解説
さらに詳しく解説
ステートフルAPIとは
ステートフルAPI（Stateful API）は、リクエスト間で状態（State）を保持するAPIです。会話の文脈を維持したAIアシスタントや、複数ステップのワークフローに使用されます。
ステートレス vs ステートフル
| 観点 | ステートレス | ステートフル |
|---|---|---|
| 状態保持 | なし | あり |
| リクエスト | 独立 | 関連 |
| スケーラビリティ | 高い | 複雑 |
| 実装 | シンプル | 複雑 |
| 用途 | 単発処理 | 対話、セッション |
LLM APIでの適用
LLM APIの状態管理:
├── ステートレス（従来型）
│ └── 毎回全履歴を送信
│ messages: [過去の全メッセージ]
└── ステートフル（新型）
└── サーバー側で状態保持
session_id: "xxx"ステートフルAPIのメリット
実装パターン
クライアント側状態管理（従来型）
python
# 毎回全履歴を送信
messages = [
{"role": "system", "content": "You are..."},
{"role": "user", "content": "最初の質問"},
{"role": "assistant", "content": "回答1"},
{"role": "user", "content": "次の質問"},
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages # 全履歴
)サーバー側状態管理（ステートフル）
python
# セッションIDで状態を参照
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
session_id="session_xxx",
messages=[
{"role": "user", "content": "次の質問"}
] # 新規メッセージのみ
)活用シーン
ステートフルAPIの用途:
├── 長時間対話
│ └── カスタマーサポート
├── マルチステップ処理
│ └── エージェント型AI
├── コンテキスト重視タスク
│ └── コーディング支援
└── 大規模履歴
└── パーソナルアシスタント課題と対策
| 課題 | 対策 |
|---|---|
| サーバー負荷 | 自動有効期限設定 |
| 障害時の復旧 | 状態のバックアップ |
| スケーリング | 分散状態管理 |
| プライバシー | 暗号化、アクセス制御 |
各社の動向
設計上の考慮点
設計ポイント:
├── 状態の有効期限
├── 状態サイズの上限
├── 障害時の動作
├── セキュリティ
└── 課金モデル