【OpenAI/ChatGPT】API リクエストしたら「You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.」

無料で3ヶ月間、18ドル分使えるというので。


openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
try:
  response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    # engine="gpt-3.5-turbo",
    prompt="Hello, world!",
    max_tokens=5
  )
  print(response.choices[0].text)
except Exception as e:
  print(f"{e=}, {type(e)=}")

NGでした。


e=RateLimitError(message='You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.', http_status=429, request_id=None), type(e)=<class 'openai.error.RateLimitError'>

利用量の確認をします。

Below you'll find a summary of API usage for your organization. All dates and times are UTC-based, and data may be delayed up to 5 minutes.
👉 Account - OpenAI API hatena-bookmark

利用の記録はないです。

無料18ドル分も付与されてない雰囲気。

「アカウント作成から3ヶ月以内。」ということですがそれは満たしている。

どういうことなんすかね!?

👉 How can I get Free Trial Credits? - General API discussion - OpenAI API Community Forum hatena-bookmark

【スマホ・カメラ不要】Mac上でQRコードを スクリーンキャプチャ→テキスト化 するスクリプト

パソコンの画面に表示されたQRコードを読み取るときの


スマホを手に取る

  ↓

カメラや読み取りアプリを起動

  ↓

カメラをパソコン画面に向ける

  ↓

読み取り

  ↓

テキストを確認する

  ↓

...

だるいですね!

 

■ ChatGPT に聞いてみる

以下は、Macで選択範囲をコピーして、その中に含まれるQRコードを読み出し、テキストとQRコードを表示するBashスクリプトです。QRコードの読み出しにはzbarコマンドを使用しています。


#!/bin/bash

# 選択範囲をクリップボードにコピーする
screencapture -i -c -o

# クリップボードにコピーされた画像を一時ファイルに保存する
tmp_file=$(mktemp -t qr_code.XXXXXXXXXX).png
pbpaste -Prefer "public.png" > "$tmp_file"

# zbarを使用してQRコードを読み出す
barcode=$(zbarimg --quiet --raw "$tmp_file")

if [ -n "$barcode" ]; then
    # QRコードのテキストを表示する
    echo "QR Code Text: $barcode"
    # QRコードを作成して表示する
    qrencode -o - "$barcode" | display -
else
    echo "No QR code found in selection."
fi

# 一時ファイルを削除する
rm "$tmp_file"

このスクリプトでは、qrencodeコマンドを使用して、QRコード画像を作成して表示しています。QRコードが検出されなかった場合には、「No QR code found in selection.」と表示します。

このスクリプトをファイルに保存し、実行可能な権限を与えてください。また、zbarコマンドとqrencodeコマンドがインストールされている必要があります。QRコードを表示するためには、ImageMagickパッケージが必要です。

実行すると、クリップボードに範囲指定で画面キャプチャはできます。

しかし、pbpaste でクリップボード内画像データから正しく画像ファイルを生成できませんでした。

 

■ クリップボード内画像データからファイルを生成する

以下の記事を参考に一時ファイルの生成を行います。


osascript <<EOF
set png_data to the clipboard as «class PNGf»
set the_file to open for access POSIX path of (POSIX file "/tmp/image.png") with write permission
write png_data to the_file
close access the_file
EOF

👉 MacOSでクリップボード上の画像を保存するスクリプト - 神和電子 hatena-bookmark

これで、クリップボードにコピーした画像PNGファイルデータから画像ファイルを作成できるようになりました。

 

■ QRコードの解析してテキスト化する

続いて、QRコード読み込みしてテキスト化ツールをインストールします。

👉 ZBar/ZBar: Clone of the mercurial repository http://zbar.hg.sourceforge.net:8000/hgroot/zbar/zbar hatena-bookmark
👉 mchehab/zbar: ZBar is an open source software suite for reading bar codes from various sources, including webcams. As its development stopped in 2012, I took the task of keeping it updated with the V4L2 API. This is the main repository for it. There's a clone at at LinuxTV.org, and another one at gitlab. hatena-bookmark


