ChatGPTとは、気になることや疑問に感じたことなどを、まるで人に聞く感覚で気軽に質問できる便利な生成AIツールです。
しかし「ChatGPTで長文の記事を作成したいけど、文字数の制限で途中までしか出力されない…」「文字数制限にとらわれず、最後まで出力する方法はないの？」など、ChatGPTの文字数制限について疑問を感じている方が多くいます。
この記事では、ChatGPTの文字数制限がどのくらいなのかや、その対処法、無料で使えるツールに至るまで詳しく紹介します。ChatGPTを上手く活用するために、ぜひ最後まで読んでください。
ChatGPTの文字数制限とは？
ChatGPTの文字数制限とは、1回の質問や応答で入力・出力できる文字数の上限のことを指します。ChatGPTは、質問として入力するプロンプトの文字数と、それに対して出力できる文字数にそれぞれ限界があります。
そもそもChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAI技術をベースに動いていますが、いくら万能なAI技術でも一度に処理できる情報量には限界があるというわけです。
そして、ユーザーが入力したテキストをLLMが処理するための基本単位を「トークン」という言葉で表現します。文字数制限を解説するうえで「トークン」は、キーとなる専門用語ですので、次で詳しく解説します。
トークン数のカウントルール
前述の「ChatGPTの文字数制限をプランごとに比較」で、英語と日本語では1トークンあたりに換算される文字数に違いがあると述べました。「トークン」とは、単語・句読点・スペース・記号などの単位で分割されたものです。
＜基本的なトークンの分割ルール＞
| 単語ごと ただし、複雑な単語は複数トークンに分割される 句読点や記号 文の先頭や連続したスペース 一般的な単語 英語の「a」「is」「the」なども1トークンとしてカウント 長い単語は複数トークンに分割 例)「internationalization(国際化)」など |
主に上記のようなトークンの分割ルールで文字数が換算されているのですが、使用する言語によってトークン数のカウントの仕方にも違いが出てきます。次では、英語と日本語でどのような違いがあるのか見ていきましょう。
英語と日本語のトークン数カウント方法の違い
英語と日本語では、トークンのカウントの仕方に違いがあります。英語は基本的に1単語が1トークンとカウントされるので、文字数がカウントしやすい傾向にあります。
しかし日本語の場合は、使用する文字(ひらがな・カタカナ・漢字)によってトークン数に差があるので、正確な最大文字数を出すのは難しいと言えます。
＜英語使用時のトークン数カウント方法＞
| 例文①「This is a pen.」 This＝1トークン is＝1トークン a＝1トークン pen＝1トークン .(ピリオド)＝1トークン 3つのスペース＝3トークン 合計：8トークン 例文②「The quick brown fox jumps over the lazy dog.」 「The 」=1トークン 「quick」 =1トークン 「brown」 =1トークン 「for 」=1トークン 「jumps 」=1トークン 「over」 =1トークン 「the」=1トークン 「lazy」=1トークン 「dog 」=1トークン 「.(ピリオド)」＝1トークン 8つのスペース＝8トークン 合計：18トークン |
次に上記の英語の例文２つを日本語に翻訳したものをトークン数でカウントしてみます。
＜日本語使用時のトークン数カウント方法＞
| 例文①「これはペンです。」 「こ」＝1トークン 「れ」＝1トークン 「は」＝1トークン 「ペ」＝1トークン 「ン」＝1トークン 「で」＝1トークン 「す」＝1トークン 「。」＝1トークン 合計：8トークン 例文②「すばしっこい茶色のキツネが、のんびり屋の犬を飛び越えた。」 「す」＝1トークン 「ば」＝1トークン 「し」＝1トークン 「っ」＝1トークン 「こ」＝1トークン 「い」＝1トークン 「茶」＝2トークン 「色」＝2トークン 「の」＝1トークン 「キ」＝1トークン 「ツ」＝1トークン 「ネ」＝1トークン 「が」＝1トークン 「、」＝1トークン 「の」＝1トークン 「ん」＝1トークン 「び」＝1トークン 「り」＝1トークン 「屋」＝2トークン 「の」＝1トークン 「犬」＝2トークン 「を」＝1トークン 「飛」＝2トークン 「び」＝1トークン 「越」＝2トークン 「え」＝1トークン 「た」＝1トークン 「。」＝1トークン 合計：31トークン |
