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モデルの使い方GPT概要

GPT シリーズ

OpenAI の GPT テキストモデルで、GPT-6、GPT-5.x、GPT-4.1、GPT-4o、Codex の各シリーズがあります。OpenAI 互換 API で呼び出し、Chat Completions と Responses の 2 つの API に対応しています。公式の OpenAI SDK は base_url を変更するだけで使えます。

目的別ガイド

推論を有効にする reasoning_effort の値、推論トークン、推論サマリー。Web 検索 Responses API の web_search ツール。プロンプトキャッシュ 自動キャッシュとヒットの確認。構造化出力と PDF json_schema による出力と PDF ファイルの入力。エラーの対処 コンテキスト超過、max_tokens が大きすぎる、回答が空、API 非対応。Codex で使う 接続設定とよくある質問。

モデル

すべてのモデルがツール呼び出しと構造化出力に対応しています。GPT-5 nano を除き、画像入力にも対応しています。モデルの全一覧とリアルタイム価格はモデルページ を参照してください。Models API でも確認できます。

主なモデル ID（そのままコピーしてください）
GPT-6 Solopenai/gpt-6-sol
GPT-5.4openai/gpt-5.4
GPT-5.4 miniopenai/gpt-5.4-mini
GPT-4.1 miniopenai/gpt-4.1-mini推論なし。簡単なタスク向け

モデル ID の openai/ プレフィックスは省略できます（例：gpt-5.4）。レスポンスの model フィールドは常にプレフィックス付きの表記になります。

エンドポイントの選び方

ポイントCodex シリーズと GPT-5.4 Pro は Responses API のみに対応しています。その他のモデルはどちらの API でも使えます。
Chat CompletionsResponses
URLPOST https://api.ofox.io/v1/chat/completionsPOST https://api.ofox.io/v1/responses
入力messagesinput（文字列またはメッセージ配列）
出力長の上限max_completion_tokens（max_tokens も可）max_output_tokens
推論の強度reasoning_effortreasoning.effort
推論サマリー返さないreasoning.summary。推論サマリーを参照
Web 検索非対応web_search ツール
この API のみに対応するモデル—openai/gpt-5.4-pro、openai/gpt-5.3-codex、openai/gpt-5.2-codex

リクエストパラメーターの詳細は Chat Completions API と Responses API を参照してください。

プロバイダー

プロバイダー提供モデル
Azure AI Foundry（azure_foundry）全モデル。デフォルトのプロバイダー
OpenAI（openai）GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna

実測では、推論、キャッシュ、Web 検索について両プロバイダーの挙動は同じでした。プロバイダーを指定する場合は、リクエストヘッダーに X-OfoxAI-Provider-Type: openai を追加します。その他の方法はプロバイダールーティングを参照してください。

呼び出し例

gpt_chat.py
import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは経験豊富なバックエンドエンジニアです。簡潔に答えてください。"},
        {"role": "user", "content": "冪等性とは何かを一文で説明してください。"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

プロンプトキャッシュ

ポイントGPT シリーズは自動でキャッシュされるため、リクエストを変更する必要はありません。固定の内容をリクエストの先頭に置くとヒット率が上がります。

リクエストのプレフィックスが直近のリクエストと一致し、十分な長さがあると、自動でキャッシュにヒットします。ヒットした部分はキャッシュ読み取り単価で課金されます。

項目説明
ヒットの確認Chat Completions では usage.prompt_tokens_details.cached_tokens が 0 より大きくなります。Responses では usage.input_tokens_details.cached_tokens です
書き込みGPT-6 と GPT-5.6 シリーズでは、初回リクエスト時に prompt_tokens_details.cache_write_tokens を返し、キャッシュ書き込み単価で課金されます
最小長プレフィックスが短すぎるとキャッシュされません。最小長は OpenAI 公式ドキュメント を参照してください
安定性キャッシュはベストエフォートで、プレフィックスが同じリクエストでもヒットしない場合があります

キャッシュの共通説明はプロンプトキャッシュを参照してください。

Responses API の tools に web_search を追加すると、モデルが自ら検索を行い、出典を引用します。Chat Completions は Web 検索に対応していません。

gpt_web_search.py
import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.responses.create(
    model="openai/gpt-5.4",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="Python の最新の安定版はいくつですか？",
)
print(resp.output_text)
print("検索回数:", sum(1 for item in resp.output if item.type == "web_search_call"))

output の web_search_call 要素が各回の検索、message 要素が最終的な回答です。検索は回数単位で課金されます。単価はモデルページ を参照してください。

