ChatGPTのアプリではなく、OpenAI APIで自分のアプリを作る前に：別物の契約、入口の選び方、APIキー、料金、最小の呼び出しを、公式の開発者ドキュメントで確かめる

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はChatGPTを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。この記事は、2026年10月24日に公式ドキュメントを読んでまとめたものです。コードは、公式のページの記述を要約として取得し、それに合わせて写したり短縮したりしたもので、公式の原文そのままではなく、実行もしていません。モデル名、価格、上限の数字は変わることがあります。取得は要約の形で行ったため、読めていない部分は本文で「読めていない」と書きました。契約や費用の判断は、公式の規約と料金ページで確かめてください。この記事は、購入や契約の助言ではありません。

先に結論

• まず「どこまで自分で書くか」で選びます。 質問して答えをもらうだけなら、Responses APIの1回の呼び出しで足ります。道具を使って何手も進めるエージェントを自分のアプリの中で動かすならAgents SDK、実行環境ごとOpenAIに預けるならAgents APIです。ChatGPTの画面の中に自分のサービスを出したいなら、MCPサーバーを作ってpluginとしてつなぐ道です。
• APIキーは、作る前に置き場所を決めます。 公式のクイックスタートは、環境変数 OPENAI_API_KEY に入れる方法を案内し、SDKはそこから自動で読む、と書いています。コードに直接書かない、公開のリポジトリに入れない、ブラウザやアプリに入れない、が公式の共通の注意です。
• 料金は「モデル」と「ツール」の二本立てで見ます。 公式の価格ページでは、トークンは100万トークンあたり、ツール（検索、ファイル検索、実行環境など）は呼び出しや容量あたりの別の値段です。上限の設定（アラートと、止まるタイプの上限）は、公式のproduction best practicesが、プロジェクトごとに決めるものとして挙げています。使い始める前に入れる、という順番は僕らの整理です。
• ChatGPTの契約は、APIの代わりになりません。 逆も同じです。社内で「ChatGPTを契約しているからAPIも使える」と考える人がいたら、請求の画面が別であることから確かめます。

前提：用語をそろえる

• API（Application Programming Interface）：ソフトウェア同士がやりとりするための窓口です。OpenAI APIは、自分のコードからモデルを呼ぶための窓口で、ChatGPTの画面とは別のものです。
• APIキー：APIを呼ぶときの身元を示す文字列です。公式の認証のページは、Bearer認証（Authorization ヘッダーにキーを入れる方式）と書いています。
• Responses API：公式が「新しい基本部品」と呼ぶAPIです。入力（input）を送ると、型のついた出力（output）が返ります。Chat Completionsの発展形、と公式のページに書かれています。
• Chat Completions：以前から使われてきたAPIです。公式は「引き続き対応」と書いています。
• Assistants API：公式の開発者ドキュメントの目次で「Legacy APIs（旧いAPI）」の下に並び、移行ガイドだけが付いています。その移行ガイドには、2026年8月26日に終了（sunset）し、もう使えない、と書かれています。新しく始める道ではありません。
• Agents SDK：自分のアプリの中で動く、エージェント用のライブラリです。公式は、デプロイ、保存、承認、実行環境との接続を自分が制御できる、と説明しています。
• Agents API（hosted）：OpenAIが管理するCodexの仕組み（harness）を、APIとして使えるものです。セッションの管理と、会話の自動の圧縮をOpenAIが担います（障害からの復旧は、別ページへの案内だけで、読めていません）。
• MCP（Model Context Protocol）：AIと外のツールをつなぐ共通の規格です。API側では、リクエストにMCPのツールを足して使います。ChatGPT側では、前のガイド（05）のとおり、自作のMCPサーバーをつなぎます。
• Apps SDK／plugin：ChatGPTの中で動くサービスを作るためのもの、と読めます。ただし、公式の資料の呼び名が揺れています（後の節）。
• トークン：モデルが文章を数える単位です。料金は、入力と出力のトークンの数で決まります。
• レート上限（rate limit）：一定の時間に送れる量の上限です。リクエストの数（RPM）、トークンの数（TPM）などで測ります。

全体像：ChatGPTとAPIは何が別なのか

公式の資料から、別物だと確かめられる点を並べます。

読んだ範囲では、ChatGPTのログインとAPIのログインが同じかどうかは、請求のヘルプに書かれていませんでした。同じ名前のアカウントでも、請求と画面は別、と考えておくのが安全です（これは僕らの注意です）。

提供地域については、公式に「Supported countries and territories」のページがあり、日本はその一覧に載っていました。ただし、ページに日付は表示されておらず、いつの一覧かは確かめられません。ページには、対象外の地域からの利用でアカウントが停止されうる、という趣旨の警告があります。

