GPT-4oでできることは？現行APIの特徴・使い方を詳しく解説

「GPT-4oでは現在何ができるのか」「ChatGPTのモデル選択画面に表示されないのはなぜか」「画像や音声もGPT-4oだけで処理できるのか」と疑問を感じていないでしょうか。

結論から申し上げると、2026年9月9日時点でGPT-4oは通常のChatGPTから提供終了していますが、OpenAI APIのgpt-4oは現在も利用できます。API版GPT-4oでできることは、テキストの生成・要約・翻訳・分類、画像の内容分析、構造化データの出力、外部機能の呼び出し、ストリーミング応答、ファインチューニングなどです。一方、通常のgpt-4oは音声と動画の入出力に対応せず、画像を直接生成するモデルでもありません。

2024年の登場当時は、GPT-4oがChatGPTの最新モデルとして紹介され、テキスト、画像、音声を統合する「omni」という特徴が注目されました。しかし現在は、ChatGPTで使えるモデル、APIで残っているGPT-4o、音声用モデル、画像生成モデルを分けて考えなければなりません。

この記事では、現在のGPT-4oでできることとできないこと、ChatGPT版とAPI版の違い、文章・画像・業務システムでの活用例、API導入前に決めること、実践プロンプト、失敗しやすい点を初心者向けに詳しく解説します。

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GPT-4oは現在どこで使えるのか

GPT-4oでできることを理解するには、最初に利用場所を分ける必要があります。通常のChatGPT、OpenAI API、過去に存在したChatGPT向けAPIモデルは、同じものではありません。

利用方法	2026年9月時点の状況	判断
通常のChatGPT	GPT-4oは提供終了	現在画面に表示される現行モデルと機能を使う
OpenAI APIのgpt-4o	公式モデル一覧に掲載中	既存システムの運用や互換性確認などで利用可能
chatgpt-4o-latest	廃止され、APIから削除済み	gpt-4oと同じモデルIDだと考えない
新規API開発	より新しいモデル群が提供中	GPT-4oへ固定せず、現在のモデルから用途別に比較する

「GPT-4oがChatGPTで見つからない」という方は、操作を間違えているわけではありません。ChatGPTでは旧モデルを探さず、現在利用できるモデルを使います。既にAPIシステムでgpt-4oを指定している場合は、現時点の動作、料金、廃止情報を確認しながら運用します。

GPT-4oの提供状況や移行判断を詳しく知りたい方は、GPT-4oの提供終了後の現状と後継モデルを解説した記事も参考にしてください。

現在のGPT-4o APIでできること一覧

OpenAIの公式モデルページでは、gpt-4oはテキストと画像を入力し、テキストを出力するモデルとして掲載されています。コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は16,384トークンです。

機能	対応状況	代表的な用途
テキスト入力	対応	質問、要約、翻訳、分類、文章作成
テキスト出力	対応	説明文、回答案、表形式データ、コード
画像入力・認識	対応	写真、図表、画面、書類の内容分析
画像出力	非対応	画像生成には画像生成モデルや専用ツールを使う
音声入力・出力	通常のgpt-4oでは非対応	音声対応モデルやRealtime系モデルを使う
動画入力・出力	非対応	動画用の専用モデル・サービスを選ぶ
ストリーミング	対応	長い回答を順次画面へ表示する
Function calling	対応	自社機能や外部システムへ処理を受け渡す
Structured Outputs	対応	定めたJSON構造で結果を受け取る
ファインチューニング	対応	特定形式や応答傾向へ調整する

ここで重要なのは、「GPT-4o」という名称から全種類のマルチモーダル処理が一つのモデルで実行できると判断しないことです。APIでは、テキスト・画像、音声、リアルタイム会話、画像生成、動画生成が、それぞれ異なるモデルや機能へ整理されています。

GPT-4oでできる文章作成・要約・整理

文章の下書きを作る

GPT-4oは、メール、FAQ、商品説明、提案書の構成、ブログ記事の見出し、社内案内などの下書きを作れます。読者、目的、含める事実、禁止表現、文量を指定すると、用途に合わせた文章を出力できます。

ただし、事実確認をしていない状態で完成原稿として公開するのは危険です。価格、日付、制度、商品仕様、引用元を担当者が確認し、AIが作った文章と確認済み事実を分けて管理してください。

