【2025年7月最新】ChatGPT API自作チャットボット完全ガイド！GPT-4o API料金最適化とPython Flask デプロイ方法

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2025年7月1日

【2025年7月最新】ChatGPT API自作チャットボット完全ガイド！GPT-4o API料金最適化とPython Flask デプロイ方法

どうも！ゲーマーなら一度は「自分専用のAIアシスタントが欲しい」と思ったことありませんか？ゲーム攻略を手伝ってくれたり、チーム戦略を考えてくれたり、そんな夢のようなチャットボットが実は簡単に作れるんです！

この記事では、ChatGPT APIを使った自作チャットボットの作り方を、プログラミング初心者でも理解できるよう詳しく解説します。

ChatGPT API基礎知識

GPT-4o API料金体系（2025年6月現在）

モデル	入力料金	出力料金	特徴
GPT-4o	$5.00/1M tokens	$15.00/1M tokens	最新・最高性能
GPT-4-turbo	$10.00/1M tokens	$30.00/1M tokens	高性能・安定
GPT-3.5-turbo	$0.50/1M tokens	$1.50/1M tokens	コスパ最強

トークン数の目安

日本語1文字 ≈ 2-3トークン
英語1単語 ≈ 1.3トークン
1,000文字の日本語 ≈ 2,000-3,000トークン

API利用開始手順

1. OpenAIアカウント作成

1. https://platform.openai.com/ にアクセス
2. 「Sign up」でアカウント作成
3. 電話番号認証を完了
4. 使用用途の選択

2. APIキーの取得

1. ダッシュボード → API keys
2. 「Create new secret key」クリック
3. キー名を入力（例：ChatBot_Project）
4. APIキーをコピー・安全に保存

3. 課金設定

1. Settings → Billing
2. Payment methodsでクレジットカード登録
3. Usage limitsで月額上限設定（例：$50）

Python Flask チャットボット開発

開発環境構築

1. 必要なライブラリインストール

Copy# 仮想環境作成
python -m venv chatbot_env
source chatbot_env/bin/activate  # Linux/Mac
# chatbot_env\Scripts\activate  # Windows

# 必要ライブラリインストール
pip install flask openai python-dotenv requests

2. プロジェクト構造

chatbot_project/
├── app.py
├── .env
├── templates/
│   └── index.html
├── static/
│   ├── style.css
│   └── script.js
└── requirements.txt

基本チャットボットの実装

1. 環境設定（.env）

OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
FLASK_ENV=development
FLASK_DEBUG=True

2. メインアプリケーション（app.py）

Copyfrom flask import Flask, request, jsonify, render_template
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

# 環境変数読み込み
load_dotenv()

app = Flask(__name__)

# OpenAI API設定
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

# チャット履歴保存（実際のプロダクションではデータベース使用）
chat_history = []

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    try:
        user_message = request.json.get('message')
        
        # システムプロンプトの設定
        system_prompt = {
            "role": "system", 
            "content": "あなたはゲーマー向けのAIアシスタントです。ゲームに関する質問に詳しく、フレンドリーに答えてください。"
        }
        
        # ユーザーメッセージを履歴に追加
        chat_history.append({"role": "user", "content": user_message})
        
        # ChatGPT APIに送信するメッセージ構築
        messages = [system_prompt] + chat_history[-10:]  # 直近10件のみ送信
        
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o",
            messages=messages,
            max_tokens=500,
            temperature=0.7
        )
        
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        
        # アシスタントの回答を履歴に追加
        chat_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
        
        return jsonify({
            'response': assistant_message,
            'usage': response.usage
        })
        
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

@app.route('/clear', methods=['POST'])
def clear_history():
    global chat_history
    chat_history = []
    return jsonify({'message': 'チャット履歴をクリアしました'})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

3. HTMLテンプレート（templates/index.html）

Copy<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>ゲーマー向けAIチャットボット</title>
    <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
</head>
<body>
    <div class="container">
        <header>
            <h1>🎮 ゲーマー向けAIアシスタント</h1>
        </header>
        
