OpenAI Custom GPTs & GPT Store: Dein Kompletter Guide zum Erstellen & Nutzen

Die Entwicklung von Generative Pre-trained Transformern (GPTs) durch OpenAI hat einen entscheidenden Moment in der Evolution der künstlichen Intelligenz markiert. Diese hochentwickelten Modelle verändern grundlegend, wie Einzelpersonen und Organisationen mit KI interagieren. Sie bieten Fähigkeiten, die von der Generierung menschenähnlichen Textes bis zum Verständnis und der Verarbeitung multimodaler Eingaben reichen.

Was sind GPTs eigentlich genau? Es sind im Wesentlichen angepasste Versionen von ChatGPT, die Du für spezifische Aufgaben oder Themen maßschneidern kannst, indem Du Anweisungen, Wissen und Fähigkeiten kombinierst. Dieses Konzept öffnet die Tür zu einer völlig neuen Art der Personalisierung und Nutzung von KI.

Dieser umfassende Guide nimmt Dich mit auf eine detailreiche Reise durch die Welt der OpenAI GPTs. Du erfährst, was sie sind, wie sie technisch funktionieren, wie Du Deinen eigenen spezialisierten KI-Assistenten erstellst, den GPT Store navigierst und nutzt, welche beeindruckenden Anwendungsfälle es bereits gibt und welche Herausforderungen und Zukunftsperspektiven diese Technologie birgt. Mach Dich bereit, das volle Potenzial der individuell anpassbaren KI zu entdecken.

Aktuell arbeitet OpenAI an der Umstzruktuierung des Unternehmens – GPTs sind bis heute ein zentraler Bestandteil.

Das musst Du wissen – Die wichtigsten Fakten über Custom GPTs & den GPT Store

• Custom GPTs sind maßgeschneiderte Versionen von ChatGPT für spezielle Zwecke.
• Du kannst sie einfach mit Anweisungen, eigenem Wissen (Dokumente) und Fähigkeiten (Web, Bilder, Code, APIs) erstellen – oft ohne Code.
• Der GPT Store ist der offizielle Marktplatz, um Custom GPTs zu finden, zu nutzen und zu teilen.
• Sie bieten höhere Spezifität und Effizienz gegenüber Standard-ChatGPT für wiederkehrende oder Nischenaufgaben.
• Beim Erstellen ist Vorsicht geboten: Hochgeladene Wissensdateien sind für Nutzer herunterladbar.

Die Evolution der OpenAI GPTs: Vom Modell zur Maßgeschneiderten KI

Die Reise der GPT-Modelle von ihren Anfängen bis zu ihrem aktuellen Stand reflektiert eine rasante und transformative Periode in der KI-Forschung. Das Verständnis dieser Entwicklung und der zugrundeliegenden technologischen Prinzipien liefert Dir den notwendigen Kontext, um ihre Fähigkeiten und Grenzen zu schätzen.

Geschichte und Entwicklung durch OpenAI

OpenAI stellte 2018 das erste Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Modell vor. Dieses ursprüngliche Modell legte den Grundstein für eine Reihe von immer leistungsfähigeren Nachfolgern. Jede nachfolgende Iteration, wie GPT-2, GPT-3 und die jüngere GPT-3.5- und GPT-4-Serie, zeichnete sich durch verbesserte Fähigkeiten aus. Diese Modelle werden als „Grundlagenmodelle“ entwickelt, was bedeutet, dass sie auf einer breiten Datenbasis trainiert werden und dann für eine Vielzahl spezifischer Aufgaben adaptiert oder feinabgestimmt werden können.

Die Einführung von ChatGPT im November 2022, basierend auf dem GPT-3.5-Modell, war ein Wendepunkt für das öffentliche Bewusstsein und die Akzeptanz von KI. Seine Fähigkeit, kohärente, kontextsensitive Gespräche zu führen und eine breite Palette sprachbasierter Aufgaben zu erledigen, zog weltweite Aufmerksamkeit auf sich. Die fortlaufende schnelle Weiterentwicklung mit Modellen wie der GPT-4-Serie und den neueren GPT-4o und GPT-4.1 Varianten zeigt OpenAIs offensive Entwicklungsstrategie. Sie hilft, einen Wettbewerbsvorteil zu wahren und wertvolle Nutzungsdaten zu sammeln, die für weitere Verbesserungen unerlässlich sind.

Was „GPT“ bedeutet: Generative Pre-trained Transformer

Das Akronym „GPT“ steht für Generative Pre-trained Transformer. Dieser Name beschreibt prägnant die fundamentalen Eigenschaften dieser Modelle:

• Generativ: Sie sind darauf ausgelegt, neuen, originellen Inhalt zu erstellen, sei es Text, Bilder oder Code.
• Pre-trained (Vortrainiert): Diese Modelle durchlaufen eine umfangreiche Trainingsphase auf riesigen Datensätzen. Dieses Vortraining ermöglicht es ihnen, komplexe Muster, Grammatik, Fakten und Denkfähigkeiten aus den Daten zu lernen.
• Transformer: Dies bezieht sich auf die zugrundeliegende neuronale Netzwerkarchitektur. Die Transformer-Architektur revolutionierte die Verarbeitung natürlicher Sprache durch ihren „Aufmerksamkeitsmechanismus“, der es Modellen ermöglicht, verschiedene Teile der Eingabedaten parallel zu verarbeiten und Kontextbeziehungen besser zu verstehen.

Eine wichtige Entwicklung bezüglich des Begriffs „GPT“ ist die Ablehnung von OpenAIs Antrag, „GPT“ als Marke registrieren zu lassen. Das US-Patent- und Markenamt (USPTO) sah den Begriff als beschreibend für die angebotenen Dienstleistungen an. Das bedeutet, dass andere Unternehmen „GPT“ frei als Beschreibung für ihre eigenen generativen vortrainierten Transformer-Modelle verwenden dürfen. Dies zwingt OpenAI, sich stärker auf die Markennamen ihrer spezifischen Modelle (z.B. GPT-4o, GPT-4.1) und die einzigartigen Funktionen ihrer Plattformen wie ChatGPT und den GPT Store zu konzentrieren, um sich im wachsenden Markt zu differenzieren.