長い文章を要約する

会議録、調査資料、アンケート、マニュアルなどから、要点や決定事項を抽出できます。「短くまとめて」とだけ頼むのではなく、誰が何のために読むのか、残すべき数字や固有名詞、根拠位置を指定することが大切です。

コンテキストウィンドウは128,000トークンですが、これは128,000文字をそのまま入力できるという意味ではありません。指示、履歴、資料、希望する出力を合わせて上限内へ収める必要があります。大量資料は章や案件単位で分割し、同じ形式で抽出してから統合します。

情報を分類・構造化する

問い合わせ内容を「料金」「操作」「解約」「不具合」へ分類したり、自由記述から商品名、要望、期限、感情、対応優先度の候補を抽出したりできます。Structured Outputsを使えば、指定したJSONスキーマに沿ってデータを受け取れるため、後続システムへ渡しやすくなります。

ただし、構造どおりに出力されたことと、分類内容が正しいことは別です。曖昧な問い合わせ、複数カテゴリへ該当する内容、緊急性が高い内容については、人へ回す条件を用意してください。

翻訳とローカライズの下書きを作る

日本語から英語、英語から日本語などの翻訳案を作成できます。直訳だけでなく、読者、国・地域、媒体、ブランドトーンを指定し、表現を調整することも可能です。

契約書、医療情報、安全表示、広告規制に関わる翻訳は、AIだけで確定してはいけません。専門家による確認と、原文・翻訳文の対応管理が必要です。

アイデアと選択肢を広げる

企画名、キャンペーン案、記事切り口、顧客への質問、反対意見、リスク候補などを複数出せます。一つの正解を決めさせるより、判断材料を広げる用途に向いています。

AIは事業責任を負わないため、最終判断を任せることはできません。自社の顧客データ、利益構造、提供能力、ブランド方針と照合し、人が採否を決めます。

GPT-4oでできる画像分析

API版GPT-4oは画像入力に対応しており、写真、スクリーンショット、図表、書類画像などを読み取り、内容をテキストで説明できます。

写真の内容を説明する

商品写真に何が写っているか、目立つ特徴、配置、色、状態などを文章へ整理できます。ECの商品登録補助、現場写真の一次分類、広告クリエイティブの構成確認などに利用できます。

ただし、写真だけでは撮影日時、原因、材質、故障の内部状態まで確定できません。「見える事実」と「推測」を分けて出力させる必要があります。

図表やグラフを説明する

グラフの軸、増減傾向、最大値、比較対象などを説明させられます。プレゼン資料の確認や、データを読み慣れていない読者向けの説明文作成に役立ちます。

画像が不鮮明な場合、小さな注記や凡例を読み違える可能性があります。重要な数字は元データと照合し、グラフ画像だけで経営判断を行わないでください。

書類画像から項目を抽出する

請求書、申込書、帳票などの画像から、日付、金額、品名、管理番号の候補を抽出できます。Structured Outputsと組み合わせれば、後続処理へ渡す形式を統一できます。

手書き文字、傾き、影、かすれ、複雑な表では誤読が起こります。金額や振込先など重要項目は、原本と照合し、一定条件を満たさない場合は人へ回します。

画像生成とは異なる

画像を理解する機能と、新しい画像を生成する機能は別です。通常のgpt-4oは公式仕様上、画像入力には対応しますが、出力はテキストです。画像を作成・編集したい場合は、画像生成モデルまたはResponses APIの画像生成ツールを利用します。

外部システムと連携してできること

Function callingで処理を受け渡す

Function callingは、利用者の依頼に応じて、どの外部機能をどの引数で呼び出すべきかをモデルに判断させる仕組みです。たとえば在庫確認、予約候補の検索、顧客情報の照会、見積計算などの関数候補を用意できます。

GPT-4o自体が在庫を書き換えたり、メールを送ったりするわけではありません。モデルが返した引数をアプリ側が検証し、許可された処理だけを実行します。送信、購入、削除、契約変更など影響の大きい操作には、人の承認を入れるべきです。

構造化データを業務システムへ渡す

問い合わせ文から顧客名、商品、用件、希望日時を抽出し、CRMへ登録する前の候補データを作る用途があります。営業日報から案件名、進捗、次回行動、期限を抽出し、管理表へ渡すことも可能です。

