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API Platform

AI製品を構築するための最も強力なプラットフォーム

業界をリードするモデルとツールによってAIエクスペリエンスを構築し、拡張しましょう。

Flagship Models

フラッグシップモデル

These models spend more time thinking before producing a response, making them ideal for complex, multi-step problems.

OpenAI o1

複雑なマルチステップの作業に対応する、当社の高知能フラッグシップモデル

OpenAI o3-mini

Our cost-efficient reasoning model that’s optimized for coding, math, and science, and supports tools and Structured Outputs

Our GPT models

These general purpose models are designed to perform a wide variety of everyday tasks.

GPT-4o

Our high-intelligence model for complex tasks

  • Text and vision

  • 128k context length

  • Input: $2.50 | Output: $10
per 1M tokens

GPT-4o mini

Our affordable small model for fast, lightweight tasks

  • Text and vision

  • 128k context length

  • Input: $0.15 | Output: $0.60 per 1M tokens

APIでモデルのパワーにアクセス

Chat Completions API

数行のコードで当社の最強モデルにアクセスできます。

AIモデル(`gpt-4.0`)に俳句の作成を依頼するコードのスクリーンショット。表示されている俳句:「静かな回路がうなる、思考の響き、コードが織りなす-シリコンの夢。」このコードでは、`completion`関数を使ってテキストを生成。

ツールと機能を使ってAIネイティブエクスペリエンスを構築

ナレッジ検索

AIアプリケーションでインテリジェントな検索を行うために、モデルにデータへのアクセス権を与えます。 

「四半期決算 」のファイル管理インターフェースの画像。ファイルサイズ、最終アクティブ日、有効期限ポリシー、作成日などの詳細が含まれている。3つのPDFファイルが添付され、ファイルの追加、アシスタントの作成、IDコピーのオプションがある。

Code Interpreter

難解なコードや数学の問題を解くためにコードを繰り返し実行し、グラフを生成するモデルを取得します。

最初の10個のフィボナッチ数を生成し、その合計を計算する方法を説明する数学チュートリアルのPythonコードスニペットの画像。このコードは、フィボナッチ数をリストに追加して合計を計算し、出力には数列と合計が表示される。

Function Calling

カスタム関数を使用して、コードベースやAPIとインテリジェントに対話するようモデルに指示します。

OpenAIのAPIを使ってアシスタントを作成したPythonのコードスニペットの画像。このアシスタントは、GPT-4oを使用して指定した場所の現在の気温と降水確率を取得する機能を備えたお天気ボットとしてプログラムされている。

Vision

ビジョン機能を使って、画像に関する質問を理解し、答えるモデルを作成します。

ユーザーが小さな植物の画像を使って「この植物は何ですか?」と尋ねるAIチャットの画像。アシスタントは、この植物をサンセベリア・トリファシアータと特定し、その世話と用途について詳しく説明している。温度とプライバシーの設定は右側。

JSONモード

JSONモードを有効にすると、モデルからのJSON出力が保証されます。

OpenAIのAPIを使用して、世界3大都市の人口のリクエストを送信するcURLコマンドを示す画像。アシスタントはJSON形式で応答し、東京、デリー、上海とそれぞれの人口をリストアップ。

ストリーミング

モデルの出力を生成時にリアルタイムで表示します。

ユーザーが 「夜に天の川を見つけるには?」と入力すると、GPTはモデルの出力をリアルタイムで表示。

ニーズに合わせてモデルをカスタマイズ

ファインチューニング

教師ありファインチューニングによって、テキストと画像を使用して、特定のタスクのためにモデルの既存のナレッジと動作をカスタマイズします。さらに、モデル・ディスティレーション・ツールを使用して、より高性能なモデルの出力でより小さなモデルをファインチューニングすることができます。

「ft:gpt-6 」のモデルトレーニングインターフェースを示す画像。ステータス、ベースモデル、作成日、チェックポイント、ステップなどの詳細が含まれる。一番下のグラフは、トレーニングロスと検証ロスの経時変化を示しており、モデルの性能の進歩を示している。

Playgroundで構築できること

コードを一行も書くことなく、PlaygroundでモデルやAPIを探索できます。

ユーザーが 「OpenAIのAPIを使い始めるにはどうしたらいいですか?」と質問しているチャットを示す画像。アシスタントは、サインアップ、APIキーの取得、ドキュメントへのアクセスの手順を提供。温度とトークンの設定は右側に表示。

大規模な運用に対応するエンタープライズグレードの機能

セキュリティとデータプライバシー

管理コントロール
  • ユーザーロールとAPIキーを個々のプロジェクトにスコープ

  • ロールベースのアクセスコントロール

  • 各プロジェクト内の特定のモデルへのアクセスをコントロール

  • 超過料金を避けるための課金と利用制限を設定

  • プロジェクトごとの詳細な利用状況を表示

OpenAIの専門家へのアクセス
  • 専任のアカウントチームと優先的なサポート

  • ソリューションアーキテクトによるAI導入のガイダンスとベストプラクティス

  • 研究者と協力してカスタムAIモデルを構築する機会