対象読者（前提）

軽いAIモデルを作ったときに、OpenAIを使うといくらかかるのか把握したい人。
OpenAI APIに課金できる人。
ChatGPTが生成したコードを使用しても抵抗がない人。（※動作確認済みです）

記事を書いたきっかけ 

上司に「Pythonを勉強しておいてね〜」と言われ、せっかくなら基本文法だけでなく、軽いAIのモデルを作ってみようと考えたことがきっかけです！
ただ、公式リファレンスを参照しても、OpenAI APIが実際どれくらいの費用になるのか分かりづらいと思ってしまいました。
（私がそこまで英語が得意ではないというのもありますが・・・）
同じように考えている人向けに、自分で検証した結果を共有します！

動作環境（任意）

OS
- Mac
言語
- Python
フレームワーク／ライブラリ
- Google Colab

実施した内容

chatGPTに生成してもらった、Google Colabで動作するOpenAI呼び出しコードを実装。
1. 実装後、エラーを含めて6回API呼び出しを実施。

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="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")

#会話履歴を初期化
messages = [
    {"role":"system","content":"あなたは親切なアシスタントです。敬語で答えてください。"}
]

print("GPTとチャットを開始！（Exitと入力で終了）")

while True:
  user_input = input("あなた：")
  if user_input.lower() == "exit":
    print("exitと言われたので帰ります。")
    break
  
  #ユーザ発言を履歴に追加
  messages.append({"role":"user","content":user_input})

  #GPTにリクエスト送信
  response = client.chat.completions.create(
      model = "gpt-4",
      messages = messages
  )

  #返答を取得して表示
  reply = response.choices[0].message.content
  print("GPT:" + reply)

  #返答を履歴に追加する
  messages.append({"role":"assistant","content":reply})

gTTSを使用し、以下コードから3回音声を生成する。

from gtts import gTTS

text = "Test"
tts = gTTS(text=text, lang='en')  # lang='ja' → 日本語

tts.save("test_en.mp3")

結果

合計9回リクエストを送信し、かかった費用は$0.12（約17円）でした。

おわりに

17円でOpenAIを使って何ができるのかを把握できると考えたら、コスパは良いなと思います。
1日で使う上限を決めてアラートを出すことも可能でした。
$10課金していて、だいぶ余っているので、次はCursorを使ったときにいくらかかるか検証したいなと考えてます！