Die Modellfamilie: GPT-4o, GPT-4.1 & weitere

OpenAI bietet eine vielfältige Familie von GPT-Modellen, die unterschiedliche Bedürfnisse in Bezug auf Fähigkeiten, Effizienz und Kosten abdecken. Dazu gehören fortschrittliche multimodale Modelle (LMMs) wie GPT-4.5 (bzw. dessen Nachfolger GPT-4.1 mit 1M Token Kontext), die verschiedene Datentypen verarbeiten können, und kleinere, effizientere LMMs wie GPT-4o. Die Familie umfasst auch Small Language Models (SLMs) wie GPT-4o mini, die für Aufgaben konzipiert sind, bei denen Rechenressourcen oder Geschwindigkeit entscheidend sind.

Der Zugang zu diesen Modellen ist oft gestaffelt und hängt von OpenAIs Abonnementplänen ab. Beispielsweise bieten ChatGPT Plus, Team oder Enterprise in der Regel Zugang zu den leistungsstärksten Modellen. Neuere Generationen, insbesondere die GPT-4.1-Serie, zeichnen sich durch größere Kontextfenster und verbesserte Fähigkeiten bei der Befolgung von Anweisungen und im Coding aus, teilweise mit Wissensstand bis Juni 2024. Diese gestaffelte Zugangsstruktur ist eine strategische Entscheidung, um den Premium-Plänen einen Mehrwert zu verleihen und gleichzeitig die erheblichen Rechenressourcen zu verwalten, die von den fortschrittlichsten Modellen benötigt werden.

Custom GPTs vs. Standard ChatGPT: Die Wichtigen Unterschiede

Während das Standard-ChatGPT ein vielseitiges und leistungsstarkes KI-Erlebnis bietet, stellen Custom GPTs eine bedeutende Weiterentwicklung dar, die es Dir ermöglicht, die KI für spezifische Zwecke anzupassen. Das Verständnis der Unterschiede ist entscheidend, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Was sind Custom GPTs? Maßgeschneiderte KI

Custom GPTs sind per Definition Versionen von ChatGPT, die Du für bestimmte Aufgaben, Themen oder Rollen anpassen und verfeinern kannst. Diese Anpassung erfolgt durch die Kombination spezifischer Anweisungen, zusätzlichem Wissen (hochgeladene Dateien) und definierten Fähigkeiten (wie Web-Browsing, Bildgenerierung oder API-Integrationen). Die Komplexität kann variieren, von einfachen Werkzeugen für eng gefasste Aufgaben bis hin zu komplexen Systemen.

Die Grundlage eines Custom GPTs ist eines von OpenAIs Basismodellen. Du legst dann eine Spezifitätsebene darüber, indem Du benutzerdefinierte Anweisungen bereitstellst. Diese Anweisungen leiten den GPT dazu an, sich zielgerichteter und spezialisierter zu verhalten als eine Standard-ChatGPT-Sitzung. Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass Du diese Tools oft ohne traditionelle Programmierkenntnisse konfigurieren kannst, was die Einstiegshürde erheblich senkt. Dies ermöglicht es Fachexperten, Lehrenden oder Hobbyisten, KI-Assistenten für ihre spezifischen Bereiche zu erstellen. OpenAI selbst betont, dass die besten GPTs von der Community erfunden werden.

Warum Custom GPTs gegenüber Standard ChatGPT nutzen?

Die Entscheidung für einen Custom GPT wird von mehreren Vorteilen bestimmt, die die Einschränkungen eines Allzweck-KI-Modells adressieren:

• Spezifität: Standard-ChatGPT kann bei sehr spezifischen oder Nischenaufgaben, die tiefes Fachwissen erfordern, Schwierigkeiten haben. Custom GPTs können präzise konfiguriert werden, um diese einzigartigen Bedürfnisse effektiver zu erfüllen.
• Effizienz und Wiederverwendbarkeit: Wenn Du ChatGPT intensiv nutzt, erstellst Du wahrscheinlich sorgfältig formulierte Prompts. Custom GPTs machen es überflüssig, diese für jede neue Sitzung manuell zu kopieren, was Zeit und Mühe spart.
• Konsistente Persona und Wissen: Ein Custom GPT kann eine einheitliche, spezialisierte Persona beibehalten und auf eine definierte Wissensbasis (hochgeladene Dateien) zugreifen. Dies bietet ein fokussierteres und zuverlässigeres Erlebnis.
• Integration mit externen Systemen: Über „Actions“ können Custom GPTs mit externen APIs verbunden werden, um Echtzeitdaten abzurufen oder Operationen in anderen Softwareanwendungen auszulösen – eine Fähigkeit, die in Standard-ChatGPT-Sitzungen ohne Plugins (die durch Actions abgelöst werden) nicht verfügbar ist.
• Strukturierte Prozesse: Sie sind besonders nützlich, um Benutzer durch mehrstufige Prozesse zu führen oder strukturierte Lerninhalte bereitzustellen.
• Teilbarkeit: Custom GPTs können mit anderen geteilt werden, was eine Community von Nutzern und Entwicklern fördert.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Leistung von Custom GPTs stark von der Qualität ihrer Konfiguration abhängt. Auch wenn der Einstieg „No-Code“ sein mag, erfordert die Erstellung eines wirklich effektiven GPTs oft Fähigkeiten im Prompt Engineering und das Verständnis, wie die Wissensabfrage funktioniert. Schlecht konzipierte Anweisungen können zu suboptimaler Leistung führen. Der Hauptvorteil liegt in der Kapselung des aufgabenspezifischen Kontexts (Anweisungen, Wissen, Aktionen) in einem wiederverwendbaren und teilbaren Format.

Deinen Eigenen GPT Erstellen: Ein Umfassender Guide

Die Erstellung eines Custom GPTs ermöglicht es Dir, die Kraft von OpenAIs Modellen für spezifische Aufgaben und Anwendungen zu nutzen. Der Prozess ist durch die intuitive GPT Builder-Oberfläche zugänglich gestaltet, oft sogar für Dich ohne Programmiererfahrung.

