【図解】OpenAI Platformの使い方｜登録・利用上限・APIキー・Playground・経理の注意点【2026年10月】

「OpenAI Platformを開いてみたけれど、どこから手を付ければよいか分からない」「APIキーや上限の設定で失敗したくない」。そんな方に向けて、OpenAI Platform（API用の管理画面）の使い方を、手順に沿って解説します。

本記事は、システムからAIを呼び出すための管理画面、OpenAI Platformの使い方です。会話で使うChatGPT本体の使い方はこちらの記事で解説しています。同じ種類の管理画面は、Claude Consoleの使い方（仕組みはこちら）と、Google AI StudioとGemini APIの使い方の記事をご覧ください。

登録から日々の運用、月次の点検まで、さらにPlaygroundの使い方マニュアルと経理の注意点を、2026年10月24日時点の公式情報にもとづいてまとめました。

OpenAI Platformとは？　ChatGPTとの違い

OpenAI Platformは、OpenAIのモデル（GPTなど）を、自社のシステムや自動処理から呼び出すための入り口です。人が画面を開いて会話するChatGPTとは別の製品で、契約・課金・管理画面もすべて別になっています。

ChatGPTの有料プランに入っていても、APIの利用料は別にかかります。OpenAIのヘルプも、APIとChatGPTは別に課金・管理されると説明しています。OpenAIが2026年9月29日に発表した「Sign in with ChatGPT」は、提携アプリでChatGPTの契約の枠を使う仕組みで、APIの課金とは別のものです。

どの契約の請求が、どの画面にあるかは、次のとおりです。経理では、ChatGPTとAPIの証憑を、分けて保存します。

Platformが必要になるのは、どんなとき？

• 自社のシステムや自動処理から、AIを呼び出したいとき
• 大量の書類やデータを、まとめて処理したいとき（Batchなど）
• 用途ごとに費用の上限を決めて、管理したいとき
• 社外の開発者に、AIを使う仕組みの開発を委託するとき

会話で使うだけなら、ChatGPTで足ります。Platformは、仕組みに組み込む段階で必要になります。

使い始めるまでの全体の流れと準備

Platformの初期設定は、大きく6つのステップに分かれます。上から順に進めると、迷わずに設定できます。

準備するもの

• ログインに使う方法（メールアドレスとパスワード、またはGoogle・Microsoft・Appleのアカウント）。次回以降も、登録時と同じ方法でログインします
• 請求書に載せる会社名・住所などの請求先情報
• 支払いに使うクレジットカードかデビットカード（プリペイドカードは使えません）
• OpenAIが対応している国・地域にいること（日本は対応しています）

先に決めておくこと

1人で試すだけなら、ここは飛ばしてかまいません。社内の複数人で使う場合は、次の3点を先に決めておきます。

• 組織のオーナー（支払いと管理の責任者）を誰にするか
• 何に使うか（用途）と、用途ごとの月の予算
• APIキーを作ってよい人の範囲

ロール（権限）の早見表

Platformでは、メンバーごとに「ロール」と呼ばれる権限を割り当てます。組織全体のロールはOwner（オーナー）とReader（読者）の2種類で、プロジェクトごとにも別のロールを付けられます。

ステップ1・2・3　アカウントを作り、支払いと上限を設定する

まずは、Platformで主に使う画面と、その開き方を押さえておきましょう。どの画面も、アドレス（URL）で直接開けます。

ステップ1：アカウントと組織を作る

1. ブラウザで platform.openai.com を開き、登録（サインアップ）を始めます。
2. メールアドレスとパスワード、またはGoogle・Microsoft・Appleのアカウントから、登録の方法を選びます。
3. 画面の案内に沿って、登録を進めます。電話番号の認証を求められることがあります（一度でも認証に使った電話番号は、別のアカウントの作成には使えません）。

組織（Organization）の名前は、あとから表示名だけ変えられます。組織ID（Organization ID）は変えられません。どちらも、Settings＞Organization＞General（platform.openai.com/settings/organization/general）で確認します。どの組織にも、最初から「Default project」というプロジェクトがあり、削除できません。

組織の本人確認（Verify Organization）は、求められたときに

• 場所は、Settings＞Organization＞General の「Verify Organization」です。
• 政府が発行した身分証の原本（パスポート、運転免許証、国民ID、在留許可証など）と、顔写真（セルフィー）の照合が必要です。コピー、スクリーンショット、スマホやデジタルの身分証、期限切れの身分証は使えません。
• 同じ身分証は、90日以内に別の組織の認証には使えません。再試行もできないため、読み取りやすい原本を用意して、1回で通します。
• 利用額などの条件はなく、数分で終わります。反映まで最大30分かかることがあります。認証していなくても、すでに使えている機能は引き続き使えます。

ステップ2：請求先を登録し、クレジットを買う

購入できるのは、組織の請求を管理できる人（組織のオーナー）です。

1. Settings＞Organization＞Billing（platform.openai.com/settings/organization/billing/overview）を開きます。
2. 初めての購入では「Add payment details」（支払い情報を追加）を押し、カード情報と請求先（会社名・住所など）を入力します。
3. 購入額を入力します。最低額は5ドル、初期値は10ドルです。
4. 設定画面に「Use auto-reload」（自動リチャージを使用する）の項目があります。公式ヘルプによると、設定時の既定はオンです。自動で買い足されたくないときは、確定の前にオフにします。
5. 内容を確認して購入します。残高に反映されるまで、数分かかることがあります。

