OpenAI o1 APIの未来: AI推論を変革する方法

## 初めに
OpenAIは最近、複雑な問題を人間よりも迅速に解決することを目的に設計された「推論」モデルシリーズの最初のモデルであるo1を発表しました。より小型のo1-miniも同時にリリースされ、このモデルは非常に期待されており、AI業界では「ストロベリー」モデルと呼ばれることが多くなっています。

o1のリリースは、OpenAIが人間のような推論能力を持つAIを創り出すというミッションにおいて、重要なステップを示しています。o1は多段階の問題解決やコーディングタスクに優れている一方、GPT-4oに比べてコストが高く、処理速度も遅くなっています。プレビュー版でありながらも、AI技術の未来に対する期待感を十分に提供しています。

## OpenAI o1の使い方
ChatGPT PlusおよびTeamユーザーは、モデルピッカーを通じてo1-previewとo1-miniの両方にアクセス可能です。初期使用はo1-previewが週30メッセージ、o1-miniが週50メッセージに制限されていますが、OpenAIはこれらの制限を近く緩和する予定です。

開発者向けには、使用段階5のユーザーにAPIアクセスが提供され、現在のレート制限は1分あたり20リクエストです。APIには関数呼び出し、ストリーミング、システムメッセージなどの機能は含まれていませんが、OpenAIはこれらの追加に向けて積極的に作業を進めています。詳細な手順については、完全なAPIドキュメントが利用可能です。

![openai-1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/d6f2f988-7642-f312-bec8-701f5b9f46dc.jpeg)

## o1の特徴は何ですか？
o1は、新しい最適化アルゴリズムとデータセットで訓練されています。従来のパターン模倣手法ではなく、強化学習を採用することで、o1は問題を段階的に解決できるようになりました。これは、人間が複雑なタスクに取り組む方法と非常に似ています。o1は、幻覚が少なく、より正確な回答を提供しますが、OpenAIも幻覚が依然として課題であると認めています。

### 問題解決能力の向上
内部テストで、o1はコーディングや数学タスクにおいてGPT-4oを凌ぐ性能を示しました。Codeforcesの競技では89パーセンタイルに達し、国際数学オリンピックの予選試験では83%のスコアを記録しました。これはGPT-4oの13%を大きく上回る結果です。

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### o1の制限
o1は推論に優れていますが、いくつかの制限があります。GPT-4oほどの事実知識を持たないため、ウェブブラウジングやファイル、画像の処理ができません。それでも、OpenAIはo1をAIモデルの新たなクラスの始まりと位置づけており、命名規則や技術に対する新しいアプローチを象徴しています。

![openai-3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/c03a14b0-9971-2184-e8c4-a81de06fef74.png)

## OpenAI o1 APIの使い方
OpenAI最新モデルo1の強化された推論能力を活用するには、APIの簡単な使い方ガイドをご覧ください：

![openai-4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/8bb60dd4-29d3-a593-e199-9be57f1f42be.png)

### 1. o1 APIへのアクセスを取得

- OpenAIのウェブサイトでAPIアクセスにサインアップ、または既にアカウントがある場合はログインしてください
- APIキーのセクションでキーを生成しましょう。o1はGPT-4oなどのモデルよりコストが高いため、価格に注意が必要です

![openai-5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/f969d2a6-f3c3-c3c9-86a6-10582fdcf5a9.png)

### 2. OpenAI Pythonライブラリをインストール
以下のコマンドで、ローカルマシンにOpenAI Pythonライブラリをインストールしてください：

```
pip install openai
```

### 3. API呼び出し
APIキーを取得したら、Pythonで最初のAPI呼び出しを行いましょう：
```
import openai

def get_chat_completion(prompt, model="o1-preview"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,
    )
    return response.choices[0].message["content"]

response = get_chat_completion("スペイン語に翻訳してください：私はOpenAI APIの使い方を学んでいます！")
print(response)
```

この関数は、ユーザープロンプトをo1-previewモデルに送信し、レスポンスを返します。

![openai-6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/7114d62a-721c-cd09-7578-35e105b5c433.png)

### 4. ApidogでAPIリクエストを送信
[Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2takuya)はPostmanに似た強力なAPIテストツールです。これを使って、OpenAIのAPIにcURLリクエストを送信できます。POSTリクエストの設定方法は次のとおりです：
```
curl https://api.openai.com/v1/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "o1-preview",
    "prompt": "相対性理論をわかりやすく説明してください。",
    "max_tokens": 150
  }'
```
`$OPENAI_API_KEY` を実際のAPIキーに置き換え、リクエストを送信すると、JSON形式のレスポンスが返されます。

### 5. ApidogでOpenAI o1 APIをテスト
Apidogを使って、cURLリクエストを簡単に送信できます。[Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2takuya)は、Postmanのように強力なAPI開発・テストツールで、特にターミナルやコマンドラインに慣れている開発者に役立ちます。使いやすいインターフェースと豊富な機能を活用すれば、他のリクエストと並行してcURLリクエストも簡単に作成・送信でき、APIテストが効率的に進められます。これにより、潜在的な問題を素早く特定してデバッグし、ワークフローを最大化できます。

経験豊富な開発者からAPI初心者まで、ApidogのcURLリクエスト機能は必須のツールです。

cURLリクエストコマンドを貼り付ける際は、`$OPENAI_API_KEY` を実際のAPIキーに置き換えてください。

![apidog-openai-7.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/9975025a-c276-9075-4f26-c30edfe21047.png)

「送信」ボタンをクリックすると、一連のレスポンスが文字列形式で返されます。

![apidog-openai-8.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/9dce4b3c-61e9-a5e2-c920-075717b2c942.png)

### 未来への構築
o1はまだ初期段階ですが、AIにおける推論や問題解決に新たな方向性を示しています。コストが高く速度が遅いにもかかわらず、AIがパターンを理解し、推論できる未来が垣間見えます。

OpenAIが推論モデルの改善を進める中、o1の導入はAI開発の新たな突破口となり、より複雑な問題を解決できる世界に一歩近づいています。

## 終わりに
今回は以上になります！
最後まで読んでくださり、ありがとうございました！
この記事を読んで少しでも理解を深めていただければ幸いです！
では、また次の記事で～！