入力欄が埋まっているだけで、自動登録を許可しないことが重要です。必須項目の欠落、型、文字数、許可値、重複、権限をアプリ側で検証します。

ストリーミングで待ち時間を短く感じさせる

長い回答を完成まで待って一括表示するのではなく、生成された部分から順番に画面へ表示できます。顧客向けチャットや社内支援ツールで、体感上の待ち時間を短くするのに役立ちます。

ただし、途中出力をそのまま確定データとして保存すると、生成終了前の不完全な文章を扱う危険があります。完了状態と途中状態を区別してください。

ファインチューニングで特定形式へ調整する

GPT-4oはファインチューニングへ対応しています。十分な品質の学習例を用意し、特定の分類、文章形式、応答傾向へ調整する選択肢があります。

ただし、最新情報を覚えさせるための万能な方法ではありません。事実データを更新したい場合は検索やデータベース連携、形式を安定させたい場合はStructured Outputsやプロンプト改善も候補になります。目的に応じて使い分けます。

GPT-4oを活用できる業務事例10選

1．問い合わせの分類

メールやフォームの問い合わせをカテゴリ別に分け、担当部署候補と緊急度候補を出します。クレーム、事故、個人情報、解約などは自動返信せず、人へ即時通知する条件を設けます。

2．返信文の下書き

確認済みの顧客情報と対応方針を入力し、返信案を作成します。謝罪、返金、納期、契約に関する文章は担当者が承認してから送信します。

3．会議録の整理

文字起こし済みの会議内容から、決定事項、担当者、期限、保留事項を抽出します。音声そのものを通常のGPT-4oへ直接渡すのではなく、音声対応モデル等で文字起こしした結果を利用します。

4．営業準備

顧客の公開情報や確認済み情報を基に、質問候補、仮説、反対意見、確認事項を整理します。存在しない顧客課題や実績を事実として扱わないよう、推測を明記させます。

5．アンケート分析

自由記述をテーマ別に分類し、頻出課題、少数だが重要な意見、原文位置をまとめます。件数集計は元データと照合し、個人を特定できる情報を入力前に削除します。

6．記事構成と編集

検索意図、読者の疑問、記事構成、FAQ、推敲候補を作れます。ただし、検索順位を保証する機能はありません。一次情報、独自経験、具体例、編集者の判断を加えて完成させます。

7．商品説明の作成

確認済みの商品仕様から、初心者向け、法人向け、短文、比較表など複数形式の説明案を作ります。効果、性能、保証など、根拠のない表現を追加させない指示が必要です。

8．多言語展開

商品説明や案内メールを複数言語へ翻訳し、地域別の表現候補を作ります。法令、通貨、単位、文化的表現は現地担当者や専門家が確認します。

9．画像付き報告の一次整理

現場写真から見える状態を説明し、確認項目の候補を作ります。原因や責任を画像だけで決めず、撮影情報、現場記録、専門家の判断と組み合わせます。

10．社内マニュアルの検索支援

検索システムと組み合わせ、社内文書から関連箇所を取得し、回答案と出典を提示します。GPT-4oの学習済み知識だけへ頼らず、最新版の社内資料を検索対象にします。

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GPT-4oではできないこと・任せるべきでないこと

通常のChatGPTでGPT-4oを選択する

現在のChatGPTではGPT-4oを選択できません。無料版・有料版を問わず、旧画面の手順を再現しようとせず、現在表示されるモデルと機能を利用します。

音声と動画を通常のGPT-4oへ直接入出力する

APIの通常のgpt-4oは、公式モデルページ上で音声と動画が非対応です。ライブ音声会話にはRealtime系、音声入出力にはAudio系など、現在の専用モデルを確認します。

GPT-4oだけで画像を生成する

画像を入力して分析することはできますが、通常のGPT-4oの出力はテキストです。新しい画像の作成や編集には画像生成モデルまたは画像生成ツールが必要です。

最新情報を自動的に知る

GPT-4oの公式モデルページに記載された知識の基準日は2023年10月1日です。現在のニュース、価格、制度、商品仕様を尋ねても、自動的に最新情報へアクセスする保証はありません。検索ツールや信頼できるデータソースを接続し、出典と日付を確認します。

事実の正しさを保証する

自然で説得力のある誤情報を生成する場合があります。人名、数値、引用、URL、法令、医学、契約、投資など、誤りの影響が大きい内容は一次資料と専門家で確認してください。

