ruby-openai は GitHub で10,000スター以上を獲得している人気の OpenAI クライアント gem です。

GPT-4o はもちろん、GPT-5 や Realtime API にも対応しています。

本記事では Rails で実用的なチャットボットを作る手順を解説します。



インストール


# Gemfile
gem 'ruby-openai'

bundle install

config/initializers/openai.rb に API キーを設定します。


OpenAI.configure do |config|
  config.access_token = ENV['OPENAI_API_KEY']
end


基本的なチャット


client = OpenAI::Client.new

response = client.chat(
  parameters: {
    model: 'gpt-4o',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'あなたは親切なアシスタントです。' },
      { role: 'user',   content: 'Rubyの魅力を教えてください' }
    ]
  }
)
puts response.dig('choices', 0, 'message', 'content')


ストリーミング対応（リアルタイム表示）


長い回答をリアルタイムで表示するには stream オプションを使います。


client.chat(
  parameters: {
    model: 'gpt-4o',
    stream: proc { |chunk, _bytesize|
      content = chunk.dig('choices', 0, 'delta', 'content')
      print content if content
    },
    messages: [{ role: 'user', content: '長い文章を書いてください' }]
  }
)

Rails + ActionCable と組み合わせると、WebSocket 経由でリアルタイム表示ができます。



会話履歴の管理


複数ターンの会話を扱うには、messages 配列に履歴を蓄積します。


class ConversationService
  def initialize
    @messages = [
      { role: 'system', content: 'あなたは親切なアシスタントです。' }
    ]
    @client = OpenAI::Client.new
  end

  def chat(user_input)
    @messages << { role: 'user', content: user_input }

    response = @client.chat(
      parameters: { model: 'gpt-4o', messages: @messages }
    )

    answer = response.dig('choices', 0, 'message', 'content')
    @messages << { role: 'assistant', content: answer }
    answer
  end
end


Function Calling（ツール使用）


AI に外部関数を呼ばせることもできます。天気取得の例です。


response = client.chat(
  parameters: {
    model: 'gpt-4o',
    messages: [{ role: 'user', content: '東京の天気は？' }],
    tools: [{
      type: 'function',
      function: {
        name: 'get_weather',
        description: '指定した都市の天気を取得する',
        parameters: {
          type: 'object',
          properties: {
            city: { type: 'string', description: '都市名' }
          },
          required: ['city']
        }
      }
    }]
  }
)


画像生成（DALL-E）


response = client.images.generate(
  parameters: {
    model: 'dall-e-3',
    prompt: 'Rubyのロゴをサイバーパンク風に描いてください',
    size: '1024x1024'
  }
)
puts response.dig('data', 0, 'url')


まとめ


ruby-openai は薄いラッパーなので OpenAI の公式ドキュメントをそのまま参照しながら実装できます。

ストリーミング・Function Calling・画像生成まで1つの gem で対応できるのが強みです。