GPT-4.1 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing GPT-4.1 in the API 1. GPT-4.1本日、API に 3 つの新しいモデル、「GPT-4.1」「GPT-4.1 mini」「GPT-4.1 nano」をリリースします。これらのモデルは、コーディングと指示追従において大幅な改善が見られ、「GPT-4o」「GPT-4o mini」を全般的に上回る性能を発揮します。また、コンテキストウィンドウが拡大し、最大100万トークンのコンテキストをサポートすることで、ロングコンテキスト理解が向上し、そのコンテキストをより有効に活用できます。これらのモデルは、2024年6月を期限として更新されています。 「GPT-4.1」は、以下の業界標準指標において優れています。 ・コーディング 「GPT-4.1」は「SWE-bench Verified」で54.6%のスコ
API仕様書を読み取れるMCPサーバーを自作したら開発が爆速になった
タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ
「gpt-4o-transcribe」「gpt-4o-mini-transcribe」を試す
from openai import OpenAI client = OpenAI() audio_file= open("voice_lunch_jp_5min.wav", "rb") transcription = client.audio.transcriptions.create( model="whisper-1", file=audio_file ) print("\n===== whisper-1 =====\n", transcription.text) transcription = client.audio.transcriptions.create( model="gpt-4o-mini-transcribe", file=audio_file ) print("\n===== gpt-4o-mini-transcribe =====\n", transcriptio
OpenAI API を毎日無料で 100 万トークン使えるらしい？
tl;dr OpenAI API を無料で毎日 100 万トークンまで使えるようになったよ 私の手元では Tier 4 にあげた翌日に使えるようになったよ データが学習に使われることに同意する必要があるよ 無料利用枠はプロジェクトごとの適用なので専用のプロジェクトを作るといいよ そもそもなんの話？ OpenAI API は本来は有料で利用するものですが、特定の条件を満たした方のみ 2025 年 4 月 30 日まで毎日 100 万トークンまで無料で使えるようになるというオファーの話です。 特定の条件というのは明らかにされていませんが、おそらく Tier 4 まであげること、あるいは同等の利用履歴があることが必要だと思われます。「無料」と喧伝される方もいらっしゃるようですが、一円もかけずに使うことは困難かと思われます。ゼロから Tier 4 まであげるには $250、日本円にして四万円弱かか
OpenAI API で提供されているモデルまとめ｜npaka
「OpenAI API」で提供されているモデルをまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. モデルの概要「OpenAI API」は、さまざまな機能と価格帯の多様なモデルを備えています。ファインチューニングにより、特定のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズすることもできます。 1-1. Reasoningモデル「Reasoningモデル」は、複雑なタスクについてより長く、より真剣に考えるように学習しています。 ・o3-mini ・o1 1-2. GPTモデル「GPTモデル」は、レイテンシが低く、コスト効率に優れており、簡単に実行できるように設計されています。 ・GPT-4o ・GPT-4o-mini 1-3. GPT-4o Realtimeリアルタイムなテキストとオーディオの入出力が可能なGPT-4oモデルです。 1-4. GPT-4o AudioREST API経由
OpenAI次世代小型推論モデル「o3-mini」登場。性能や価格を解説｜ChatGPT研究所
日本時間2025年2月1日、OpenAIは最新の小型推論モデル「o3-mini」をChatGPTおよびAPIで正式に提供開始しました。 今回のアップデートは、特に科学、数学、コーディングといったSTEM領域における推論能力を大幅に強化するとともに、コスト効率や応答速度にも優れた性能を実現しています。 OpenAI o3-miniが正式リリース「o3-mini」は従来の「o1」に比べ、推論速度と正確性が向上しており、特に科学、数学、コーディングの分野で顕著な性能改善を実現しています。 また、コスト面でも大幅な削減が図られ、1トークンあたりの価格は約93%低減されました。 https://x.com/ytiskw/status/1885409258919125354 使い方モデルの選択 ウェブ版ChatGPTのモデル選択画面から、o3-miniまたはo3-mini-highを選ぶだけで利用でき
DeepSeek-R1（deepseek-reasoner）についてまとめ、API から試してみる｜ぬこぬこ
tl;drDeepSeek R1 は MIT ライセンスで商用利用可能なオープンモデル DeepSeek API は他の SOTA モデルと比較して一桁程度小さい料金で利用可能 API レスポンスは CoT 部分を返す reasoning_content と最終的な回答部分を返す content に分けられる max_tokens を 1 に設定すると、思考過程のみを抽出できるが、CoT 部分も課金対象となる aider のベンチマークでは、DeepSeek R1 と Claude 3.5 Sonnet の組み合わせが o1 を超える性能を発揮したが、R1 の CoT 部分を渡しているわけではない みなさん、DeepSeek R1 を使われていらっしゃいますか？さすがに 671B とローカル環境で動かすには荷が重いパラメータ数ではありますが、DeepSeek Chat（ウェブ版）からであれ