外部サービスを勝手に操作する

GPT-4oは、接続されていない在庫、CRM、メール、カレンダーを直接操作できません。外部機能と連携した場合でも、実際の実行はアプリ側が行います。権限、引数検証、承認、監査記録が必要です。

人間の責任を引き受ける

採用、不採用、融資、診断、契約、処分などの判断責任をAIへ移すことはできません。AIは情報整理や選択肢作成に使い、判断基準と最終承認は組織側が持ちます。

GPT-4o APIを導入する手順

1．目的と成功条件を決める

「AIを導入する」ではなく、「問い合わせ分類にかかる時間を半減する」「会議後30分以内に決定事項を共有する」のように、対象業務と成果を決めます。自動化してはいけない判断も先に定義します。

2．GPT-4oを選ぶ理由を確認する

既存システムとの互換性、ファインチューニング済み資産、評価結果など、GPT-4oを使う理由を整理します。新規開発では、GPT-4oだけでなく現在のモデル一覧から、品質、料金、速度、コンテキスト、対応機能を比較します。

OpenAIの現行モデル案内では、複雑な推論やコーディングにはGPT-6 Astra、知能と費用のバランスにはGPT-5.6 Terra、費用を重視する大量処理にはGPT-5.6 Lunaが案内されています。これは一律の正解ではなく、実際の業務データで評価して決めるための出発点です。

3．API用のプロジェクトと権限を準備する

ChatGPTの契約とは別に、OpenAI Platform側でプロジェクト、請求、APIキーを管理します。APIキーをブラウザ、公開コード、共有文書へ記載せず、サーバー側の安全な環境で管理します。

4．入力と出力の形式を決める

必要な入力項目、許可するデータ、出力形式、不明時の表現を決めます。後続システムへ渡す場合はStructured Outputsを検討し、自由文を無条件にデータベースへ登録しないよう検証します。

5．小さな実データで評価する

正常例だけでなく、文章が短い例、長い例、情報不足、誤字、複数意図、危険な依頼を含む例を用意します。正解データと照合し、精度、見逃し、過剰判定、処理時間、費用を測ります。

6．人へ戻す条件を決める

信頼度が低い、必須情報がない、金額が一定以上、クレームや事故を含むなど、人が確認すべき条件を設定します。「AIが回答できたから自動化する」のではなく、失敗した場合の影響から自動化範囲を決めます。

7．費用と利用上限を監視する

GPT-4oの料金は、入力100万トークン当たり2.50ドル、キャッシュされた入力1.25ドル、出力10ドルです。利用階層ごとにRPM、TPMなどのレート制限もあります。入力・出力・再試行を記録し、予算通知と停止条件を設けます。

8．移行可能な構成にする

モデルIDを各処理へ直接埋め込まず、設定として管理します。モデルを変更した際に品質比較できる評価データを残し、廃止案内が出た場合に短期間で移行できるようにします。

GPT-4o活用に使える実践プロンプト3選

以下は、GPT-4oに限らず、現在利用できるChatGPTモデルやAPIモデルで業務を整理する際にも使えるプロンプトです。個人情報や機密情報は入力せず、仮名や仮の数値へ置き換えてください。

プロンプト1：問い合わせを分類して返信案を作る

あなたは中小企業のカスタマーサポート担当者です。
以下の問い合わせを整理してください。

【問い合わせ本文】
［個人情報を削除した本文を入力］

【分類候補】
料金／操作方法／不具合／契約変更／解約／クレーム／その他

【出力項目】
1．分類候補
2．問い合わせの要点
3．確認済み事実
4．不足している情報
5．担当者が確認すべき点
6．丁寧な返信案

ルール：
・本文にない事実、返金、保証、期限を作らない
・クレーム、事故、法的要求、個人情報を含む場合は「人による確認必須」と記載する
・不明な内容は推測せず「要確認」とする

プロンプト2：画像から見える事実を整理する

添付画像を業務報告用に整理してください。

【目的】
［例：商品の外観状態を記録する］

【出力項目】
1．画像内で明確に確認できるもの
2．位置、色、形、個数などの客観的特徴
3．文字として読み取れる内容
4．不鮮明で確認できない部分
5．追加撮影が必要な角度や箇所
6．人が現物確認すべき項目