2回目以降は、「Buy credits」か「Add to credit balance」（表示されている方）から購入します。

クレジットの6つのルール

• 米ドル建て：APIのクレジットは、米ドルでのみ購入できます。円の金額は、カード会社の換算で決まります。
• カード：使えるのは、通常のクレジットカードかデビットカードです。プリペイドカードや、対応していない地域で発行されたカードは使えません。拒否される主な理由には、カード会社側の拒否や、3-Dセキュア（本人認証）の失敗などがあります。
• 有効期限：購入から1年で失効します。延長はできません。
• 返金：原則、返金されません。例外（未使用分）は、確認された請求エラー、不正利用、OpenAI側の障害や誤った制限などで、窓口はサポートです。
• 譲渡：他の人や組織に譲れません。現金や通貨としても扱われません。
• 残高の上限：利用と支払いの履歴にもとづく信頼レベル（trust tier）で決まります。自動チャージの最大額も、同じ信頼レベルで決まります。具体的な金額は公開されていません。

請求先の情報は、購入の前に整える

請求書に載る会社名・住所・税番号（Tax ID）などは、Billing preferences（platform.openai.com/settings/organization/billing/preferences）で更新します（権限のある人が操作します）。変更が反映されるのは、今後に発行される請求書だけで、すでに発行された請求書は変わりません。直してほしいときはサポートへの依頼になり、再発行は保証されません。購入の前に、請求先を整えておきましょう。

ステップ3：月の上限を設定する（最優先）

使いすぎを防ぐ一番の手段が、月の支出上限です。次の4つの“上限”があり、混同しやすいので、先に整理します。

自分で決める月のハード上限は、次の手順で設定します。

1. Settings＞Organization＞Limits（platform.openai.com/settings/organization/limits）を開きます。
2. 「Spend」の欄で、「Edit spend limit」を押します。
3. 「Monthly spend limit」に、月の上限額を入力します。
4. 止めたいときは「Enforce a hard limit」をオンにして、「Save」を押します。

「Enforce a hard limit」をオンにしたときだけ、上限に達するとAPIが止まります。ただし、止まる処理はその場で反映されるわけではなく、設定した額を少し超えることがあります。止まったあとは、上限を上げるか、翌月の月次サイクルまで待つと再開します。

組織の上限は、すべてのプロジェクトに共通で効きます。プロジェクトごとの上限は、そのプロジェクトの利用にだけ効き、両方が同じ通信に当たることもあります。

アラート（通知）は、プロジェクトのLimitsにある「Alert when spend reaches」に金額を決めて、「Add Alert」で追加します。プロジェクトに月の上限を作ると、100%のアラートが既定で付きます。組織のアラートについては、公式ドキュメントに画面の手順の説明がありません。

利用ティア（Free・Build・Launch・Grow）と月の使用上限

利用ティアは、組織が買ったクレジットの累計額で決まる“段階”です。段階が上がると、OpenAIが定める月の使用上限と、レート制限が大きくなります。

• 累計の購入額が基準に届くと、自動でティアが上がります。Limits画面の「Usage Tiers」の欄には、手動で上げる「Upgrade tier」ボタンもあります。
• 2026年10月6日に、有料のティアが5段階（Tier 1〜5）から3段階（Build・Launch・Grow）に再編されました。すでに有料だった組織は、Tier 1・2がBuild、Tier 3・4がLaunch、Tier 5がGrowに、自動で移行されています。追加の支払いは不要で、API料金とカスタムのレート制限は変わりません。
• 古い記事の「Tier 1〜5」の基準は、現在のものではありません。この記事の表と図を使ってください。
• Freeは、許可された地域のユーザーが使えるティアで、月の使用上限は100ドルです。ただし、GPT-6系のモデルは、Freeでは使えません（各モデルの公式ページの表に「Not supported」と書かれています）。最初に5ドル以上のクレジットを買うと、Buildになります。
• 何が「累計の購入額」に数えられるか（無料のクレジットや返金など）は、公式には書かれていません。

標準の処理（Standard）のレート制限は、ティアとモデルで決まります。RPMは1分あたりのリクエスト数、TPMは1分あたりのトークン数です。トークンとは、AIが文章を処理するときの単位で、文章が長いほど増えます。

自動チャージは“止まると困る”ときに設定する

自動チャージ（auto-reload）は、残高が決めた金額を下回ると、自動でクレジットを買い足す機能です。業務に組み込んだAPIが止まると困るときに使います。公式ヘルプでは、支払いの設定時に「Use auto-reload」が既定でオンになっていると説明されています。最初の購入のときに、必要かどうかを決めておきましょう。

設定する項目は、次のとおりです。

• 残高がいくらを下回ったら、買い足すか（しきい値）
• 買い足した後に、残高をいくらに戻すか
• 1か月に自動で買い足す金額の上限（任意）。手動の購入は数えません。上限に届くと、翌月まで自動の購入は行われません。これは、APIの使用上限ではありません
• 1回の買い足しの最低額は5ドルです

自動チャージは“残高を保つ”仕組みで、“使いすぎを止める”仕組みではありません。止めるのは、先ほどのハード上限です。残高がプラスでも、レート制限・月の使用上限・ハード上限は、別に効きます。

残高がゼロになると、429エラー（credit_balance_exhausted）が返ります。処理の遅れから、すぐには止まらないことがあります。その場合は、超えた分がマイナスの残高になり、次の購入から差し引かれます。

