OpenAI - jinba

概要

OpenAIツールを使用すると、GPT-3.5やGPT-4を含むOpenAIの言語モデルと対話できます。これらのツールは、シンプルなテキスト生成とJSONスキーマを使用した構造化出力の両方をサポートしています。

主な機能

OPENAI_INVOKE
- テキスト生成のためにOpenAIモデルにプロンプトを送信
- JSONスキーマを使用した構造化出力のサポート
OPENAI_INVOKE_WITH_FILE
- ファイルベースの分析のためにプロンプトと一緒にファイルを送信
OPENAI_DEEP_RESEARCH
- OpenAIのDeep Researchモデルを使用した自律的な詳細調査の実行
- Web検索で公開情報を収集・統合し、包括的なレポートを生成
OPENAI_SORA2
- OpenAIのSoraモデルで動画を生成し、ダウンロード可能な動画URLを取得

認証

詳細についてはこちらをクリックしてください。 APIキーをお持ちでない場合でも、JinbaのAPIクレジットを使用してOpenAIツールを実行できます。独自のAPIキーを使用したい場合は、OpenAI APIウェブサイトから取得できます。注意: APIキーは機密情報として扱い、パブリックリポジトリにコミットしないでください。注意: 推論モデル (o1・o3・o4 と、GPT-5.2 を除く GPT-5 系) は temperature 設定に対応しておらず、指定しても無視されます。temperature: 0 でも出力は決定的にならないため、出力トークン数を計測する場合は 1 回の実行結果ではなく複数回の平均を使ってください。

例: 基本的なテキスト生成

- id: generate_summary
  name: generate_summary
  tool: OPENAI_INVOKE
  config:
    - name: version
      value: gpt-4
    - name: temperature
      value: 0.7
  input:
    - name: prompt
      value: |
        以下のテキストを3つの要点で要約してください：
        
        {{steps.previous_step.result.content}}

例: JSONスキーマを使用した構造化出力

- id: extract_entities
  name: extract_entities
  tool: OPENAI_INVOKE
  config:
    - name: version
      value: gpt-4
    - name: temperature
      value: 0.1
  input:
    - name: prompt
      value: |
        テキストから以下の情報を抽出してください：
        - 人名
        - 組織名
        - 場所
        - 日付
        
        テキスト: {{steps.input.result.content}}
    - name: json_schema
      value: |
        {
          "type": "object",
          "properties": {
            "entities": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "people": {
                  "type": "array",
                  "items": {"type": "string"}
                },
                "organizations": {
                  "type": "array",
                  "items": {"type": "string"}
                },
                "locations": {
                  "type": "array",
                  "items": {"type": "string"}
                },
                "dates": {
                  "type": "array",
                  "items": {"type": "string"}
                }
              }
            }
          }
        }

例: ファイル分析

- id: analyze_document
  name: analyze_document
  tool: OPENAI_INVOKE_WITH_FILE
  config:
    - name: version
      value: gpt-4
  input:
    - name: prompt
      value: |
        この文書を分析して以下を提供してください：
        1. 簡潔な要約
        2. 議論された主要なトピック
        3. アクションアイテムや推奨事項
    - name: file_link
      value: "{{steps.upload_file.result.url}}"

例: ディープリサーチ

OPENAI_DEEP_RESEARCH は、時間をかけた自律的な調査を実行します。利用可能なモデルは o4-mini-deep-research-2025-06-26（軽量・高速、デフォルト）と o3-deep-research-2025-06-26（詳細な統合と高品質な出力に最適化）です。Web検索はデフォルトで有効（enable_web_search）で、データ分析用のコードインタープリター（enable_code_interpreter）を任意で有効化できます。調査はバックグラウンドモードでポーリングしながら実行され、待機時間は config の timeout_seconds で制御できます（デフォルト3600秒）。最終レポートは result.report として返されます。

- id: market_research
  name: market_research
  tool: OPENAI_DEEP_RESEARCH
  config:
    - name: version
      value: o4-mini-deep-research-2025-06-26
    - name: reasoning_summary
      value: auto
  input:
    - name: research_query
      value: |
        AIワークフロー自動化ツールの市場動向を調査してください。
        主要ベンダー、価格モデル、最近の市場トレンドを含めてください。
    - name: system_instructions
      value: 信頼できる業界情報源を中心に調査し、本文中に出典を明記してください。
    - name: enable_web_search
      value: true
- id: use_report
  name: use_report
  tool: OPENAI_INVOKE
  input:
    - name: prompt
      value: |
        以下の調査レポートを5つの要点で要約してください：

        {{steps.market_research.result.report}}

例: Soraによる動画生成

OPENAI_SORA2 は、テキストプロンプトから動画を生成し、完了を待ってダウンロード可能な動画URL（result.video_url、有効期限24時間）を返します。モデル（sora-2 または sora-2-pro）、動画の長さ（秒数：4・8・12）、解像度（720x1280・1280x720・1024x1792・1792x1024）を選択できます。任意で参照画像 image_reference（JPEG・PNG・WEBP）を指定して動画の内容をガイドすることもできます。

- id: generate_video
  name: generate_video
  tool: OPENAI_SORA2
  input:
    - name: prompt
      value: 夕暮れのひまわり畑を駆け抜けるゴールデンレトリバーの子犬、映画のようなライティング
    - name: model
      value: sora-2
    - name: seconds
      value: "8"
    - name: size
      value: "1280x720"

​概要

​主な機能

​認証

​例: 基本的なテキスト生成

​例: JSONスキーマを使用した構造化出力

​例: ファイル分析

​例: ディープリサーチ

​例: Soraによる動画生成

概要