OpenAIのツールを使って開発している方ならおなじみでしょう。慣れた頃に、新しくてパワフルなものが登場します。今回は、新しいOpenAI Responses APIです。OpenAIは、旧来のChat Completions APIとAssistants APIの長所を一つにまとめ、より強力なAIエージェントを構築する方法を提供しようとしているようです。
しかし、開発者であるあなたにとって、これは具体的に何を意味するのでしょうか？これはかなり大きな変化です。この変更は、会話履歴の管理方法から、AIに与えることができるツールまで、あらゆる面に影響を及ぼします。
このガイドでは、OpenAI Responses APIとは何か、その主な機能、すでに使用している可能性のあるAPIとの比較、そして実際にそれを使って開発する際に直面するかもしれない現実的な問題について解説します。なぜなら、このAPIは非常に強力ですが、直接API上で構築することが必ずしも最速のルートではなく、何に取り組んでいるのかを理解しておくことが助けになるからです。
OpenAI Responses APIとは？
簡単に言えば、OpenAI Responses APIは、OpenAIのモデルから応答を得るための新しい、より高度な方法です。単発の質問に答える以上のことを行う必要があるアプリを構築するための、アップグレードされたエンジンだと考えてください。
このAPIを際立たせる大きなアイデアは「ステートフル性」です。古くから非常に人気のあるChat Completions APIはステートレスです。リクエストを送信するたびに、会話の全履歴を最初から含める必要があります。これは短期記憶のない人と話すようなもので、常に先ほどの会話内容を思い出させなければなりません。機能はしますが、長い会話では非効率でコストがかさむ可能性があります。
Responses APIはそれを完全に変えます。ステートフルであるため、OpenAIが会話履歴を管理してくれます。チャットログ全体を再送信する代わりに、「previous_response_id」を渡すだけです。これにより、APIが自身でコンテキストを追跡できるようになり、トークンと多くのエンジニアリング作業を節約できます。これは、OpenAIがより複雑で複数ターンのAIエージェントの構築を容易にすることに注力している明確なシグナルです。
また、このAPIはChat Completions APIとAssistants APIの両方を置き換える予定です。OpenAIはすでに、2026年前半にAssistants APIを廃止する計画を発表しており、Responses APIが明確な将来の道筋となっています。
OpenAI Responses APIの主な機能
このAPIは単に状態を管理するだけではありません。より高性能なAIエージェントをすぐに構築できるよう、強力な組み込み機能がいくつか搭載されています。
会話状態管理の簡素化
最大の特長は、会話の処理方法です。"previous_response_id"パラメータを使用することで、チャット履歴全体を手動でまとめて再送信することなく、複数ターンの会話をつなげることができます。より複雑な設定のためには、「conversation」オブジェクトもあり、より構造化された制御が可能です。
これは非常に便利ですが、一部の開発者が指摘するように注意点があります。OpenAIにサーバー上で状態を管理させると、ある種の「ベンダーロックイン」が生まれます。会話履歴はOpenAIに保存されるため、将来的に他のプロバイダーやオープンソースモデルに切り替える際に、状態管理システムを再構築しないと難しくなる可能性があります。これは、利便性とコントロールの間の典型的なトレードオフです。
機能強化のための組み込みツール
Responses APIの最もエキサイティングな部分の1つは、モデルに追加機能を与える既製のツールセットです。
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ウェブ検索： これにより、モデルはインターネットにライブ接続できます。トレーニングデータに縛られることなく、AIは現在の出来事を調べたり、最新情報を見つけたり、実際に最新の回答を提供したりできます。
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ファイル検索： これはナレッジベースのエージェントを構築する上で非常に重要です。モデルがベクターストアにアップロードしたドキュメントを検索できるようになるため、会社の内部文書やヘルプ記事、その他のプライベートデータに基づいて質問に答えることができます。
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コードインタープリター： このツールは、モデルがコードを実行できる安全なサンドボックス化されたPython環境を提供します。データ分析、難解な数学問題の解決、さらにはチャートやファイルの動的な生成といったタスクに最適です。
これらのツールは素晴らしいものですが、完全にプラグアンドプレイというわけではありません。API呼び出しで設定し、返された値を処理するロジックを構築する必要があり、開発作業にさらなるレイヤーが加わります。