ルール：
・原因、材質、故障、撮影日時を画像だけで断定しない
・見える事実と推測を明確に分ける
・文字を推測で補完しない
・個人情報が写っている場合は内容を書き写さず、存在のみ注意喚起する

プロンプト3：文章を構造化データへ変換する

以下の営業日報から、確認できる情報だけを抽出してください。

【営業日報】
［個人情報と機密情報を削除した本文を入力］

【出力項目】
・案件名
・顧客の目的
・確認済みの要望
・提示した内容
・未確認事項
・次回行動
・担当者
・期限
・リスク

ルール：
・本文に書かれていない項目は「記載なし」とする
・日付や金額を推測しない
・顧客の発言と担当者の判断を分ける
・次回行動には、実行主体と期限が明記されているものだけを記載する
・最後に、原文確認が必要な箇所を列挙する

GPT-4o活用でよくある失敗10選

1．GPT-4oを現在のChatGPT最新モデルだと説明する

GPT-4oは通常のChatGPTから提供終了しています。過去の画面や無料利用手順を現在の情報として紹介しないでください。

2．gpt-4oとchatgpt-4o-latestを同じだと考える

モデルIDが異なり、chatgpt-4o-latestは廃止・削除済みです。コード、ログ、請求画面で実際のモデルIDを確認します。

3．通常のGPT-4oで音声も動画も扱えると考える

通常のAPIモデルgpt-4oは、テキスト・画像入力とテキスト出力です。音声や動画には現在対応する専用モデルを選びます。

4．画像分析と画像生成を混同する

画像を見て説明することと、新しい画像を作ることは別機能です。画像生成には専用モデルや画像生成ツールが必要です。

5．最新情報を自動取得できると考える

モデル単体が現在のWeb情報を必ず取得するわけではありません。価格、法律、ニュース、製品仕様は検索機能や一次資料で確認します。

6．生成文章を確認せず公開する

流暢な文章でも、数字、固有名詞、引用、因果関係が誤っている場合があります。公開責任を持つ人が事実と表現を確認します。

7．長い資料を一度に詰め込む

上限内でも、情報が多すぎると重要箇所の取りこぼしが起こります。目的別に分割し、根拠位置を残して統合します。

8．外部操作をモデルへ丸投げする

Function callingで返された引数を無検証で実行すると、誤送信や誤登録につながります。アプリ側の検証と人の承認を入れます。

9．機密情報をそのまま入力する

顧客名、連絡先、契約、未公開価格、認証情報を無加工で送らないでください。利用規程、権限、保存設定を確認し、データを最小化します。

10．GPT-4oへ固定して移行計画を持たない

モデルは更新・廃止されます。新規システムではモデルを交換できる構成にし、評価データと代替候補を用意してください。

セキュリティと品質管理の注意点

入力できる情報の範囲を決める

社員が判断できるよう、「入力可」「匿名化すれば可」「入力禁止」の例を決めます。禁止と書くだけでなく、顧客名を顧客Aへ置き換えるなど、安全な代替手順も示します。

出力を利用する前の確認者を決める

社内メモ、顧客メール、広告、契約資料では必要な確認水準が異なります。外部公開、金銭、権利、安全へ影響する出力ほど、専門知識を持つ人の承認を必須にします。

APIキーと権限を用途別に分ける

全社員、全部門、検証・本番環境で一つのキーを共有すると、漏えい時の影響と原因調査の範囲が広がります。プロジェクトや環境単位で分け、不要なキーを停止し、利用履歴を監視します。

評価結果と失敗例を残す

成功例だけでなく、誤分類、数字の誤読、不適切な返信、指示無視などを記録します。モデルやプロンプトを変更した際、同じ失敗が減ったかを比較できるようにします。

筆者の実務視点

GPT-4oで「できること」の数を増やして紹介しても、事業成果には直結しません。実務で価値が生まれるのは、AIへ任せる作業、人が判断する作業、システムが検証する作業を分けたときです。

たとえば問い合わせ対応では、GPT-4oへ返信を完全自動化させるより、最初に分類と要点抽出へ限定したほうが安全です。担当者が内容を確認し、承認済みの情報だけで返信案を作り、送信前に再確認する流れなら、時間短縮と品質管理を両立できます。