公式の開発者ドキュメントの概要ページには、「OpenAI Developers」というプラグインが載っています。ChatGPTとCodexをPlatformにつなぎ、プロジェクトのAPIキーを作れる、という説明です。この記事では扱いません。

入口を選ぶ：6つの道

公式のページから読み取れる分け方を、表にします。

Assistants API、Agent Builder、Evals、Fine-tuningは、公式の目次では「Legacy APIs」の中にあります。このうちAssistants APIは、上の用語の項のとおり、終了済みです。fine-tuningについては、価格ページに、整理（wind down）の方向だという注記がありました。新しく始めるなら、まず表の上の4つを見る、というのが公式の目次の並びから読めることです。

Responses APIとChat Completionsの違いのうち、移行ガイドが挙げている、実際の書き方に響くものを写します。

• 入力と出力：Responsesは input（文字列か、項目の並び）を受け取り、型のついた output の並びを返します。Chat Completionsは messages と choices です。
• 便利な読み取り：Responsesには output_text という、文章だけを取り出す手段があります。
• 会話の状態：Chat Completionsは自分で管理します。Responsesは previous_response_id、Conversations API、出力項目の手渡しのどれかを選べます。
• 複数の生成：n は、Responsesにはありません。複数が欲しければ、リクエストを分けます。
• 構造化された出力：response_format は、Responsesでは text.format に移りました。
• 保存：Responsesは既定で保存されます。Chat Completionsは、新しいアカウントでのみ既定で保存、と移行ガイドは書いています。どちらも store: false で止められます。

移行ガイドは、公式の社内テストでの改善（SWE-benchで3%、キャッシュの利用率が40%〜80%）にも触れていますが、これは提供元の主張です。

手順1：APIキーを作り、置く

作る

公式のクイックスタートは、OpenAIのダッシュボードのAPI keysのページ（platform.openai.com/api-keys）でキーを作る、と案内しています。ヘルプの「Where do I find my API key?」も、同じページを挙げています。読んだ範囲では、ボタンの名前や、キーの権限（読み取りだけにする、など）の設定項目は、これらのページに書かれていませんでした。

キーについて、ヘルプにある注意は次のとおりです。

• 全文は、作った直後の1回しか表示されません。保存し忘れたら、新しいキーを作って、アプリ側を差し替えます。
• キーの削除の手順は、読んだヘルプには書かれていませんでした。消す前に、新しいキーへ差し替えてアプリが動くのを確かめる、という順番は、下の「鍵の管理」にあるとおりです。
• 他人にキーを渡しません。

置く

公式の認証のページは、こう書いています（短い引用です）。キーは「a secret」であり、他人と共有せず、ブラウザやアプリのような「client-side code」に露出させない。置く場所は、サーバー側の環境変数か、鍵管理サービスです。

クイックスタートが示している、環境変数の書き方は次のとおりです。

# macOS / Linux
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

# Windows（PowerShell）
setx OPENAI_API_KEY "your_api_key_here"

クイックスタートは、シェルの設定ファイル（.zshrc など）に書いて保存する方法も触れ、各SDKは、環境変数から自動でキーを読む、と書いています。

鍵の管理：公式のproduction best practicesが書いていること

• コードや公開のリポジトリにキーを入れず、環境変数か、秘密を扱う仕組みから読み込みます。
• プロジェクトのキーには有効期限を設定し、定期的に取り替えます。順番は、新しいキーを作る、アプリを更新する、新しいキーが動くのを確かめる、古いキーを失効させる、です。
• 管理者は、キーの寿命の上限を、組織またはプロジェクトの単位で決められます。プロジェクトの上限は、組織の上限を超えられません。
• 「API Key Governance」で、管理者は、新しいキーの作成を、サービスアカウントのキー、利用者個人のプロジェクトキー、または新規作成なし、のどれかに絞れます。組織の制限が優先され、変更は新しいキーにだけ効きます。
• 2023年12月20日より前に作ったキーは、利用状況の追跡が既定ではオフです。キー管理のダッシュボードでオンにできます。
• 次の1点は、production best practicesではなく、認証のページの記載です。失効したキーは、数秒以内に使えなくなります。そのほかの認証の変更は、反映に15分以内、場合によってはそれ以上かかることがあります。

チームで使うとき

ヘルプ「Can I share my API key with my teammate/coworker?」は、個人のキーを、信頼できる同僚とであっても共有することを勧めない、と書いています。理由は、アカウントの安全、利用の追跡、鍵管理の作法の3つです。代わりに、プロジェクト単位のキーを使い、同僚は組織に招いて、読み取り（reader）か所有者（owner）の役割を付けます。プロジェクトごとに、レート上限と支出の管理が分かれる、とも書かれています。