ステップ4　APIキーを発行し、安全に管理する

APIキーは、システムがOpenAIを呼び出すときに使う“鍵”です。他人に使われると、その費用は自社のクレジットから引かれます。クレジットカードの番号と同じつもりで扱いましょう。

発行の手順

1. プロジェクトの選択（プロジェクトセレクタ）で、キーを使うプロジェクトを選びます。キーは、プロジェクトごとに発行します。
2. API keys（platform.openai.com/api-keys）を開き、「+ Create new secret key」（新しいシークレットキーを作成）を押します。
3. キーに名前を付けます。用途と作成月が分かる名前（例：accounting-prod-202610）にすると、後の管理が楽です。
4. 権限などを設定します。権限は、All（すべて・既定）、Restricted（制限付き）、Read Only（読み取り専用）から選びます。有効期限を付けられるときは、付けます。
5. 表示されたキーをコピーし、すぐに安全な場所へ保管します。

キーの全体が表示されるのは、作成したときの一度だけです。なくした場合は表示し直せないため、新しいキーを作り、古いキーは削除します。

キーを作れないときは、組織やプロジェクトで「作れるキーの種類」が制限されている可能性があります（2026年9月15日に追加された機能です）。管理者に確認してください。

キーの種類と使い分け

安全に管理するための7つのルール

1. 1人に1本、用途ごとに1本作ります。キーは共有せず、代わりにプロジェクトを分けてメンバーを招待します。開発用・テスト用・本番用も分けます。
2. 保管は、クラウドの秘密情報の保管サービスやパスワード管理ツールで行い、プログラムには直接書かずに、環境変数 OPENAI_API_KEY で渡します（公式のライブラリは、この環境変数を自動で読みます）。
3. キーを書いた.envファイルを使う場合は、Gitの管理対象から外します（.gitignoreに追加）。
4. ブラウザやスマホアプリの中（利用者の手元で動く部分）には、キーを埋め込みません。AIの呼び出しは、サーバー側から行います。
5. メール・チャット・問い合わせなどに、キーを貼り付けません。
6. 有効期限を付け、定期的に作り直します。漏れた疑いがあるときは、すぐに新しいキーに替えて、古いキーを削除します。権限は、必要な範囲にしぼります。
7. 退職・異動・委託の終了時は、その人のキーとメンバー登録を、すぐに削除します。

接続元のIPアドレスを制限する「IP allowlist」も使えます。許可していないIPアドレスからの通信は、401エラー（IP not authorized）になります。

GitHubなどにキーを載せてしまったときは、気づいた時点で、自分で削除して新しいキーに入れ替えます。API keysの画面で、キーの横のゴミ箱アイコンから削除できます。取り消しは数秒で反映され、そのほかの認証の変更は、通常15分以内に反映されます。OpenAI側で自動的に無効にしてくれるかどうかは、公式の資料に書かれていないため、自分で削除する前提で運用します。

ステップ5　Playgroundで試す

Playgroundは、プログラムを書かずに、ブラウザでモデルを試せる画面です。システムに組み込む前に、指示文（プロンプト）の書き方や、モデルごとの答え方と費用を確かめるのに使います。

1. platform.openai.com/playground を開き、使うプロジェクトを選びます。
2. モデルを選びます。OpenAIは、迷ったらGPT-6 Astra、バランスで選ぶならGPT-6.1 Sol、大量・定型の処理ならGPT-6 Lunaと案内しています。
3. 指示文（システムプロンプト）の欄に、モデルの役割や、答え方のルールを書きます。
4. 入力の欄に、実際の質問や、処理させたいデータを書きます。
5. 必要に応じて、推論の手間（reasoning effort）や、出力の上限などの設定を調整します。使える設定は、モデルによって異なります。
6. 実行して、答えとトークン数（使用量）を確かめます。

たとえば、経理の仕訳の補助を試すなら、次のように書きます（当事務所の作例です）。

先に知っておくこと

• Playgroundで実行した分も、APIの使用量として、同じ料金でクレジットから差し引かれます。
• Playgroundの「Prompts」（指示文を保存して、版を管理する機能）、Evals、Agent Builderは、2026年11月30日に終了します（Evalsは、10月31日から読み取り専用になります）。この記事の手順には組み込んでいません。うまくいった指示文は、社内の手順書に控えておきましょう。
• Playgroundと実際のAPIで、結果が違うことがあります。原因は、答えのランダム性、指示文のわずかな違い（空白など）、設定の不一致、モデル名の違いなどです。APIでは、設定をすべて明示して指定すると、そろえやすくなります。
• 試すデータは、架空のデータか、個人名や口座番号などを消したデータにします。