このように、ひらがなは基本的に1トークンですが名詞のなかの「っ」や「きゃ」「ちゅ」「しょ」などに使われる小さい文字も1トークンとしてカウントされます。カタカナは1文字あたり1トークンとしてカウントされ、漢字は1文字あたり2～3トークンとしてカウントします。ただし、これはあくまでも目安です。
ChatGPTのプランによって一度に処理できるトークン数に限りがあるため、よりトークン数を消費してしまう日本語のほうが最大文字数が少なくなる傾向にあります。
トークン数のカウントについての詳細が知りたい場合は、OpenAIが提供している「Tokenizer」というツールを使用してみましょう。
ChatGPTの文字数制限をプランごとに比較
ChatGPTはプロンプトを入力する際や、それに対しての答えが出力されるときに、それぞれ文字数の制限があります。1度に入力・出力できる文字数は、ChatGPTのプランや使用する言語によっても違うため、まずは以下の一覧表で確認しましょう。
＜ChatGPTのプラン別最大文字数＞
| プラン名：料金 | GPT（Free）：無料 | GPT Plus：約3,000円 |
|---|---|---|
| 言語モデル | GPT-3.5 | GPT-4 Turbo(※通常のGPT-4より高速) |
| 質問時の最大文字数 | 【英語】約12,000～16,000文字(3Kトークン程度) 【日本語】約3,000～9,000文字(3Kトークン程度) | 【英語】約24,000文字(6Kトークン程度) 【日本語】約6,000～18,000文字(6Kトークン程度) |
| 回答出力時の最大文字数 | 【英語】約4,000文字(1Kトークン程度) 【日本語】約1,000～1,500文字(1Kトークン程度) | 【英語】約8,000文字(2Kトークン程度) 【日本語】約2,000～6,000文字(2Kトークン程度) |
※英語＝1トークン＝4文字、日本語＝1トークン＝1〜3文字換算です。
ChatGPTのプランには、無料で使用できる「Free」と月額約3,000円で利用できる「GPT Plus」という2つのプランがあります。そのプランによって最大文字数が違ってきます。また、英語と日本語で1トークンあたりに換算される文字数が違うことから、英語よりも日本語のほうが最大文字数が少なくなることが分かります。
日常で気になることや疑問に思ったことを尋ねる程度であれば、無料プランであっても文字数の制限で困ることはないでしょう。
しかし仕事で使用したい場合(長文を要約する記事を作成する/小説を書くなど)には、プロンプトがどうしても長文になってしまうことがあるかもしれません。その場合は有料の「GPT Plus」を使用すれば、文字数を気にすることなくほぼ無制限で使用可能です。
ChatGPTに文字数制限がある理由
ChatGPTに文字数制限がある理由はOpenAIの公式サイトには明記されてはいませんが、生成AIの構造上、推測されることが3つあります。
＜ChatGPTに文字数制限がある理由＞
| 回答の正確性を上げるため 回答の生成時間を短縮するため UX(ユーザーエクスペリエンス：顧客体験)を最適化するため |
それぞれ詳しく見ていきましょう。
回答の正確性を上げるため
プロンプトが長文のテキストだった場合、内容を上手く把握できずに回答の精度が低下する可能性があります。ChatGPTに搭載されている大規模言語モデル(LLM)は、ユーザーが入力したプロンプトを瞬時に理解し、その文脈に沿った回答を生成するのですが、一度に大量の情報を処理しようとすると、情報処理能力の限界を越えてしまい、かなりの負荷がかかります。その結果、途中で切れてしまうような回答や不自然な文章が生成されるなどの不具合が発生してしまうのです。
回答生成時間を短縮させるため
長文のプロンプトを入力すればするほど、その情報の多さゆえに情報処理をする時間が多く必要になります。これもChatGPTにかなりの負荷をかける原因の１つです。文字数制限を設けることで回答を生成する時間が短縮され、かつユーザーの知りたいことをスピーディーに返答できるのでユーザーの満足度も上がるでしょう。
UX(顧客体験)を最適化するため
ChatGPTの利用者が増えると、サーバーに負荷がかかるためユーザーの満足度が低下する原因にもなります。文字数制限を設けることでサーバーの負荷を減らせるので、各ユーザーに安定的なサービスを提供できます。また、長文のテキスト生成を制限することで、差別的な発言や有害な情報を生成するリスクを減らせるでしょう。
また、よりいっそうUXを向上させるために、大量の計算リソース（サーバー、メモリなど）が必要となります。そのため、運用コストを抑え、より多くのユーザーにサービスを提供するためにも文字数制限が役立ちます。
