OpenAI CLI: ติดตั้งและเรียกใช้ OpenAI API จากเทอร์มินัลของคุณ

OpenAI CLI เป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งอย่างเป็นทางการของ OpenAI สำหรับ OpenAI REST API — คุณติดตั้งไบนารี openai เพียงหนึ่งตัว ตั้งค่า OPENAI_API_KEY แล้วเรียก API จากเทอร์มินัลหรือเชลล์สคริปต์ของคุณได้ทันที: openai responses create, openai files upload, openai batches create, openai images generate ข้อควรรู้คือมันไม่ใช่ Codex CLI — Codex เป็นเอเจนต์เขียนโค้ด ส่วน openai ส่งหนึ่งคำขอ API ต่อหนึ่งคำสั่ง

ลองใช้ Apidog วันนี้

คู่มือนี้ครอบคลุมการติดตั้ง การยืนยันตัวตน คำสั่งแรก ๆ ที่ควรลองรัน และการเปรียบเทียบกับ Codex CLI และคำสั่ง openai แบบเก่าที่ Python SDK วางไว้บน PATH ของคุณ ทุกคำสั่งและเอาต์พุตด้านล่างมาจากเวอร์ชัน 1.44.1 ซึ่งติดตั้งและรันเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม 2026

OpenAI CLI คืออะไร?

OpenAI CLI เป็นไบนารี Go โอเพนซอร์สที่ OpenAI เผยแพร่ที่ github.com/openai/openai-cli ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 คำสั่งของมันสะท้อนทรัพยากรของ API ตรง ๆ (responses, files, batches, images, audio, vector-stores, admin) ดังนั้นอะไรก็ตามที่คุณเคยส่งด้วย curl หรือ SDK จะกลายเป็นคำสั่งในเทอร์มินัลเพียงหนึ่งคำสั่งพร้อมแฟล็ก

มันไม่ได้เพิ่งเปิดตัวใหม่อีกเรื่อง — เวอร์ชัน 1.0.0 เผยแพร่เมื่อวันที่ 5 พฤษภาคม 2026 และโครงการออกรีลีสแล้ว 99 ครั้งนับตั้งแต่นั้น (1.44.1 เปิดตัวเมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026) ให้มองมันเป็นเครื่องมือที่เจริญเต็มที่แล้วซึ่งคุณอาจมองข้ามไป ไม่ใช่การเปิดตัวใหม่

นี่คือสิ่งที่คุณจะได้รับในการรันครั้งแรก:

หน้าความช่วยเหลือจัดกลุ่มคำสั่งตามงาน: สร้างเนื้อหา (responses, chat, images, audio, videos), ข้อมูลและการดึงข้อมูล (files, uploads, vector-stores, embeddings), โมเดลและงาน, การดูแลระบบ และชุดเครื่องมือท้องถิ่นที่ไม่แตะต้องเครือข่ายเลย ตัวช่วยเหลือเองไม่ต้องใช้คีย์ API และไม่ต้องเชื่อมต่อ ซึ่งทำให้ openai <command> --help เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการเรียนรู้แฟล็กต่าง ๆ

เครื่องมือนี้เหมาะกับนักพัฒนาที่ทดสอบพรอมป์ต์โดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ ทีมปฏิบัติการที่ต้องอัปโหลดไฟล์และรันแบตช์ใน cron job และเอเจนต์เขียนโค้ดที่ต้องการอินเทอร์เฟซที่มีเอกสารกำกับแทนการเขียน curl เอง

วิธีติดตั้ง OpenAI CLI

คุณมีสามเส้นทางการติดตั้ง ระบุอยู่ใน README ของโครงการทั้งหมด:

1. ไบนารีสำเร็จรูป — ดาวน์โหลดไฟล์เก็บสำหรับระบบปฏิบัติการและสถาปัตยกรรมของคุณจาก GitHub Releases (มีบิลด์สำหรับ macOS, Linux และ Windows) แตกไฟล์แล้ววาง openai ไว้บน PATH ของคุณ
2. Homebrew

brew install openai/tools/openai

1. Go — ต้องใช้ Go 1.26 หรือใหม่กว่า

go install 'github.com/openai/openai-cli/cmd/openai@latest'
export PATH="$PATH:$(go env GOPATH)/bin"

