OpenAI field messages is required エラーの解決：Responses API と Chat Completions リクエストフォーマット詳解

GPT-5-nanoなどの新しいモデルを呼び出す際にfield messages is requiredエラーが発生していませんか?これは、OpenAIの新しいAPIに移行する際に開発者がよく遭遇する問題です。この記事では、Responses APIとChat Completions APIの核心的な違いを詳しく解説し、このようなリクエスト形式エラーを迅速に特定して解決する方法をご紹介します。

この記事で得られる価値: この記事を読めば、2つのAPIのリクエスト形式の違いを理解し、GPT-5シリーズのモデルを正しく呼び出せるようになり、field messages is requiredエラーを完全に解決できます。

field messages is requiredエラーの重要ポイント

エラーケースの分析

提供されたエラー情報を見てみましょう:

{
  "original_error": {
    "status_code": 400,
    "error": {
      "message": "field messages is required",
      "type": "shell_api_error",
      "code": "invalid_text_request"
    }
  },
  "request_params": {
    "model": "gpt-5-nano",
    "instructions": "# Role\n\nYou generate alt text..."
  }
}

問題診断: リクエストにはmodelとinstructionsパラメータしかなく、必須のinputパラメータが欠落しています。Responses APIでは、ユーザー入力コンテンツの提供が必須です。

field messages is requiredエラーが発生する理由

OpenAIには現在、2つの主要なテキスト生成APIがあります:

1. Chat Completions API (/v1/chat/completions) – messages配列を使用
2. Responses API (/v1/responses) – input + instructionsの分離型パラメータを使用

リクエスト形式が対象のAPIエンドポイントと一致しない場合、field messages is requiredまたはそれに類似したエラーが発生します。GPT-5シリーズモデル(gpt-5-nanoを含む)では、Responses APIの使用が推奨されています。

Chat Completions APIとResponses APIの詳細比較

Chat Completions API (/v1/chat/completions)

GPT-4、GPT-4o、GPT-3.5シリーズなどの従来のモデルで使用される標準的なAPIです。

基本的なリクエスト形式:

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "あなたはAltテキスト生成の専門家です"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "この画像のAltテキストを生成してください"
    }
  ],
  "temperature": 0.7
}

特徴:

• messages配列形式を使用し、会話履歴全体を含める
• roleはsystem、user、assistantをサポート
• ステートレス、各リクエストで完全な会話コンテキストを送信する必要がある
• 広く使用され、ドキュメントが充実している

Responses API (/v1/responses)

GPT-5シリーズモデル向けに設計された新しいAPIで、よりシンプルで強力な機能を提供します。

基本的なリクエスト形式:

{
  "model": "gpt-5-nano",
  "instructions": "あなたはAltテキスト生成の専門家です。画像の内容を正確に説明し、アクセシビリティに配慮したテキストを生成してください。",
  "input": "この画像のAltテキストを生成してください",
  "temperature": 0.7
}

主な利点:

• シンプルな構造: システムプロンプトとユーザー入力を明確に分離
• ステートフル会話: session_idパラメータで会話状態を維持可能
• ツール統合: 組み込みの関数呼び出しサポート
• パフォーマンス最適化: GPT-5シリーズモデル向けに最適化

正しいコード実装例

Python実装 – Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

# 正しいResponses APIの呼び出し
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="あなたはAltテキスト生成の専門家です。画像の内容を正確に説明し、アクセシビリティに配慮したテキストを生成してください。",
    input="猫が窓辺で日向ぼっこしている写真のAltテキストを生成してください"
)

print(response.text)

JavaScript/TypeScript実装 – Responses API

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

async function generateAltText(imageDescription: string) {
  const response = await openai.responses.create({
    model: 'gpt-5-nano',
    instructions: 'あなたはAltテキスト生成の専門家です。画像の内容を正確に説明し、アクセシビリティに配慮したテキストを生成してください。',
    input: imageDescription
  });

  return response.text;
}

// 使用例
const altText = await generateAltText(
  '猫が窓辺で日向ぼっこしている写真のAltテキストを生成してください'
);
console.log(altText);

cURL実装 – Responses API

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-nano",
    "instructions": "あなたはAltテキスト生成の専門家です。画像の内容を正確に説明し、アクセシビリティに配慮したテキストを生成してください。",
    "input": "猫が窓辺で日向ぼっこしている写真のAltテキストを生成してください"
  }'