❯ brew install zbar




❯ zbarimg -h
usage: zbarimg [options] <image>...

scan and decode bar codes from one or more image files

options:
    -h, --help      display this help text
    --version       display version information and exit
    -q, --quiet     minimal output, only print decoded symbol data
    -v, --verbose   increase debug output level
    --verbose=N     set specific debug output level
    -d, --display   enable display of following images to the screen
    -D, --nodisplay disable display of following images (default)
    --xml, --noxml  enable/disable XML output format
    --raw           output decoded symbol data without converting charsets
    -1, --oneshot   exit after scanning one bar code
    -S<CONFIG>[=<VALUE>], --set <CONFIG>[=<VALUE>]
                    set decoder/scanner <CONFIG> to <VALUE> (or 1)

ファイルから読みとるようなので以下のサンプルQRコードファイル hello.png を読ませて出力を確認しておきます。


❯ zbarimg --quiet hello.png
QR-Code:こんにちは、QRコード!

❯ zbarimg --quiet --raw hello.png
こんにちは、QRコード!

簡単で便利ですね。

 

■ 修正する

以上を組み合わせて、前述の ChatGPT によるコードを修正しました。



いけました!

Mac では、ショートカット.app から使うと便利です。


 

■ まとめ

ChatGPT て少しデータが古い感じはありますが、動かないとしても、最初からググるよりも、明らかに早くコードを作成できます。

👉 画像ファイルをMacのコマンドラインで表示する - ごずろぐ hatena-bookmark

Kotlin で Jetpack Compose, Retrofit を使って API リクエスト、JSON パース して、グリッド表示するコードをファイル別に表示して

Kotlin で Jetpack Compose と Retrofit を使って API リクエスト、JSON パースして、グリッド表示するためには、以下のようにファイルを分けることができます。

 

1. API リクエストを行うための Retrofit インターフェースを定義するファイル


interface ApiService {

    @GET("/photos")
    suspend fun getPhotos(): List<Photo>
}

 

2. API レスポンスを表すデータクラスを定義するファイル


data class Photo(
    val id: Int,
    val title: String,
    val url: String
)

 

3. API レスポンスをパースして、表示するための画面を定義するファイル


@Composable
fun PhotoGrid() {
    val photos by remember { mutableStateOf<List<Photo>>(emptyList()) }

    LaunchedEffect(Unit) {
        val apiService = Retrofit.Builder()
            .baseUrl("https://jsonplaceholder.typicode.com")
            .addConverterFactory(Json {
                ignoreUnknownKeys = true
            }.asConverterFactory("application/json".toMediaType()))
            .build()
            .create(ApiService::class.java)

        photos = apiService.getPhotos()
    }

    LazyVerticalGrid(cells = GridCells.Adaptive(minSize = 128.dp)) {
        items(photos) { photo ->
            Card(
                modifier = Modifier.padding(4.dp),
                shape = RoundedCornerShape(8.dp),
                elevation = 4.dp
            ) {
                Column(
                    Modifier
                        .fillMaxWidth()
                        .height(128.dp)
                        .padding(8.dp)
                ) {
                    Text(
                        text = photo.title,
                        style = MaterialTheme.typography.subtitle1,
                        maxLines = 2,
                        overflow = TextOverflow.Ellipsis
                    )
                    Spacer(modifier = Modifier.weight(1f))
                    CoilImage(
                        data = photo.url,
                        contentScale = ContentScale.Crop,
                        modifier = Modifier.fillMaxSize()
                    )
                }
            }
        }
    }
}

 

4. 上記の画面を表示するための Activity もしくは Fragment を定義するファイル


class MainActivity : ComponentActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContent {
            PhotoGrid()
        }
    }
}

以上のように、ファイルを分けることで、API リクエストやパース、表示を分離し、コードを見やすく、メンテナンスしやすくすることができます。

 

■ 感想

ただ、一行問いかけただけ。

ChatGPT で、ここまで書けるとは。