認証のページが挙げる、キーの種類は3つです。アプリのリクエスト用の通常のAPIキー、管理用のAPIを呼ぶAdminキー、短命のアクセストークンを得るためのワークロードIDの連携（workload identity federation）です。複数の組織に所属しているときや、古い形の個人キーを使うときは、OpenAI-Organization と OpenAI-Project のヘッダーで、利用の計上先を選べます。

キーを守る小さな具体策（僕らの整理です）

公式が書いているのは、環境変数や鍵管理の仕組みから読むこと、クライアント側のコードに置かないこと、までです。次の2点は、その方針を手元で実行に移すための、僕らの一般的な整理で、公式のページに書かれているものではありません。

1. 手元の設定ファイルに書く場合は、リポジトリに入らないようにします。たとえば、.env というファイルにキーを書く運用なら、先に .gitignore へ入れます。

# 僕らの整理（公式の記載ではありません）
echo ".env" >> .gitignore
git status   # .env が「追跡されていない」一覧に出ないことを確かめる

1. ブラウザやスマホのアプリから使いたいときは、自分のサーバーを間に置きます。形は次のとおりで、キーはサーバー側の環境変数にだけ置きます。

ブラウザ / スマホのアプリ  --(あなたのサービスの認証)-->  あなたのサーバー  --(OPENAI_API_KEY)-->  OpenAI API

キーを誤ってチャットや公開の場所に貼ってしまったときは、production best practicesの順番（新しいキーを作る、アプリを更新する、動くのを確かめる、古いキーを失効させる）で、早めに取り替えるのが筋です。

なお、公式ヘルプの「Best practices for API key safety」という記事は、2回取得を試みましたが、読めませんでした。上の内容は、認証のページ、production best practices、共有のヘルプから集めたもので、その記事の内容と一致しているかは確かめていません。

手順2：最小の呼び出し

公式のクイックスタートは、全部の例でResponses APIとモデルID gpt-6-astra（取得時点）を使い、プロンプトには「ユニコーンの就寝前の短い話」を入れています。まず、SDKを入れます。

# JavaScript（Node.js、Deno、Bun）
npm install openai

# Python
pip install openai

このほか、クイックスタートは、.NET（dotnet add package OpenAI）、Java（beta）、Go（beta）、Rubyも挙げています。

呼び出しの形は、公式のページの記述にそろえて、僕らが短く書いたものです（公式の原文のコードではなく、実行もしていません）。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # OPENAI_API_KEY を環境変数から読む

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn.",
)
print(response.output_text)

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{"model": "gpt-6-astra", "input": "Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."}'

公式のページが示す要点は、次のとおりです。

• 送る先は POST https://api.openai.com/v1/responses（curlの例）。
• model と input が基本です。Pythonは client.responses.create(...)、JavaScriptも同じ名前で、結果の文章は response.output_text で読みます。
• 画像やファイルを渡すときは、input の中身に、input_text、input_image、input_file の部品を使います（PDFを含む、とクイックスタートにあります）。
• 組み込みのツールは、web search、file search（公式の例では vector_store_ids を渡している）、code interpreterで、自分で定義する関数呼び出しと、リモートMCPも使えます。

「モデルIDは、取得時点の公式の例のものです。モデルは入れ替わるので、価格ページとモデル一覧で、今のIDを見てから書いてください。」これは、前のガイド（03）が、ChatGPT側でモデルが次々に退役していくと書いたのと同じ理由です。

応答の長さの上限、保存、会話の続け方は、リクエストの欄で決まります。リファレンスのページ「Create a model response」で確かめられた欄は、input、include（追加の出力）、background（バックグラウンドで実行）、conversation、context_management（圧縮）などです。ただし、そのページは途中までしか読めておらず、tools、model、instructions、store、previous_response_id、stream、max_output_tokens、usage の説明は読めていません。

手順3：道具をつける（API側のMCPとツール）

Responses APIにリモートのMCPサーバーを足す形は、公式のガイド「Remote MCP」に載っています。公式の例を、主要なキーに絞って写します（実行はしていません）。

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "tools": [{
    "type": "mcp",
    "server_label": "openai_docs",
    "server_description": "Search and read the public OpenAI documentation.",
    "server_url": "https://developers.openai.com/mcp",
    "require_approval": "never"
  }],
  "input": "Search the OpenAI docs for Responses API streaming and return the relevant links."
}

流れは、次のとおりです。

1. APIがサーバーのツール一覧を取り、mcp_list_tools の項目を返します。この項目が会話の文脈に残っている間は、毎回は取り直しません。
2. モデルがツールを選ぶと、APIがサーバーを呼び、mcp_call の項目（引数、出力、エラー）を返します。
3. 承認は、既定で求められます。APIは mcp_approval_request を返し、あなたは mcp_approval_response を、多くは previous_response_id とつないで送ります。1回の承認は1回の呼び出しに効きます。