การติดตั้งแบบรีลีสที่จัดการเองสามารถอัปเดตตัวเองได้ระหว่างการรันแบบโต้ตอบ หากคุณปักหมุดเวอร์ชันใน CI ให้ตั้งค่า OPENAI_CLI_NO_AUTO_UPDATE=1 เพื่อหยุดการติดตั้งอัตโนมัติ หรือ OPENAI_CLI_NO_UPDATE_CHECK=1 เพื่อปิดการตรวจสอบอัปเดตทั้งหมด ส่วนการติดตั้งผ่าน Homebrew และ Go จะยังคงแสดงการแจ้งเตือนอัปเดต แต่ปล่อยให้ตัวจัดการแพ็กเกจจัดการการอัปเกรด

การยืนยันตัวตนของ OpenAI CLI ทำงานอย่างไร

CLI อ่านคีย์ API มาตรฐานจาก OPENAI_API_KEY (หรือแฟล็ก --api-key ซึ่งควรหลีกเลี่ยงเพราะค่าจะไปอยู่ในประวัติเชลล์) หากคุณยังไม่มีคีย์ คู่มือของเราเรื่อง การขอคีย์ OpenAI API อธิบายขั้นตอนไว้

วิธีตั้งค่าที่เร็วที่สุดคือคู่มือในตัว:

openai help setup

มันจะชี้คุณไปที่หน้าคีย์ API และให้บรรทัด read -rs OPENAI_API_KEY สำหรับ Bash หรือ zsh เพื่อให้พิมพ์คีย์แบบซ่อนและไม่ถูก echo ออกมา

หากลืมตั้งคีย์ คุณจะได้รับข้อผิดพลาดที่ชัดเจนและนำไปใช้ในสคริปต์ได้ นี่คือเอาต์พุตจริงเมื่อไม่ได้ตั้งคีย์:

มันจะออกด้วยสถานะ 1 และบอกคุณอย่างชัดเจนว่าคีย์สามารถมาจากที่ใด เพิ่ม --format-error json เมื่อสคริปต์ต้องการเนื้อหาข้อผิดพลาดดิบ

การตั้งค่าการยืนยันตัวตนอื่น ๆ:

คำสั่ง OpenAI CLI แรกที่ควรลองรัน

รูปแบบคำสั่งทำตามโครงสร้าง API: openai <resource> [subresource...] <command> [flags...] ต่อไปนี้คือคำสั่งที่คุ้มค่าที่จะมีไว้ในกล่องเครื่องมือ

เรียก Responses API

openai responses create \
  --model gpt-5.5 \
  --input "Say this is a test"

พรอมป์ต์ยาว ๆ ไม่ต้อง escape แฟล็กอินพุต JSON อ่านจากไฟล์ด้วย @path:

openai responses create --model gpt-5.5 --input @prompt.txt

หากคุณ pipe JSON หรือ YAML จากแหล่งที่ไม่เชื่อถือ ให้ตั้งค่า OPENAI_UNTRUSTED_STDIN=1 เพื่อไม่ให้อินพุตนั้นเรียกการอ่านไฟล์ในเครื่องได้

อัปโหลดและดึงไฟล์

openai files upload report.txt --purpose user_data
openai files get file-example
openai files download file-example --output downloaded-report.txt

รันแบตช์

ใส่หนึ่งคำขอต่อบรรทัดใน requests.jsonl โดยแต่ละรายการมี custom_id ที่ไม่ซ้ำกัน จากนั้น:

openai files upload requests.jsonl --purpose batch
openai batches create --input-file-id file-example \
  --endpoint /v1/responses --completion-window 24h
openai batches wait batch_example --output-dir ./results

batches wait จะโพลจนกว่าแบตช์จะเสร็จและบันทึกไฟล์ผลลัพธ์ ช่วยขจัดลูปการโพลที่คุณจะต้องเขียนเอง คู่มือแบตช์ของโครงการระบุขีดจำกัดปัจจุบันไว้ที่ 50,000 คำขอ และ 200 MB ต่อไฟล์อินพุต พร้อมหน้าต่างการเสร็จสิ้น 24h ราคาแบตช์แตกต่างจากการเรียกแบบซิงโครนัส — ดูรายละเอียด ราคา OpenAI API ของเราก่อนจัดคิวงานขนาดใหญ่