ChatGPTの文字数制限の対処法
ChatGPTに文字数制限があるなかで、どうやって文字数を気にすることなく快適に使用するのかを解説します。今すぐにできる方法から、ほかのツールを使用する方法までいくつかあるので、実際に試してみましょう。
質問文を短く簡潔に伝える
ChatGPTに質問する際は、質問文を短く伝えることが重要です。一文に多くの情報を盛り込んでしまうと、ChatGPT がユーザーの本来の意図を汲み取れなくなってしまいます。
友人に何かをお願いするときのような自然な会話をする感覚で、シンプルかつ短文で指示してみましょう。
<質問文の悪い例・良い例>
| 悪い例 | 「〇〇について、そのや歴史、影響、そして今後の展望などを含めて、詳しく教えてください。」➡ 1文に多くの情報が入りすぎている |
| 良い例 | 「〇〇とは何ですか？」「その歴史、背景、影響、そして今後の展望について教えてください。」➡ 端的に1文1義を意識する |
上記の悪い例・良い例を実際にChatGPTに投げかけると、どういう回答が得られるかを比較してみました。
＜悪い例＞
まるで1つの記事のような、長文の回答が得られました。それぞれの項目を把握するには少し時間がかかりそうです。
＜良い例＞
上記の2つの回答結果を比較すると、おもに冒頭の「生成AI」についての概要を解説している部分で違いが出ました。悪い例では、すべて文章で解説しているのに対し、良い例では代表的な生成AIを箇条書きで分かりやすく表現しています。
生成AIについて短時間で概要を知りたい場合は、＜良い例＞で示したプロンプトのほうがより端的な回答が得られます。
回答を分割して出力するように指示を出す
ChatGPTに1度の質問で多くのことを聞きたい場合は、回答を分割して出力するよう促すのもおすすめです。一度にたくさんの要望を与えてしまうとChatGPTの処理能力を超えてしまい、エラーが発生したり、支離滅裂な回答になったりする場合もあります。
| 悪い例 | 「〇〇〇のプラン名・内容・料金について、それぞれ1,000文字程度で解説してください。」➡回答すべき項目が分かりにくくなっている |
|---|---|
| 良い例 | 「〇〇〇の以下の項目について、それぞれ1,000文字程度で解説してください。 プラン名内容料金」➡リストを使い項目を強調させ、何について回答すべきかを明確にする |
実際に上記の悪い例・良い例をChatGPTに投げかけると、どういう回答が得られるかを比較してみました。
＜悪い例＞
上記の赤の点線部分が途切れてしまい、きちんと出力されませんでした。
＜良い例＞
良い例で回答を出力させてみると、すべての項目できちんとした内容が返ってきました。知りたいことを箇条書きを使って分割することで、ChatGPTはユーザーのニーズをきちんと汲み取れるようになります。
前の質問の回答内容を引用する(コピペし貼り付ける)ことで、ChatGPTにそれ以前の話を把握してもらえて、かつそれらを踏まえたより質の高い回答が得られる場合もあります。
ChatGPTは過去の会話内容をある程度覚えてはいるものの、複雑な質問や長い会話になると情報処理能力の限界を迎えてしまいます。前の回答内容を引用するときは、ChatGPT に「前の会話の続きですよ」と伝えるとスムーズです。
API経由で使用する
APIとは、アプリケーションプログラミングインターフェース（Application Programming Interface）の略語です。APIは異なるソフトウェア同士をつなぐための架け橋のような役割を担っており、APIを使用すれば、ChatGPTの機能を外部のプログラムから自由に操作できるようになり、文字数制限もありません。
※APIを使用する手順はプログラミングの知識が必要です。プログラミング知識のない方は、API以外の方法でお試しください。
以下では、APIを経由してChatGPTを使用する方法を紹介します。
① OpenAIのアカウントの作成
OpenAIのWebサイトにアクセスし、右上の「サインアップ」をクリックする
② APIキーの取得
OpenAIのアカウントにログイン後、APIキーを取得するため、画面左側「APIキー」をクリックし、さらに「新しいカギを作成する」をクリックする
赤枠に新しく作成するAPIキーを入れたあと、右下の「カギを作成する」をクリックする
※このキーは、改めて確認することができないので、必ずコピーして保存をしておきましょう。
③プログラミング環境の準備
APIを使うには、プログラミングの知識が必要です。Pythonなどのプログラミング言語を使って、ChatGPTと行うマクロプログラムを作成します。
