エラーコード | OpenAI API

このガイドでは、API と公式 Python ライブラリで発生する可能性のあるエラーコードの概要を説明します。概要に記載した各エラーコードには個別のセクションがあり、詳しい対処方法を紹介しています。

API エラー

コード	概要
400 - 無効な `service_tier` 引数	原因：リクエストで指定された、または設定に基づいて決定されたサービスティアが、プロジェクトで許可されていません。解決方法： `service_tier` をプロジェクトで許可されているティアに設定するか、プロジェクト設定で許可するサービスティアを更新してください。
401 - 無効な認証	原因：認証が無効です。解決方法：正しい API キーとリクエスト元の組織を使用していることを確認してください。
401 - 指定された API キーが不正	原因：リクエストに使用した API キーが正しくありません。解決方法：使用している API キーが正しいことを確認するか、ブラウザのキャッシュを削除するか、新しい API キーを生成してください。
401 - API の利用には組織への所属が必要	原因：アカウントが組織に所属していません。解決方法：新しい組織への追加についてお問い合わせいただくか、組織の管理者に組織への招待を依頼してください。
401 - 許可されていない IP	原因：リクエスト元の IP アドレスが、プロジェクトまたは組織に設定された IP 許可リストと一致しません。解決方法：正しい IP アドレスからリクエストを送信するか、IP 許可リストの設定を更新してください。
403 - サポート対象外の国、地域、領土	原因：サポート対象外の国、地域、領土から API にアクセスしています。解決方法：詳しくはこちらのページをご覧ください。
429 - クレジット残高の枯渇	コード： `credit_balance_exhausted` 原因：組織の前払いクレジットが残っていません。解決方法： API を引き続き利用するには、クレジットを追加してください。
429 - リクエストのレート制限に到達	原因：リクエストの送信頻度が高すぎます。解決方法：リクエストの送信間隔を調整し、`Retry-After` ヘッダーがある場合はその指定に従ってください。レート制限ガイドをご覧ください。
429 - リクエスト頻度の引き下げが必要	タイプ： `rate_limit_error` コード： `slow_down` 原因：リクエスト頻度の増加が急すぎます。解決方法： `Retry-After` ヘッダーがある場合はその指定に従い、リクエスト頻度を下げてから徐々に増やしてください。
429 - 組織の利用金額の上限に到達	コード： `organization_spend_limit_exceeded` 原因：組織に適用されている利用金額の上限に達しました。解決方法：組織の利用金額の上限を引き上げるか、解除してください。
429 - プロジェクトの利用金額の上限に到達	コード： `project_spend_limit_exceeded` 原因：プロジェクトに適用されている利用金額の上限に達しました。解決方法：プロジェクト設定で利用金額の上限を引き上げるか、解除してください。
429 - 組織の利用上限に到達	コード： `organization_usage_limit_exceeded` 原因： OpenAI が組織に割り当てた利用上限に達しました。解決方法：承認済みの利用上限の引き上げをリクエストするか、サポートにお問い合わせください。
500 - リクエストの処理中にサーバーエラーが発生	原因： OpenAI のサーバーで問題が発生しています。解決方法：しばらく待ってからリクエストを再試行し、問題が解消しない場合はお問い合わせください。稼働状況ページを確認してください。
503 - モデルが一時的に過負荷状態	タイプ： `service_unavailable_error` コード： `server_is_overloaded` 原因：リクエストしたモデルが一時的に過負荷状態になっています。解決方法： `Retry-After` ヘッダーがある場合はその指定に従ってから、リクエストを再試行してください。

請求関連のエラーでは、error.code を確認して具体的な原因を特定してください。より大きな分類を示す error.type は、引き続き insufficient_quota となる場合があります。

請求、利用金額、クォータに関するエラーは、リクエストを再試行しても API へのアクセスが復旧しません。次のリクエストを送信する前に、該当するクレジットや上限を更新してください。

WebSocket モードのエラー

Responses API の WebSocket モードを使用している場合は、次のエラーが発生することもあります。

previous_response_not_found：利用可能な状態から previous_response_id を解決できません。入力コンテキスト全体を指定し、previous_response_id を null に設定して再試行してください。
websocket_connection_limit_reached：接続時間が上限の 60 分に達しました。新しい WebSocket 接続を開いて続行してください。

Python ライブラリのエラータイプ

Python では、429 レスポンスに対して RateLimitError が、503 レスポンスに対して InternalServerError が発生します。これまでハンドラーでスロットリングと過負荷に対応する際に、どちらか一方の例外クラスのみをキャッチしていた場合は、両方を処理し、error.code を確認してください。たとえば、動画の過負荷では、以前は 429 が返されていましたが、現在は 503 が返されます。エンドポイントごとの変更点については、移行ガイドをご覧ください。

