OpenAI Batch API リファレンス実践ガイド

大量のデータを処理しなければならないときに、レートリミットに引っかかった経験はありませんか？これは開発者にとって典型的な頭痛の種です。実行すべき大規模なジョブがあるのに、何千ものAPIリクエストを一つずつ送信するのは時間がかかり、予算を消耗し、スロットリングされる確実な方法です。しかし、もし今すぐ全ての答えが必要ないとしたらどうでしょう？

ここでOpenAI Batch APIが役立ちます。これは非同期タスク専用に設計されたツールで、巨大なジョブを投入し、一度その場を離れて、後で結果を確認することができます。そして何より素晴らしいのは、コストが半分で、レートリミットがはるかに高いことです。

このガイドでは、Batch APIとは何か、実際にどのように機能するのか、そしてどのような場面で真価を発揮するのかを解説します。また、料金体系にも触れ、最も重要な点として、特にカスタマーサポートのような用途では、リアルタイムのAIソリューションの方がはるかに適しているのはどのような場合かについても議論します。

Batch APIとは？

本題に入る前に、同期APIと非同期APIの違いを簡単に整理しておきましょう。同期APIコールは電話のようなものです。質問をして、すぐに答えが返ってくるのを電話口で待たなければなりません。一方、Batch APIのような非同期コールは、メールを送るのに似ています。リクエストを送信し、他の作業に戻り、応答の準備ができたときに通知を受け取ります。

OpenAI Batch APIは、まさにそのような大規模で緊急性のない作業のために作られています。OpenAIの公式ドキュメントによると、これらのジョブは24時間以内に処理され、リアルタイムのAPIに比べて50%もの割引が適用されます。

これにより、いくつかの理由で非常に有用になります：

• コストを節約できる： 何千もの製品レビューを分類したり、膨大なコンテンツライブラリを埋め込んだりする場合、50%の割引は非常に大きな意味を持ちます。

• より高いレートリミット： Batch APIは、送信するトークン数に基づいた、より寛容な別のクォータで動作します。つまり、大規模なオフラインジョブが、アプリケーションの日々のリアルタイムAPIコールを妨げることはありません。

• 一括処理タスク向けに作られている： 評価を実行したり、ウェブサイト全体のコンテンツを生成したり、巨大なデータセットを処理したりする必要がある場合、同期呼び出しのために複雑なキューイングシステムを構築するよりも、一括で実行する方がはるかに簡単です。

OpenAI Batch APIの仕組みをステップバイステップで解説

Batch APIの利用開始は、非常にシンプルな5つのステップからなるワークフローです。それを分解してみましょう。

graph TD;

A[ステップ1: JSONL形式でバッチファイルを準備] --> B[ステップ2: OpenAI Files API経由でファイルをアップロード];  

B --> C[ステップ3: バッチジョブを作成して実行];  

C --> D{ステップ4: ジョブステータスを確認};  

D -- in_progress --> D;  

D -- completed --> E[ステップ5: 結果を取得];  

D -- failed/cancelled --> F[ジョブ終了];  

ステップ1: バッチファイルをJSONL形式で準備する

まず、個々のリクエストをすべて1つのファイルにまとめる必要があります。Batch APIはJSON Lines形式（「.jsonl」）を使用します。これは実質的に、各行が独立した有効なJSONオブジェクトであるテキストファイルです。各オブジェクトを、実行したい単一のAPIリクエストと考えてください。

以下は、「/v1/chat/completions」エンドポイントに対する2つのリクエストを「.jsonl」ファイルで記述した例です：

{"custom_id": "request-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]}}  

{"custom_id": "request-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Summarize the plot of 'Dune'."}]}}  

ステップ2: ファイルをアップロードする

「.jsonl」ファイルの準備ができたら、OpenAI Files APIを使用してアップロードします。ここで重要なのは、「purpose」パラメータを「batch」に設定することです。これにより、ファイルがバッチ処理ジョブ用であることをOpenAIに伝えます。