各項目の詳しい意味や、指示文の型、結果の読み方、実務での試し方は、この後のPlayground使い方マニュアルで解説します。

ステップ6　プログラムから使う（Python）

ここからは、社内の担当者や委託先のエンジニアが、システムからOpenAIを呼び出す段階です。動く仕組みをつかめるよう、最小限の例を紹介します。

Windowsで試す最小の例

1. パソコンにPython（3.10以降）をインストールしておきます。
2. PowerShellを開き、公式のライブラリを入れます。

pip install openai

3. 同じPowerShellの画面で、APIキーを環境変数に設定します。この設定は、画面を閉じると消えます。

$env:OPENAI_API_KEY = "ここに発行したキーを貼り付け"

setx コマンドを使うと、パソコンに設定が残ります。キーを残したくない場合は、使いません。

4. 次の内容を sample.py という名前で保存し、同じ画面で python sample.py と入力して実行します。

from openai import OpenAI

# 環境変数 OPENAI_API_KEY のキーを自動で読み込みます
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-luna",
    # 答える前に考える量。lowにすると、速く安くなります
    reasoning={"effort": "low"},
    # 考えた分も含む、出力の上限（使い切る必要はありません）
    max_output_tokens=25000,
    instructions=(
        "あなたは日本の中小企業の経理担当者を補助します。"
        "勘定科目の候補を3つまで挙げ、理由を1行で添えてください。"
    ),
    input="10月5日　電力会社　口座振替　18,700円　事務所の電気代",
)

print(response.output_text)
print("状態:", response.status)
print("入力トークン:", response.usage.input_tokens)
print("出力トークン:", response.usage.output_tokens)

コードの主な行の意味は、次のとおりです。

• model：使うモデルの名前です。ここでは、この記事で扱う3つのモデルの中で最も安いGPT-6 Lunaを指定しています。
• reasoning：答える前に考える量です。lowにすると、速く安くなります。
• max_output_tokens：出力の上限です。考えた分（推論のトークン）も含まれます。
• instructions：指示文です。役割とルールを書きます。
• input：処理させたい入力です。

実行すると、勘定科目の候補と、状態（completed）、使ったトークン数が表示されます。

出力の上限は、考えた分も含むため、小さすぎると、考えるだけで上限に達して、答えが空のまま止まることがあります（状態がincompleteになります）。公式のガイドは、最初は25,000トークン以上を確保するよう勧めています。25,000は上限であって、使い切る必要はありません。費用は、使った分だけです。

この例の費用は、答えが短ければ、1回あたり1円に届きません（図8の例で約0.04円）。出力の上限の25,000トークンを使い切った場合でも、Lunaなら約2円です（1ドル＝150円で計算）。

macOSやLinuxでは、環境変数を export OPENAI_API_KEY="…" の形で設定します。本番のシステムでは、キーを毎回手で入力したり、ファイルに直接書いたりせず、クラウドの秘密情報の保管サービスなどを使います。

書き方の注意

• OpenAIのAPIには、新しい「Responses API」と、従来の「Chat Completions API」があります。新しく作るなら、公式が勧めるResponses APIを選びます（上のコードもResponses APIです）。
• 推論の手間（effort）を「none」以外にするときは、temperatureやtop_pなど、答えのばらつきを決める設定を指定しません。
• GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solでは、effortを「none」にできません。noneから移すときは、まず「low」が勧められています。この記事の3つのモデルは、いずれも「minimal」を指定できません。
• 古い記事のサンプルによく出てくるモデルは、すでに終了したか、終了が予定されています。gpt-4.1-nano、gpt-4o-2024-05-13、o3-mini、o4-miniなどは、2026年10月23日に終了しました。GPT-5系のスナップショット（gpt-5・gpt-5-mini・gpt-5-nano・gpt-5-pro）とo3・o3-proは2026年12月11日に、gpt-4o（2024-08-06・2024-11-20）、gpt-4o-mini（2024-07-18）、gpt-4.1、gpt-4.1-miniは2027年1月14日に終了する予定です。古い記事のサンプルにこれらの名前があれば、新しいモデルに置き換えます。

Playground使い方マニュアル（詳しい手順と実務での試し方）

ここからは、Playgroundをもう一歩使いこなすためのマニュアルです。画面の各項目の意味、指示文の書き方、結果の読み方、費用の見積もり方までを、経理の実務に沿って解説します。

Playgroundで実行した内容は、APIの利用として扱われます。送った内容の扱いはAPIと同じと考え、試すときは、架空のデータか、個人名や口座番号などを消したデータを使いましょう。

できること・注意すること

主な入力項目と表示

基本の操作手順（10ステップ）

1. platform.openai.com/playground を開き、使うプロジェクトを選びます。
2. モデルを選びます。迷ったら、下の「モデルの選び方」を参考にします。
3. 指示文に、役割・目的・ルール・出力の形を書きます（後述の「指示文の型」を使います）。
4. 入力に、処理させたいデータを入れます。データは <data> のような区切りで囲み、指示と分けます。
5. 推論の手間（effort）と、出力の上限を決めます。最初は、出力の上限を大きめ（25,000トークン以上）にします。
6. 実行します。
7. 答え、状態、トークン数を確かめます。途中で止まっていないか、費用はいくらかを見ます。
8. 直す点を1か所だけ決めて書き換え、もう一度実行して比べます。
9. 合格ラインに達したら、指示文・設定・結果を、社内の手順書に残します。
10. 開発の担当者に、手順書と、モデル名（例：gpt-6-luna）・effort・出力の上限・指示文・テスト結果を渡します。

モデルの選び方

OpenAIは、迷ったらAstraから始めることを案内しています。ただし、明細の分類や請求書の読み取りのような定型の大量処理では、LunaやSolでも十分なことがあります。同じテストデータで実行し、正確さと費用を比べて選びましょう。