Zugang zum GPT Builder

Die Möglichkeit, Custom GPTs zu erstellen, ist eine Premium-Funktion. Sie steht Dir zur Verfügung, wenn Du ein aktives ChatGPT Plus-, ChatGPT Team- oder ChatGPT Enterprise-Abonnement hast. Nutzer des kostenlosen ChatGPT-Tarifs können von anderen geteilte GPTs oder solche im GPT Store verwenden, aber keine eigenen erstellen.

Du greifst auf den GPT Builder zu, indem Du chat.openai.com/gpts/editor besuchst. Alternativ klickst Du in der ChatGPT-Sidebar auf „GPTs erkunden“ und dann auf die Schaltfläche „+ Erstellen“. Die Begrenzung der Erstellung auf bezahlte Tarife ist ein Anreiz für Abonnements und hilft, die Rechenlast zu verwalten.

Die GPT Builder-Oberfläche: Schritt für Schritt

Der GPT Builder selbst ist ein Custom GPT, der Dich im Gespräch durch den Erstellungsprozess führt. Die Oberfläche ist typischerweise in zwei Bereiche unterteilt:

• Das Erstellen-Panel (links), in dem Du durch Nachrichten mit dem GPT Builder interagierst, um den Zweck und die Eigenschaften des neuen GPTs zu definieren.
• Das Vorschau-Panel (rechts), das Dir ermöglicht, Deinen Custom GPT während der Erstellung in Echtzeit zu testen.

Der Erstellungsprozess läuft wie folgt ab:

1. Anfangsinformation (Registerkarte „Erstellen“): Du beschreibst dem GPT Builder das grobe Ziel oder die Funktion Deines gewünschten GPTs.
2. Geführte Konfiguration (Registerkarte „Erstellen“): Basierend auf Deiner Eingabe schlägt der GPT Builder einen Namen, ein Profilbild und Standard-Gesprächsstarter vor. Er stellt Dir dann Folgefragen, um Kontext, Rolle und spezifische Verhaltensweisen zu verfeinern. Der Builder aktualisiert die Konfiguration im Hintergrund.
3. Direkte Konfiguration (Registerkarte „Konfigurieren“): Du kannst jederzeit zur Registerkarte „Konfigurieren“ wechseln, um direktere Kontrolle über die Einstellungen zu erhalten. Hier kannst Du manuell bearbeiten: Name, Beschreibung, Anweisungen (entscheidend!), Gesprächsstarter, Wissen (Dateien hochladen), Fähigkeiten (Web Browsing, DALL·E, Code Interpreter aktivieren/deaktivieren) und Actions (APIs verbinden). Fortgeschrittene Nutzer bevorzugen oft diese Registerkarte für präzises Prompt Engineering.

Dieser zweigleisige Ansatz richtet sich an verschiedene Nutzungsarten, vom Anfänger, der eine geführte Einrichtung schätzt, bis zum erfahrenen Ersteller, der detaillierte Kontrolle benötigt. Die Tatsache, dass der GPT Builder selbst ein Custom GPT ist, ist eine faszinierende Demonstration von „KI baut KI“.

Anleitungen Verfassen: Tipps für Effektive Prompts

Die „Anweisungen“ im GPT Builder sind die Blaupause für Verhalten und Regeln. Effektive Anweisungen zu schreiben ist eine Form des „Meta-Prompt Engineering“ und der wichtigste Faktor für die Leistung Deines GPTs.

Wichtige Best Practices umfassen:

• Definiere Kernelemente: Formuliere klar die Rolle, das Hauptziel, Einschränkungen und den gewünschten Ton.
• Spezifität und Klarheit: Vage Anweisungen führen zu unvorhersehbarem Verhalten. Sei so spezifisch, klar und prägnant wie möglich.
• Strukturierte Formatierung: Nutze Markdown für Lesbarkeit, verwende Überschriften, Listen, Fett- oder Kursivschrift und Begrenzer (wie dreifache Anführungszeichen oder XML-Tags), um Anweisungen oder Beispiele zu trennen. Zerlege komplexe Anweisungen in kleinere Schritte.
• Positive Formulierung: Sag dem GPT, was es tun soll, nicht nur, was es nicht tun soll.
• Few-Shot Prompting (Beispiele): Gib konkrete Beispiele für gewünschte Eingaben und Ausgaben. Dieser Ansatz hilft dem Modell erheblich, Erwartungen zu verstehen, besonders bei komplexen Aufgaben oder spezifischen Formatanforderungen. Das ist entscheidend, wenn der GPT eigenes Wissen oder APIs nutzen soll.
• Persona-Adoption: Bitte das Modell explizit, eine bestimmte Persona anzunehmen.
• Gründlichkeit fördern: Füge Sätze ein wie „nimm Dir Zeit“ oder „überprüfe Deine Arbeit“, um sorgfältige Verarbeitung zu fördern.
• Anleitungsschutz: Füge unbedingt eine Anweisung hinzu, dass der GPT niemals seine eigenen Anweisungen oder den Inhalt seiner Wissensdateien preisgeben darf, falls danach gefragt wird. Dies ist eine Verteidigung gegen „Prompt Leaking“.

Die Notwendigkeit, den GPT explizit anzuweisen, seine eigene Konfiguration nicht preiszugeben, unterstreicht eine Schwachstelle in aktuellen prompt-basierten KI-Systemen. Ersteller müssen dies proaktiv in ihr Instruction Design einbeziehen.

Wissen Einbinden: Eigene Daten Hochladen

Ein Hauptmerkmal, das Custom GPTs auszeichnet, ist die Möglichkeit, Dateien hochzuladen, um eine „Wissensbasis“ zu erstellen, die dem GPT zusätzlichen, spezifischen Kontext bietet.

Wie „Wissen“ funktioniert: Chunking, Embeddings, Retrieval

Das „Wissen“-Feature nutzt eine Technik namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dies ist kein Fine-Tuning des Basismodells. Stattdessen ermöglicht es dem GPT, Informationen aus bereitgestellten Dokumenten zum Zeitpunkt der Antwortgenerierung abzurufen. Der Prozess umfasst:

1. Dateiverarbeitung: Hochgeladene Dokumente werden in kleinere Textsegmente („Chunks“) zerlegt.
2. Embedding-Erstellung: Jeder Chunk wird in einen numerischen Vektor („Embedding“) umgewandelt, der seine Bedeutung repräsentiert. Semantisch ähnliche Texte liegen im Vektorraum nahe beieinander.
3. Abfrage und Retrieval: Wenn Du mit dem GPT interagierst, wird Deine Anfrage ebenfalls in ein Embedding umgewandelt. Das System sucht dann nach den relevantesten Chunks aus der Wissensbasis.
4. Kontextualisierung und Generierung: Die abgerufenen Chunks werden dem GPT-Modell als zusätzlicher Kontext zusammen mit Deiner ursprünglichen Anfrage bereitgestellt. Der GPT nutzt diese Informationen, um seine Antwort zu generieren.

