「ムダ課金」を防ぐプロンプト設計とスプシ自動化

— シートにメモるだけで“書く仕事”を時短する

この記事でできるようになること

お金の仕組み（トークン課金）を“怖くなく”理解できる
短く伝えるコツと短く返させるコツが身につく
Googleスプレッドシートを土台に、自分の下書き→清書→保存まで自動化の入口に立てる

1) お金の話は超シンプルでOK

OpenAI APIは「使った分だけ」の従量課金です。
“使った分”＝トークン（文字のかけら）で数えます。大ざっぱに言うと入力と出力の合計が料金になります。詳しい目安は公式ヘルプが一番わかりやすいです。 OpenAI Help Center

ポイントは2つだけ
1. 長い文ほど高い（入力が長い・出力が長い）
2. モデルによって単価が違う（料金表は実装前に必ず確認） OpenAI

まずは安いモデル＋短い出力で始めて、必要なときだけ上げる。これが基本です。
（どのエンドポイントで呼ぶかは、いまはResponses APIが基本形です）

2) ムダ課金を避ける“4つのコツ”

短く渡す：長文を丸投げしない。まず不要部分（広告やメニューなど）を削る。
短く返させる：
- 例）「150字以内」「箇条書き3つ」「見出しだけ」など上限を先に決める
- JSON形式で返すと、余計な飾りが減り、後処理もしやすい（Structured Outputs/JSONモードの考え方） OpenAI Platform+1
同じ“前置き”は固定にする：毎回同じ長い説明（ペルソナ・文体・出力形式）はプロンプトの先頭に固定。同じ内容はキャッシュが効いて安く・速くなることがあります。
まとめて処理：一気にたくさんやる日はバッチ処理に回すと、別枠＋レート上限拡大、かつコスト最大50パーセント減で処理できます。

3) URLの正しい扱い(デフォルトでは読まない)

APIは、デフォルトではWebページを読みに行きません。
本文は自分で取得・成形してから渡すのが原則。
※Web検索ツールを有効化すれば取得も可能ですが、明示的な設定が必要です。

正解の流れ
1. 自分のコード（GAS/Python）でURLの本文を取得
2. 不要部分を削る（ここが最大の節約ポイント）
3. その短くした本文だけをAPIに渡す

これで入力が短くなり、料金も下がる上、後で再利用もしやすくなります。

4) 長いプロンプト vs 短いプロンプト（例で体感）

悪い例（ムダが多い）

あなたは超一流の編集者…（長い自己紹介や注意点がだらだら続く）…
以下のURLを読み、SEOの観点も踏まえて…（続く）…
URL: https://example.com/article

URLだけでは本文を読めていない
毎回長い“前置き”を送って入力コストが肥大
出力の長さ・形式が曖昧でムダに長くなりがち

良い例（短い・構造化・再利用しやすい）

固定（毎回同じ＝先頭に置く）

あなたは「白米元気」の文体で、初心者向けにやさしく解説する編集者。
出力は必ず次のJSON：
{"title": string, "summary_150": string, "points": string[]}
条件：summary_150は150字以内、pointsは3つ、日本語。

可変（毎回変わる＝短く）

本文（整形済み）：
{{本文ここに}}

タスク：上の条件どおりに要約して。

前置きを固定 → 毎回の入力トークン削減と再利用がしやすい(実行の安定化・実装簡素化に)
JSONで出力 → 余計な文章が減って出力も短く一定（後処理も楽）

5) 「読む」だけじゃない。“1から書く”をシートで回す

ゴール：スプレッドシートに“書きたい要素”を箇条書き→APIが下書き→同じシートに保存→後で人が追記。
これだけで、書く前のモヤモヤ時間が一気に減ります。

例：シートの列（タブ名：`Drafts`）

A: タイトル案（ざっくりでOK）
B: 読者像（誰に向けて？例：AI初心者の副業勢）
C: 伝えたい要点（箇条書きで3〜5個）
D: 文体（やさしく/フランク/丁寧など）
E: CTA（最後に読者にしてほしい行動）
F: 下書き（API出力） ← ここに返して保存