同じモデルでも、処理のモードを選ぶと料金が変わります。

• 急がない大量の処理は、Batch（24時間以内に処理）かFlexで、標準の半額になります。
• 急ぐときは、Fast（標準の2倍の料金）や、Ultrafast（6倍の料金。AstraとSolのみ）を選べます。
• 同じ指示文を何度も送るときは、プロンプトキャッシュが効いて、2回目以降の入力の料金が下がります。ただし、この記事の3モデル（GPT-5.6以降の仕組み）では、キャッシュへの書き込みに、入力単価の1.25倍（12時間保持にすると2.5倍。Responses APIのみ）がかかります。読み出しは0.1倍（GPT-6.1 Solは0.05倍）です。

指示文（プロンプト）の書き方：7つのコツ

1. 役割を決めます（例：中小企業の経理担当者を補助する）。
2. 目的と背景を書きます。何のために使い、誰が読む答えなのかを伝えます。
3. ルールは箇条書きにします。「迷ったら要確認と書く」「推測で数字を作らない」なども明記します。
4. 出力の形を決めます。項目・順番・文字数を具体的に指定します。
5. 例を数個見せます。入力と望ましい答えの組み合わせを、<example> などの区切りで囲みます。
6. データは <data> などの区切りで囲み、指示と混ざらないようにします。
7. 大きな仕事は分けます。「読み取り」「判定」「文面作成」のように、1回に1つの仕事を頼みます。

この7つを1枚にまとめた“型”が次のとおりです。【　】の部分を書き換えて使います（当事務所の作例です）。

設定項目の意味

結果の読み方（答え・状態・トークン数）

実行すると、答えのほかに、APIが返した情報を確認できます。特に大事なのは、答えの中身、状態（status）、使ったトークン数の3つです。

出力のトークン数には、考えた分（reasoning_tokens）も含まれます。画面には見えない部分にも、費用がかかります。

改善の進め方：1か所ずつ変えて比べる

• 合格ラインは数字で決めます（例：10件中9件で、勘定科目の第1候補が正しい）。
• テスト用の例には、よくある取引だけでなく、まぎらわしい取引や例外も混ぜます。
• 一度に変えるのは、モデル・指示文・設定のうち1か所だけにします（図7の手順4と5を繰り返します）。
• 試した条件・結果・トークン数は、表計算ソフトに記録します。

実務レシピ1：明細から勘定科目の候補を出す

実務レシピ2：請求書の文章から項目を抜き出す（構造化出力）

構造化出力を使うと、答えを決まった形のJSONで受け取れます。会計ソフトへの取り込みや、チェック表づくりに向いています。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "vendor_name": {"type": "string", "description": "請求元の会社名"},
    "invoice_date": {"type": ["string", "null"], "description": "請求日（YYYY-MM-DD）。記載がなければ null"},
    "total_amount": {"type": ["integer", "null"], "description": "税込の請求金額（円）。記載がなければ null"},
    "tax_amount": {"type": ["integer", "null"], "description": "消費税額（円）。記載がなければ null"},
    "registration_number": {"type": ["string", "null"], "description": "登録番号（Tと13桁の数字）。記載がなければ null"}
  },
  "required": ["vendor_name", "invoice_date", "total_amount", "tax_amount", "registration_number"],
  "additionalProperties": false
}

うまくいくと、次のような形で返ってきます。

{
  "vendor_name": "株式会社エグザンプル",
  "invoice_date": "2026-10-15",
  "total_amount": 33000,
  "tax_amount": 3000,
  "registration_number": "T0000000000000"
}

Pythonのコードから呼ぶ場合は、スキーマを自分で書かずに、クラスで定義して渡せます。次の例では、Pydantic（Pythonのデータ定義のライブラリ。pip install pydantic）を使います。

from typing import Optional

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel, Field


class Invoice(BaseModel):
    vendor_name: str = Field(description="請求元の会社名")
    invoice_date: Optional[str] = Field(description="請求日（YYYY-MM-DD）。記載がなければ null")
    total_amount: Optional[int] = Field(description="税込の請求金額（円）。記載がなければ null")
    tax_amount: Optional[int] = Field(description="消費税額（円）。記載がなければ null")
    registration_number: Optional[str] = Field(description="登録番号（Tと13桁の数字）。記載がなければ null")


client = OpenAI()

invoice_text = """請求書　株式会社〇〇商事 御中
請求日：2026年10月15日
ご請求金額：33,000円（うち消費税10%：3,000円）
発行元：株式会社エグザンプル
登録番号：T0000000000000"""

response = client.responses.parse(
    model="gpt-6-luna",
    reasoning={"effort": "low"},
    max_output_tokens=25000,
    instructions=(
        "あなたは経理担当者を補助します。請求書の文章から、指定された項目を抜き出します。"
        "文章に書かれていない項目は推測で埋めず、null にしてください。"
    ),
    input=invoice_text,
    text_format=Invoice,
)

print(response.status)
print(response.output_parsed)

• 書かれていないことがある項目は、上の例のように、null（値なし）も選べる形にします。OpenAIの構造化出力では、全項目をrequiredにする決まりなので、「ない」ことは、nullで表します。
• 構造化出力（strict）では、additionalPropertiesをfalseにして、全項目をrequiredに入れます。
• 出力の上限に達したときや、モデルが回答を断ったときは、形が崩れたり、読み取りの処理でエラーになったりします。状態（status）も一緒に確認します。
• 使えるスキーマの書き方には、制限があります。エラーが出たら、公式の「Structured Outputs」のページで、対応している書き方を確認します。
• JSON mode（json_object）は、妥当なJSONになることまでしか保証せず、項目や型は保証しません。形まで固定したいときは、構造化出力を使います。