よくあるエラー

ポイントパラメーターの誤りは 400 とその理由を返します。長時間の推論ではまれに 502 や 504 が発生するため、ストリーミング出力を使い、タイムアウトを長めに設定することを推奨します。
HTTP · typeエラーメッセージ（原文）原因対処
400 invalid_request_errorThis model's maximum context length is 128000 tokens. However, your messages resulted in 152008 tokens.入力がモデルのコンテキストを超えている入力を短くするか、コンテキストがより長いモデルに切り替えてください
400 invalid_request_errormax_tokens is too large: 100000. This model supports at most 16384 completion tokens出力の上限がモデルの許容する最大値を超えているmax_completion_tokens を小さくしてください
400 invalid_request_errorInvalid value: 'bogus'. Supported values are: 'low', 'medium', 'high', and 'xhigh'.reasoning_effort の値がそのモデルで対応していないエラーメッセージに列挙された値を使ってください
400 endpoint_not_supportedModel 'openai/gpt-5.4-pro' does not support the /v1/chat/completions endpoint on this platform.そのモデルは Responses API のみに対応している/v1/responses を使ってください
404 model_not_foundModel 'openai/gpt-9' not foundモデル ID の綴り誤り、またはモデルが提供終了このページからモデル ID をコピーしてください
429 rate_limit_errorRate limit reached for the requested model. Please retry after a short delay.リクエストの頻度が高すぎる時間をおいて再試行してください。レート制限を参照
502 upstream_errorThe model service is temporarily unavailable. Please retry or switch to another model.上流サービスが一時的に利用できない時間をおいて再試行するか、別のモデルに切り替えてください
504 gateway_timeoutThe upstream service did not respond in time.推論に時間がかかり、上流が時間内に応答しなかったストリーミング出力を使うか、推論の強度を下げてください
200、finish_reason: "length" で回答が空—推論が max_completion_tokens を使い切ったmax_completion_tokens を増やすか、推論の強度を下げてください

その他の共通エラーは Error Handling を参照してください。

公式ドキュメント

公式ドキュメントは OpenAI に直接リクエストした場合の動作を説明しています。OfoxAI 経由で呼び出す場合、モデル ID とエンドポイントの URL はこのページに従ってください。

よくある質問

GPT のモデル ID はどう書けばよいですか？

標準表記は openai/gpt-5.4 です。openai/ プレフィックスを省略して gpt-5.4 と書くこともできます。

Chat Completions と Responses のどちらを使えばよいですか？

どちらでも使えます。Codex シリーズと GPT-5.4 Pro は Responses のみに対応しています。推論サマリーや Web 検索が必要な場合も Responses を使います。既存の Chat Completions のコードがあるプロジェクトは、そのまま使い続けられます。

GPT の推論はどう有効にしますか？

Chat Completions では reasoning_effort（例："high"）を、Responses では reasoning: {"effort": "high"} を渡します。一部のモデルはデフォルトで推論しないため、必要な場合は明示的に指定してください。

GPT の回答が空で、finish_reason が length になっています。

推論で消費したトークンは max_completion_tokens に含まれ、推論が上限を使い切ると回答は出力されません。max_completion_tokens を増やすか、reasoning_effort を下げてください。

does not support the /v1/chat/completions endpoint エラーが出ます。

そのモデルは Responses API のみに対応しています（例：gpt-5.4-pro、gpt-5.3-codex、gpt-5.2-codex）。POST /v1/responses を使ってください。

GPT の推論過程は確認できますか？

Responses API で reasoning: {"effort": "medium", "summary": "auto"} を渡すと、output の reasoning 要素に推論サマリーが含まれます。Chat Completions は推論内容を返しません。

GPT で Web 検索はできますか？

できます。Responses API を使い、tools に {"type": "web_search"} を追加してください。Chat Completions は Web 検索に対応していません。

GPT のプロンプトキャッシュは手動で有効にする必要がありますか？

必要ありません。プレフィックスが十分に長く、直近のリクエストと一致していれば自動でヒットします。ヒット量は usage の cached_tokens で確認できます。

GPT のリクエストがタイムアウトする、または 504 が返る場合はどうすればよいですか？

高い強度の推論は時間がかかる場合があります。ストリーミング出力（stream: true）を使い、クライアントのタイムアウトを 600 秒以上に設定するか、reasoning_effort を下げることを推奨します。

最終更新日
推論（reasoning）