OpenAI Codex

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OpenAI Codexは、現在（2024年5月時点）では直接一般ユーザーに提供されていません。

Codexは、もともとGitHub Copilotの基盤技術として開発され、自然言語での指示をコードに変換したり、コードの補完、デバッグ支援などを行う強力なAIモデルでした。しかし、OpenAIはCodexの機能を、より高度で汎用的な**GPTシリーズのモデル（特にGPT-3.5やGPT-4oなど）**に統合していく方針を取っています。

したがって、現在の「OpenAI Codexの使い方」は、以下のいずれかの状況を指すことになります。

GitHub Copilotとして利用する
GPTモデル（API）をコーディングアシスタントとして利用する

それぞれについて説明します。

1. GitHub Copilotとして利用する

Codexの最も有名な応用例であり、現在もアクティブに利用できるのはGitHub Copilotです。GitHub Copilotは、OpenAI Codexを基盤として開発されたAIペアプログラマーであり、以下のIDE（統合開発環境）で利用できます。

Visual Studio Code (VS Code)
Visual Studio
JetBrains IDEs (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, etc.)
Neovim

GitHub Copilotの基本的な使い方:

GitHub Copilotの購読: GitHub Copilotは有料サービスです（個人向けとビジネス向けがあります）。GitHub Copilotのウェブサイトで購読を完了させます。
IDE拡張機能のインストール: 使用しているIDE（例: VS Code）にGitHub Copilotの拡張機能をインストールします。
GitHubアカウントとの連携: 拡張機能を有効にし、GitHubアカウントでログインして連携を承認します。
コードの記述:
- コメントによる指示: 自然言語で「// function that reverses a string」（文字列を反転させる関数）のようにコメントを書くと、Copilotがその下にコードを提案します。
- コードの途中での補完: 変数名や関数名を入力し始めると、文脈に応じて残りのコードを自動補完してくれます。
- ドキュメント生成: 関数定義の上にコメントを書くと、関数のドキュメンテーション文字列を生成してくれたりします。
提案の受け入れ/拒否:
- 提案されたコードが表示されたら、Tabキーを押して受け入れるか、Escキーを押して拒否します。
- 複数の提案がある場合は、Alt+]やAlt+[などで切り替えることができます。

GitHub Copilotは、あなたがコードを書くたびに、リアルタイムで関連性の高いコードスニペットや関数、さらにはファイル全体のコードを提案してくれます。

2. GPTモデル（API）をコーディングアシスタントとして利用する

Codexの能力は、OpenAIのより新しい汎用モデルであるGPT-3.5やGPT-4o（GPT-4を含む）に統合され、強化されています。これらのモデルは、APIを通じて開発者が利用でき、プログラミングに関する様々なタスクに活用できます。

GPTモデル（API）をコーディングアシスタントとして利用する一般的な方法:

OpenAI APIキーの取得: OpenAIのウェブサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得します。
APIクライアントの利用: Pythonなどの言語でOpenAI APIクライアントライブラリを使用します。

プロンプトエンジニアリング: AIに具体的な指示（プロンプト）を与えます。

コード生成の例:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o", # または "gpt-3.5-turbo"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Pythonで、リスト内の重複要素を削除し、ソートする関数を書いてください。"},
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

コードのデバッグの例:

# (上記のmessages部分を以下のように変更)
messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
    {"role": "user", "content": "以下のPythonコードのバグを見つけて修正してください。\n\ndef add_numbers(a, b):\n    return a + c"},
]

コードの説明の例:

# (上記のmessages部分を以下のように変更)
messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
    {"role": "user", "content": "以下のJavaScriptコードは何をしますか？簡潔に説明してください。\n\nfunction factorial(n) {\n  if (n === 0) return 1;\n  return n * factorial(n - 1);\n}"},
]

これらのGPTモデルは、Codexが持っていたコード生成・補完能力に加え、より複雑な論理的推論や、多様なドメイン知識を組み合わせた応答が可能です。

まとめ:

OpenAI Codexそのものは、もはや独立した製品としては提供されていません。その機能は、GitHub Copilotとして、またはOpenAIの汎用GPTモデル（GPT-3.5, GPT-4, GPT-4oなど）のAPIを通じて利用できる、と理解してください。