        <div class="chat-container">
            <div id="chatMessages" class="chat-messages">
                <div class="message bot-message">
                    <div class="message-content">
                        こんにちは！ゲームに関する質問なら何でも聞いてください！
                    </div>
                </div>
            </div>
            
            <div class="input-container">
                <input type="text" id="messageInput" placeholder="メッセージを入力..." />
                <button id="sendButton">送信</button>
                <button id="clearButton">履歴クリア</button>
            </div>
        </div>
        
        <div class="usage-info">
            <p>使用量: <span id="tokensUsed">0</span> tokens</p>
        </div>
    </div>
    
    <script src="{{ url_for('static', filename='script.js') }}"></script>
</body>
</html>

4. スタイリング（static/style.css）

Copy* {
    box-sizing: border-box;
    margin: 0;
    padding: 0;
}

body {
    font-family: 'Arial', sans-serif;
    background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
    min-height: 100vh;
    padding: 20px;
}

.container {
    max-width: 800px;
    margin: 0 auto;
    background: white;
    border-radius: 15px;
    box-shadow: 0 20px 40px rgba(0,0,0,0.1);
    overflow: hidden;
}

header {
    background: linear-gradient(45deg, #FF6B6B, #4ECDC4);
    color: white;
    padding: 20px;
    text-align: center;
}

.chat-container {
    height: 500px;
    display: flex;
    flex-direction: column;
}

.chat-messages {
    flex: 1;
    padding: 20px;
    overflow-y: auto;
    background: #f8f9fa;
}

.message {
    margin-bottom: 15px;
    display: flex;
    align-items: flex-start;
}

.user-message {
    justify-content: flex-end;
}

.bot-message {
    justify-content: flex-start;
}

.message-content {
    max-width: 70%;
    padding: 12px 16px;
    border-radius: 18px;
    word-wrap: break-word;
}

.user-message .message-content {
    background: #007bff;
    color: white;
}

.bot-message .message-content {
    background: white;
    color: #333;
    border: 1px solid #e1e8ed;
}

.input-container {
    display: flex;
    padding: 20px;
    background: white;
    border-top: 1px solid #eee;
}

#messageInput {
    flex: 1;
    padding: 12px;
    border: 1px solid #ddd;
    border-radius: 25px;
    margin-right: 10px;
    outline: none;
}

button {
    padding: 12px 20px;
    border: none;
    border-radius: 25px;
    background: #007bff;
    color: white;
    cursor: pointer;
    margin-left: 5px;
}

button:hover {
    background: #0056b3;
}

#clearButton {
    background: #dc3545;
}

#clearButton:hover {
    background: #c82333;
}

.usage-info {
    padding: 10px 20px;
    background: #f8f9fa;
    text-align: center;
    font-size: 14px;
    color: #666;
}

.loading {
    opacity: 0.7;
}

5. JavaScript（static/script.js）

Copyclass ChatBot {
    constructor() {
        this.messageInput = document.getElementById('messageInput');
        this.sendButton = document.getElementById('sendButton');
        this.clearButton = document.getElementById('clearButton');
        this.chatMessages = document.getElementById('chatMessages');
        this.tokensUsed = document.getElementById('tokensUsed');
        
        this.totalTokens = 0;
        this.isLoading = false;
        
        this.initEventListeners();
    }
    
    initEventListeners() {
        this.sendButton.addEventListener('click', () => this.sendMessage());
        this.clearButton.addEventListener('click', () => this.clearHistory());
        
        this.messageInput.addEventListener('keypress', (e) => {
            if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) {
                e.preventDefault();
                this.sendMessage();
            }
        });
    }
    
    async sendMessage() {
        const message = this.messageInput.value.trim();
        if (!message || this.isLoading) return;
        
        this.isLoading = true;
        this.sendButton.disabled = true;
        this.sendButton.textContent = '送信中...';
        