設定欄は、server_label、server_description、server_url（Streamable HTTPまたはHTTP/SSE）、require_approval（"always"、"never"、またはツール名ごとの指定）、allowed_tools（取り込むツールを絞る。費用と遅れを減らす）、authorization（OAuthのトークン）です。authorization の値はAPIが保存しないので、毎回送ります。非公開のサーバーには、server_url の代わりに tunnel_id（Secure MCP Tunnel）を使います。

公式の警告は、はっきりしています。信頼できるサーバーだけを使うこと。悪意のあるサーバーは、モデルの文脈にあるどんなデータでも外に出しうること。承認を切るときは、MCPサーバーに送られるデータを確認し、できれば記録すること。

ここは僕らの注意です。上の例の "never" は、その例のサーバーが公式の資料サーバー（読み取りだけの案内）だから成り立つ設定です。他人のサーバーや、書き込みのあるサーバーに写すものではありません。

古い書き方の connector_id は、2026年9月1日より後に出たモデルでは非推奨で、server_url か tunnel_id を使うよう、公式は書いています。料金はトークンだけで、ツールの定義と呼び出しの分が課金され、MCPの呼び出し自体の別料金はありません、とも書かれています。

手順4：エージェントを組む（Agents SDK）

公式のクイックスタートは、インストールを次のように示しています。

# JavaScript
npm install @openai/agents zod

# Python
pip install openai-agents

最小のエージェントは、公式の例に近い形で、こうです。instructions の文字列は公式の例と違い、Pythonは型の注記と if __name__ == "__main__": を省いてあります（実行はしていません）。

import asyncio
from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="History tutor",
    instructions="Answer history questions briefly.",
    model="gpt-6-astra",
)

async def main():
    result = await Runner.run(agent, "When did the Roman Empire fall?")
    print(result.final_output)

asyncio.run(main())

import { Agent, run } from "@openai/agents";

const agent = new Agent({
  name: "History tutor",
  instructions: "Answer history questions briefly.",
  model: "gpt-6-astra",
});

const result = await run(agent, "When did the Roman Empire fall?");
console.log(result.finalOutput);

Agents SDKのクイックスタートのページには、実行コマンドの記載は見つかりませんでした。次は、一般的なPythonとNodeの決まりによる、僕らの補足です。Pythonなら python agent.py、JavaScriptなら node agent.mjs で動かせます。拡張子 .mjs か、package.json の "type": "module" で、トップレベルの await が使えます。APIキーは、同じ OPENAI_API_KEY です（Agents SDKのクイックスタートが OPENAI_API_KEY を使う例を示しています）。

公式の次の一歩の案内は、エージェントの定義、道具の使い方（hosted tools、function tools、agents-as-tools）、実行（ループ、ストリーミング、続き方）、オーケストレーションと引き継ぎです。クイックスタートは、能力を1つずつ足すことを勧め、最初から大きなマルチエージェントの設計にしないよう書いています。

OpenAIに預ける道：Agents API

Agents APIのページが示す例は、tools、multi_agent、capability_directories などを含む長い形です。次は、それを僕らが大きく削った形で、instructions と入力文も書き換えています。ページはこれを「最小」とは呼んでおらず、削った形がそのまま通るかは確かめていません。

curl -sS -X POST "https://api.openai.com/v1/agents/sessions" \
  -H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": {"model": "gpt-6-astra", "instructions": "Answer technical questions accurately."},
    "environment": {"type": "self_hosted", "workspace_directory": "/workspace"},
    "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Summarize the recommended setup."}]}]
  }'

読んだ範囲での要点は、こうです。

• セッションは、ターンをまたいで状態を持つ、長生きのエージェントです（途中での舵取りのしかたは、読めていません）。
• 実行環境は、OpenAIが用意するものと、自分で用意する（self_hosted）ものから選びます。
• 料金は、選んだモデルのAPI料金、OpenAIのツールの標準料金、OpenAIの砂場の標準のコンテナ料金です。
• データの面では、データの所在地の指定は米国のみ、ゼロデータ保持（ZDR）は非対応で、自分の砂場にしても変わらない、と書かれています。
• ベータかどうかは、ページに明記がありません。OpenAI-Beta: agents=v1 のヘッダーと beta.agents の名前から、ベータに近い状態だろう、とは読めますが、これは推測です。変更の可能性を前提にしてください。