Der GPT wählt basierend auf Deinem Prompt zwischen zwei primären Abrufsystemen: Semantische Suche (für Q&A, liefert relevante Schnipsel) und Dokumentenprüfung (für Zusammenfassungen, kann größere Auszüge liefern). Zu verstehen, dass „Wissen“ ein RAG-System ist, ist wichtig. Der GPT referenziert die Dokumente dynamisch, er lernt nicht tief von ihnen.

Dateigrenzen, -typen und Best Practices

Um das „Wissen“-Feature zu optimieren, solltest Du Dir einiger Spezifikationen bewusst sein:

• Max. Dateien pro GPT: 20 Dateien.
• Max. Dateigröße: 512 MB pro Datei.
• Max. Tokens pro Textdatei: 2 Millionen Token (Tabellenkalkulationen ausgenommen).
• Speichergrenzen: 10 GB pro Endnutzer / 100 GB pro Organisation.
• Ideale Anwendungsfälle: Am besten für kontextuelle Daten, die sich selten ändern (Handbücher, Richtlinien).
• Dateiformatierung: Der Parser funktioniert am besten mit einfachen Textformaten, idealerweise einspaltig. Plain text (.txt) oder Markdown (.md) sind oft zuverlässiger als komplexe PDFs.
• Inhaltskuration: Kombiniere verwandte Informationen in größere, zusammenhängende Textdateien, bis zum 2M Token Limit.
• Explizite Anweisungen: Weise Deinen GPT explizit an, wann und wie er die Wissensdateien verwenden soll und Quellen zu zitieren.
• Dateidownload: Ein entscheidender Punkt: Jeder Nutzer, der mit einem Custom GPT interagiert, kann die Dateien in seiner Wissensbasis herunterladen.

Die verschiedenen Beschränkungen und die Empfindlichkeit des Parsers gegenüber der Formatierung bedeuten, dass die Vorbereitung von Daten für das „Wissen“-Feature oft sorgfältige Vorverarbeitung erfordert. Es ist keine einfache „Drag-and-Drop“-Lösung für alle Dokumenttypen. Die Downloadbarkeit dieser Dateien bedeutet auch, dass Ersteller vorsichtig sein müssen, welche proprietären oder sensiblen Informationen sie in öffentlich zugängliche GPTs hochladen.

Erweiterte Funktionen Freischalten: Browsing, Bilder, Code

Neben benutzerdefinierten Anweisungen und Wissen können Custom GPTs mit leistungsstarken integrierten Funktionen ausgestattet werden, die ihre Funktionalität erheblich erweitern. Diese werden typischerweise über Toggles auf der Registerkarte ‚Konfigurieren‘ im GPT Builder aktiviert:

• Web Browsing: Ermöglicht dem GPT, aktuelle Informationen aus dem Internet abzurufen. Unverzichtbar für Aufgaben, die aktuelle Daten erfordern.
• Bildgenerierung (DALL·E): Durch Aktivierung kann der Custom GPT Originalbilder basierend auf Textbeschreibungen generieren.
• Code Interpreter & Datenanalyse: Dieses leistungsstarke Werkzeug ermöglicht es dem GPT, Python-Code auszuführen. Es kann komplexe Datenanalysen an hochgeladenen Dateien (wie CSVs oder Tabellenkalkulationen) durchführen, Diagramme erstellen und mathematische Probleme lösen.

Nutzer im kostenlosen ChatGPT-Tarif stoßen bei der Nutzung dieser erweiterten Funktionen möglicherweise auf strengere Nutzungsgrenzen. Die Integration dieser unterschiedlichen Funktionen macht Custom GPTs zu vielseitigeren, multifunktionalen KI-Assistenten. Du kannst diese Fähigkeiten kombinieren, um anspruchsvolle Workflows zu erstellen.

Mit der Welt Verbinden: Actions & APIs

„Actions“ sind eine leistungsstarke Funktion, die es Custom GPTs ermöglicht, mit der externen Welt zu interagieren, indem sie sich mit APIs von Drittanbietern verbinden. Dies ermöglicht es ihnen, externe Daten in Echtzeit abzurufen oder Aktionen in anderen Anwendungen auszuführen.

Wie GPT Actions funktionieren: Function Calling, JSON Schema, API-Ausführung

GPT Actions nutzen einen Mechanismus namens „Function Calling“. Wenn Deine Anfrage nahelegt, dass eine Interaktion mit einem externen Dienst erforderlich ist, für den eine Action konfiguriert wurde, führt der GPT folgende Schritte aus:

1. Entscheidung: Er identifiziert den relevanten API-Aufruf (Funktion) für Deine Anfrage.
2. Generierung: Er generiert die notwendige Eingabe für diesen API-Aufruf im JSON-Format, basierend auf Deiner Anfrage.
3. Ausführung: Er führt den API-Aufruf an den externen Dienst mit der generierten JSON-Eingabe aus.
4. Verarbeitung: Er verarbeitet die Antwort von der API und präsentiert sie Dir in natürlicher Sprache.

Dieser Prozess ist weitgehend transparent für Dich als Nutzer. Actions dienen als intelligente Middleware, die Deine Absicht in die strukturierte Sprache von APIs übersetzt.

Einrichtung: Schema-Definition, Authentifizierung, Anweisungen

Die Konfiguration einer Action umfasst mehrere Schritte für Dich als Ersteller:

1. Schema-Definition: Du beschreibst das Schema der API-Aufrufe, die Du ermöglichen möchtest (Endpunkt-URL, Methode, Parameter etc.). Dies kann oft aus einem bestehenden OpenAPI-Schema importiert werden.
2. Authentifizierung: Du gibst den vom Drittanbieter-API benötigten Authentifizierungsmechanismus an (z.B. API-Schlüssel, OAuth).
3. Anweisungen für den GPT: Du gibst dem GPT klare Anweisungen, wann er welche Action aufrufen soll und wie er die zurückgegebenen Daten verarbeiten soll.