ステップ3: バッチジョブを作成して実行する

ファイルがアップロードされたら、バッチジョブを開始できます。ファイルアップロードのステップで取得した「input_file_id」を使用します。「completion_window」は今のところ「24h」で固定されているので、「/v1/chat/completions」のような対象のエンドポイントを指定するだけです。

ステップ4: ジョブのステータスを確認する

ジョブを作成しても、すぐには開始されません。いくつかの段階を経る必要があります。ジョブIDを使ってバッチエンドポイントに問い合わせることで、いつでも進捗状況を確認できます。ステータスは以下のいずれかになります：

• validating: 入力ファイルのエラーチェックが行われています。

• in_progress: ジョブが実行中です。

• completed: すべて完了し、結果の準備ができています。

• failed: 検証または処理中に何か問題が発生しました。

• cancelled: あなた（またはチームの誰か）が手動でジョブを停止しました。

ステップ5: 結果を取得する

ステータスが最終的に「completed」になると、応答オブジェクトには2つの新しいファイルIDが含まれます。成功したすべてのリクエストに対する「output_file_id」と、途中で失敗したリクエストに対する「error_file_id」です。

その後、出力ファイルの内容をダウンロードできます。これも「.jsonl」ファイルで、各行には元のリクエストの1つの結果が、便利なことにその「custom_id」と対応付けられて格納されています。

OpenAI Batch APIの主なユースケース（と、別のツールを探すべき時）

Batch APIは素晴らしいツールですが、すべての仕事に適したツールというわけではありません。いつ使うべきか、そしていつ使うべきでないかを知ることが、成功の半分を占めます。

最適なユースケース

Batch APIは、すぐに答えが必要ない大規模なタスクにとって最高の友です。例えば、次のようなものが考えられます：

• 大規模なデータ分類： あなたが寝ている間に、何千もの顧客レビューに対して感情分析を実行する。

• オフラインでのコンテンツ生成： ウェブサイトの全ページのSEOメタディスクリプションや、ECカタログ全体の製品概要を一括で作成する。

• モデル評価： ファインチューニングしたモデルがどれだけうまく機能するかを、巨大なデータセットに対してテストする。

• データの前処理： 別のシステムに入力する前に、大規模なテキストデータセットをクリーニング、フォーマット、または翻訳する。

Batch APIを使用すべきでない場合：リアルタイムの回答が必要な時

Batch APIの最大の欠点は、設計上非同期であることです。24時間という処理時間（多くの場合それより速いですが）は、即時かつ対話的な応答が必要なタスクにとっては選択肢になりません。

これは特にカスタマーサポートに当てはまります。顧客がライブチャットで助けを求めている場合、数時間、ましてや丸一日も待つことはできません。このような場面ではBatch APIのアプローチは全く機能せず、専用のリアルタイムソリューションが唯一の選択肢となります。

Batch APIでサポート自動化システムを構築しようとすると、多大な労力が必要になります。多くのカスタムコード、ファイルの取り扱い、複数ステップのAPIワークフローの管理が伴います。サポートマネージャーが自分で設定できるような、プラグアンドプレイのソリューションでは決してありません。

ライブチャットボットの動力源としたり、その場でエージェントの返信を下書きしたり、入ってくるチケットをトリアージしたりするなど、即時のインタラクションが求められるタスクには、そうしたリアルタイムの会話用に設計されたプラットフォームが必要です。そこでeesel AIのようなソリューションが登場します。これは、Batch APIが競合できないまさにそのユースケースのためにゼロから構築されており、すでに使用しているツール内で即時の自律的なサポートを提供します。