④APIを呼び出す
作成したプログラムから、APIキーを使ってChatGPTのAPIを呼び出します。
⑤応答を受け取る
ChatGPTから返された応答を、プログラムで処理します。
詳しいやり方は、OpenAI公式サイトをご覧ください。
英語に翻訳する
ChatGPTにプロンプトを入力するときは、場合によっては日本語よりも英語の方が文字数制限を気にせず使用できることもあります。
英語は1文字あたりのトークン数が少ないため、いったん英語に翻訳してから質問することで、文字数制限に縛られることも少なくなるでしょう。トークンについての詳細は「トークンのカウント数」でも解説しています。
ChatGPTは、もともと英語のデータで学習されています。日本語だと回答に不備があっても、英語ならまったく問題なかったというケースもしばしばです。
定型プロンプトを使用する
ChatGPTで使えるプロンプトテンプレートを活用することで、より効率的に情報を得られます。いくつかプロンプトテンプレートを持ってけば、そのときそのときに少し手を加えるだけで、ChatGPTからより質の高い回答を引き出せます。
深津式プロンプト
深津式プロンプトとは、ChatGPTにある特定の役割を与えたあと、箇条書きなどを使用して状況や条件を付け加えることで回答の精度を高める手法です。
＜深津式プロンプトの例文＞
| プロンプト：あなたは優秀なマーケターです。下記の条件で、新しい商品企画のアイデアを３つ提案してください。 ターゲット：20代女性 商品カテゴリー：化粧品 価格帯：5,000円以内 コンセプト：自然派 |
ChatGPTに、とある職業をしている人や専門家などになり切ってもらう指示をしておくと、そのあとに提示する条件にまつわる情報を引き出しやすくする効果があります。
ReActプロンプト
ReActプロンプトは「Re」＝Reasoning(推論)、「Act」＝Acting(行動)という意味があり、ユーザーが出す要望をChatGPTが以下の3つの要素をもとに深堀りしていく手法です。
＜ReActプロンプトの3要素＞
| 1.推論(Reasoning) AIがタスクの実行に必要な情報を収集して、そこから論理的な推論をする例）「〇〇について知りたい」なら「〇〇に関する情報を聞くにはどうするか？」という考えを巡らせる 2.行動(Action) 1,の推論で得た情報をもとにAIが具体的な行動を起こす 例）「〇〇に関するWebサイトを検索する」 3.観察 2.の行動から得られた情報を観察し、次の思考につなげる 例)「Webサイトの中からユーザーの要望に沿うような情報をピックするための質問を考える |
実際にReActプロンプトを使用した例を見ていきましょう。
＜ReActプロンプトの例文： 旅行の計画をする＞
プロンプト：「来月、京都に行きたいのですが、おすすめの場所がありますか？」
1．ChatGPT：推論
➡おすすめの場所と一口に言っても、ユーザーの趣味・思考を把握しないことには希望に沿った場所を提案できないため、どんな旅がしたいのかについて思考し、いくつかタイプの違った目的を提案します。
ユーザー：「食べ歩きやグルメを楽しみたい」
2．ChatGPT：行動
➡ユーザーの趣味に思考が明確になったので、そのエリアで人気なグルメを検索し、いくつかピックアップする
ユーザー：「嵐山エリア」
3．ChatGPT：観察
➡2.で挙げたエリアごとのおすすめグルメの中から、ユーザーが1つを選択したので、そこからまた1．に戻って思考を巡らせ、旅行の工程を決めるための質問をユーザーに投げかける
上記のように1→2→3→1→2→3…を繰り返します。ChatGPTに推論を立ててもらい、それに従って行動に移していくことで、ユーザーのニーズを引き出していきます。このプロンプトは、複雑な問題を解決する際にはおすすめです。
ゴールシークプロンプト
ゴールシークプロンプトは、はじめに最終的な目標(ゴール)を提示し、それを達成するための具体的な手順を引き出す際に役立ちます。実際にゴールシークプロンプトの手法を用いた指示文だと、どんな回答が得られるのかを見ていきましょう。
＜ゴールシークプロンプトの例文＞
プロンプト：「私は、3ヶ月で10キロ痩せるという目標を達成したいです。この目標を達成するための具体的な手順を教えてください。」
3キロやせるための具体的な方法を4つに分けて、箇条書きで端的に示してくれています。そのうえで3キロ瘦せるためのおすすめダイエットメニュー(朝・昼・晩)の例まで挙げてくれました。先に明確な目標(ゴール)を示してあげると、ChatGPTがその内容に沿った答えを見つけやすくなります。