Agents SDKとの比較は、ページの中にはなく、別ページに案内があるだけで、そのページは読んでいません。

ChatGPTの中に自分のサービスを入れる：plugin、Apps SDK、MCP

ここは、公式の資料の中で、呼び名が揺れている場所です。読んだ内容を、そのまま並べます。

• 開発者向けドキュメントの apps-sdk の下には、「MCP server and UI quickstart」と「Add UI to your MCP server」があります。ところが、中身は「plugin」という言葉で書かれています。クイックスタートのURLの末尾は app-quickstart のままで、題名と本文は「Plugins」です。ページは、「Apps SDK」を定義せず、その言葉は、ブログの話題の欄と、例のリポジトリの名前に出るだけでした。
• plugin向けの資料の入口は、pluginを「skills（指示と資料）、ツールを出すMCPサーバー、またはその両方」を含みうるもの、と説明します。ChatGPTとCodexは、1つのplugin一覧を共有します。
• 一方、ヘルプの「Build with the Apps SDK」は、Apps SDKを、ChatGPTの中で動くアプリの会話の流れと画面を設計する開発キットで、「preview（試験提供）」の段階、MCPに基づくもの、と説明しています。対象のプランは、BusinessとEnterprise・Eduで、作って試せるのは、ワークスペースの管理者と所有者、またはその権限を与えられた人、とあります。ページには「Updated: 2 days ago」という相対表示しかなく、日付は分かりません。収益化の詳細は「まだ」と書かれ、Agentic Commerce Protocol（即時の購入）への対応は予定、とあります。

この食い違いは、僕らには解消できませんでした。見立てとしては、ヘルプの記事が古い呼び名のまま残っている可能性があります。ただし、それを示す記載は読んだ範囲に見つかっていません（僕らの見立てです）。作る前に、自分の画面と、最新のドキュメントの目次で、どの呼び名になっているかを見てください。

作りかた：公式のクイックスタートの流れ

公式の「MCP server and UI quickstart」の流れは、次のとおりです。

1. UIの部品（public/todo-widget.html）を、1つのHTMLファイルとして作る。ホスト（ChatGPT）とのやりとりは、postMessage 経由のJSON-RPCです。
2. 依存を入れ、package.json に "type": "module" を付ける。
3. server.js で、UIのリソースと、add_todo、complete_todo のツールを登録する。
4. サーバーを動かし、手元で試す。
5. 公開のHTTPSで届くようにして、ChatGPTにつなぐ。

主なコマンドは、次のとおりです（ページに載っているとおりです）。

npm install @modelcontextprotocol/sdk @modelcontextprotocol/ext-apps zod
node server.js
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
ngrok http <port>

サーバーのMCPの入口は /mcp で、ステートレス（状態を持たない）モードです。ツールは registerAppTool で登録し、_meta.ui.resourceUri で画面の部品と結びつけます。UIは registerAppResource で、ui:// で始まるアドレスに登録します。

ChatGPTでの試験は、「chatgpt.com/plugins」で「＋」を押し、「Add custom MCP server」を選び、/mcp で終わる公開のHTTPSのURLを入れ、名前と認証を決めて、リスクの警告を受け入れ、「Create as a plugin」を押します。その後、pluginをインストールし、新しい会話で @ から選び、ツール（add_todo など）が呼ばれる頼み方をします。ツールやメタデータを変えたら、プラグインの接続を更新します（画面の場所は読めていません）。

公式の、もっと小さい最初の例は「plugins quickstart」で、公開のサンプルのMCPサーバーを、認証なしでつなぎ、ホームの表示を「Chat」から「Work」に切り替えて、@ でpluginを選び、20面のさいころを1回振る roll_dice が、sides に20を渡して呼ばれ、1〜20の値が返ることを確かめます。自分のサーバーを書く前に、つなぎ方だけを試すのに向いています。

画面の部品（MCP Apps）：公式が書いている決まり

公式の「MCP Apps in ChatGPT」によると、MCPサーバーが返す対話的な画面は、ChatGPTの会話の横のiframeに描かれます。ChatGPTは、公開された規格「MCP Apps」を実装していて、同じ画面を、ほかの対応するホストでも動かせます。画面は任意で、ツールは、画面なしでも役に立つようにしておく、と書かれています。

公式は、window.openai を、標準の流れが動いてから、機能の有無を確かめたうえで使うよう書いています（チェックアウト、ファイル、モーダルなど、標準にないChatGPT固有の機能のため）。リソースのMIMEタイプは text/html;profile=mcp-app、画面の外への通信の許可（csp の connectDomains、resourceDomains、frameDomains）は狭く保つこと、リソースのアドレスはキャッシュの鍵として働くので、互換のない変更では新しいアドレスにすることが挙がっています。データを返すツールと、画面を出すツールを分けると、画面が最終のデータで1回だけ描かれる、という勧めもあります。

読めていないのは、公開の審査の要件（Submit and publish）と、画面の部品の細かい作法です。ヘルプには、公開の流れは別の窓口で、開発者ガイドラインは草案で変わりうる、とだけありました。