        // ユーザーメッセージを表示
        this.addMessage(message, 'user');
        this.messageInput.value = '';
        
        try {
            const response = await fetch('/chat', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json',
                },
                body: JSON.stringify({ message: message })
            });
            
            const data = await response.json();
            
            if (response.ok) {
                this.addMessage(data.response, 'bot');
                this.updateTokenUsage(data.usage);
            } else {
                this.addMessage(`エラー: ${data.error}`, 'error');
            }
        } catch (error) {
            this.addMessage(`通信エラー: ${error.message}`, 'error');
        } finally {
            this.isLoading = false;
            this.sendButton.disabled = false;
            this.sendButton.textContent = '送信';
        }
    }
    
    addMessage(content, type) {
        const messageDiv = document.createElement('div');
        messageDiv.className = `message ${type}-message`;
        
        const contentDiv = document.createElement('div');
        contentDiv.className = 'message-content';
        contentDiv.textContent = content;
        
        messageDiv.appendChild(contentDiv);
        this.chatMessages.appendChild(messageDiv);
        
        // 最新メッセージまでスクロール
        this.chatMessages.scrollTop = this.chatMessages.scrollHeight;
    }
    
    updateTokenUsage(usage) {
        this.totalTokens += usage.total_tokens;
        this.tokensUsed.textContent = this.totalTokens.toLocaleString();
    }
    
    async clearHistory() {
        try {
            const response = await fetch('/clear', {
                method: 'POST'
            });
            
            if (response.ok) {
                this.chatMessages.innerHTML = `
                    <div class="message bot-message">
                        <div class="message-content">
                            こんにちは！ゲームに関する質問なら何でも聞いてください！
                        </div>
                    </div>
                `;
            }
        } catch (error) {
            console.error('履歴クリアエラー:', error);
        }
    }
}

// チャットボット初期化
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
    new ChatBot();
});

VPS選択とデプロイ方法

推奨VPSスペック

用途	CPU	メモリ	ストレージ	月額料金目安
開発・テスト	1-2vCPU	1-2GB	20GB	500-1,000円
本番運用	2-4vCPU	4-8GB	50GB	1,000-3,000円
大規模運用	4-8vCPU	8-16GB	100GB	3,000-10,000円

デプロイ手順（Ubuntu 22.04）

1. サーバー初期設定

Copy# システムアップデート
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 必要パッケージインストール
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv nginx -y

# ファイアウォール設定
sudo ufw allow 22
sudo ufw allow 80
sudo ufw allow 443
sudo ufw enable

2. アプリケーションデプロイ

Copy# プロジェクトディレクトリ作成
sudo mkdir /var/www/chatbot
sudo chown $USER:$USER /var/www/chatbot

# ソースコード配置
cd /var/www/chatbot
git clone https://github.com/your-username/chatbot-project.git .

# 仮想環境構築
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 依存関係インストール
pip install -r requirements.txt

3. Systemdサービス設定

Copy# サービスファイル作成
sudo nano /etc/systemd/system/chatbot.service

Copy[Unit]
Description=ChatBot Flask App
After=network.target

[Service]
User=www-data
Group=www-data
WorkingDirectory=/var/www/chatbot
Environment="PATH=/var/www/chatbot/venv/bin"
ExecStart=/var/www/chatbot/venv/bin/python app.py
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Copy# サービス有効化
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable chatbot
sudo systemctl start chatbot

4. Nginx設定

Copysudo nano /etc/nginx/sites-available/chatbot

Copyserver {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:5000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

Copy# 設定有効化
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/chatbot /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx

高度な機能実装

1. データベース連携

Copyimport sqlite3
from datetime import datetime

class ChatDatabase:
    def __init__(self, db_path='chat.db'):
        self.db_path = db_path
        self.init_db()
    
    def init_db(self):
        conn = sqlite3.connect(self.db_path)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS conversations (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                user_id TEXT,
                message TEXT,
                response TEXT,
                tokens_used INTEGER,
                created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
            )
        ''')
        conn.commit()
        conn.close()
    
    def save_conversation(self, user_id, message, response, tokens_used):
        conn = sqlite3.connect(self.db_path)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('''
            INSERT INTO conversations (user_id, message, response, tokens_used)
            VALUES (?, ?, ?, ?)
        ''', (user_id, message, response, tokens_used))
        conn.commit()
        conn.close()

