ChatGPT API 以外で無料で使用できる AI API の紹介

OpenAI の ChatGPT API は非常に強力ですが、無料では使用できない場合が多いため、コストを抑えたい方にとっては他の選択肢が必要です。この記事では、無料で利用可能な他の AI API を紹介し、ドキュメント検索や自然言語処理、テキスト生成などに活用できる方法について解説します。

1. Hugging Face API

概要

Hugging Face は、自然言語処理（NLP）の分野で非常に人気のあるプラットフォームです。
BERT、GPT-2、DistilBERT、T5 など、さまざまなオープンソースの NLP モデルが利用可能です。
無料で利用できる API が多数あり、API キーを取得して簡単に使うことができます。

特徴

テキスト分類、要約、質問応答、翻訳、テキスト生成 など、多彩な機能を提供。
無料プランでは、月間リクエスト数の制限がありますが、基本的な利用には十分。

利用方法

インストール

pip install transformers
pip install datasets
pip install torch

使用例（質問応答システム）

from transformers import pipeline

# Hugging Face の質問応答モデルを使用
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad")

context = """
Pythonは汎用のプログラミング言語であり、データサイエンス、機械学習、Web開発など幅広い分野で使用されています。
そのシンプルな構文と豊富なライブラリにより、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに支持されています。
"""

query = "Pythonはどの分野で使用されていますか？"
result = qa_pipeline(question=query, context=context)
print(result['answer'])

メリット

多様なモデルを無料で利用可能。
オープンソースなので、モデルをカスタマイズしてローカルで利用することも可能。

2. IBM Watson API

概要

IBM Watson は、自然言語処理、音声認識、翻訳、テキスト解析などの機能を提供するクラウドベースの AI プラットフォームです。
無料プランでは一定量のリクエストが可能で、ビジネス用途にも適しています。

特徴

感情分析、エンティティ抽出、テキスト分類などの機能が充実。
特にエンタープライズ向けの用途で信頼性が高い。

利用方法

インストール

pip install ibm-watson

使用例（テキスト分析）

from ibm_watson import NaturalLanguageUnderstandingV1
from ibm_watson.natural_language_understanding_v1 import Features, EntitiesOptions
from ibm_cloud_sdk_core.authenticators import IAMAuthenticator

apikey = 'your_ibm_api_key'
url = 'your_ibm_service_url'

authenticator = IAMAuthenticator(apikey)
nlu = NaturalLanguageUnderstandingV1(
    version='2021-08-01',
    authenticator=authenticator
)
nlu.set_service_url(url)

text = "Pythonはデータサイエンスで広く使用されています。"
response = nlu.analyze(
    text=text,
    features=Features(entities=EntitiesOptions())
).get_result()

print(response)

メリット

信頼性が高く、セキュリティも強化されているため、企業でも使用可能。
無料枠があり、試験的なプロジェクトに最適。

3. Google Cloud Natural Language API

概要

Google Cloud Natural Language API は、テキストの分類、エンティティ抽出、感情分析、構文解析などを行うための API です。
無料トライアルクレジットが提供されており、初期のテストや学習目的で使用可能です。

特徴

高度な自然言語処理が可能で、Google のインフラを利用できるためパフォーマンスが高い。
複数言語対応で、グローバルなプロジェクトにも利用可能。

利用方法

インストール

pip install google-cloud-language

使用例（感情分析）

from google.cloud import language_v1

client = language_v1.LanguageServiceClient()

text = "Pythonは素晴らしいプログラミング言語です。"
document = language_v1.Document(content=text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT)
response = client.analyze_sentiment(request={'document': document})
print(response.document_sentiment.score)

メリット

Google の高品質な NLP サービスを利用できる。
無料クレジットを活用すれば、一定のリクエストまで無料で利用可能。

ChatGPT API 以外で無料で使用できる AI API の紹介

1. Hugging Face API

概要

Hugging Face は、自然言語処理（NLP）の分野で非常に人気のあるプラットフォームです。
BERT、GPT-2、DistilBERT、T5 など、さまざまなオープンソースの NLP モデルが利用可能です。
無料で利用できる API が多数あり、API キーを取得して簡単に使うことができます。