料金とレートリミットを理解する

Batch APIの最も魅力的な点の1つは、どれだけコストを節約できるかということです。その仕組みを簡単に見てみましょう。

料金モデルの内訳

料金体系は非常にシンプルです。標準の同期APIエンドポイントと比較して50%の割引が適用されます。大規模なジョブでは、その節約額はかなりのものになります。

人気があり非常に高性能なモデルである「gpt-4o-mini」の簡単な比較を見てみましょう：

出典：OpenAI Pricing Page

ご覧のように、コストは文字通り半分になります。これにより、緊急性がなく大量処理が必要なあらゆるタスクにとって、バッチ処理は非常に魅力的な選択肢となります。

レートリミットを乗りこなす

もう一つの大きな利点は、Batch APIのレートリミットが標準のAPIリミットとは完全に別であることです。つまり、メインアプリケーションを動かし続けているリアルタイムリクエストをブロックする心配なく、大規模なバッチジョブを開始できます。

Batch APIのリミットは、主に以下に基づいています：

1. バッチごとのリミット： 1つのファイルに最大50,000件のリクエストを詰め込むことができます。

2. モデルごとのキューに入れられたトークン数： 各モデルには、一度に「キューに入れられる」合計トークン数に上限があります。

組織の特定のレートリミットは、いつでもOpenAI PlatformのSettingsページで確認できます。

カスタマーサポートの自動化：Batch API vs 専用AIエージェント

では、Batch APIを使ってカスタマーサポートの自動化システムを構築することはできるでしょうか？理論的にはイエスです。しかし、そうすべきでしょうか？おそらくノーでしょう。2つのアプローチを比較してみましょう。

Batch APIアプローチ

Batch APIでサポートを自動化するには、開発者はかなり複雑で手動のワークフローを組み合わせる必要があります：

• まず、ヘルプデスクから新しいサポートチケットを定期的にエクスポートする必要があります。

• 次に、それらをすべて必要な「.jsonl」ファイル形式にフォーマットするスクリプトを書きます。

• バッチジョブをOpenAIに送信します。

• そして、最大で24時間待つ可能性があります。

• 完了したら、結果をダウンロードし、それを解析するための別のスクリプトを書きます。

• 最後に、生成された応答をヘルプデスクにインポートします。

ここでの制約は非常に明確です。プロセス全体が遅く、扱いにくく、リアルタイムの顧客サービスの要点を完全に見逃しています。ライブチャットを処理したり、緊急のチケットを解決したり、顧客が期待するようになった迅速な回答を提供したりすることはできません。

eesel AIアプローチ

では、まさにこの問題のために作られたeesel AIのようなプラットフォームがどのように対応するか見てみましょう。これは数分で本番稼働できるように設計されています。

• 自分で設定可能： デモを予約したり、長々とした営業電話を受けたりする必要はありません。サインアップして、最初のAIエージェントをほんの数分で、すべて自分自身で稼働させることができます。

• ワンクリック連携： eesel AIは、Zendesk、Freshdesk、Intercomのような人気のヘルプデスクに直接接続できます。過去のチケットやナレッジベースから自動的に学習し、手動でのファイルフォーマットやアップロードは不要です。

• リアルタイムかつ自律的： eesel AIエージェントはヘルプデスク内で直接動作し、チケットが届くと24時間365日、自律的に応答します。夜間のバッチジョブではなく、ライブのインタラクションのために作られています。

• 完全なコントロールとシミュレーション： 本番稼働する前に、過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、AIがどのように機能し、解決率がどうなるかを正確に把握できるため、自信を持ってローンチできます。このようなリスクフリーのテストは、カスタムソリューションをゼロから構築する場合には得られないものです。

リアルタイムAI自動化を数分で始めよう

OpenAI Batch APIは、大規模な非同期ジョブを処理する必要がある開発者にとって、優れた予算に優しいツールです。データ分析やオフラインでのコンテンツ生成のようなタスクには、素晴らしい選択肢です。

しかし、ペースが速く対話的な顧客および従業員サポートの世界においては、即時のアクションのために構築されたソリューションが必要です。バッチ処理では単純に追いつけません。

サポートチケットを自動化したり、ライブチャットボットを動かしたり、チームに即時の回答を提供したりする必要があるなら、専用のプラットフォームが最適です。リアルタイムのサポート自動化が実際にどのようなものか見てみませんか？eesel AIを無料で始めましょう。