2. ユーザー認証

Copyfrom functools import wraps
import jwt
from datetime import datetime, timedelta

def token_required(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token:
            return jsonify({'message': '認証が必要です'}), 401
        
        try:
            data = jwt.decode(token, app.config['SECRET_KEY'], algorithms=['HS256'])
            current_user = data['user_id']
        except:
            return jsonify({'message': '無効なトークンです'}), 401
        
        return f(current_user, *args, **kwargs)
    return decorated

@app.route('/protected-chat', methods=['POST'])
@token_required
def protected_chat(current_user):
    # 認証済みユーザーのみアクセス可能
    pass

3. レート制限

Copyfrom flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address

limiter = Limiter(
    app,
    key_func=get_remote_address,
    default_limits=["200 per day", "50 per hour"]
)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
@limiter.limit("10 per minute")
def chat():
    # 1分間に10回までの制限
    pass

API料金最適化テクニック

1. トークン削減戦略

Copydef optimize_prompt(user_message, chat_history):
    # 履歴の要約
    if len(chat_history) > 20:
        # 古い履歴を要約して保持
        summary_prompt = "以下の会話を簡潔に要約してください：\n" + \
                        "\n".join([f"{msg['role']}: {msg['content']}" 
                                  for msg in chat_history[:10]])
        
        summary_response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",  # 要約は安いモデルで
            messages=[{"role": "user", "content": summary_prompt}],
            max_tokens=200
        )
        
        # 要約 + 直近の履歴のみ保持
        optimized_history = [
            {"role": "system", "content": f"過去の会話要約: {summary_response.choices[0].message.content}"}
        ] + chat_history[-10:]
        
        return optimized_history
    
    return chat_history

2. モデル使い分け

Copydef choose_model(message_type):
    if "翻訳" in message_type or "要約" in message_type:
        return "gpt-3.5-turbo"  # 簡単なタスクは安いモデル
    elif "創作" in message_type or "分析" in message_type:
        return "gpt-4o"  # 複雑なタスクは高性能モデル
    else:
        return "gpt-3.5-turbo"  # デフォルトは安いモデル

3. キャッシュ機能

Copyimport hashlib
from functools import lru_cache

class ResponseCache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
    
    def get_cache_key(self, messages):
        content = str(messages)
        return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
    
    def get(self, messages):
        key = self.get_cache_key(messages)
        return self.cache.get(key)
    
    def set(self, messages, response):
        key = self.get_cache_key(messages)
        self.cache[key] = response

# 使用例
cache = ResponseCache()

def get_chatgpt_response(messages):
    cached_response = cache.get(messages)
    if cached_response:
        return cached_response
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages
    )
    
    cache.set(messages, response)
    return response

セキュリティ対策

1. 入力サニタイゼーション

Copyimport re
from html import escape

def sanitize_input(user_input):
    # HTMLエスケープ
    sanitized = escape(user_input)
    
    # 不適切な文字列の除去
    forbidden_patterns = [
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'javascript:',
        r'on\w+\s*=',
    ]
    
    for pattern in forbidden_patterns:
        sanitized = re.sub(pattern, '', sanitized, flags=re.IGNORECASE)
    
    return sanitized[:1000]  # 文字数制限

2. 環境変数管理

Copyimport os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class Config:
    OPENAI_API_KEY = os.environ.get('OPENAI_API_KEY')
    SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'dev-secret-key'
    DATABASE_URL = os.environ.get('DATABASE_URL') or 'sqlite:///chat.db'
    
    # セキュリティ設定
    SESSION_COOKIE_SECURE = True
    SESSION_COOKIE_HTTPONLY = True
    SESSION_COOKIE_SAMESITE = 'Lax'

3. ログ管理

Copyimport logging
from datetime import datetime

# ログ設定
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('chatbot.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

logger = logging.getLogger(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_ip = request.remote_addr
    user_message = request.json.get('message')
    
    # アクセスログ
    logger.info(f"Chat request from {user_ip}: {user_message[:100]}")
    
    try:
        # ChatGPT処理
        response = get_chatgpt_response(messages)
        logger.info(f"Successful response to {user_ip}")
        return jsonify(response)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error for {user_ip}: {str(e)}")
        return jsonify({'error': 'Internal server error'}), 500