特徴

テキスト分類、要約、質問応答、翻訳、テキスト生成 など、多彩な機能を提供。
無料プランでは、月間リクエスト数の制限がありますが、基本的な利用には十分。

利用方法

インストール

bash

コードをコピーする

pip install transformers pip install datasets pip install torch

使用例（質問応答システム）

python

コードをコピーする

from transformers import pipeline # Hugging Face の質問応答モデルを使用 qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad") context = """ Pythonは汎用のプログラミング言語であり、データサイエンス、機械学習、Web開発など幅広い分野で使用されています。そのシンプルな構文と豊富なライブラリにより、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに支持されています。 """ query = "Pythonはどの分野で使用されていますか？" result = qa_pipeline(question=query, context=context) print(result['answer'])

メリット

多様なモデルを無料で利用可能。
オープンソースなので、モデルをカスタマイズしてローカルで利用することも可能。

2. IBM Watson API

概要

IBM Watson は、自然言語処理、音声認識、翻訳、テキスト解析などの機能を提供するクラウドベースの AI プラットフォームです。
無料プランでは一定量のリクエストが可能で、ビジネス用途にも適しています。

特徴

感情分析、エンティティ抽出、テキスト分類などの機能が充実。
特にエンタープライズ向けの用途で信頼性が高い。

利用方法

インストール

bash

コードをコピーする

pip install ibm-watson

使用例（テキスト分析）

python

コードをコピーする

from ibm_watson import NaturalLanguageUnderstandingV1 from ibm_watson.natural_language_understanding_v1 import Features, EntitiesOptions from ibm_cloud_sdk_core.authenticators import IAMAuthenticator apikey = 'your_ibm_api_key' url = 'your_ibm_service_url' authenticator = IAMAuthenticator(apikey) nlu = NaturalLanguageUnderstandingV1( version='2021-08-01', authenticator=authenticator ) nlu.set_service_url(url) text = "Pythonはデータサイエンスで広く使用されています。" response = nlu.analyze( text=text, features=Features(entities=EntitiesOptions()) ).get_result() print(response)

メリット

信頼性が高く、セキュリティも強化されているため、企業でも使用可能。
無料枠があり、試験的なプロジェクトに最適。

3. Google Cloud Natural Language API

概要

Google Cloud Natural Language API は、テキストの分類、エンティティ抽出、感情分析、構文解析などを行うための API です。
無料トライアルクレジットが提供されており、初期のテストや学習目的で使用可能です。

特徴

高度な自然言語処理が可能で、Google のインフラを利用できるためパフォーマンスが高い。
複数言語対応で、グローバルなプロジェクトにも利用可能。

利用方法

インストール

bash

コードをコピーする

pip install google-cloud-language

使用例（感情分析）

python

コードをコピーする

from google.cloud import language_v1 client = language_v1.LanguageServiceClient() text = "Pythonは素晴らしいプログラミング言語です。" document = language_v1.Document(content=text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT) response = client.analyze_sentiment(request={'document': document}) print(response.document_sentiment.score)

メリット

Google の高品質な NLP サービスを利用できる。
無料クレジットを活用すれば、一定のリクエストまで無料で利用可能。

4. Cohere API

概要

Cohere は自然言語処理に特化した API で、テキスト生成、分類、検索などに使用されます。
無料プランが提供されており、API キーを取得すればすぐに使用可能です。

特徴

テキスト生成や文書検索に特化しており、ChatGPT に代わる手軽な選択肢。
スピードが速く、使いやすい API インターフェース。

利用方法

インストール

pip install cohere

使用例（テキスト生成）

import cohere

api_key = 'your_cohere_api_key'
co = cohere.Client(api_key)

response = co.generate(
    model='large',
    prompt='Pythonとは',
    max_tokens=50
)

print(response.generations[0].text)