実務レシピ3：取引先へのメールの下書き

費用の見積もり方

Playgroundで表示されるトークン数から、1件あたりの費用を計算できます。式は「入力トークン×入力単価＋出力トークン×出力単価」です（単価は100万トークンあたりの金額）。3つのレシピの目安は、次のとおりです。

Playgroundでよくあるつまずき

本番に移す前のチェックリスト

運用　プロジェクトとメンバーを整える

ここからは、使い始めたあとの運用です。複数人で使うなら、最初にメンバーとプロジェクトを整えておくと、費用の把握も、事故の防止も楽になります。1人で試すだけの場合は、この章は読み飛ばしてかまいません。

メンバーを招待する

1. 組織のオーナーが、メンバーの管理画面を開きます（英語表記は People＞Members、日本語表記はユーザー＞メンバー）。
2. 「Add member」を押します。
3. メールアドレスを入力するか、「Select user」で選びます。
4. 組織のロール（OwnerかReader）を選びます。管理を任せない人は、Readerにします。ただし、前述のとおり、Readerは読み取り専用ではありません。
5. 「Invite to projects」で、参加させるプロジェクトを1つ以上選びます。
6. 「Invite」を押します。

招待したあとの状況は、People＞Invitations で確認できます。まだ受け入れられていない招待は、Resend（再送）かRemove（取り消し）ができます。期限が切れた招待は再送できないため、もう一度招待します（有効な日数は、公式のヘルプに書かれていません）。IDプロバイダーとのSCIM連携で管理しているメンバーは、この画面からは削除できません。

プロジェクトで“区画”を分ける

プロジェクトは、組織の中を用途ごとに区切る“区画”です。APIキー、サービスアカウント、ファイル、処理量の制限、月の上限が、プロジェクトごとに分かれます。

• プロジェクトを作れるのは、組織のオーナーだけです。プロジェクトセレクタで「Create project」を選び、名前・用途・Webサイトを入れて、「Create」を押します。
• 1つの組織に作れるプロジェクトは、既定で2,000までです。
• プロジェクトは削除できません。できるのはアーカイブ（非表示）だけで、元に戻せません。アーカイブしたものは「Archived」のタブに移ります。
• 「Default project」は、どの組織にも最初からあり、削除できません。組織の設定を引き継ぎ、メンバーやサービスアカウントを直接追加することはできません。用途ごとのプロジェクトを別に作って使います。
• プロジェクトごとに、レート制限、使えるモデルの許可（Limits＞Model usage）、月の支出上限とアラートを設定できます。月の上限を作ると、100%のアラートが既定で付きます。
• 組織全体の上限（ティアごとの月の使用上限や、組織のハード上限）は、プロジェクトの設定とは別に、常に効きます。

プロジェクトの分け方のコツ

• 用途別に分けます（例：経理の仕訳の補助、営業の提案書づくり、社内の検証）。費用が用途ごとに集計でき、上限もかけられます。
• 本番と試験は、キーを分けます。試験用のプロジェクトには、軽量なモデルだけを許可し、小さな上限を付けると安心です。
• 案件や取引先ごとに費用を按分したいときも、プロジェクトを分けておくと、集計しやすくなります。
• 退職・異動・委託の終了のときは、メンバーとキーを、プロジェクトの単位で見直します。

運用　使った費用を確認し、毎月点検する

費用の確認は、Usage（利用状況）の画面で行います。月に1回は、使った量と費用をCSVで保存し、残高と上限を見直す習慣をつけましょう。

Usageで、使った量と費用を見る

• 画面は、platform.openai.com/usage（Settings＞Organization＞Usage）です。見られるのは、組織のオーナーか、Usage Dashboardの権限を持つ人です。プロジェクトのOwnerでも、設定によっては、そのプロジェクトのUsageを見られないことがあります（“Visible to organization owners”の設定）。
• 時刻は、UTC（協定世界時）で表示されます。日本時間はUTCより9時間進んでいるため、月初の日本時間0時から9時までの利用は、UTCでは前の月に入ります。月の境目の数字は、ずれて見えることがあります。
• Activity（利用量）は、API capability（機能）で絞り込み、プロジェクト・ユーザー・APIキー・モデル・Batch・service tierの単位で集計できます。APIキー別の絞り込みと集計は、2026年8月4日から使えます。
• Usage画面でのプロジェクトの選択は、ほかの画面の選択とは連動しません。表示しているプロジェクトを確かめてから、数字を読みます。
• 複数の組織は、合算されません。まとめて見たいときは、1つの組織の中に、プロジェクトとして束ねます。

CSVで書き出して、経理の資料にする

1. Usage画面の右上で、日付の範囲を選びます（「Month to date」は、月初から今日までです）。月次の点検には、月初から月末までを指定します。
2. 右上の「Export」を押します。
3. 「Activity data」（利用量）か「Cost data」（費用）を選び、「Download」を押します。
4. 作成が終わるとダウンロードのアイコンが出るので、押してCSVを保存します。

経理に渡す月次の資料として、公式ヘルプの月次エクスポートの案内には、次の設定が例示されています。

このCSVは、前払金から費用に振り替える金額（使った分）の根拠資料になります。月ごと、プロジェクトごとに保存しておきましょう。

APIで自動集計する（開発の担当者向け）

使用量と費用は、Usage APIとCosts APIで、プログラムから取得できます。使うには、組織のオーナーが作る「Adminキー」が必要で、通常のキーでは呼び出せません。Usage APIは1分・1時間・1日、Costs APIは1日の単位で集計でき、モデルやプロジェクトなどで分けられます。指定できる項目は更新されるため、最新の指定は、公式のAPIリファレンスで確認します。