Computer-Using Agent の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Computer-Using Agent 1. Computer-Using Agent「Computer-Using Agent」(CUA) は、「GPT-4o」の視覚機能と強化学習による高度な推論機能を組み合わせたモデルです。人間と同じように、画面に表示されるボタン、メニュー、テキスト フィールドなどのグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を操作するように学習されています。これにより、OSやWeb固有のAPIを使用せずにデジタルタスクを柔軟に実行できます。 「CUA」は、マルチモーダル理解と推論の交差点における長年の基礎研究を基に構築されています。高度なGUI認識と構造化された問題解決を組み合わせることで、タスクを複数のステップの計画に分割し、問題が発生した場合に適応的に自己修正することができます。この機能はAI開発の
Fast APIのすすめ（概要編） | フューチャー技術ブログ
はじめに初めまして。フューチャーの社内セキュリティ部門、SATの髙橋です。部門におけるシステムのテックリードとして、日夜活動しています。 先日、当部門が運用する社内向けWeb業務システムの更改がなされ、その中で、FastAPIを採用したAPIサーバの構築をしました。 本記事では、FastAPIを選定した理由や、そもそもFastAPIがどのようなものかについて、簡単に紹介します。 ちなみに、以下の記事でも、FastAPIに関して触れられていますので、併せてご覧ください。 サーバーアプリ開発環境(Python／FastAPI)なぜFastAPIを選んだのか前提として、本システムにおけるサーバサイドの実装言語は、Pythonをチョイスしています。 業務システムとしての言語としては、より堅牢な言語を選ぶべきだと考えらえそうですが、最大の理由として、すでに他業務にてPythonを用いて動くシステムを
OpenAI o1 APIの使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Reasoning models 1. OpenAI o1「OpenAI o1」シリーズは、複雑な推論を行うために強化学習を用いて学習された新しい大規模言語モデルです。回答する前に考える特性があり、ユーザーに応答する前に長い内部思考の過程を生み出すことができます。これにより、科学的な推論に優れ、競技プログラミングの問題 (Codeforces) では89パーセンタイルにランクインし、米国数学オリンピック (AIME) の予選で全米の上位500人の学生に入る成績を収めています。また、物理学、生物学、化学の問題に関するベンチマーク (GPQA) では、人間の博士レベルの精度を上回る成績を達成しています。 APIでは、次の2つのモデルが提供されています。 ・o1 世界に関する幅広い一般知識を使用して難しい問題を推論できるように設計されている。
シンタックスハイライトをライブラリなしで簡単に！Custom Highlight APIの魅力 - コハム
Syntax Highlighting code snippets with Prism and the Custom Highlight API 記事は上記記事を意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は元サイト様に許可を得て掲載しています。 ウェブ上の構文ハイライトの一般的な仕組みは、すべてのトークンを要素で囲み、適切なクラスを割り当て、CSSを使って色付けすることです。 CSS Custom Highlight APIのおかげで、DOMツリーにを散りばめてカラー情報を追加するステップを省略できます。 Custom Highlight APIの基礎 ブラウザサポート 静的コードスニペットの構文ハイライト 仕組み ステップ1:セットアップ ステップ2:コードのトークン化 ステップ3:トークンとハイライトの関連付け Custom Highlight APIの欠点 制限されたスタイリングオ
OpenAIが「OpenAI o1のAPIリリース」「音声会話APIの値下げ」「JavaとGoのライブラリ公開」など新情報を大量公開
OpenAIが「OpenAI o1(正式リリース版)」のAPIを公開しました。合わせて、AIとの音声会話機能を提供する「Realtime API」のアップデートや、モデル微調整機能のアップデート、GoライブラリおよびJavaライブラリのリリースも発表されています。 OpenAI o1 and new tools for developers | OpenAI https://openai.com/index/o1-and-new-tools-for-developers/ Our reasoning model @OpenAI o1 is now in the API! It comes with function calling, developer messages, Structured Outputs, and vision. 🍓 We also shipped WebRTC s
【図解解説】これ1本でGraphQLをマスターできるチュートリアル【React/TypeScript/Prisma】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 今回はGraphQLの初心者向けチュートリアルを行っていきます。 REST APIと肩を並べて知られるGraphQLですが、なかなかイメージがしづらく初心者には難しいものです。私も駆け出しの頃に勉強しましたが全然身につけることができませんでした。 GraphQLのクエリのイメージがしづらい DBとGraphQLをどう接続すればいいかわからない 実際にアプリケーションと組み合わせる方法がわからない このように教材をやりながら感じていました。 GraphQLはふわっとし