Für öffentlich im GPT Store veröffentlichte GPTs, die Actions mit externen APIs nutzen, ist die Verifizierung der Domain des aufgerufenen APIs und die Angabe einer URL zu einer Datenschutzrichtlinie erforderlich. Dies unterstreicht OpenAIs Bemühungen um Verantwortung und Transparenz bei Interaktionen mit externen Systemen.

Anwendungsfälle: Datenabruf & Aktionen in Apps

Die Anwendungsmöglichkeiten für GPT Actions sind vielfältig:

• Datenabruf: Abfragen externer Datenbanken oder Dienste für Echtzeitinformationen (z.B. Produktinventar, Wetter, Musikreleases).
• Aktionen in Apps: Auslösen von Operationen in anderer Software (z.B. Bug-Report erstellen, Tabelle in Google Docs anlegen, E-Mail senden, Reservierung machen).

Die wahre Stärke von Actions zeigt sich, wenn ein Custom GPT konfiguriert wird, um mehrere API-Aufrufe zu kombinieren und so komplexe Aufgaben zu lösen.

Der GPT Store: Entdecke & Teile Eigene KI

Der GPT Store ist eine zentrale Plattform, auf der Du Custom GPTs entdecken, teilen und nutzen kannst, die von einer globalen Community erstellt wurden. Er ist ein entscheidender Bestandteil von OpenAIs Strategie, ein Ökosystem rund um seine generative KI-Technologie aufzubauen.

Marktplatz für Spezialisierte KI

Der GPT Store ist als Marktplatz konzipiert, auf dem Nutzer eine breite Palette von Custom GPTs finden, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind. Diese werden von „verifizierten Buildern“ erstellt. Das Ziel ist, die nützlichsten und innovativsten Kreationen hervorzuheben. Ein Hauptziel ist die Demokratisierung des Zugangs zu fortschrittlichen KI-Werkzeugen. Das Konzept wird häufig mit mobilen App Stores verglichen, wobei OpenAI die Plattform bietet und die Community die Anwendungen (Custom GPTs) erstellt. Dies erweitert die Reichweite der Technologie weit über das hinaus, was interne Teams alleine entwickeln könnten.

Startdatum & Zugang

Die Custom GPTs und der GPT Store wurden von OpenAI erstmals im Herbst 2023 angekündigt, insbesondere auf der DevDay-Konferenz. Nach einer Zeit der Vorfreude startete der GPT Store offiziell am 10. Januar 2024. Zunächst war der Zugang auf Abonnenten von ChatGPT Plus, Team und Enterprise beschränkt. Im Mai 2024 öffnete OpenAI den Store dann für alle Nutzer, einschließlich des kostenlosen Tarifs, allerdings typischerweise mit Nutzungslimits (z.B. bei den Nachrichten). Diese gestaffelte Einführung ermöglichte es, die Funktionalität zu testen, Feedback zu sammeln und die Stabilität zu gewährleisten, bevor ein breiteres Publikum erreicht wurde.

Im GPT Store Navigieren: Finden und Nutzen

Du greifst auf den GPT Store zu, indem Du in der ChatGPT-Sidebar auf „GPTs erkunden“ klickst. Dort kannst Du nach GPTs suchen (Name, Keywords), Kategorien durchsuchen (Produktivität, Bildung etc.) oder die vorgestellten GPTs ansehen. Wenn Du einen GPT gefunden hast, den Du nutzen möchtest, wählst Du ihn aus und klickst auf „Chat starten“. Kurz nach dem Start im Januar 2024 wurden bereits über 3 Millionen Custom GPTs erstellt, wovon schätzungsweise 159.000 öffentlich im Store verfügbar waren. Bekannte Beispiele sind GPTs von Diensten wie Canva oder Zapier, aber auch Community-Kreationen. Der Store bietet ein Bewertungssystem, und Power-User können verschiedene Custom GPTs sogar innerhalb desselben Chat-Threads per @-Erwähnung aufrufen. Die schiere Menge stellt jedoch eine Herausforderung bei der Auffindbarkeit dar.

Deinen GPT Veröffentlichen: Anforderungen & Prozess

Wenn Du Deinen Custom GPT einem breiteren Publikum zugänglich machen möchtest, musst Du bestimmte Anforderungen erfüllen:

• Berechtigung: Du musst Abonnent eines bezahlten ChatGPT-Plans (Plus, Team, Enterprise) sein.
• Builder-Profil-Verifizierung: Für die öffentliche Veröffentlichung im Store musst Du Dein Builder-Profil verifizieren. Dies geschieht entweder über Deinen Abrechnungsnamen bei ChatGPT Plus oder durch die Verifizierung einer Website-Domain über DNS TXT-Einträge. Optional kannst Du auch Social-Media-Profile verknüpfen. Diese Verifizierung ist entscheidend für Rechenschaftspflicht und Vertrauen.
• Veröffentlichungsoptionen: Im GPT Editor wählst Du über die Schaltfläche „Teilen“ die Sichtbarkeit: Privat (nur für Dich), Jeder mit Link (nicht gelistet), oder Jeder (gelistet im Store, erfordert verifiziertes Profil).
• Wichtig bei Actions: Wenn Dein GPT Actions verwendet, die externe APIs aufrufen, musst Du die Domain dieses APIs verifiziert haben und eine öffentlich zugängliche URL zu einer Datenschutzrichtlinie angeben, bevor Du ihn öffentlich im Store veröffentlichen kannst.

Überprüfung und Genehmigung

Jeder GPT, der zur öffentlichen Listung eingereicht wird, durchläuft einen Überprüfungsprozess durch OpenAI. Dieser umfasst automatisierte Richtlinienprüfungen und potenziell eine manuelle Überprüfung. Die meisten konformen GPTs erscheinen innerhalb von Minuten, manche benötigen länger. Alle veröffentlichten GPTs müssen strikt OpenAIs Nutzungsrichtlinien (keine schädlichen Inhalte, keine Täuschung, keine unerlaubte Imitation, keine unautorisierten Aktionen etc.), Markenrichtlinien und Datenschutzrichtlinien einhalten. Bei Verstößen kann der GPT entfernt werden.