私であれば、導入初期は「1回15分以上かかり、週に何度も発生し、正解を人が確認できる作業」を候補にします。逆に、年に数回しか起こらない作業、正解を判断できない作業、失敗時の損害が大きい作業は、最初の自動化対象から外します。

また、GPT-4oの名称を基準に業務を設計しないことも大切です。「問い合わせを7分類する」「画像から見える事実を抽出する」「日報を決まった形式へ変換する」という成果物を基準にすれば、モデルが変わっても評価できます。

既存システムがGPT-4oで安定している場合、すぐに移行することが常に正しいとは限りません。一方で、提供が永続する前提も危険です。現在の費用と品質を測り、代替モデルでも同じ評価を行い、廃止案内が出る前に移行可能性を把握しておくのが合理的です。

生成AI活用で差がつくのは、機能の知識より運用設計です。入力データ、期待出力、確認基準、例外処理、責任者、費用上限を一枚の業務フローへ整理すると、「便利そうだから使う」段階から「成果を再現できる仕組み」へ進めます。

GPT-4oでできることに関するよくある質問

Q1．GPT-4oは現在もChatGPTで使えますか？

通常のChatGPTではGPT-4oは提供終了しており、モデル選択画面から利用できません。ChatGPTでは現在表示される現行モデルを利用してください。APIのgpt-4oは別に提供されています。

Q2．GPT-4o APIでは何ができますか？

テキスト生成、要約、翻訳、分類、画像分析、Structured Outputs、Function calling、ストリーミング、ファインチューニングなどに対応しています。

Q3．GPT-4oは画像を生成できますか？

通常のgpt-4oは画像入力に対応しますが、出力はテキストです。画像生成や編集には、画像生成モデルまたは画像生成ツールを利用します。

Q4．GPT-4oで音声会話はできますか？

通常のAPIモデルgpt-4oは音声入出力に対応していません。音声会話を開発する場合は、現在提供されるRealtime系やAudio系の対応モデルを確認してください。

Q5．GPT-4oは動画を分析できますか？

通常のgpt-4oの公式仕様では動画は非対応です。動画から抽出した静止画や文字起こしを別々に扱う方法はありますが、動画を直接処理することとは異なります。

Q6．GPT-4oは最新ニュースを回答できますか？

モデル単体が常に最新のWeb情報へアクセスするわけではありません。公式モデルページに記載された知識の基準日は2023年10月1日です。最新情報には検索ツールや一次資料を使い、日付と出典を確認してください。

Q7．GPT-4oとchatgpt-4o-latestは同じですか？

同じモデルIDではありません。chatgpt-4o-latestは過去のChatGPT向けスナップショットを指すAPIモデルで、現在は廃止・削除されています。既存コードで指定している場合は移行が必要です。

Q8．新しいAPIシステムでもGPT-4oを選ぶべきですか？

既存資産との互換性など明確な理由がなければ、GPT-4oだけに決めず、現在のモデルと比較してください。実際の業務データを使い、品質、速度、料金、上限、対応機能、移行しやすさから判断します。

まとめ｜GPT-4oでできることを現在のAPI仕様で判断しよう

GPT-4oは2024年当時のChatGPT最新モデルではありません。2026年9月9日時点では通常のChatGPTから提供終了しており、現在も利用できるのはOpenAI APIのgpt-4oです。

API版GPT-4oは、テキスト生成・要約・翻訳・分類、画像入力の分析、Structured Outputs、Function calling、ストリーミング、ファインチューニングなどに対応しています。コンテキストウィンドウは128,000トークン、最大出力は16,384トークンです。

一方、通常のgpt-4oは音声と動画の入出力には対応せず、画像を直接生成するモデルでもありません。音声、リアルタイム会話、画像生成、動画生成には、それぞれ現在対応している専用モデルやツールを選びます。

ビジネスで活用する場合は、「何ができるか」だけでなく、事実確認、人の承認、情報管理、費用上限、例外処理、モデル移行まで設計してください。モデル名ではなく、必要な成果物と評価基準を中心に業務を作ることが、仕様変更へ強い活用方法です。

参考にしたOpenAI公式情報

• GPT-4o Model｜OpenAI API
• ChatGPT-4o Model｜OpenAI API
• Models｜OpenAI API
• Audio and speech｜OpenAI API
• Images and vision｜OpenAI API

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