นับโทเคนในเครื่อง โดยไม่ต้องใช้คีย์

คำสั่ง tokenizer ทำงานแบบออฟไลน์ทั้งหมด: ไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรอง ไม่ใช้เครือข่าย และไม่บันทึกอินพุต

การเข้ารหัสเริ่มต้นคือ o200k_base และ openai tokenizer encodings จะแสดงรายการอื่น ๆ (cl100k_base บวกอีกสองแบบที่เก่ากว่า) ตัวช่วยเหลือบอกข้อจำกัดไว้อย่างซื่อสัตย์: การนับแบบข้อความล้วนไม่รวมโครงสร้างคำขอและอินพุตแบบหลายรูปแบบ จึงไม่ใช่ตัวเลขสำหรับการเรียกเก็บเงิน สำหรับการนับฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ให้ใช้ openai responses input-tokens count

รับเอาต์พุตที่สคริปต์แยกวิเคราะห์ได้

เอาต์พุตเริ่มต้นเป็นข้อความที่อ่านง่าย แม้เมื่อ pipe ขอข้อมูลอย่างชัดเจน:

openai models list --format jsonl | jq '.id'
openai files list --format json > files.json
openai files get file-example --transform filename --raw-output

--format รองรับ auto, text, json, jsonl, yaml, explore (ตัวดู JSON แบบโต้ตอบ) และ pretty ส่วน --transform ดึงฟิลด์ด้วยไวยากรร์ GJSON และ jq จัดการอะไรที่ซับซ้อนกว่าได้ ตรวจสอบสถานะการออกก่อนเชื่อถือไฟล์ที่ redirect ไว้เสมอ — คำขอที่ล้มเหลวอาจทิ้งไฟล์ที่ไม่สมบูรณ์ไว้

เมื่อการเรียกทำงานผิดปกติ --debug จะเพิ่มเวลา HTTP ต่อความพยายาม และควรทำความสะอาดล็อกก่อนแชร์ หากเจอ 429 บ่อย ๆ คู่มือขีดจำกัดอัตรา OpenAI ของเราอธิบายระดับชั้นต่าง ๆ

OpenAI CLI กับ Codex CLI กับคำสั่ง openai แบบเก่า

เครื่องมือสามตัวนี้มาจากผู้จำหน่ายเดียวกัน และสองตัวใช้ชื่อเดียวกัน สรุปสั้น ๆ ได้ดังนี้:

ลองรัน openai codex แล้ว OpenAI CLI จะพิมพ์คำสั่งติดตั้ง Codex เอง พร้อมระบุว่าเป็นเครื่องมือแยกที่มีการลงชื่อเข้าใช้ของตัวเอง คู่มือ Codex CLI ของเราครอบคลุมฝั่งเอเจนต์ และซอร์สโค้ดอยู่ที่ github.com/openai/codex

ระวังการชนกันบน PATH

แพ็กเกจ Python openai ก็ติดตั้งไบนารีชื่อ openai เช่นกัน หากคุณเคยรัน pip install openai คุณอาจมีสองตัวบนเครื่อง:

บน Mac เครื่องทดสอบ ตัว Python รายงาน openai 2.30.0 และมีซับคอมมานด์ api, tools, migrate และ grit ส่วนตัว Go รายงาน openai version 1.44.1 — ไดเรกทอรีใดที่มาก่อนบน PATH ของคุณจะชนะ รัน which -a openai และ openai --version หลังติดตั้ง หากเอาต์พุตบอก openai version 1.44.1 (หรือใหม่กว่า) แสดงว่าคุณได้ตัวที่ถูกต้องแล้ว แต่ถ้าแสดงเลขเวอร์ชันเปล่า ๆ เช่น openai 2.30.0 ให้จัดลำดับ PATH ใหม่หรือเรียกไบนารีใหม่ด้วยเส้นทางเต็ม

Apidog CLI อยู่ตรงไหนถัดจาก OpenAI CLI

OpenAI CLI ใช้เรียก OpenAI แต่มันไม่รู้จัก API ของคุณเอง: ปลายทางที่แอปของคุณเปิดให้บริการ สภาพแวดล้อมที่คุณดีพลอยไป หรือการยืนยันว่าการปล่อยเวอร์ชันไม่ทำอะไรเสีย นั่นเป็นงานคนละแบบ และคือที่มาของ Apidog CLI — คุณไม่ต้องเลือกอันหนึ่งแทนอีกอัน ทีมส่วนใหญ่ที่ส่งฟีเจอร์ AI ต้องการทั้งสองอย่าง

