何が起きたか
OpenAIは、2か月の開発期間とアルファテストを経て、Responses APIにWebSocketモードを追加した。最新モデルを実行するCodexユーザーや、Vercel、Cline、Cursorといった開発者からは、レイテンシが最大40%改善したとの報告がある。
なぜ重要か
モデルの推論速度が向上するにつれ、APIのオーバーヘッドがボトルネックになっていた。毎秒1,000トークン以上を処理する高速コーディングモデル「GPT-5.3-Codex-Spark」では、従来のリクエスト処理はCPUサーバー上でユーザーを待たせていた。新しい永続接続は状態をキャッシュし、新しい入力のみを処理することで、APIがより高速な推論に追いつくことを可能にする。国内のAIエージェント開発者が、統合書き換えなしで応答速度の改善を得られる可能性がある。
注目点
成功の鍵は、開発者が統合を書き換えることなく新しいWebSocketモードを採用できるかどうかだ。OpenAIは、使い慣れたAPIの形状を維持することでこれを目指している。ClineやVercelなどのパートナーが報告する最大39〜40%の速度向上が、開発者コミュニティ全体に広がるかが注目される。
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OpenAIによるResponses APIの性能改善プロジェクトは、2025年11月ごろから始まり、キャッシュとネットワークホップの削減により、最初のトークンまでの時間を当初約45%短縮しました。しかし、毎秒1,000トークン以上を処理する新しいGPT-5.3-Codex-Sparkモデルにとっては十分ではなく、GPT-5などの従来のフラッグシップモデルよりも一桁高速でした。より深い問題は構造的なもので、各リクエストが独立して処理されるため、会話履歴全体を繰り返し処理する必要があり、変更がほとんどなくても無駄が生じていました。
この問題に対処するため、多数のHTTP呼び出しをやめ、単一の永続的なWebSocket接続に切り替えました。内部プロトタイプで可能性が示され、2か月の開発期間を経て、OpenAIは開発者にとって使いやすいAPI形状を維持したバージョンを公開しました。サーバーは以前の状態をメモリ内にキャッシュし、新しい入力のみを検証し、安全分類とトークン化を行うため、マルチターンのエージェント展開で冗長な作業が発生しません。
公開後はすぐに採用が進み、Codexはトラフィックの大部分を新しいモードに移行し、本番環境で最大4,000 TPSのバーストを達成しています。Vercel、Cline、Cursorなどの外部パートナーも、レイテンシを最大40%改善したと報告しています。今後の焦点は、開発者がWebSocketモードを統合してこれらのメリットを得るかどうかであり、広範な採用が進むかが鍵となります。
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