さて、OpenAIが新しいResponses APIをリリースしました。AIエージェントのようなものを構築している開発者なら、自分のスタックのどこにそれを組み込むべきか考えていることでしょう。ご安心ください、この記事が役に立ちます。
このガイドは、この新しいAPIが何であるか、OpenAIの他のツールとどう違うのか、そしてもっと簡単な方法で同じ結果を得られるかどうかを理解するための、分かりやすいリファレンスです。早速見ていきましょう。
OpenAI Responses APIとは？
OpenAI Responses APIは、同社のモデルからレスポンスを得るための最新かつ最も高度な方法です。その主な役割は、AIがツールを使用し、直前の会話内容を記憶できるステートフルな、複数ターンにわたる会話の構築を容易にすることです。
分かりやすく例えるなら、Chat Completions APIが電卓（一度きりの計算に最適）だとすれば、Responses APIは本格的なスプレッドシートのようなものです。データを記憶し、それに対して複雑な関数を実行できます。
この新しいAPIは、以前は多くの手作業コーディングが必要だったいくつかの主要な機能を1つにまとめています：
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会話を記憶する: APIがネイティブに会話のコンテキストを追跡できるため、リクエストのたびにチャット履歴全体を詰め込む必要がなくなりました。
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組み込みツールがある: ウェブ検索やファイル検索といった強力なツールが標準で搭載されており、モデルが訓練データをはるかに超える情報を引き出すことができます。
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すべてを統合する: Chat Completions APIとAssistants APIの両方の機能を、より直接的で単一のインターフェースに組み合わせることで、複雑なAIエージェントの構築を簡素化します。
OpenAI Responses APIの主な機能
Responses APIの真価は、これまで管理が非常に面倒だったタスクを処理する統合機能にあります。もはや単にテキストの塊を返すだけでなく、記憶し、学習し、行動できるエージェントを構築するためのものです。
ステートフルな会話管理
最大の改善点の1つは、APIが「ステートフル」になったことです。これは単に会話を記憶できるという意味です。もはやチャット履歴全体を手動でやり取りする必要はありません。Responses APIでは、主に2つの方法でこれを実現します。
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previous_response_id: これが簡単な方法です。最後のレスポンスのIDを渡すだけで、APIが新しいターンを古いものに自動的にリンクします。手間をかけずに、単純な線形の会話を作成するのに最適です。 -
conversationオブジェクト: 分岐する対話や、保存して後で再開する必要がある長いチャットなど、より複雑なものを扱う場合は、conversationオブジェクトを使用できます。これにより、チャット履歴の管理と保存方法をより細かく制御できます。
これらは確かな基盤ですが、正直なところ、Zendeskのヘルプデスクや社内のSlackボットのような異なるプラットフォームで、何千人ものユーザーの会話状態を管理するための本番環境対応システムを構築するのは、依然として大規模なエンジニアリングプロジェクトです。ここでeesel AIのようなプラットフォームが役立ちます。eesel AIは、そうした状態管理をすべて自動で処理してくれるからです。AIに何を言わせるかに集中でき、記憶させるためのインフラ構築に悩む必要はありません。
組み込みツール
「ツール」はAIモデルに超能力を与えるもので、知識の壁を打ち破り、世界と対話することを可能にします。Responses APIには、いくつかの優れたツールが組み込まれています。
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ウェブ検索: モデルは最新情報をウェブで検索し、出典付きで回答を提供できます。これは、最新情報を必要とするあらゆるユースケースで非常に重要です。
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ファイル検索: モデルに独自のファイルを提供し、それらに対してセマンティック検索を実行させることができます。企業の社内ナレッジベースを隅々まで把握しているQ&Aボットを構築するのに最適です。
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コードインタープリター: このツールは、モデルに安全なサンドボックス化されたPython環境を提供し、そこでコードを記述・実行させることができます。データの分析、難解な数学問題の解決、さらにはその場でグラフを生成するのに非常に役立ちます。