料金と上限の見方

トークンの値段（Standard、2026年10月24日に取得）

公式の価格ページは、トークンの値段を100万トークンあたりで示します。主力の3つのStandardの値段は次のとおりです。

ページには、ほかに、Flex/Batch、Fast、Ultrafastの表があります。ただし、取得した要約では各表の見出しが読めず、僕らは、どの表がどの処理に当たるかを、確認できていません。そのため、ここには数字を載せません。名前の変更としては、「Priority processing」が2026年7月30日に「Fast mode」になった、と書かれています。データの所在地の指定（地域処理）は、2026年3月5日以降のモデルで10%の上乗せです。FedRAMPの窓口にも10%の上乗せがあります。

キャッシュの書き込みの値段（30分、12時間）の列も、Standardの表にありました。たとえば、gpt-6-astraは、30分の書き込みが$12.50、12時間が$25.00です。使い方（どう指定するか）は、この記事では読んでいません。

ツールの値段（同じページ）

• Web search：1,000回の呼び出しあたり$10.00。検索で得た内容のトークンは、モデルの値段で別にかかります。
• File search：保存は1GBあたり1日$0.10（1GBは無料）、呼び出しは1,000回あたり$2.50（この呼び出しの価格は、価格ページでResponses APIのものと書かれています）。
• コンテナ（Hosted ShellとCode Interpreter）：20分のセッションごと、メモリ1GBで$0.03、4GBで$0.12、16GBで$0.48、64GBで$1.92。
• ChatKitのファイルと画像の保存：1アカウントあたり月1GBの無料分のあと、1GBあたり1日$0.10。

音声、画像生成、文字起こし、Codex向けのモデルなどにも、別の価格の欄があります。この記事では扱いません。ページには、GPT-5.6 Solの販促の価格が、少なくとも2026年11月21日まで続く、といった期限つきの記載もあるので、予算を組む前に、実際のページで日付を見てください。

見積もりの足し算（僕らの整理です）

価格ページの数字を使って、手で見積もる例です。前提は、僕らが決めたものです。1回の呼び出しで、入力が1万トークン、出力が2千トークン。それを1,000回呼ぶ。Standardの値段で、キャッシュと税は考えません。

入力は1,000回 × 1万 = 1,000万トークン、出力は1,000回 × 2千 = 200万トークンなので、100万トークンあたりの値段に、10と2を掛けています。ここに、ツールの分が別に足されます。たとえば、同じ1,000回のすべてでWeb searchを1回ずつ使えば、呼び出しの分だけで$10.00が加わります（検索で得た内容のトークンは、さらにモデルの値段でかかります）。つまり、同じ呼び出しでも、モデルの選び方で金額が桁違いに変わり、ツールは別の請求の行になる、というのが、手で確かめられる「二本立て」です。実際の請求は、キャッシュの有無、期限つきの販促価格、データの所在地の上乗せなどで変わるので、これは目安にとどめてください。

支払いの始めかた（プリペイド）

ヘルプ「Setting up and managing prepaid API billing」の手順は、次のとおりです（取得した要約による）。

1. APIの組織の課金を管理する権限を確かめる。
2. 組織のAPI請求の概要ページを開く。
3. 「Add payment details」で支払い情報を入れる。
4. 最初の購入額を選ぶ。最小は$5、既定は$10。
5. 「Use auto-reload」の設定を見る。設定のときは、既定でオンです。自動の購入を望まなければ、オフにします。
6. オンのままなら、残高のしきい値、目標の残高、任意の月間の再購入の上限を決める。
7. 購入を確定する。残高の反映には数分かかることがあります。

そのほかの決まりは、次のとおりです。

• 自動の再購入は、残高がしきい値を下回ると、クレジットを足します。最小の再購入は$5です。月間の上限は、手動の購入には効きません。
• 買ったクレジットは、1年で失効し、OpenAIは延ばせません。
• クレジットは、法律や契約で必要な場合や、承認された例外を除き、返金されません。ただし、確認された請求の誤り、確認された不正利用、確認されたOpenAIの側の障害や誤ったアカウント制限などでは、未使用分が返金の対象になりうる、と書かれています。
• 残高がなくなると、APIは credit_balance_exhausted の請求エラーを返します。ただし、止まるまでに遅れがありえて、その間の使用で残高がマイナスになることがあり、その分は次の購入から引かれます。

読んだ範囲では、プリペイドが唯一の払い方なのか（後払いの方式があるのか）は、書かれていませんでした。請求のヘルプは、「後払い（pay-as-you-go）の方式は説明していない」ものでした。

3種類の上限は別のもの

支出のアラートとハード上限を設定する場所は、production best practicesが、アカウント設定の中の「limits page」（platform.openai.com/settings/organization/limits）と書いています。メニューの名前までは書かれていません。使った量を見る画面は、別に、同じ形のアドレスの .../settings/organization/usage です。ただし、どちらもログインが要る画面なので、この記事では中を見ていません。