移行ガイド:Chat CompletionsからResponses APIへ

既存のChat Completions APIコードをResponses APIに移行する方法を見てみましょう。

移行前(Chat Completions API)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたはAltテキスト生成の専門家です"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "この画像のAltテキストを生成してください"
        }
    ],
    temperature=0.7
)

result = response.choices[0].message.content

移行後(Responses API)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="あなたはAltテキスト生成の専門家です",
    input="この画像のAltテキストを生成してください",
    temperature=0.7
)

result = response.text

移行のポイント:

1. messages配列をinstructions(システムプロンプト)とinput(ユーザー入力)に分離
2. response.choices[0].message.contentをresponse.textに変更
3. GPT-5シリーズモデルに更新

よくある間違いとトラブルシューティング

間違い1:inputパラメータの欠落

❌ 誤った例:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="あなたは専門家です"
    # inputパラメータが欠落 - エラーが発生!
)

✅ 正しい例:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="あなたは専門家です",
    input="質問内容をここに記入"  # 必須パラメータ
)

間違い2:APIエンドポイントの混同

❌ 誤った例:

# Chat Completions形式をResponses APIエンドポイントに送信
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    messages=[...]  # Responses APIではサポートされていない形式
)

✅ 正しい例:

# 正しいResponses API形式
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="システムプロンプト",
    input="ユーザー入力"
)

間違い3:旧バージョンのSDKを使用

Responses APIを使用するには、最新バージョンのOpenAI SDKが必要です:

# Pythonの場合
pip install --upgrade openai

# Node.jsの場合
npm install openai@latest

高度な機能:ステートフル会話の実装

Responses APIの大きな利点の1つは、組み込みの会話状態管理機能です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

# 最初の会話を開始
session_id = "user-session-123"

response1 = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="あなたは親切なアシスタントです",
    input="私の名前はタロウです",
    session_id=session_id  # セッションIDで会話状態を管理
)

# 同じセッションで会話を継続
response2 = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="あなたは親切なアシスタントです",
    input="私の名前は何でしたか?",
    session_id=session_id  # 同じセッションID
)

# response2は前の会話を記憶し、「タロウ」と回答します
print(response2.text)

パフォーマンスとコストの比較

ベストプラクティスと推奨事項

1. 適切なAPIの選択

• 新規プロジェクト: Responses APIを優先的に選択
• GPT-5シリーズモデル: Responses API必須
• 既存プロジェクト: 段階的に移行、両方のAPIを一時的に併用可能

2. エラーハンドリング

from openai import OpenAI, APIError

client = OpenAI()

try:
    response = client.responses.create(
        model="gpt-5-nano",
        instructions="あなたは専門家です",
        input="質問内容"
    )
    print(response.text)
except APIError as e:
    if "field messages is required" in str(e):
        print("エラー:Responses API形式を使用してください")
        print("instructionsとinputパラメータを確認してください")
    else:
        print(f"APIエラー: {e}")

3. プロンプトの最適化

Responses APIのinstructionsパラメータには、詳細なシステムプロンプトを配置できます:

instructions = """
あなたはプロフェッショナルなAltテキスト生成の専門家です。
以下のガイドラインに従ってください:

1. 画像の主要な内容を正確に説明する
2. 視覚障害者が理解しやすい表現を使用する
3. 簡潔でありながら情報を含む(50-150文字を推奨)
4. 装飾的な表現を避け、客観的に描写する
5. 重要な文脈情報を含める
"""

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions=instructions,
    input="画像の説明内容"
)

まとめ

重要ポイント:

1. field messages is requiredエラーは、Responses APIエンドポイントに誤ったリクエスト形式を送信したことが原因
2. Responses APIはinputとinstructionsパラメータを使用し、messages