Web Share Target API を使用して共有データを受信する | Capabilities | Chrome for Developers
モバイル デバイスまたはパソコンでは、[共有] ボタンをクリックしてアプリを選択し、共有相手を選択するだけで簡単に共有できます。たとえば、興味深い記事を友人にメールで送信したり、世界中にツイートしたりして共有できます。 これまでは、インストールされている他のアプリからの共有を受け取るためにオペレーティング システムに登録できるのは、プラットフォーム固有のアプリのみでした。ただし、Web Share Target API を使用すると、インストールされたウェブアプリは、共有ターゲットとして基盤となるオペレーティング システムに登録し、共有コンテンツを受信できます。 インストール済みの PWA をオプションとして含む、システムレベルの共有ターゲット選択ツール。 ウェブ共有ターゲットの使用例を見る Android 版 Chrome 76 以降、またはパソコン版 Chrome 89 以降を使用して
「APIエコノミー」に迫る“検知できない脆弱性攻撃”の脅威
コンテンツデリバリーネットワーク（CDN）サービスを基盤に、各種のクラウド型セキュリティサービスを手掛けるアカマイ・テクノロジーズでWebセキュリティの動向を追う中西一博氏が、非常に発見が難しくなっているWeb攻撃の実態と手口を暴き、その対策について解説する。 以前の連載：迷惑bot事件簿 アプリのマイクロサービス化とAPIの関係 世界中のWeb通信を中継しているAkamai Technologies （以下 Akamai）が取り扱う通信の8割以上は、すでにAPIの通信が占めている。 APIを利用するスマートフォンやブラウザアプリが普及の後押しをしているのは間違いないが、近年ではサーバ側のマイクロサービス化（あるシステムを小規模なシステムを組み合わせて開発する手法）の影響も大きい。 日本も同様だ。商用のWebアプリケーション開発者に話を聞くと「いま開発中のWebアプリやスマホアプリのサーバ
【徹底解説】FastAPIの特徴と課題点
はじめに 今回の記事では、PythonのWebフレームワーク「FastAPI」の特徴・課題点を簡潔に解説する。本記事の読者は主に以下のようなものを対象とする。 FastAPIを知らない人 FastAPIを実務で活用したい人 技術選定でFastAPIを選ぶ理由を検討している人 PythonでWebアプリケーションを開発したい人 すでにDjangoやLaravelなどの他のフレームワークに着手していて、別のフレームワークに関する情報を収集している人 FastAPIとは FastAPIとは、Djangoと同様にPythonのWebフレームワークである。主にWeb APIを開発するために利用される。 FastAPIの特徴 FastAPIの特徴は以下の通り。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる。Pythonフレームワークの中では最も高速。 少ないコード量で実装できる
フェラーリやトヨタ、主要な自動車メーカーのAPIに多数の重大な脆弱性
サイバーセキュリティ研究者のSam Curry氏は1月3日、同氏のブログ「Web Hackers vs. The Auto Industry: Critical Vulnerabilities in Ferrari, BMW, Rolls Royce, Porsche, and More」において、主要な自動車メーカーが車両の制御や監視などの目的で使用しているWeb APIの脆弱性について調査した結果を公表した。 これによると、多くの自動車メーカーが脆弱なAPIを使用しており、悪用するとリモートからエンジンの始動や停止、ロックおよびロック解除、ライトの点滅、クラッションを鳴らすなどといった行為を行えることが判明したという。 Web Hackers vs. The Auto Industry: Critical Vulnerabilities in Ferrari, BMW, Rolls R
Exposure Notifications API service update | Google Play services | Google for Developers
Exposure Notifications API service update Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The Exposure Notifications API was a joint effort between Apple and Google to provide the core functionality for building Android apps to notify users of possible exposure to confirmed COVID-19 cases. For an overview of the goals of the system, see the COVID-19 informati
ローカルマシンで主要なAWSサービスやLambdaを基本無料で実行できる「LocalStack」公開
LocalStackチームは2022年7月13日（米国時間）、「Amazon Web Services」（AWS）向けアプリケーションをローカルで迅速で便利に開発、テストできるオープンソースプラットフォームの正式版「LocalStack 1.0」の一般提供を開始した。 LocalStackはPCやCI（継続的インテグレーション）環境上で1つのコンテナとして動作するクラウドサービスエミュレーターであり、コアエミュレーションプラットフォームが、エミュレートされたAWSのAPIを提供する。これにより、リモートにあるAWSに接続することなく、ローカルマシンで「Amazon S3」（Amazon Simple Storage Service）などのAWSサービスや「AWS Lambda」を完全に実行できる。 LocalStackの主なメリットは、CI/CD（継続的デリバリー）パイプラインを通じて開発
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REST API設計のパターンと原則｜Sachiko Kijima
