複数のAIサービスを使い分けるたびに、SDKの書き方や認証方法がバラバラで手が止まることはありませんか。GPT4Free（g4f）は、テキスト生成と画像生成を1つのPythonクライアントにまとめるオープンソースプロジェクトです。

この記事では、GPT4Freeの概要と主な機能、導入方法、類似ツールとの違いを整理します。

この記事でわかること

  • GPT4Freeが解決する開発上の課題
  • Python・async・REST API・ブラウザJSなどの提供形態
  • インストール方法とライセンス上の注意点
  • LiteLLMなど他ツールとの使い分け
GitHub - xtekky/gpt4free: The official gpt4free repository | various collection of powerful language models | opus 4.6 gpt 5.3 kimi 2.5 deepseek v3.2 gemini 3
The official gpt4free repository | various collection of powerful language models | opus 4.6 gpt 5.3 kimi 2.5 deepseek v…
GitHub

GPT4Freeとは何か

GPT4Free（パッケージ名 g4f）は、複数のLLMプロバイダとメディア生成モデルを1つのインターフェースに集約するコミュニティ主導のOSSです。GitHub上のスター数は6万6,375件（2026年6月時点）、ライセンスはGPL-3.0です。作成者はxtekky氏、現在のメンテナはhlohaus氏が担っています。

公式ドキュメントでは、OpenAI互換エンドポイント、PerplexityLabs、Gemini、MetaAI、Pollinations（画像・音声・動画）、ローカル推論バックエンドなど、多数のプロバイダアダプタを備えると説明されています。モデル名を指定するだけで、裏側のプロバイダ切り替えをライブラリ側に任せられるのが特徴です。

なぜ複数モデル統合が必要か

LLMを本番アプリに組み込むと、プロバイダごとにAPI仕様・認証・エラーハンドリングが異なります。画像生成を追加すると、さらに別SDKが必要になるケースも多いです。GPT4Freeは、この分断を「OpenAI形式に近い呼び出し」で横断する設計を取っています。

たとえばテキスト生成は client.chat.completions.create()、画像生成は client.images.generate() と、メソッド名を揃えて使えます。async版の AsyncClient も用意されており、非同期アプリへの組み込みも可能です。

主な機能と提供形態

GPT4Free Documentation Hub
GPT4Free documentation for GPT4Free Documentation Hub. Free AI endpoints, examples, and comprehensive guides.
GPT4Free Documentation

GPT4Freeはライブラリ単体にとどまらず、開発フロー全体をカバーする複数の入口を持ちます。

Pythonクライアント（同期・非同期）

pip install -U g4f[all] で導入します。Python 3.10以上が推奨です。テキスト生成の基本呼び出しは次のとおりです。

from g4f.client import Client

client = Client()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}],
    web_search=False
)
print(response.choices[0].message.content)

画像生成では model="flux" を指定し、response_format に "url" や "b64_json" を選べます。未指定の場合はローカルに保存し、パスを返す動作になります。

ローカルWeb GUI

python -m g4f.cli gui --port 8080 でブラウザから http://localhost:8080/chat/ にアクセスできます。GUIはスマートフォンからも利用可能と公式に案内されています。

OpenAI互換REST API（Interference API）

FastAPIベースのサーバを立ち上げ、既存のOpenAIクライアントコードを流用できます。slim Dockerイメージではポート1337に /v1 エンドポイントを公開する例がREADMEに記載されています。Swagger UIは /docs から確認できます。

ブラウザ用JavaScriptクライアント（g4f.js）

https://g4f.dev/dist/js/client.js をESモジュールとして読み込み、バックエンドなしでテキスト・画像生成を呼び出せます。フロントエンドのプロトタイプ向けです。

Dockerデプロイ

フルイメージ hlohaus789/g4f と slimイメージ hlohaus789/g4f:latest-slim が提供されています。slim版はx64・arm64両対応で、起動時にg4fパッケージを更新する仕組みを持ちます。ブラウザ自動化を使うプロバイダ向けに、ポート7900でデスクトップログイン用UIも用意されています。

MCPサーバ

Model Context Protocol（MCP）は、AIアシスタントが外部ツールを呼び出すための規格です。GPT4Freeは g4f mcp でMCPサーバを起動でき、web_search・web_scrape・image_generation の3ツールをClaude Desktopなどから利用できます。HTTPモードでは POST /mcp と GET /health が公開されます。

最新リリースの動き

2026年6月14日付けの v7.6.6 では、BraveSearch、CopilotApp、DeepAI など8つのプロバイダ追加と、動作しないプロバイダの整理が行われました。PyPI、Windows/Linux/macOS向け実行ファイル、Dockerタグ v7.6.6 / v7.6.6-slim が同時に配布されています。

料金とライセンス

GPT4Free本体はGPL-3.0のオープンソースで、pipやDockerから無料で入手できます。ただし、各プロバイダの利用条件は別途適用されます。APIキーが必要なプロバイダ、ブラウザCookieやHARファイルが必要なプロバイダ、Chrome/Chromiumが必要な自動化系プロバイダがあり、READMEでも個別の前提を確認するよう促されています。

本番運用ではHTTPS、認証、ファイアウォール設定を行い、CookieやHARの保存先アクセスを制限する必要があります。公式には、サイト掲載の削除依頼先として takedown@g4f.ai も案内されています。

LiteLLMなど類似ツールとの違い

複数プロバイダを束ねるOSSとして、LiteLLMも広く使われています。LiteLLMは100以上のプロバイダをOpenAI形式で呼び出せるAIゲートウェイで、エンタープライズ向けの認証・コスト管理・ダッシュボードが充実しています。

GPT4Freeは、コミュニティ主導でPythonクライアント・ローカルGUI・ブラウザJS・MCPまで一体で提供する点が異なります。画像・音声・動画のメディア生成や、Pollinations連携などクリエイティブ用途の例もREADMEに明示されています。企業のゲートウェイ基盤を探すならLiteLLM、手元で複数入口を試したい個人開発やプロトタイプならGPT4Freeが向きます。

使い始めるときのポイント

まず pip install -U g4f[all] でクライアントを入れ、テキストと画像の両方を同じ Client クラスから試すのが最短ルートです。既存のOpenAI SDK資産がある場合はInterference APIをDockerで立ち上げ、エンドポイントだけ差し替える方法も選べます。プロバイダごとの認証要件とGPL-3.0のコピーレフト条件を確認したうえで、用途に合わせてGUI・CLI・JSクライアントのどれを入口にするか決めると、導入の迷いが減ります。