Monetarisierung: Einnahmen mit GPTs?

OpenAI hat angekündigt, dass Ersteller mit ihren Custom GPTs Geld verdienen können. Das Revenue-Sharing-Programm wird jedoch noch getestet, aktuell (Anfang 2024) nur mit einer kleinen Gruppe in den USA. Die Idee ist, dass Ersteller basierend auf der Nutzung ihrer GPTs durch die Community Einnahmen erzielen. Details zur Berechnung und Auszahlung sind noch unbestätigt. Dies unterscheidet sich von einem Modell, bei dem Entwickler Preise festlegen, und birgt einige Unsicherheiten für Ersteller, insbesondere für Nischen-GPTs. Es gibt auch Diskussionen über alternative Monetarisierungsstrategien, wie die Nutzung von GPTs als Front-Ends für eigene externe, kostenpflichtige Dienste. Die Rechenkosten, die OpenAI für den Betrieb der GPTs trägt, sind dabei ein wichtiger Faktor, der beeinflussen wird, wie viel Umsatz tatsächlich geteilt werden kann.

Anwendungsfälle: Wo Custom GPTs im Einsatz sind

Custom GPTs finden schnell Anwendung in einer Vielzahl von Branchen und für spezifische Aufgaben. Ihre Anpassungsfähigkeit ermöglicht es ihnen, als spezialisierte Werkzeuge zu dienen, die menschliche Fähigkeiten erweitern und Prozesse automatisieren.

Beispiele aus Verschiedenen Branchen

Die Vielseitigkeit zeigt sich in diversen Bereichen:

• Marketing: Generierung von Kampagnenideen, Entwürfe für E-Mails und Social Media, SEO-Aufgaben (Keyword-Recherche, Content-Optimierung).
• Finanzen: Entwurf von Richtliniendokumenten oder Buchhaltungsnotizen.
• Produktteams: Erstellung von Anforderungsdokumenten, Produktbeschreibungen, Release Notes.
• Vertriebsteams: Entwicklung von Account-Plänen, Erstellung von Vertriebs-Skripten, Verfassen von Follow-up-E-Mails (Beispiel Promega, Spiro.ai CRM).
• Bildung: Interaktive Tutoren, Simulationen, Q&A zu Kursmaterialien (Beispiel Khan Academy „Tutor Me“).
• Gesundheitswesen: Potenzial für Informationszugang oder personalisierte Ratschläge (erfordert extreme Vorsicht wegen Ungenauigkeitsrisiken und Datenschutz).
• Fertigung & Industrie: Echtzeitüberwachung (Flugverkehrskontrolle), Unterstützung bei Designsoftware, Hilfestellung für Außendiensttechniker, Ersatzteilmanagement.
• Allgemeine Geschäftsabläufe: Datenmanagement, Vorlagenantworten, Standarddokumente, Automatisierung von Workflows (Beispiel „Guru GPT“ für interne Wissensbasis).

Die schnelle Akzeptanz in so unterschiedlichen Bereichen unterstreicht, wie Custom GPTs Informationen effizient verarbeiten, kontextbezogenen Inhalt generieren und domänenspezifische Anweisungen befolgen können.

Spezifische Aufgaben für GPTs

Über branchenspezifische Anwendungen hinaus eignen sich Custom GPTs hervorragend für eine Reihe gängiger Aufgaben:

• Content Creation: Entwurf von Blog-Posts, Artikeln, Social Media Updates, Produktbeschreibungen, „Humanisierung“ von KI-Texten.
• Datenanalyse: Verarbeitung von Daten aus Dateien (Tabellen), Identifizierung von Trends, Generierung von Zusammenfassungen, Erstellung von Diagrammen (mit Code Interpreter).
• Coding Assistance: Hilfe beim Code schreiben, Debugging, Verstehen von Algorithmen.
• Kundenservice: Humanere Chatbots, schnelle Antworten auf Anfragen.
• Persönliche Produktivität: Sprachen lernen, Spielregeln verstehen, Reiseplanung, Essensplanung.

Die erfolgreichsten Custom GPTs lösen oft sehr spezifische, häufig auftretende Probleme oder bieten einen klaren Nutzen.

Innovative Einsatzmöglichkeiten

Ersteller erweitern ständig die Grenzen:

• Kreative Projekte: Langform-Schreiben (Romane), narratives World-Building.
• Spezialisierte Bildung: Hochspezialisierte Tutoring-Erlebnisse basierend auf spezifischen Lehrplänen.
• Multimodale & Kombinierte Fähigkeiten: Forschung per Web, Analyse per Code Interpreter, Zusammenfassung, Visualisierung per DALL·E. Logo-Ersteller, Bildstilisierung, dynamische Diagramm-Generatoren.
• Interaktive Dokumentennutzung: „Chatte mit Deinem PDF“ – Informationen aus großen Textdokumenten extrahieren.

Die innovative Grenze liegt in der Fähigkeit zu komplexen, multimodalen und anhaltenden Interaktionen, insbesondere mit robusten Actions und verbesserter „Erinnerung“ (Memory).

Deinen GPT Optimieren: Tipps für Fortgeschrittene & Tests

Die Erstellung eines wirklich effektiven Custom GPTs erfordert mehr als nur die Grundeinrichtung; es geht um durchdachtes Design, sorgfältige Anweisungserstellung und rigoroses Testen. Fortgeschrittene Strategien können die Leistung, Zuverlässigkeit und das Engagement der Nutzer erheblich verbessern.

Design & Struktur Best Practices

Ein hochwertiger Custom GPT ist das Ergebnis eines ganzheitlichen Designansatzes:

• Klare Persona: Etabliere eine spezifische Persönlichkeit und einen Ton, um Konsistenz zu gewährleisten und Nutzererwartungen zu steuern.
• Effektive Gesprächsstarter: Biete klare Beispiel-Prompts, um Nutzern den Einstieg zu erleichtern und die Hauptfunktionen zu zeigen.
• Kontexterkennung: Überlege, wie Dein GPT den Kontext über längere Interaktionen hinweg aufrechterhält. API-Integrationen können helfen, Nutzerpräferenzen oder Konversationsverläufe zu speichern.
• Wissensdateien optimieren: Stelle sicher, dass die Dateien gut strukturiert, sauber und in einem einfach zu parsenden Format vorliegen (Markdown/Plain Text bevorzugen). Gib in den Anweisungen klar an, wann und wie die Dateien genutzt werden sollen.