これらのプロンプトテンプレートを1つの軸にしつつ、そのときの状況に合わせて微調整していくことで欲しい情報がすぐさま手に入るようになります。
ChatGPTが使えるAIサービスを使う
ChatGPTの文字数制限を回避するために、ChatGPTが使える他のAIサービスを利用する方法もあります。代表的なAIサービス3つを「リートン」「Gemini」「HuggingChat」を紹介します。
リートン
リートンは、GPT-4を無料で利用できるAIライティングツールです。ChatGPTで生成した文章をリートンに転送して編集・加筆することで、文字数制限を気にせずに、より質の高い長文コンテンツを作成できます。リートンで、主にできることは以下です。
＜リートンの主な機能＞
| 文章の自動生成文章の添削 校正要約翻訳SEO対策 |
リートンの操作方法については、以下の記事を参考にしてください。
Gemini
Geminiは、Googleが開発したAIチャットボットで、ChatGPTの対抗馬として注目されています。ChatGPTより多くの情報を一度に処理する100万件のコンテキストウィンドウ※を搭載しており、書籍に例えると約1,500ページ分の情報処が可能です。Geminiを使えば、文字数を気にする必要はありません。
※コンテキストウィンドウとは、大規模言語(LLM)が一度に処理できるテキストの量のこと。
＜Geminiの主な機能＞
| 質問応答 文章生成 翻訳 要約 コード生成 画像生成 |
Geminiのプランや操作方法については、以下の記事を参考にしてください。
HuggingChat
HuggingChatはオープンソースのAIチャットボットで、ChatGPTと同様に自然な会話や文章生成が可能です。またChatGPTでネックだった文字数制限がない点が魅力です。
多彩な言語モデル(deep seek/ValueFX9507/hexgrad/Kooro-82Mなど)から好みのモデルを選択することも可能です。
＜HuggingChatの主な機能＞
| 質問応答 文章生成 翻訳 要約 言語モデルを選択可能 |
これらのAIサービスをChatGPTと組み合わせることで、文字数制限を回避できるだけでなく、より質の高いコンテンツ作成や、より効率的な作業が可能です。ぜひ、これらのツールも検討してみましょう。
ChatGPT使用時のよくある質問
ChatGPTの文字数制限について、多くのユーザーが疑問に思うことをピックアップしました。こちらも参考にしてください。
ChatGPTの無料版の一日に利用できる回数や文字数制限を教えてください。
OpenAIは公式に回数制限を公表していません。現状(2025年2月時点)で言えることは、短時間に大量の質問をすると一時的に利用の制限がかかる場合があるということです。
おもに以下の制限を超えると、エラーメッセージが表示されます。
| 日本語の場合：約2,000文字 英語の場合：約3,000～4000文字 |
途中で出力が止まったときは、どうしたら良いですか？
ChatGPTに質問を投げかけて出てきた回答文が途中で止まってしまったときは、以下の方法を試してみましょう。
| 「続けて」と入力する 中断してしまったところから出力を再開してくれます。 再度質問をする 同じ質問をもう一度入力するか、中断した部分から質問を再度投げかけてください。 ページを更新する ChatGPTのページを更新して、再度同じ質問を投げかけてみましょう。 |
それでも上手くいかない場合は、時間を置いてみたり最終手段で有料版（GPT Plus)を試すのも手です。
文字数を指定しても反映されないときはどうしたらいいですか？
ChatGPTに文字数を提示して出力を指示したとき、その文字数に達していなかった場合は以下の方法を試してみましょう。
| 指示文をより具体的にする 例)「文字数は10,000文字を目安としてください。その際、8,000文字以下は少なすぎ、11,000文字以上は多すぎです。」など トークン数を意識する OpenAIの「Tokenizer」を使用して、トークン数をカウントし文字数の制限を超えていないか確認する 何度か同じ指示違う言葉で繰り返す 「〇〇文字で要約してください」「〇〇文字で説明してください」「〇〇文字の文章を作成してください」などと違う表現で指示する プロンプトテンプレートを使う 下記のテンプレートを使用すると上手く出力できる場合もあります。 「{text}に対して指定された文字数で出力してください。文字数が条件に満たない場合は、追加のプロンプトに従って文字の削除もしくは追加を繰り返してください。」 文字数の下限：{text} 文字数の上限：{text} |