もちろん、独自の特定の知識をシステムに取り込むのは、依然として少し手間がかかるプロセスです。ファイルをアップロードし、ベクトルストアを管理し、カスタムアクションのためのAPIロジックを記述する必要があります。eesel AIを使えば、ConfluenceやGoogle Docsのようなナレッジソースを数クリックで接続できます。APIと格闘することなく、AIエージェントがチームの集合知に即座にアクセスできるようになります。Shopifyでの注文検索やサポートチケットのトリアージといったカスタムアクションも、シンプルなダッシュボードから設定できます。
eesel AIが複数のビジネスアプリケーションに接続してナレッジベースを構築する方法を示すOpenAI Responses APIリファレンスのスクリーンショット。構造化出力
Responses APIはまた、モデルから予測可能で構造化されたデータを簡単に取得できるようにします。response_formatパラメータを使用することで、提供する特定のJSONスキーマに適合するレスポンスを返すようにモデルに指示できます。これは、サポートチケットからユーザーの連絡先情報を自動的に抽出したり、顧客の質問から製品情報を引き出したりするのに最適です。
OpenAI Responses API vs. Chat Completions と Assistants
Responses APIの登場により、開発者はOpenAIから提供される3つの主要なツールを手にすることになりました。同社はすでに新規プロジェクトにはResponses APIを推奨しており、Assistants APIは2026年前半に廃止されると発表しています。では、これらはどのように比較されるのでしょうか？
| 機能 | Chat Completions API | Assistants API | Responses API |
|---|---|---|---|
| 最適な用途 | シンプルでステートレスな一度きりのタスク | 複雑なエージェントのような振る舞い（現在はレガシー） | ツールを使用したステートフルな複数ターンの会話 |
| 状態管理 | なし（ステートレス） | 組み込み（スレッド） | 組み込み（previous_response_idとconversationオブジェクト） |
| 速度 | 最速 | 最も遅い | 高速で柔軟 |
| 複雑さ | シンプル | 高い（管理するオブジェクトが多い） | 中程度（簡素化されたインターフェース） |
| 組み込みツール | なし | あり（コードインタープリター、ファイル検索） | あり（ウェブ検索、ファイル検索、コードインタープリター） |
| 将来のステータス | 積極的にサポート | 2026年上半期に廃止予定 | 新規プロジェクトに推奨 |
Chat Completions APIは、シンプルでステートレスなタスクの主力です。最も高速で、最も制御しやすいですが、会話履歴は自分で管理する必要があります。テキストの要約のような一度きりの作業には最適ですが、本格的な対話型エージェントを構築するには、多くの定型コードを書く必要があります。これは今後も存続するため、そうしたシンプルなユースケースでは引き続き頼ることができます。
Assistants APIは、一時期、エージェントのような振る舞いを実現するための定番でした。しかし、非常に遅く複雑で、スレッド、ラン、ステップといった多くの異なるオブジェクトを操作する必要があります。公式に廃止されることが決まっているので、新しいプロジェクトでこれを使用するのは避けるべきでしょう。
そしてResponses APIです。これは、会話の記憶やツールを必要とするあらゆるアプリの新しい標準です。Assistants APIの強力なステートフル機能を提供しつつ、はるかにシンプルで高速、かつ柔軟なインターフェースを持つという、絶妙な中間点を見出しています。今日新しいエージェントプロジェクトを始めるなら、ここから始めるべきです。
開発者のジレンマ：APIで構築するか、プラットフォームを利用するか？
ビジネス向けのAIエージェントを構築する時、古典的な「自社開発か購入か」の岐路に立たされます。OpenAI Responses APIで直接構築すれば完全な制御が可能ですが、多くの隠れた作業と長期的なメンテナンスが伴い、開発速度を大幅に低下させる可能性があります。
自社開発の道は、単にエンドポイントを呼び出す以上のことを意味します。以下の作業が必要になります：
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スケールするにつれて複雑になる、全ユーザーの会話状態を管理する。
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ツール呼び出しを処理し、その出力を解析し、モデルに正しくフィードバックするロジックを作成する。
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ヘルプデスクや社内Wikiなど、既存のツールとAIを接続するためのカスタム統合を構築する。
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AIのパフォーマンスや失敗箇所を把握するための独自のアナリティクスとロギングを作成する。
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このインフラ全体のデプロイ、監視、メンテナンスを自分で行う。
ほとんどのチームにとって、これは数ヶ月かかるプロジェクトであり、エンジニアを他の業務から引き離してしまいます。