Ersteller, die beim GPT-Erstellen mit einer Produkt-Design-Mentalität vorgehen, erzielen eher erfolgreiche und gut bewertete GPTs.

Anleitungen Verfeinern (Wiederholung & Erweiterung)

Die Anweisungen sind der „Quellcode“ Deines Custom GPTs.

• Explizite Anleitung für Wissen und Actions:
  • Sage dem GPT explizit, dass er Wissensdateien verwenden soll, nenne Dateinamen, wenn hilfreich. Weise ihn an, die gesamte relevante Datei zu analysieren.
  • Für kritische Informationsextraktion (Zahlen, Begriffe) gib sehr spezifische Anweisungen und Few-Shot-Beispiele.
  • Nenne Custom Actions immer beim genauen Namen und gib Few-Shot-Beispiele, wie ein API-Aufruf strukturiert sein oder wann er ausgelöst werden soll.
• Struktur und Klarheit:
  • Nutze Begrenzer (—, ###, XML-Tags), um Abschnitte oder Schritte zu trennen.
  • Gib konkrete Beispiele für gute Ausgaben, besonders bei der Nutzung von Wissen oder Actions.
• Werkzeugnutzungsanweisungen: Weise den GPT explizit an, wann er die verfügbaren Werkzeuge (Browsing, Wissen, Actions) verwenden soll.

Das Hervorheben des „Few-Shot Prompting“ (Beispiele in den Anweisungen) ist bemerkenswert. Es ist äußerst effektiv, um das Modell bei nuancierten Anforderungen oder der korrekten Nutzung von APIs anzuleiten.

Testen & Verbessern: Strategien

Das Testen eines Custom GPTs ist ein fortlaufender Prozess.

• Iterative Entwicklung: Nutze das Vorschau-Panel intensiv. Beobachte die Antworten und passe Anweisungen oder Konfigurationen an.
• Selbstkorrektur-Prompts: Wenn eine Antwort nicht stimmt, gib dem GPT die korrekte Antwort und frage ihn, wie seine Anweisungen geändert werden müssten, um dieses Ergebnis in Zukunft zu erzielen.
• A/B-Tests & Benchmarking: Teste systematisch verschiedene Versionen Deiner Anweisungen oder Arbeitsabläufe. Setze Leistungsbenchmarks für Genauigkeit oder Aufgabenabschluss.
• Nutzerfeedback: Sammle und berücksichtige Feedback von Nutzern, um Schwachstellen zu erkennen.
• QA und Selbstbewertung: Weise den GPT an, seine eigenen Antworten gegen seine Anweisungen zu bewerten oder sein Vorgehen zu erklären.
• „Gold-Standard“-Vergleich: Bereite Testabfragen mit bekannten korrekten Antworten vor, um die Genauigkeit zu messen.
• Bias-Tests: Teste bewusst mit vielfältigen Eingaben, um unbeabsichtigte Bias zu erkennen und Anweisungen/Wissen anzupassen.

Der effektivste Testansatz scheint ein kontinuierlicher, mehrschichtiger Kreislauf zu sein.

Herausforderungen: Grenzen von Custom GPTs

Custom GPTs bieten bemerkenswerte Fähigkeiten, sind aber nicht ohne Einschränkungen. Deren Verständnis ist entscheidend für realistische Erwartungen und die Minderung potenzieller Probleme.

Performance, Kontext & Konsistenz

Nutzer und Ersteller berichten von mehreren Performance-Herausforderungen:

• Variable Performance: Custom GPTs können manchmal weniger spezifische oder oberflächliche Antworten geben als eine Standard-ChatGPT-Sitzung.
• Anweisungsbefolgung und Konsistenz: Es ist eine große Herausforderung, die strikte Befolgung der benutzerdefinierten Anweisungen über längere Gespräche oder komplexe Interaktionen aufrechtzuerhalten. GPTs können von ihrer definierten Persona oder ihren Richtlinien „abdriften“. Dieses „Instruction Drift“ ist ein bemerkenswertes Problem.
• Context Window Limitations: Wie alle LLMs arbeiten GPTs innerhalb eines begrenzten „Kontextfensters“ – der Informationsmenge, die sie gleichzeitig berücksichtigen können. Bei sehr komplexen Aufgaben oder extrem langen Gesprächen kann dieses Limit erreicht werden, was zum Verlust des früheren Kontexts führen kann. Neuere Modelle wie GPT-4.1 erweitern dieses Limit erheblich (bis zu 1 Million Token).
• Knowledge Retrieval Load: Probleme können auch auftreten, wenn der GPT sehr große Mengen Daten aus hochgeladenen Wissensdateien abrufen und verarbeiten muss.

Grenzen der Wissensbasis

Das „Wissen“-Feature ist einflussreich, hat aber systembedingte Einschränkungen:

• Strenge Datei- und Datenlimits: Es gibt Obergrenzen für die Anzahl der Dateien (20), die Größe jeder Datei (512 MB), die Tokenanzahl pro Textdatei (2 Millionen Token) und den Gesamtspeicherplatz.
• Parsing-Herausforderungen: Die genaue Textextraktion aus hochgeladenen Dateien kann durch komplexe Formatierungen behindert werden (mehrspaltige PDFs, Tabellen).
• Abrufzuverlässigkeit: Das RAG-System ruft möglicherweise nicht immer die relevanteste Information ab oder nutzt die hochgeladenen Dateien überhaupt nicht, es sei denn, Du weist den GPT explizit und klar an, dies zu tun.
• Skalierbarkeit: Für Anwendungen, die Zugriff auf riesige, dynamische oder hochkomplexe proprietäre Datensätze benötigen, ist das integrierte Wissensfeature aufgrund dieser Limits möglicherweise nicht ausreichend.

Das aktuelle „Wissen“-Feature ist am besten für relativ kleine, statische und gut formatierte Datensätze geeignet. Für anspruchsvollere Szenarien müssen Ersteller wahrscheinlich eigene externe RAG-Systeme implementieren und diese über Actions mit ihrem Custom GPT verbinden.