Responses API の正しいリクエスト形式

最小限の例

以下は GPT-5-nano を呼び出す正しい方法です:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Responses API の正しい形式
response = client.responses.create(
    model="gpt-55-nano",
    instructions="You generate alt text for images.",
    input="Describe the sunset photo"
)
print(response.output_text)

import openai
from typing import Optional

def call_responses_api(
    input_text: str,
    model: str = "gpt-5-nano",
    instructions: Optional[str] = None
) -> str:
    """
    OpenAI Responses API を正しく呼び出す

    Args:
        input_text: ユーザー入力内容 (必須!)
        model: モデル名
        instructions: システム指示

    Returns:
        モデルのレスポンス内容
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    try:
        # Responses API 形式: input + instructions (分離型)
        response = client.responses.create(
            model=model,
            input=input_text,  # 必須パラメータ!
            instructions=instructions
        )
        return response.output_text
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 正しい呼び出し例
result = call_responses_api(
    input_text="A golden sunset over the ocean with waves",
    model="gpt-5-nano",
    instructions="You generate alt text for HTML img tags. Keep it concise, under 125 characters."
)
print(result)

ヒント: APIYI apiyi.com から無料のテストクレジットを取得できます。このプラットフォームは Chat Completions と Responses API の両方の形式に対応しているため、デバッグと検証が簡単に行えます。

Chat Completions API のリクエスト形式

Chat Completions API に慣れている方は、引き続き使用できますが、正しい形式が必要です:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Chat Completions API の正しい形式
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-nano",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You generate alt text for HTML img tags."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Describe the sunset photo"
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

2つのAPIパラメータ比較

よくあるエラーと解決方法

エラー1: field messages is required

原因: Responses APIエンドポイントにChat Completions形式のリクエストを送信した

解決策:

• 方法A: messagesの代わりにinput + instructionsを使用する
• 方法B: /v1/chat/completionsエンドポイントに変更し、messagesと組み合わせて使用する

エラー2: invalid_text_request

原因: リクエストボディの形式がターゲットAPIと一致していない

解決策: 必須パラメータ(例:Responses APIのinput)が漏れていないか確認する

エラー3: Missing required parameter: tools[0].function

原因: Chat CompletionsとResponses APIのツール定義形式が異なる

解決策: 各APIのツール定義仕様を参照して書き直す

よくある質問

GPT-5-nano モデル仕様

🎯 コストパフォーマンスのヒント: GPT-5-nano は GPT-5 シリーズの中で最も低価格なモデルで、分類、要約、シンプルな Q&A などのタスクに適しています。APIYIプラットフォーム経由での利用で追加割引が受けられます。

まとめ

field messages is required エラーの重要ポイント:

1. 根本原因: Responses APIにChat Completions形式のリクエストを送信した、または必須のinputパラメータが欠けている
2. 解決方法: 正しいパラメータ形式を使用する — Responses APIはinput + instructions、Chat Completionsはmessages
3. ベストプラクティス: GPT-5シリーズの新規プロジェクトにはResponses APIの使用を推奨、既存プロジェクトはChat Completionsを継続可能

API形式の問題に遭遇した際は、まず対象エンドポイントを確認し、次にパラメータがそのエンドポイントと一致しているかチェックしましょう。

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参考資料

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1. OpenAI Responses API ドキュメント: 公式Responses API使用ガイド

   • リンク: platform.openai.com/docs/api-reference/responses
   • 説明: Responses APIの完全なパラメータと使用方法を理解できます

2. OpenAI API 移行ガイド: Chat CompletionsからResponses APIへの移行

   • リンク: platform.openai.com/docs/guides/migrate-to-responses
   • 説明: 公式移行ガイドとパラメータマッピングの説明

3. GPT-5 nano モデルドキュメント: GPT-5-nanoの仕様とベストプラクティス

   • リンク: platform.openai.com/docs/models/gpt-5-nano
   • 説明: モデルの能力と適用シーンについて理解できます

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄でのディスカッションを歓迎します。より詳しい資料はAPIYI apiyi.com技術コミュニティでご覧いただけます