、アフリカの熱帯雨林に生息しています。画像は非常に鮮明で、マンドリルの顔の細部をはっきりと捉えています。
自然の美しさと野生動物の多様性を感じさせるすばらしい写真ですね。

import openai  # 1.1.1
import json
funcs = [
    {
        "type": "function", "function":  {
            "name": "buy_item",
            "description": "商品を買う",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "item": {
                        "type": "string",
                        "description": "商品名",
                    },
                    "quantity": {
                        "type": "number",
                        "description": "購入する商品の数",
                    }
                },
                "required": ["item","quantity"],
            },
        }
    }
]

message = """牛乳を1つ買ってきてちょうだい。卵も6つお願い"""
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": message
        }
    ],
    model="gpt-4-1106-preview",
    tools=funcs
)
tool_calls = response.choices[0].message.tool_calls
for call in tool_calls:
    args = json.loads(call.function.arguments)
    print(args["item"], args["quantity"])

import openai  # 1.1.1

system = """
# 命令書
あなたはウェブエンジニアです。要件定義書が与えられるので、下記の制約条件に従って必要なWeb APIの設計書を出力してください。

# 制約条件
- [要件定義書]に準拠すること
- [API設計書形式]に合わせたJSONで出力すること
- GET/POST/PUT/DELETE、それぞれ別のAPIとして扱うこと

# API設計書形式の例

```json
{
    apis: [
        {
            name: "ユーザー登録",
            description: "ユーザーを登録する",
            method: "POST",
            path: "/users",
            request: ユーザー情報,
            response: ユーザーID
        }
    ]    
}
```

"""
message = """
# 要件定義書

ToDoアプリの設計書（概略版）

1. 概要
この文書は、シンプルなToDoアプリの基本的な設計を記述します。アプリは、ユーザーがタスクを簡単に追加、管理、完了としてマークできる機能を提供することを目的とします。

2. 機能要件
- **タスクの追加**: ユーザーは新しいタスクを追加できる。
- **タスクの一覧表示**: 追加されたタスクが一覧で表示される。
- **タスクの編集**: ユーザーは既存のタスクを編集できる。
- **タスクの削除**: ユーザーはタスクを削除できる。
- **タスクの完了**: ユーザーはタスクを完了としてマークできる。
- **フィルタリング**: 完了したタスクと未完了のタスクを分けて表示できる。

3. 非機能要件
- **使いやすさ**: インターフェースは直感的で簡単に使えるものでなければならない。
- **パフォーマンス**: タスクの追加、編集、削除は迅速に行われる。
- **拡張性**: 将来的な機能追加に対応できる設計であること。

4. システムアーキテクチャ
- **クライアント**: スマートフォンやウェブブラウザで動作するフロントエンド。
- **サーバー**: タスクのデータを保持し、クライアントとのやり取りを行うバックエンドサーバー。

5. 技術スタック
- フロントエンド: ReactまたはVue.js
- バックエンド: Node.js + Express
- データベース: MongoDBまたはPostgreSQL

6. ユーザーインターフェース
- **タスク一覧画面**: タスクがリストアップされる。
- **タスク追加モーダル**: タスクを追加するためのポップアップモーダル。
- **タスク編集インターフェース**: 既存タスクを編集するためのインターフェース。
- **フィルタリングオプション**: 完了/未完了を切り替えるためのUIコンポーネント。

7. データモデル
- **タスク**: 
  - ID
  - タイトル
  - 説明
  - 完了状態
  - 作成日時
  - 更新日時

8. セキュリティ
- **認証**: ユーザーはアカウントを作成し、ログインすることでタスクを管理できる。
- **データ保護**: HTTPSを使用してデータを暗号化し、データベースは定期的にバックアップする。

9. 開発とデプロイ
- 開発にはGitを使用し、ソースコードはGitHubに保管する。
- デプロイにはHerokuまたはAWSを使用する。

10. テスト
- 単体テスト: 各機能に対して単体テストを行う。
- 統合テスト: 全体のワークフローが正常に機能するかのテストを行う。
- ユーザーアクセプタンステスト: 実際のユーザーがテストを行い、使用感を評価する