毎月の点検リスト

経理担当者向け：支払い・領収書・消費税・記帳の実務

ここでは、経理担当者が押さえておきたい点を、支払い・領収書・消費税・記帳に分けてまとめます。なお、本章は一般的な解説で、個別の処理は、顧問税理士と決めて、毎期続けて適用してください。

支払いと領収書

• 支払いは米ドル建てで、使えるのはクレジットカードかデビットカードです（プリペイドカードは使えません）。円の金額は、カード会社の換算で決まります。
• 過去の支払いは、Settings＞Organization＞Billing の「Billing history」で確認します。英語版のヘルプでは、ここに「利用可能な請求書または領収書」が表示されると案内されています。請求書の日付は、OpenAIが変更に対応していないと、別のヘルプ（請求書の日付）に書かれています。
• 日本語版のヘルプには、個人・チームには請求書はなく、支払い履歴と領収書だけと書かれていて、英語版と内容が食い違っています。実際にどんな書類が出るか（宛名、登録番号、税額の記載の有無）は、最初のクレジットの購入のあとに、実物で確かめましょう。
• 請求書に載る会社名・住所・税番号は、Billing preferencesで更新します。直せるのは、今後に発行される書類だけで、発行済みの分は変わりません。最初の購入の前に整えておきます。
• 領収書や請求書は、画面やメールで受け取る電子データです。電子帳簿保存法の電子取引にあたるため、データのまま保存するのが原則です。ファイル名のつけ方や検索の要件などは、顧問税理士と決めておきましょう。
• Enterpriseの契約で、月ごとに請求書払いにしている場合は、請求書は暦月（UTC）単位で、サイクルの終了後おおむね2週間以内に発行されます。支払い条件は契約によります。2026年4月1日の発行分から、請求書にAPIの費用の明細は載らなくなり、明細はUsage画面のExportで取得します。

消費税（インボイス）

• OpenAIのヘルプによると、OpenAIから直接購入する日本の顧客には、10%の消費税が課されます。請求する会社は、米国のOpenAI OpCo, LLCです。
• OpenAIは、適格請求書発行事業者の登録番号として T3700150133253 を案内し、適格請求書を提供すると説明しています。税額は円で表示され、価格の表示は米ドルです。
• 登録年月日は、国税庁の公表サイトで確かめます。OpenAIのヘルプは、消費税を2025年1月1日以降の請求分から課税すると説明していますが、適格請求書発行事業者としての登録年月日は書いていません。国税庁の公表サイトでは、T3700150133253（OpenAI OpCo, LLC）の登録年月日は、令和8年（2026年）1月1日と表示されています（2026年10月24日に当事務所が確認。確認時の画面を保存しておくことをおすすめします）。消費税の請求が始まった時期と、登録の時期は、別の事柄です。
• 2025年中の請求は、T3700150133253の登録年月日（令和8年1月1日）より前の取引にあたります。同じ公表サイトには、OpenAI, LLC が T4700150127989 で、令和7年（2025年）1月1日から登録されているとも表示されています。ただし、この番号には失効年月日として令和9年（2027年）1月1日も表示されています（いずれも2026年10月24日に当事務所が確認）。2025年分の請求書や領収書は、発行した法人名と登録番号を実物で確かめ、公表サイトの登録年月日・失効年月日と取引の日付を照合します。仕入税額控除（登録前の期間の扱いを含む）は、顧問税理士に確認してください。
• 課税事業者は、帳簿と適格請求書等の両方を保存するなど、要件を満たせば、仕入税額控除の対象になります（簡易課税や、インボイス登録に伴う負担軽減の特例を使っている場合は、計算方法が異なります）。クレジットの購入の領収書や請求書は、登録番号と消費税額のほか、取引年月日、取引内容、税率ごとの金額、宛名が載っているかを、実物で確かめてから処理しましょう。記載がない場合の扱いは、顧問税理士にご確認ください。
• Enterpriseなどの個別の契約では、OpenAIのヘルプによると、消費税は課されず、リバースチャージ方式が一般に適用されます。この方式では、課税事業者が、自分で消費税を計算して、申告・納付します（特定課税仕入れ）。納める消費税は、同時に仕入税額控除の対象にもなります（帳簿の保存が要件で、インボイスは不要です）。ただし、一般課税で課税売上割合が95%以上の課税期間と、簡易課税制度を適用する課税期間は、当分の間、特定課税仕入れはなかったものとされ、申告も控除も不要です。免税事業者も、申告の必要がありません。つまり、申告が必要になるのは、一般課税で課税売上割合が95%未満の課税期間です。自社がどれにあたるかは、顧問税理士に確認してください。分類が違うときは、OpenAIのサポートに連絡します。