高度な関数呼び出しとツールの使用
組み込みオプション以外に、このAPIでは独自のカスタム「関数」ツールを定義できます。これにより、AIを自社のアプリやサービスに真に接続することができます。
プロセスは非常にシンプルですが、信じられないほど強力です：
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アプリはユーザーのプロンプトを、使用が許可されているカスタム関数のリストとともにモデルに送信します。
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モデルはプロンプトを分析し、あなたの関数が役立つかどうかを判断します。
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一致するものが見つかった場合、ユーザーには答えず、代わりに呼び出すべき関数の名前と適切な引数を含むJSONオブジェクトを返します。
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アプリはこれを受け取り、実際の関数（例えば、注文詳細を取得するための内部API呼び出し）を実行し、その結果をモデルに送り返します。
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最後に、モデルはその結果を使用して、ユーザーに完全で役立つ回答を提供します。
これにより、顧客の注文履歴の確認、返金処理、予約の受付など、実際のアクションを実行できるエージェントを構築できます。
OpenAI Responses APIの価格設定
さて、お金の話をしましょう。どのAPIで開発するにしても、コストを理解することは非常に重要です。OpenAIの価格設定は、主に「トークン」に基づいており、これは基本的に単語の一部です。送信するトークン（入力）とモデルが返すトークン（出力）に対して料金を支払います。
Responses APIは他のAPIと同じトークンベースの価格設定を使用していますが、正確なコストは使用するモデルによって異なります。以下は、Responses APIで使用できる人気モデルの、100万トークンあたりの標準料金に基づいた簡単な概要です。
| モデル | 入力（100万トークンあたり） | 出力（100万トークンあたり） |
|---|---|---|
| gpt-4o | $2.50 | $10.00 |
| gpt-4o-mini | $0.15 | $0.60 |
| gpt-5 | $1.25 | $10.00 |
| gpt-5-mini | $0.25 | $2.00 |
トークンコストに加えて、一部の組み込みツールには独自の料金がかかります。
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コードインタープリター： コンテナセッションごとに$0.03。
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ファイル検索ストレージ： 1日あたり1GBごとに$0.10（1GBは無料）。
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ウェブ検索： 1,000コールごとに$10.00。
Responses APIのステートフル機能は入力トークンコストの削減に役立ちますが、高度なツールを使用すると請求額が増加します。コストを見積もる際には、トークンの使用量とツール料金の両方を考慮することが重要です。詳細はいつでもOpenAIの公式価格ページで確認できます。
OpenAI Responses API vs. Chat Completions vs. Assistants API
3つの異なるAPIが提供されているため、どれを使用すべきか判断するのは難しいかもしれません。以下に、それらの比較を簡単にまとめます。
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Chat Completions API： これは古典的でステートレスな主力APIです。シンプルで高速、そして非常に柔軟性が高いため、多くのオープンソースツールやライブラリがこれをもとに構築されています。主な欠点は、会話履歴全体を自分で管理しなければならないことです。また、より微妙な問題として、OpenAIの最新モデルの「推論の軌跡」を保持できないため、モデルが実際よりも賢くないように見えることがあります。
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Assistants API： これは、OpenAIがエージェント構築用に初めて試みたステートフルAPIです。会話を管理するためにスレッドやランといった便利な概念を導入しました。しかし、多くの開発者からのフィードバックでは、遅くて少し扱いにくいと感じられていました。現在は、より柔軟なResponses APIに道を譲るために廃止される予定です。