eesel AIを利用するプラットフォームの道は、はるかに高速な代替手段です。ゼロから始める代わりに、すべての面倒な作業を行ってくれる既製のプラットフォームを利用できます。
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数ヶ月ではなく数分で本番稼働。 (ZendeskやFreshdeskなどの)ヘルプデスクやナレッジソースを、簡単なワンクリック統合で接続できます。eesel AIがバックエンド全体を管理するため、APIコードを一行も書く必要はありません。
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複雑さなしに完全な制御。 強力なノーコードのワークフローエンジンにより、どのチケットを自動化し、AIがどのアクションを実行できるかを、使いやすいダッシュボードから正確に決定できます。
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自信を持ってシミュレーション。 AIを顧客対応に導入する前に、過去の何千ものサポートチケットでテストできます。これにより、驚くほど正確な自動化率の予測が得られ、実際の現場でAIがどのように応答するかが分かります。これは、自社で構築する場合にはほとんど不可能な、リスクのない検証レベルです。
過去のデータに基づいた予測パフォーマンスを示すシミュレーションモードのOpenAI Responses APIリファレンスビュー。価格：OpenAI API 対 予測可能なプラットフォーム
OpenAIのAPI価格はトークンベースで、使用した分だけ支払います。これは試行錯誤には最適ですが、使用量が増えるにつれてコストが予測不能になる可能性があり、特にトークンを多く消費する高度なツールを使い始めるとその傾向が強まります。詳細は公式の価格ページで確認できます。
対照的に、eesel AIの価格モデルは予測可能性を重視して構築されています。プランは一定数のAIインタラクションに対する月額固定料金に基づいており、解決ごとの追加料金は一切ありません。これは、サポートが忙しい月だったからといって、コストが急騰することがないことを意味します。月末に驚くような請求書が届くことなく、OpenAIの最高のモデルの力をすべて手に入れることができます。
このOpenAI Responses APIリファレンスには、eesel AIの予測可能な定額料金モデルの画像が含まれています。面倒な作業なしで始めよう
OpenAI Responses APIは、開発者にとって非常に強力なツールです。OpenAIの以前のAPIの最高の機能を1つの合理化されたインターフェースにまとめ、スマートなAIエージェントを構築するための明確な道筋を示しています。
しかし、APIで直接構築するのは大きなコミットメントであり、多くのエンジニアリング時間と継続的な維持管理が必要です。迅速に動き、価値の提供に集中したいチームにとっては、プラットフォームを利用する方がほとんどの場合、賢明な選択です。
eesel AIは、Responses APIやGPT-4oのようなモデルのすべての機能を提供しますが、それらはセルフサービスで完全にカスタマイズ可能、かつ使いやすいパッケージに包まれています。強力なAIサポートエージェントを数ヶ月ではなく数分で立ち上げ、徹底的なテストと予測可能なコストから得られる自信を持って実行できます。
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よくある質問
主な利点は、ステートフルな複数ターンの会話をネイティブに処理できることです。これにより、広範な手動コーディングなしに、コンテキストを記憶しツールを使用できるAIエージェントを構築することがはるかに容易になります。複数の複雑な機能が、より直接的で単一のインターフェースにまとめられています。
ステートレスなChat Completions APIとは異なり、Responses APIはステートフルです。単純なリンクのためにはprevious_response_idを渡すか、より複雑で永続的なチャットスレッドのためにはconversationオブジェクトを使用することで、会話履歴を管理できます。
最新情報のためのウェブ検索、提供されたドキュメントに対するセマンティック検索のためのファイル検索、データ分析や問題解決のためのコードインタープリターなど、強力な組み込みツールが付属しています。これらは、モデルの知識をその訓練データ以上に拡張します。
OpenAIが新しいプロジェクトにResponses APIを推奨するのは、Assistants APIの強力なステートフル機能を提供しつつ、はるかにシンプルで高速、かつ柔軟なインターフェースを備えているためです。また、Assistants APIは2026年に廃止予定です。
ビジネスが迅速に本番稼働したい、多くのユーザーにまたがる複雑な状態を管理したい、既存のツールと簡単に統合したい、そしてAPIで直接構築する場合の多大なエンジニアリングのオーバーヘッドと長期的なメンテナンスを避けたい場合に、プラットフォームはより有益であることが多いです。
OpenAI Responses APIは通常、トークンベースの価格モデルを使用しており、使用量の増加に伴いコストが予測不能になる可能性があります。マネージドプラットフォームは多くの場合、インタラクション数に基づいた予測可能な月額固定料金を提供し、予期せぬ請求を避けることができます。