記帳のポイント

• 勘定科目に決まりはありません。通信費・支払手数料・ソフトウェア利用料などから、社内で1つに決め、毎期続けて使います。
• APIクレジットは、使った量に応じて減る前払いです。購入時はいったん前払金とし、使った分を費用に振り替えるのが原則です。期間に応じて受けるサービスではないため、いわゆる短期前払費用の特例（継続的な役務の提供を受ける契約に基づき、支払日から1年以内に提供を受ける役務の対価を、毎期継続して適用することなどを条件に、支払時に費用にできる扱い）には、なじみにくいと考えられます。
• 消費税の課税仕入れは、1回だけ計上します。前払金とした場合は、購入時と失効時を対象外（不課税）、使った分を費用に振り替える時を課税仕入れ（10%）とするのが原則的な処理です。
• 金額が小さく、購入時にまとめて費用にする運用にしたい場合は、法人税（所得税）と消費税の扱いを顧問税理士と決めてから、毎期続けて適用します。
• 有効期限（購入から1年）が切れて失効した分は、失効した時点で費用（雑損失など）に振り替えます。
• カード明細を会計ソフトに連携しているなら、領収書から別に仕訳を起こさず、連携明細の側で科目と税区分を決めます（二重計上の防止）。
• 領収書の消費税額（円）と、カード明細の円の金額は、換算レートの違いで一致しないことがあります。処理の方法を、社内で統一しておきましょう。

クレジットは米ドルで減っていくため、使った分を円に直す方法も、先に決めておきます。一例は、支払った円の総額（消費税を含む）に、使ったドルの割合をかけて、費用の金額を出す方法です。

データの扱い：入力した内容はどうなるか

APIに送った内容がどう扱われるかは、顧問先の資料や個人情報を扱う事務所にとって、大切な確認事項です。OpenAIの公式資料による取扱いは、次のとおりです。

ただし、学習に使われないことと、顧問先の資料をAIに送ってよいことは、別の問題です。顧問先との契約、守秘義務、個人情報の取扱いのルールに沿って、AIに送ってよい範囲を、先に社内で決めておきましょう。

つまずいたときは：429エラーの見分け方とよくあるエラー

APIが動かないときは、まず、エラーの番号と、エラーの code を確認します。特に429は、原因が4種類あり、対処がまったく違います。

• 残高・ハード上限・月の使用上限に関わる429は、再実行しても直りません。原因を取り除いてから、再開します。
• 古い記事にある「You exceeded your current quota」という文言は、現在の公式のエラー一覧にはありません。429が出たら、メッセージの文面ではなく、エラーの code で見分けます。
• 公式のライブラリ（SDK）は、再試行で直る可能性があるエラーを、自動で再試行します。

よくある質問

Q. ChatGPTの有料プランに入っていれば、APIも使えますか？

ChatGPTの有料プランとAPIは、別に課金・管理されると、OpenAIのヘルプに書かれています。APIを使うには、Platformで、前払いのクレジットを購入します。OpenAIが2026年9月29日に発表した「Sign in with ChatGPT」は、提携アプリでChatGPTの契約の枠を使う仕組みで、APIの課金とは別のものです。

Q. Playgroundで試すと、料金はかかりますか？

かかります。実行した分は、APIと同じ料金で、クレジットから差し引かれます。試す前に月のハード上限を決めておき、試すデータは架空のものにします。

Q. 顧問先の資料をAPIで扱っても、AIの学習に使われませんか？

OpenAIは、APIに送った内容を、オプトイン（同意）しない限り、モデルの学習や改善には使わないと説明しています。データ共有の設定（Data controls＞Sharing）は、既定でオフです。ただし、ログは最大30日、Responses APIの応答は既定で30日、保存されます。顧問先の資料を送ってよいかどうかは、顧問先との契約や守秘義務に沿って、別に判断してください。

Q. 従業員ごとの使用量は分かりますか？

Usageで、プロジェクト・ユーザー・APIキー・モデルなどの単位に集計できます。1人に1本のキーを渡し、プロジェクトも分けておくと、追いやすくなります。

Q. APIキーをなくしてしまいました。

キーの全体が表示されるのは、作成したときだけなので、再表示はできません。新しいキーを作り、使っているシステムの設定を入れ替えたうえで、古いキーを削除します。

Q. クレジットを買ったのに、残高が増えません。

反映まで、数分かかることがあります。それでも増えないときは、カード会社側の拒否や、本人認証（3-Dセキュア）の失敗などが考えられます。初めての支払いに失敗したときは、クレジットは付与されません。Billing historyで、支払いの状態を確認してください。

Q. Freeのままで、GPT-6のモデルを使えますか？

公式の各モデルのページでは、GPT-6系のモデルは、Freeの欄が「Not supported」（非対応）になっています。使うには、5ドル以上のクレジットを買って、Buildのティアにします。

まとめ

• OpenAI Platformは、システムからOpenAIのモデルを呼び出すための管理画面です。ChatGPTとは別の契約で、課金も別です。
• 順番は、アカウント、支払い（5ドルから）、月のハード上限、APIキー、Playground、システムへの組み込みです。最初に、ハード上限を設定します。
• APIキーは、作成したときに一度しか表示されません。プロジェクトごとに分け、環境変数で渡します。
• 2026年10月6日に、ティアが3段階（Build・Launch・Grow）に変わりました。429エラーは、原因が4種類あり、対処が違います。
• 経理では、クレジットは米ドルの前払いで、1年で失効します。前払金とし、使った分を費用にします。領収書の登録番号と消費税額は、実物で確かめます。

生成AIを経理・会計の業務にどう組み込むか、費用の処理も含めて相談したい方は、ジェイスタート会計事務所へお気軽にお問い合わせください。

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※本記事は2026年10月時点の法令・情報に基づく一般的な解説であり、個別の税務判断を保証するものではありません。実際の適用にあたっては税理士等の専門家にご相談ください。