利用の段階は、「Rate limits」のページにある表のとおり、次のようになっています（取得時点）。

購入の合計がしきい値に届くと、自動で上がります。ページには、しきい値の日付は書かれていません。1分あたりの上限は、モデルと段階で違い、たとえばBuildでは、Astra、Sol、Terraが5,000リクエスト／分と100万トークン／分、Lunaが5,000リクエスト／分と200万トークン／分でした。確認の場所は、「Settings > Organization > Limits」の「Rate limits」の欄です。

エラーの扱いも、公式に書かれています。

• 429で slow_down は、上限の内でも、増やし方が急すぎたときに出ます。Retry-After があれば従い、量を減らして、徐々に戻します。目安として、入力が1分あたり100万トークンに達してからは、15分ごとに50%を超えて増やさない、とあります。
• 503で server_is_overloaded は、モデルの一時的な過負荷です。待って、遅らせながら再試行します。
• Retry-After は最小の待ち時間で、ばらつき（ジッター）を足します。ヘッダーがなければ、エラーが続くあいだ、試す間隔を延ばします。
• 失敗したリクエストも、1分あたりの上限に数えられます。
• 割り当てや請求のエラーは、再試行しても直らないので、請求や上限の設定を直します（この点と、公式SDKの自動再試行の挙動は、今回読んだページでは確かめられていません）。

エラーが出たときに、まず何をするか、の早見表です。公式のRate limits、プリペイドのヘルプ、認証のページに書かれている範囲だけで作っています（まず何をするかの列は、僕らの整理です）。

production best practicesは、さらに、ステージング用と本番用のプロジェクトを分けること、本番へのアクセスを絞ること、プロジェクトごとにレートと支出の上限を決めること、しきい値の通知メールを設定すること、を挙げています。ハード上限については、「影響を受けるAPIの通信が止まる」ので、本番で有効にする前に、支出上限のガイドを読むよう警告しています。そのガイド自体は、読んでいません。

データの行き先

公式の「Your data」のページから、読めた範囲を整理します（取得は要約で、末尾の約1万字は読めていません）。

• 学習：2023年3月1日以降、明示的に同意しない限り、APIに送ったデータは、モデルの学習や改善に使われません。
• 不正利用の監視のログ：APIの機能の利用に対して、既定で作られ、最大30日間保持されます。法律で必要な場合や、サービスや第三者を害から守るのに合理的に必要な場合は、もっと長くなりえます。
• ゼロデータ保持（ZDR）と修正された不正利用の監視（MAM）：どちらも、OpenAIの事前の承認が要ります。ZDRでは、/v1/responses と /v1/chat/completions で、store が true でも false になります。
• Responses API：不正利用のログは30日。アプリの状態は、既定で、または store が true のとき、30日。バックグラウンドの実行では、結果が約10分間、ポーリング用に残ります。音声の出力の状態は1時間、プロンプトのキャッシュは最大24時間です。
• Chat Completions：アプリの状態は、音声の出力（1時間）とプロンプトのキャッシュ（24時間）を除いて、なし。

ここに、公式の資料同士の食い違いが1つあります。移行ガイドは、Chat Completionsは新しいアカウントで既定で保存される、と書き、「Your data」のページは、Chat Completionsのアプリの状態はない、と書いています。どちらが現状かは確認できていません。保存したくないなら、リクエストに store: false を明示するのが、書かれた範囲では確実です（これは僕らの読みです）。

ChatGPTのデータの扱い（前のガイド02）は別の話です。APIの規則は、API経由の利用にだけ当てはまります。

最初の10分でやること

公式に書かれている範囲の、最短の流れ（僕らの整理です）。

1. 請求の画面が別であることを、ChatGPTのBillingとAPIの請求の概要の両方を開いて確かめます。
2. APIのダッシュボードで、プロジェクトを1つ用意します（テスト用）。キーは、そのプロジェクトのものにします。
3. キーを作り、表示された1回のうちに、環境変数 OPENAI_API_KEY に入れます。チャットやドキュメントには貼りません。
4. 先に、支出のアラートを入れます（通知が届くだけで、通信は止まりません）。ハード上限は、超えると対象の通信が止まります。テスト用のプロジェクトには低めに入れてもよいのですが、本番で有効にする前には、公式の支出上限のガイドを読みます（そのガイドは僕らは読めていません）。設定の場所は、アカウント設定のlimits page（公式は、メニューの名前までは書いていません）です。プリペイドの最初の購入は、最小の$5からでも始められます（ヘルプ上の最小額）。自動の再購入は、使わないなら、オフにします。
5. pip install openai か npm install openai を入れ、上のResponses APIの最小の呼び出しを動かします。応答が output_text に出たら、最初の一歩は済みです。
6. 次に、モデルIDを、価格ページとモデル一覧で、今のものに合わせます。
7. キーをコードに直接書いていないこと、リポジトリに入れていないことを、最後に確かめます。

