こんにちは、HolySheep AI 公式ブログです。今回は「画像を見て AI が解説し、その解説を音声で読み上げる」マルチモーダルパイプラインを、API を一度も触ったことがない完全初心者向けに、ゼロから構築する方法をご紹介します。本記事を読み終える頃には、自分の PC で動く画像解説ボイスボットが完成します。
私は普段、海外の AI モデルを日本から使うときに、地理的な制限や為替手数料、決済手段の選択肢の少なさで頭を悩ませてきました。HolySheep Relay を使い始めてから、開発体験とコストの両方が一変しました。本記事では、その具体的な手順と、私が本番運用で気づいた Tips も交えてお届けします。
このパイプラインで何ができるのか
今回のゴールは次の 3 ステップを自動でつなぐことです。
- ステップ A：画像ファイルを Vision 対応モデル (GPT-5.5) に渡す
- ステップ B：モデルが画像を日本語で解説したテキストを返す
- ステップ C：返却されたテキストを TTS (Text-to-Speech) で音声ファイルにする
この 3 ステップを 1 本の Python スクリプトにまとめると、写真を渡せば自動で「音声解説」が返ってくる簡易 bot が完成します。
なぜ HolySheep Relay を使うのか
HolySheep Relay は、OpenAI 互換の API エンドポイントを提供するリレーサービスです。公式エンドポイントと完全互換のため、既存の SDK がほぼそのまま動きます。HolySheep AI の今すぐ登録ページからアカウントを作るだけで、GPT-5.5 や Claude、Gemini などの最新モデルを共通の base_url で呼び出せます。
HolySheep Relay の主な特長は次の通りです。
- 独自レート ¥1 = $1。公式が提示する ¥7.3 ≒ $1 と比較して約 85% 節約 になります。
- WeChat Pay・Alipay 対応で、決済手段の選択肢が豊富。
- 平均レイテンシ < 50 ms (リレー区間のみ、HolySheep 公式計測値)。
- 新規登録で 無料クレジット が配布され、最初の検証費用を抑えられる。
事前準備：5 分でできる環境づくり
Python 3.9 以上が動く PC (Windows / macOS / Linux いずれも可) と、ブラウザがあれば十分です。ターミナル (mac の「ターミナル」アプリ、Windows の「PowerShell」) を開き、以下のコマンドで必要なライブラリをインストールします。
# ターミナル / PowerShell で実行
pip install openai requests Pillow python-dotenv
[スクリーンショットヒント：ターミナルに 4 つのライブラリが順番にインストールされる進捗バーが表示されます。すべて「Successfully installed」と出れば準備完了です。]
ステップ 1：HolySheep の API キーを取得する
- HolySheep の登録ページにアクセスします。
- メアドとパスワードを入力 (WeChat Pay / Alipay でのサインアップ導線も用意されています)。
- ダッシュボードにログインし、左メニューの「API Keys」→「Create New Key」をクリック。
- 表示された
hs_xxxxxxxxで始まるキーをメモ帳などにコピーします (再表示できないので必ず控えてください)。
[スクリーンショットヒント：ダッシュボードの「API Keys」ページに「Create New Key」という青いボタンが右上にあります。クリックするとキーがモーダルで 1 回だけ表示されます。]
ステップ 2：Vision で画像を GPT-5.5 に渡す
プロジェクト用のフォルダを作り、.env という名前のファイルを作成して API キーを保存します。
# .env ファイルの中身 (プロジェクトのルートに置く)
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
次に同じフォルダに pipeline.py を作成し、以下のコードを貼り付けます。
# pipeline.py
import os
import base64
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
.env から API キーを読み込む
load_dotenv()
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HolySheep Relay のエンドポイントを指定する
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def encode_image(path: str) -> str:
"""画像ファイルを base64 文字列に変換する"""
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
def describe_image(image_path: str) -> str:
"""GPT-5.5 Vision に画像を渡して解説文を得る"""
image_b64 = encode_image(image_path)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "この画像を日本語で 200 字程度にまとめて説明してください。"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"
}
}
]
}
],
max_tokens=400
)
return response.choices[0].message.content
if __name__ == "__main__":
result = describe_image("sample.jpg")
print("=== モデルの解説 ===")
print(result)
[スクリーンショットヒント：VS Code などのエディタで pipeline.py を開いた状態。左側にファイルツリー、右側にコードが表示されます。sample.jpg も必ず同じフォルダに置いてください。]
ステップ 3：TTS で解説を音声化する
次に、ステップ 2 で得た解説文を音声合成します。HolySheep Relay は TTS エンドポイントも公開しているので、同じ client 変数で切り替えられます。
# pipeline.py に追記する TTS 関数
def synthesize_voice(text: str, out_path: str = "output.mp3") -> None:
"""テキストを音声ファイル (MP3) に変換する"""
response = client.audio.speech.create(
model="gpt-5.5-tts",
voice="nova",
input=text
)
# バイナリをファイルに書き出す
with open(out_path, "wb") as f:
f.write(response.read())
print(f"音声を {out_path} に保存しました。")
if __name__ == "__main__":
explanation = describe_image("sample.jpg")
synthesize_voice(explanation)
[スクリーンショットヒント：実行するとターミナルに「音声を output.mp3 に保存しました。」と表示されます。output.mp3 をダブルクリックすると音声が再生されます。]
ステップ 4：2 つを統合してパイプライン化する
上記 2 つの関数を main() でつなぎ、例外処理も入れた完成版が以下です。コピペしてそのまま動かせます。
# pipeline.py 完成版
import os
import base64
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=120
)
def encode_image(path: str) -> str:
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
def describe_image(image_path: str) -> str:
image_b64 = encode_image(image_path)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "この画像を日本語で 200 字程度にまとめて説明してください。"},
{"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}}
]
}],
max_tokens=400
)
return response.choices[0].message.content
def synthesize_voice(text: str, out_path: str = "output.mp3") -> None:
response = client.audio.speech.create(
model="gpt-5.5-tts",
voice="nova",
input=text
)
with open(out_path, "wb") as f:
f.write(response.read())
def main(image_path: str) -> None:
explanation = describe_image(image_path)
print(f"解説文: {explanation}")
synthesize_voice(explanation)
print("完了しました。")
if __name__ == "__main__":
main("sample.jpg")
ターミナルで python pipeline.py と打てば、画像 → 解説文 → MP3 まで一気通貫で動きます。私はこの完成版を GitHub のサンプルリポジトリに置いて社内