唐突なんですが，ChatGPTって便利ですよね．
ChatGPTに出来ないことなんてないんじゃないか，そう思ってしまうレベルです．

ところで，Pythonを実行する環境さえあれば，ChatGPTをAPI経由で叩くのは実に簡単です．
今回はn番煎じではありますが，ChatGPT APIをPythonで実行してみたという記事です．

1. API Keyを取得する．

OpenAI API（公式ページ）から，頑張って取得しましょう．
英語で書かれているのでギョッとしますが，Google翻訳でなんとか乗り切ります．
2023年5月現在，無料では発行できないとかなんとか…

2. APIを叩くためのコードを書く．

実はChatGPTがあれば，自分でコードを書く必要さえありません．
ChatGPTに聞いても良いのですが，ChatGPTが正確なコードを出すのは当たり前感あるので，今回はBard（Googleの生成AI)に聞いてみましょう．

うーん…
大まかな流れはあっていますが，本当にこのコードで上手くいくのか？という感じがします．
何となく不安なので，ChatGPTにも聞いてみましょう．

いやー，流石ですね．
感心を通り越して，感動するレベルです．

ということで，このコードを手元のマシンで実行してみましょう．

import openai

# OpenAI APIの設定
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 自分のAPIキーに置き換えてください

# メッセージの送信とレスポンスの取得
def send_message(message):
    response = openai.Completion.create(
        engine='davinci-codex',  # 使用するGPTモデルを指定
        prompt=message,
        max_tokens=50,  # レスポンスとして受け取るトークンの最大数
        n=1,  # レスポンスの数
        temperature=0.7,  # テキスト生成のランダム性の度合い。0.0で確実な回答、1.0でランダムな回答
        stop=None,  # テキスト生成の終了条件を指定する文字列のリスト
        timeout=None  # リクエストのタイムアウト時間（秒）
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# インタラクティブな対話の例
while True:
    user_input = input("You: ")
    response = send_message(user_input)
    print("ChatGPT: " + response)

上手くいくでしょうか？
私の環境で実行したところ，以下のエラーが返ってきました．

The model: `davinci-codex` does not exist

2023年5月現在，davinci-codexというモデルは存在していないんですね．
代わりに，’gpt-3.5-turbo’を使ってみましょう．

import openai

# OpenAI APIの設定
openai.api_key = OPEN_AI_API_KEY  # 自分のAPIキーに置き換えてください

# メッセージの送信とレスポンスの取得
def send_message(message):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model='gpt-3.5-turbo',  # 使用するGPTモデルを指定
        messages = [
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': message}])
    last_message = response["choices"][0]["message"]
    return last_message["content"]

# インタラクティブな対話の例
while True:
    user_input = input("You: ")
    response = send_message(user_input)
    print("ChatGPT: " + response)

2023年5月現在では，上手く動作するコードになりました．

まとめ！

WebUIでChatGPTを利用するのが一番手っ取り早いです．

しかし，手元のデータを使ってfine-tuningしたり，大量の入力データに対するChatGPTの出力が欲しいと言った場合には，APIを活用するのが便利です．

今回はOpenAIのChatGPT APIを扱いましたが，今後はオープンソースのChatGPTも利用していこうかなと思います!

参考文献など

[1] OpenAI platform