タイプ	概要
APIConnectionError	原因： OpenAI のサービスへの接続に問題があります。解決方法：ネットワーク設定、プロキシ構成、SSL 証明書、またはファイアウォールルールを確認してください。
APITimeoutError	原因：リクエストがタイムアウトしました。解決方法：少し待ってからリクエストを再試行し、問題が解消しない場合はお問い合わせください。
AuthenticationError	原因： API キーまたはトークンが無効、有効期限切れ、または失効しています。解決方法： API キーまたはトークンが正しく、有効であることを確認してください。アカウントのダッシュボードから新しいものを生成する必要がある場合もあります。
BadRequestError	原因：リクエストの形式が不正であるか、トークンや入力などの必須パラメーターが不足しています。解決方法：エラーメッセージに具体的な問題が示されているはずです。呼び出している API メソッドのドキュメントを参照し、有効なパラメーターを不足なく送信していることを確認してください。リクエストデータのエンコーディング、形式、サイズも確認する必要がある場合があります。
ConflictError	原因：別のリクエストによってリソースが更新されました。解決方法：リソースの更新を再試行し、他のリクエストが同じリソースを更新しようとしていないことを確認してください。
InternalServerError	原因： OpenAI 側で問題が発生しています。解決方法：少し待ってからリクエストを再試行し、問題が解消しない場合はお問い合わせください。
NotFoundError	原因：リクエストしたリソースが存在しません。解決方法：正しいリソース識別子を使用していることを確認してください。
PermissionDeniedError	原因：リクエストしたリソースへのアクセス権がありません。解決方法：正しい API キー、組織 ID、リソース ID を使用していることを確認してください。
RateLimitError	原因：割り当てられたレート制限に達したか、トラフィックを急激に増やしすぎました。解決方法：リクエストの送信間隔を調整し、`Retry-After` がある場合は、再試行の制限の範囲内でその指示に従ってください。詳しくは、レート制限ガイドを参照してください。
UnprocessableEntityError	原因：形式は正しいものの、リクエストを処理できません。解決方法：リクエストを再試行してください。

解消しないエラー

問題が解決しない場合は、チャットでサポートチームに連絡し、次の情報を伝えてください。

使用していたモデル
受信したエラーメッセージとエラーコード
送信したリクエストデータとヘッダー
リクエストのタイムスタンプとタイムゾーン
問題の診断に役立つその他の関連情報

サポートチームが問題を調査し、できる限り早くご連絡します。お問い合わせが多いため、対応までに時間がかかることがあります。コミュニティフォーラムに投稿することもできますが、機密情報を含めないようにしてください。

エラー処理

API が返すエラーは、プログラムで処理することをお勧めします。以下のようなコードスニペットを利用できます。

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21import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

try {
  const response = await client.responses.create({
    model: "gpt-6-astra",
    input: "Hello world",
  });
  console.log(response.output_text);
} catch (error) {
  if (error instanceof OpenAI.APIConnectionError) {
    console.error("Failed to connect to the OpenAI API:", error.message);
  } else if (error instanceof OpenAI.RateLimitError) {
    console.error("OpenAI API request exceeded its rate limit:", error.message);
  } else if (error instanceof OpenAI.APIError) {
    console.error("OpenAI API returned an error:", error.status, error.message);
  } else {
    throw error;
  }
}

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15import openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

try:
    response = client.responses.create(model="gpt-6-astra", input="Hello world")
except openai.APIConnectionError as e:
    print(f"Failed to connect to OpenAI API: {e}")
except openai.RateLimitError as e:
    print(f"OpenAI API request exceeded rate limit: {e}")
except openai.APIError as e:
    print(f"OpenAI API returned an API Error: {e}")
else:
    print(response.output_text)

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28package main

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-6-astra",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("Hello world")},
	})
	if err != nil {
		var apiError *openai.Error
		if errors.As(err, &apiError) {
			fmt.Println("OpenAI API returned an API error:", apiError)
			return
		}
		fmt.Println("Failed to connect to OpenAI API:", err)
		return
	}
	fmt.Println(response.OutputText())
}

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20import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.errors.OpenAIServiceException;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

try {
  var response =
      client
          .responses()
          .create(
              ResponseCreateParams.builder().model("gpt-6-astra").input("Say hello.").build());

  response.output().stream()
      .flatMap(item -> item.message().stream())
      .flatMap(message -> message.content().stream())
      .flatMap(content -> content.outputText().stream())
      .forEach(text -> System.out.println(text.text()));
} catch (OpenAIServiceException error) {
  System.err.println(error.getMessage());
}

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9require "openai"

client = OpenAI::Client.new
begin
  response = client.responses.create(model: "gpt-6-astra", input: "Say hello.")
  puts(response.output_text)
rescue OpenAI::Errors::APIError => error
  warn(error.message)
end

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