"""
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system
        },
        {
            "role": "user",
            "content": message
        }
    ],
    model="gpt-3.5-turbo-1106",
)
print(response.choices[0].message.content)

```json
{
    "apis": [
        {
            "name": "タスクの追加",
            "description": "新しいタスクを追加する",
            "method": "POST",
            "path": "/tasks",
            "request": {
                "title": "string",
                "description": "string"
            },
            "response": {
                "taskId": "string"
            }
        },
        {
            "name": "タスクの一覧表示",
            "description": "追加されたタスクを一覧で表示する",
            "method": "GET",
            "path": "/tasks",
            "request": null,
            "response": [
                {
                    "taskId": "string",
                    "title": "string",
                    "description": "string",
                    "completed": "boolean",
                    "createdAt": "string",
                    "updatedAt": "string"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "タスクの編集",
            "description": "既存のタスクを編集する",
            "method": "PUT",
            "path": "/tasks/{taskId}",
            "request": {
                "title": "string",
                "description": "string",
                "completed": "boolean"
            },
            "response": {
                "message": "string"
            }
        },
        {
            "name": "タスクの削除",
            "description": "タスクを削除する",
            "method": "DELETE",
            "path": "/tasks/{taskId}",
            "request": null,
            "response": {
                "message": "string"
            }
        },
        {
            "name": "タスクの完了",
            "description": "タスクを完了としてマークする",
            "method": "PUT",
            "path": "/tasks/{taskId}/complete",
            "request": null,
            "response": {
                "message": "string"
            }
        },
        {
            "name": "タスクの未完了へ変更",
            "description": "完了済みのタスクを未完了に変更する",
            "method": "PUT",
            "path": "/tasks/{taskId}/incomplete",
            "request": null,
            "response": {
                "message": "string"
            }
        }
    ]
}

# API設計書

```json
{
    "apis": [
        {
            "name": "タスクの追加",
            "description": "新しいタスクを追加する",
            "method": "POST",
            "path": "/tasks",
            "request": {
                "title": "string",
                "description": "string"
            },
            "response": {
                "taskId": "string"
            }
        },
        {
            "name": "タスク一覧取得",
            "description": "追加されたタスクを一覧で表示する",
            "method": "GET",
            "path": "/tasks",
            "request": null,
            "response": [
                {
                    "taskId": "string",
                    "title": "string",
                    "description": "string",
                    "completed": "boolean",
                    "createdAt": "string",
                    "updatedAt": "string"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "タスクの編集",
            "description": "既存のタスクを編集する",
            "method": "PUT",
            "path": "/tasks/{taskId}",
            "request": {
                "title": "string",
                "description": "string",
                "completed": "boolean"
            },
            "response": {
                "message": "string"
            }
        },
        {
            "name": "タスクの削除",
            "description": "タスクを削除する",
            "method": "DELETE",
            "path": "/tasks/{taskId}",
            "request": null,
            "response": {
                "message": "string"
            }
        }
    ]    
}

## DALLE-3 API

画像生成モデル。

```bash
curl <https://api.openai.com/v1/images/generations> \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \\
  -d '{
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "WEELというAIメディアを運営している会社の写真。",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }' | jq -r '.data[0].url' | xargs curl -o out.png

{
  "created": 1699409960,
  "data": [
    {
      "revised_prompt": "An image of an office environment where the AI media named 'WEEL' is being run. The workplace is modern and filled with high-tech gadgets. Employees are scattered across the space, engaged in their tasks - some are in conference rooms brainstorming, others are at their desks coding. Representation includes a variety of genders and descents such as Caucasian, Hispanic, Middle-Eastern, Black, and South Asian equally distributed.",
      "url": "xxxxxx"
    }
  ]
}

WEELというAIメディアを運営している会社の写真。

"An image of an office environment where the AI media named 'WEEL' is being run. The workplace is modern and filled with high-tech gadgets. Employees are scattered across the space, engaged in their tasks - some are in conference rooms brainstorming, others are at their desks coding. Representation includes a variety of genders and descents such as Caucasian, Hispanic, Middle-Eastern, Black, and South Asian equally distributed."

curl https://api.openai.com/v1/audio/speech \ 
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ 
-H "Content-Type: application/json" \ 
-d '{ 
　"model": "tts-1", 
　"input": "ウィールはAIメディアを運営しています。", 
　"voice": "alloy"
}' \ 
--output out.mp3