ที่ดียิ่งกว่าคือให้เอเจนต์เขียนโค้ดของคุณรันทั้งสองอย่าง ตั้งค่า Apidog CLI ครั้งเดียว:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted

จากนั้นให้พรอมป์ต์กับเอเจนต์ของคุณหนึ่งครั้ง:

Use the openai CLI to confirm my key works with one responses create call on gpt-5.5.
Then import ./openapi.yaml into Apidog project <id>, create a test case for
POST /v1/summarize that asserts a 200 and a non-empty "summary" field, run it
against the staging environment and summarize any failures.

เอเจนต์จะตรวจสอบคีย์ด้วย openai แล้วทำงานผ่าน Apidog CLI — อ่านสคีมาก่อนเขียนเพย์โหลดใด ๆ ตรวจสอบไฟล์ แล้วจึงสร้างและรันเคส:

apidog import --project <id> --format openapi --file ./openapi.yaml
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -r cli,json

รายละเอียดสองอย่างจาก apidog test-case create --help ช่วยประหยัดเวลาไปกลับ: เคสต้องมี categoryId ที่ถูกต้อง (แสดงรายการด้วย apidog test-case category --project <id>) และเพย์โหลดควรมาจาก cli-schema ไม่ใช่จากความจำ บรรทัด apidog run เดียวกันกับ -r junit ก็หยอดลง CI ได้ ดังที่คู่มือ Apidog CLI CI/CDของเราแสดงไว้ หาก Codex เป็นเอเจนต์ของคุณ เริ่มที่ Apidog CLI ใน Codex

แผนฟรีของ Apidog ครอบคลุมผู้ใช้สูงสุด 4 คน ทีมเล็ก ๆ จึงลองทำแบบนี้ได้โดยไม่ต้องตัดสินใจซื้อก่อน

คำถามที่พบบ่อย

OpenAI CLI ฟรีหรือไม่? เครื่องมือฟรีและเป็นโอเพนซอร์สภายใต้ Apache 2.0 แต่การเรียก API ที่มันทำจะถูกคิดค่าบริการกับบัญชี OpenAI ของคุณในอัตราปกติของ API คำสั่งท้องถิ่นอย่าง openai tokenizer และหน้า --help ทุกหน้าไม่มีค่าใช้จ่ายและไม่ต้องใช้คีย์

OpenAI CLI เหมือนกับ Codex CLI หรือไม่? ไม่ openai ส่งคำขอ API โดยตรง หนึ่งคำสั่งต่อหนึ่งครั้ง ส่วน codex เป็นเอเจนต์เขียนโค้ดที่อ่านและแก้ไขโครงการของคุณและรันคำสั่ง ทั้งสองติดตั้งแยกกันและยืนยันตัวตนแยกกัน

วิธีติดตั้ง OpenAI CLI บน Mac? รัน brew install openai/tools/openai หรือดาวน์โหลด zip macos_arm64 (Apple Silicon) หรือ macos_amd64 (Intel) จาก GitHub Releases แล้ววางไบนารีไว้บน PATH ของคุณ จากนั้นรัน openai --version เพื่อยืนยันว่าคุณไม่ได้เรียกใช้คำสั่ง openai ของ Python ตัวเก่า

OpenAI CLI ใช้ในเชลล์สคริปต์และ CI ได้หรือไม่? ได้ นั่นคือเป้าหมายการออกแบบหลักของมัน ใช้ --format json หรือ jsonl สำหรับเอาต์พุตที่แยกวิเคราะห์ได้ ตรวจสอบสถานะการออก เก็บคีย์ใน OPENAI_API_KEY จากตัวจัดการความลับของคุณ และตั้งค่า OPENAI_CLI_NO_AUTO_UPDATE=1 เพื่อปักหมุดเวอร์ชัน

OpenAI CLI เผยแพร่เมื่อไหร่? เวอร์ชัน 1.0.0 เผยแพร่บน GitHub เมื่อวันที่ 5 พฤษภาคม 2026 ณ วันที่ 28 ตุลาคม 2026 รีลีสล่าสุดคือ 1.44.1 จากวันที่ 27 ตุลาคม