GAS最小コード（列A〜Eから下書きを作ってFへ保存）

事前にScript Propertiesに OPENAI_API_KEY を保存しておきます。
（GAS：右上の歯車→プロパティ→スクリプトのプロパティ）
APIはResponses APIを叩きます。

function draftFromSheet() {
  const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');
  const url = 'https://api.openai.com/v1/responses';
  const sheet = SpreadsheetApp.getActive().getSheetByName('Drafts');
  const rows = sheet.getRange(2, 1, sheet.getLastRow()-1, 6).getValues(); // 2行目から

  rows.forEach((r, i) => {
    const [title, audience, bullets, tone, cta, draft] = r;
    if (draft) return; // 既に出力がある行はスキップ

    // 固定の前置き（短く・毎回同じ＝キャッシュ効きやすい）
    const system = `
あなたは「白米元気」の文体で、初心者にやさしく記事を書く編集者。
出力は日本語で、見出し→本文→箇条書き3点→最後にCTAの順。`;

    // 毎回変わる部分（短く具体的に）
    const user = `
テーマ: ${title}
読者像: ${audience}
要点: ${bullets}
文体: ${tone}
CTA: ${cta}
条件: 全体は800〜1000文字/見出し1つ/本文は段落短め。`;

    const payload = {
      model: "gpt-5-mini",
      input: [
        { role: "system", content: system },
        { role: "user", content: user }
      ],
      max_output_tokens: 900 // 出力の天井を決める＝暴走しない
    };

    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());
    const text = json.output_text || '';

    sheet.getRange(i+2, 6).setValue(text); // F列に保存
    Utilities.sleep(500); // 軽い間引き（429対策の基本）
  });
}

短く渡す／短く返させるをコードで徹底（条件と上限）
同じ前置き（ペルソナ/出力順）を先頭に固定 → キャッシュで速く・安くなることがあります

1行だけで試してOKなら、GASの時間トリガーで毎朝実行にすれば“毎日1本の下書き”が勝手に増えていきます。

6) 作業の順番（節約できる段取り）

シートにメモ：タイトル/読者/要点（ここは人が1〜3分でOK）
下書き生成（API）：見出し→本文→箇条書き→CTA（900トークン上限など短く返させる）
清書：人が最後のひと押し（体験談・例・数字を足す）
保存：出力はシートに貯める（あとで再編集可）
配信：ブログ投稿やメール文面は別の関数で“押すだけ”に

いきなり長文を一発で作るより、「箇条書き→段落化→仕上げ」の段階式の方が、コストも質も安定します（無駄に長い出力が出にくい）。

7) つまずきQ&A

Q：出力が長すぎて高い
A：「150字」「箇条書き3つ」のように具体的に縛る。max_output_tokensも必ず設定。
Q：毎回同じ説明を書くのが面倒＆高い
A：ペルソナや出力形式など固定の前置きは先頭に置いて再利用。キャッシュで安く・速くなることがあります。 OpenAI Platform
Q：大量処理で失敗する/待ち時間がつらい
A： バッチ処理に回すと別枠＋安価。オンラインは小さく刻む。429はバックオフで再試行。 OpenAI Platform+1
Q：料金の最新が不安
A： Pricingを開いて確認してから実行。これで“思ったより高い”を防げます。 OpenAI

8) まとめ

短く渡す／短く返させるだけで、コストはグッと下がります。
前置きは固定、本文は短く。シート駆動にすると、思いつきを5分で下書きに変えられます。
ゴールはお金そのものじゃなく、あなたの時間を増やすこと。
私のブログでも、AIニュースを“白米元気の目線”で解説する記事を自動化しています。実験的ですが「ここまで自動化できる」の参考にどうぞ。