（比較）GAS vs Python vs ノーコード：あなたはどれで始める？

— 具体的な金額感・超初心者むけ 1→10 手順つき

0. ざっくり比較（30秒で全体像）

パス	こんな人に	強み	気をつける点
GAS（Google Apps Script）	Googleアカウントで完結したい／Sheets・Gmailと直結したい	配布が楽・定時実行が簡単（トリガー）・学習コスト低い	実行時間や外部ライブラリの制限。大量・長時間処理は苦手
Python（参考）	将来拡張したい／APIやDBと自由に連携したい	ライブラリ豊富・本格運用向き	環境構築・運用（サーバ/スケジューラ）が必要
ノーコード（Make/Zapier等）（参考）	最短で“動く体験”が欲しい	GUIで速い・連携先が多い	サービス依存＆月額課金、複雑化で破綻しやすい

1. “お金の話”を先に：どのくらいかかるの？

OpenAI APIはトークン課金（入力と出力で単価が違う）。代表モデルの公式価格は次のとおり（抜粋）。OpenAI

GPT-5 … 入力 $1.25 / 100万tokens、出力 $10 / 100万tokens
GPT-5 mini … 入力 $0.25 / 100万、出力 $2 / 100万
GPT-5 nano … 入力 $0.05 / 100万、出力 $0.4 / 100万
旧来の GPT-4o / 4o-mini などの価格も公式に掲載あり。OpenAI

月額上限（予算）はダッシュボードで設定できます（“Billing settings”）。APIの課金はChatGPTサブスクと別です。

かんたん試算（AIニュース要約の例）

前提：1本の記事を要約するたびに

入力：記事本文など 1,500 tokens
出力：要約 200 tokens
モデル：GPT-5 mini（安くて速い）

計算：

入力：1,500 × (0.25ドル / 1,000,000) = $0.000375
出力：200 × (2ドル / 1,000,000) = $0.0004
合計 $0.000775 / 1本
1日3本 × 30日 ≒ $0.07 / 月（※超概算）

※トークンは文字の“かけら”。英語の目安は100 tokens ≈ 75語。日本語も「長文を丸ごと投げると増える、短く要点抽出で減る」という感覚でOK。詳しくはトークンの解説＆カウンタを参照。OpenAI Help Center OpenAI Platform
※バッチAPIを使うと入出力とも最大50%安くできるケースあり（非同期でまとめ投げ）。OpenAI
※円換算は日々変わるので、まずはドルで感覚を掴む→必要なら為替で換算。

2. まず理解：ChatGPTとAPIは何が違う？

ChatGPT（アプリ） … 人が画面で対話してその場で完結
OpenAI API … プログラムから呼び出す入口。毎朝の要約メールのような“自動で手が動く”ことができる

入口としてはResponses APIを使うのがシンプル。旧Chat Completionsの簡単さ＋ツール利用などが統合された“新しい標準”です。OpenAI

3. 超初心者むけ：1→10で最短セットアップ（GAS版）

わたしはGASで実装しました。下記をコピペでChatGPTに「やりたい！」と伝えるだけで詳細な手順は確認していけます。「初心者なので1つずつ丁寧に」を加えることで、より丁寧な解説が入ってきます。

1) OpenAIに登録 → APIキーを発行
2) Billingで月額上限と通知を設定（安心）
3) Playgroundで要約プロンプトを試し、出力の“長さ・ノリ”を掴む
4) Googleスプレッドシートを作成（列は必要な項目を設定）
5) スプレッドシート → 拡張機能 → Apps Scriptを開く
6) スクリプトプロパティに OPENAI_API_KEY を保存（直書きしない）
7) 最小コードでResponses APIを叩いて“Hello, API”
8) 成功したら、シートに書き込む処理を足す（appendRow）
9) 時間主導トリガーを設定（毎朝7時など）
10) エラー時に軽いリトライとログ、月1回のコスト点検を追加

“Hello, API” の最小コード（GAS）

function helloOpenAI() {
  const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');
  const url = 'https://api.openai.com/v1/responses';
  const payload = {
    model: 'gpt-5-mini',                            // まずは安価モデルから
    input: '次の本文を150字で要約：AIは……',            // 出力の長さは明示
    // max_output_tokens: 180,                      // 出力上限でコスト制御（任意）
  };
  const res = UrlFetchApp.fetch(url, {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    headers: { Authorization: 'Bearer ' + key },
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true
  });
  const json = JSON.parse(res.getContentText());
  Logger.log(json.output_text || res.getContentText());
}

つまずき回避：エラーコードが出たら、「ChatGPTに相談！」がBest。

4. GASを選んだ個人的な理由（＝初心者に優しい）

Sheets/Gmailと秒で繋がる（導入の壁が低い）
配布が簡単（シートごと共有で動かせる）
定時実行がGUIでポチポチ設定できる
学んだことがそのまま日々の仕事に効く

正直、最初は用語もほぼゼロ知識。それでも、Playgroundで形を見て → コードに置き換えるの繰り返しで、ここまで来られました。ふわっと聞いても出力例を見れば形になります。

5. Pythonとノーコード（参考）

Python（未検証の参考）

向き：将来拡張、APIやDBの多段連携、がっつり加工
ハードル：環境構築（venv/.env）、運用（cron/ログ/鍵管理）
最小の雰囲気

# pip install openai python-dotenv
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()
client = OpenAI()
resp = client.responses.create(model="gpt-5-mini", input="150字で要約：...")
print(resp.output_text)