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OpenAI Responses API： これが新しいフラッグシップです。両方の長所を兼ね備えるように設計されており、Assistants APIの状態管理と、Chat Completions APIに近い速度と柔軟性を組み合わせ、さらに強力な新しい組み込みツールを追加しています。
以下に簡単な比較表を示します：
| 機能 | Chat Completions API | Assistants API（レガシー） | OpenAI Responses API |
|---|---|---|---|
| 状態管理 | ステートレス（自己管理） | ステートフル（スレッド経由） | ステートフル（"previous_response_id"経由） |
| 速度 | 高速 | 低速 | 高速 |
| 組み込みツール | なし | コードインタープリター、検索 | ウェブ検索、ファイル検索、コードインタープリター |
| 柔軟性 | 高い（オープンスタンダード） | 低い（厳格な構造） | 高い（シンプルさとパワーを両立） |
| 会話履歴 | 各呼び出しで送信 | OpenAIが管理 | OpenAIが管理 |
| 将来のサポート | 維持される | 廃止予定 | 積極的に開発中 |
OpenAI Responses APIで直接構築する際の課題
OpenAI Responses APIは素晴らしい構成要素を提供してくれますが、現実的に考えると、いくつかのAPI呼び出しをつなぎ合わせることと、顧客対応を実際に任せられる信頼できるサポートボットを持つこととは、まったく別の話です。
複雑さとオーケストレーション
APIはツールを提供してくれますが、それらを結びつけるすべてのロジックは自分で構築しなければなりません。サポートエージェントの場合、それはかなり複雑なワークフローを作成することを意味します。いつ質問に直接答えるべきか？いつツールを使って注文を調べるべきか？そして最も重要なのは、いつ諦めて人間に会話を引き継ぐべきか？そのオーケストレーション層を構築し、正しく機能させるには、膨大なエンジニアリング時間が必要です。
ユーザーフレンドリーなインターフェースの欠如
APIは単なるAPIです。サポートエージェントを実際に管理するためには、チームにはダッシュボードが必要です。プロンプトを調整したり、ナレッジソースを管理したり、分析を確認したり、エージェントのパフォーマンスを確認したりする場所が必要です。そうした内部ツールをすべて構築することは、最初の製品を管理するためだけに全く別の製品を開発するようなものです。
ナレッジの接続と管理
「file_search」ツールは素晴らしいですが、すべてのファイルとベクターストアをAPI経由でアップロードし、管理しなければならないことを意味します。ほとんどのサポートチームにとって、ナレッジはGoogleドキュメントやConfluence、Zendeskの過去のチケットなど、あちこちに散在しています。それらすべてを手動で収集し、アップロードし、常に同期させようとすることは、巨大なデータ管理の頭痛の種です。
テストとデプロイのリスク
AIエージェントが本番環境に対応できるかどうか、どうやって確認しますか？過去何千ものサポートチケットをどのように処理したかをシミュレートする組み込みの方法はありません。複雑なテスト設定をゼロから構築するか、あるいはただ祈って、悪い回答をして顧客を苛立たせるエージェントをデプロイするリスクを冒すしかありません。
この画像はeesel AIのシミュレーションモードを示しており、過去のチケットでエージェントをテストすることで、OpenAI Responses APIでの構築に伴うテストとデプロイのリスクに対処するのに役立ちます。:ここで、サポート自動化に特化して構築されたプラットフォームが大きな違いを生みます。例えば、eesel AIはOpenAIのような強力なモデルを内部で使用しつつ、これらすべての複雑さを代行するセルフサービスプラットフォームを提供します。
eesel AIが強力なAIサポートエージェントの構築を簡素化する方法
APIと格闘する代わりに、eesel AIはサポートチーム向けのAIエージェントを構築し、展開するためのより賢い方法を提供します。これは強力なモデルを置き換えるのではなく、専門のAIエンジニアチームを必要とせずに、サポートチームが真に活用できるようにするためのものです。
以下は、eesel AIがゼロから構築する際の課題をどのように解決するかです：
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複雑なオーケストレーションコードを書く代わりに、eesel AIは視覚的で完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供します。一行もコードを書くことなく、ルールやアクションを設定できます。