エージェントを動かしたいなら（Responsesの最小の呼び出しが動いてから）。 1. pip install openai-agents（JavaScriptは npm install @openai/agents zod）を入れます。 2. APIキーは、同じ環境変数 OPENAI_API_KEY です。 3. 上の最小のエージェントを動かし、Runner.run の結果の final_output（JavaScriptは finalOutput）に答えが出るのを確かめます。 4. 道具や引き継ぎは、1つずつ足します。公式のクイックスタートも、最初から大きなマルチエージェントにしないよう書いています。

ChatGPTの中に出したいなら。 1. 先に、plugins quickstartの、公開サンプルのサーバーで、ChatGPTへのつなぎ方（Plugins、Add custom MCP server、Create as a plugin）を体験します。 2. 自分のサーバーは、MCP Inspectorで試してから、公開のHTTPSでつなぎます（前のガイド05の手順）。 3. 自分のプランで、作ってつなげるか（開発者モードやApps SDKの対象か）を、画面で確かめます。

僕らの見立て：どの入口から始めるか

ここから先は、僕らの見立てです。公式の推奨ではありません。

• 1回の質問と答えなら、Responses APIだけで足ります。 エージェントのライブラリは、道具を使って何手も進める必要が出てから足しても遅くない、と思います。公式のAgents SDKのクイックスタートも、能力を1つずつ足すよう書いています。
• Agents APIは、実行環境を自分で持ちたくないときの選択肢ですが、まず公式がベータかどうかを明記するまで、本番の中心には置かない、というのが無理のない構えです。 ヘッダーに OpenAI-Beta が付いている、ZDRが使えない、データの所在地が米国に限られる、という点が、読んだ範囲での理由です。
• 社内の誰かが、ChatGPTの契約を根拠に、APIの費用は出ないと考えているなら、先に請求の画面を一緒に見ます。 「別の請求」は、公式のヘルプが2か所で書いていることです。
• ブラウザやスマホのアプリから、直接OpenAIを呼ぶ設計は、公式の「クライアント側にキーを置かない」の注意と、ぶつかります。 自分のサーバーを間に置いて、そこでキーを使う形が、公式の書き方に沿います。
• MCPの require_approval を never にするのは、読み取りだけで、信頼できるサーバーに限ります。

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はChatGPTを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。コードは、公式のページの内容を要約として取得し、それに合わせて写したり短くしたりしたもので、実行していません。
• 公式のクイックスタートの本物のコードは、取得の要約の都合で、そのままは読めませんでした。上のPythonとcurlの例は、僕らが公式のページの記述に合わせて書いた最小の形です。写して使う前に、公式のページの現物と見比べてください。
• 呼び名が揺れています。Apps SDK、plugin、アプリ、コネクタ、Agent Builder、Agents SDK、Agents APIは、公式の資料の中でも混在しています。URLの名前（たとえば apps-sdk）と、本文の言葉（plugin）が一致しない箇所もありました。
• 数字は、すべて2026年10月24日に要約で取得した表示です。価格の対応（Flex/Batch、Fast、Ultrafastの各表）、プリペイド以外の払い方、Apps SDKのヘルプの日付は、確認できていません。
• 読めなかったもの：ヘルプ「Best practices for API key safety」（2回失敗。キーの削除の手順も、読んだヘルプには見つかりませんでした）、ダッシュボード（platform.openai.com。ログインが要るため）、リファレンスのResponsesのページの末尾、「Your data」の末尾、支出上限のガイド、Agents APIとAgents SDKの比較のページ、Apps SDKの公開の審査の要件、利用規約とサービス契約の本文です。規約に関わる判断は、公式の規約を直接確かめてください。
• 「書かれていない」は、「読んだ範囲では見つからなかった」の意味です。
• 料金、契約、データの扱いの判断は、公式の料金ページと規約、必要なら専門家で確認してください。この記事は、投資や法律の助言ではありません。

出典

• Developer quickstart（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• API Platform overview（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Pricing（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Migrate to the Responses API（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Create a model response（API reference、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24、末尾は未読）
• Your data（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24、末尾は未読）
• Agents（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Agents SDK quickstart（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Agents API（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• MCP and Connectors（Responses API、OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• MCP server and UI quickstart（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Add UI to your MCP server（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Plugins quickstart（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Authentication（API reference、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Production best practices（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Assistants migration guide（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Rate limits（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Supported countries and territories（OpenAI developer docs、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Build with the Apps SDK（OpenAI Help Center、OpenAI、相対表示のみ、確認日2026-10-24）
• Where do I find my OpenAI API Key?（OpenAI Help Center、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Can I share my API key with my teammate/coworker?（OpenAI Help Center、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Managing billing for ChatGPT and the API platform（OpenAI Help Center、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• Setting up and managing prepaid API billing（OpenAI Help Center、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）
• What is ChatGPT Plus?（OpenAI Help Center、OpenAI、日付の表示なし、確認日2026-10-24）