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API経由でファイルを管理する代わりに、eesel AIはワンクリックで連携できる機能を提供します。ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスク、ConfluenceのようなWiki、Slackのようなコラボレーションツールから、ナレッジを即座に接続し同期できます。
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リスクのある未テストのローンチの代わりに、 eesel AIのシミュレーションモードでは、何千もの実際の過去のチケットでエージェントをテストできます。エージェントがどのように機能したかを正確に確認し、顧客と一度も話す前に自動化率の確かな予測を得ることができます。
このワークフローは、eesel AIがサポート自動化のためにOpenAI Responses APIを使用する際に必要となる複雑なオーケストレーションをどのように簡素化するかを示しています。:OpenAI Responses APIに関する最終的な考察
OpenAI Responses APIは大きな前進です。開発者に、次世代のAIエージェントを構築するためのステートフルでツール豊富な環境を提供し、Chat Completions APIとAssistants APIの最良の側面を一つにうまく融合させています。
しかし、生のAPIの力には、その周りのすべてを構築する責任が伴います。カスタマーサポートのような専門的な業務では、単純なAPI呼び出しから信頼性の高い本番稼働可能なエージェントへの道のりは、オーケストレーション、ナレッジ管理、テストにおける課題で満ちています。
ここでeesel AIのようなプラットフォームが真の利点を提供します。根底にある複雑さを処理することで、チームは強力でカスタムトレーニングされたAIサポートエージェントを、数ヶ月ではなく数分で展開できます。
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OpenAI Responses APIは多くの可能性を切り開きます。しかし、すべてをゼロから構築する必要はありません。
eesel AIを使えば、自社のナレッジでトレーニングされ、ヘルプデスクと統合されたAIエージェントを数分で展開できます。さらに、コミットする前に過去のチケットでそのパフォーマンスをシミュレートし、潜在的なROIを確認することも可能です。
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よくある質問
OpenAI Responses APIは、より複雑で複数ターンのAIエージェントを構築するために設計された、OpenAIの新しい高度なステートフルAPIです。Chat Completions APIとAssistants APIの両方を置き換え、将来の開発の標準となることを目指しているため、重要です。
OpenAI Responses APIは、「ステートフル」であることにより履歴管理を簡素化します。各リクエストで会話履歴全体を手動で送信する代わりに、「previous_response_id」パラメータを使用できるため、OpenAIがサーバー上でコンテキストを追跡し、トークンとエンジニアリングの手間を節約できます。
OpenAI Responses APIは、ライブのインターネットアクセスを可能にするウェブ検索、プライベートドキュメントを検索するファイル検索、サンドボックス環境でPythonコードを実行するコードインタープリターなど、強力な組み込みツールを提供します。これらのツールは、モデルの能力をトレーニングデータ以上に拡張します。
OpenAI Responses APIの価格は、主に使用されるモデルに基づいて入力および出力トークンに対して支払うトークンベースです。さらに、コードインタープリター、ファイル検索ストレージ、ウェブ検索などの特定の組み込みツールには別途料金がかかります。
OpenAI Responses APIはステートフルで会話履歴を管理しますが、Chat Completions APIはステートレスで、履歴を自分で管理する必要があります。また、Responses APIには強力な組み込みツールが含まれており、フラッグシップAPIとして積極的に開発されていますが、Chat Completions APIは維持されるものの、これらの高度な機能は備えていません。
OpenAI Responses APIを直接使用して構築する場合、オーケストレーションロジックの著しい複雑さ、管理用のカスタムユーザーインターフェースの開発の必要性、さまざまなソースからのナレッジの統合と同期の難しさ、堅牢なテストおよびデプロイツールの欠如といった課題が生じる可能性があります。
eesel AIのようなプラットフォームは、オーケストレーションのための視覚的なワークフローエンジン、ナレッジ管理のためのワンクリック統合、エージェントのパフォーマンスをテストするためのシミュレーションモードを提供することで、OpenAI Responses APIの複雑さを簡素化します。これにより、チームは大規模なエンジニアリング作業なしに、強力なAIエージェントを迅速に展開できます。