Genauigkeit, Bias & KI-„Common Sense“

Custom GPTs erben einige grundlegende Herausforderungen von LLMs:

• Faktische Ungenauigkeit (Halluzinationen): GPTs können plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen generieren.
• Bias: Die Trainingsdaten können gesellschaftliche Bias enthalten, die sich in den Antworten des GPTs widerspiegeln können.
• Mangel an echtem Common Sense: GPTs operieren basierend auf gelernten Mustern, nicht auf echtem Verständnis oder realer Erfahrung. Dies kann zu Antworten führen, die sprachlich korrekt sind, aber gesunden Menschenverstand oder logisches Denken vermissen lassen.

Auch wenn benutzerdefinierte Anweisungen und hochgeladenes Wissen die Antworten des GPTs verankern sollen, eliminieren sie diese Kernprobleme nicht vollständig. Ausgaben aus Custom GPTs sollten daher, besonders in sensiblen Bereichen, mit Vorsicht behandelt werden. Kritische Anwendungen erfordern menschliche Überprüfung und klare Hinweise an die Nutzer über die Einschränkungen der KI.

Rate Limits: Kosten & Zugang

Der Zugang und die Nutzung von Custom GPTs unterliegen Rate Limits, die sich erheblich zwischen kostenlosen Nutzern und bezahlten Abonnenten unterscheiden.

• Kostenloser Zugang: Kostenlose Nutzer haben begrenzte Möglichkeiten zur Nutzung von GPTs aus dem Store, mit Einschränkungen bei der Anzahl der Nachrichten innerhalb eines bestimmten Zeitraums (z.B. ca. 10 Prompts pro 5 Stunden für GPT-4o, das oft Custom GPTs antreibt).
• Geteilte Limits: Diese Limits teilen sich typischerweise zwischen der Interaktion mit Custom GPTs und der allgemeinen Nutzung von ChatGPT.
• Erweiterte Funktionen: Die Nutzung von erweiterten Funktionen (Datenanalyse, Datei-Uploads, Web-Browsing) unterliegt für kostenlose Nutzer oft noch strengeren Limits.

Diese gestaffelten Limits sind ein Kernbestandteil von OpenAIs Freemium-Geschäftsmodell. Sie ermöglichen breiten Zugang zur Technologie, fördern die Akzeptanz, schaffen aber gleichzeitig einen starken Anreiz für Nutzer, die einen umfassenderen, zuverlässigeren Zugang benötigen, zu kostenpflichtigen Abonnements zu wechseln.

Datenschutz, Sicherheit & Ethische Aspekte

Die zunehmende Komplexität und Zugänglichkeit von Custom GPTs erfordern eine sorgfältige Betrachtung der damit verbundenen Datenschutz-, Sicherheits- und ethischen Implikationen. OpenAI hat Richtlinien und Funktionen implementiert, aber die Verantwortung liegt auch bei den Erstellern und Nutzern.

Datenschutz für Nutzer & Builder

OpenAIs Ansatz zum Datenschutz unterscheidet sich zwischen Verbraucher- und Geschäftsangeboten und bietet spezifische Kontrollen für Custom GPTs:

• Builder haben keinen Zugang zu Nutzer-Chats: Ersteller von Custom GPTs können die individuellen Gespräche, die Nutzer mit ihrem GPT führen, nicht einsehen. Dies ist entscheidend für das Vertrauen der Nutzer.
• OpenAI Modelltraining: Bei Verbraucherprodukten (ChatGPT Free, Plus) können Gespräche zur Verbesserung der Modelle verwendet werden; Nutzer können dies in den Einstellungen deaktivieren. Bei Geschäftsangeboten (API, Team, Enterprise) werden Daten standardmäßig nicht zum Training verwendet.
• Builder-Kontrolle über GPT-spezifisches Training: Ersteller von GPTs mit Actions oder Wissen können wählen, ob Nutzer-Chats mit ihrem spezifischen GPT zur Modellverbesserung beitragen dürfen.
• Datenerhebung: OpenAI sammelt verschiedene Informationen im Zusammenhang mit der Kontonutzung (Konto-, Nutzer-, Kommunikations-, soziale, technische/Nutzungsdaten).
• Datenspeicherung und Zugang: Nutzerinhalte werden auf OpenAIs Systemen gespeichert; der Zugang durch OpenAI-Mitarbeiter ist begrenzt und kontrolliert, hauptsächlich zur Untersuchung von Missbrauch oder Sicherheitsproblemen.

Dieser vielschichtige Ansatz versucht, ein Gleichgewicht zwischen der Notwendigkeit zur Modellverbesserung und der Wahrung der Nutzerprivatsphäre zu finden.

OpenAI’s Nutzungsrichtlinien

Alle Custom GPTs, besonders im Store, müssen OpenAIs Nutzungsrichtlinien, Markenrichtlinien und Datenschutzrichtlinien einhalten.

• Allgemeine Verbote: Keine schädliche Verwendung (Betrug, Spam, Belästigung, Diskriminierung, Gewaltförderung), keine unerlaubte Wiederverwendung von Output.
• Dienstspezifische Richtlinien für GPTs:
  • Privatsphäre Anderer: Keine Erhebung sensibler Daten ohne Compliance, keine Erleichterung von Spyware.
  • Sicherheit & Rechte: Keine unautorisierten Aktionen im Namen von Nutzern; keine personalisierte Rechts-, Medizin-/Gesundheits- oder Finanzberatung (allgemeine Infos erlaubt, aber keine individuellen Ratschläge); keine automatisierten Entscheidungen in kritischen Lebensbereichen; keine Erleichterung von Glücksspiel/Krediten.
  • Politische Aktivitäten: Kein politisches Campaigning oder Lobbying, keine Täuschung bei Wahlprozessen.
  • ** Fehlinformation & Täuschung:** Keine Erzeugung von Desinformation, keine Nachahmung ohne Zustimmung, keine Förderung akademischer Unehrlichkeit, keine unberechtigte Nutzung von Drittinhalten.
  • Kindersicherheit: Keine für Minderjährige ungeeigneten Werkzeuge.
• GPT Store Spezifische Einschränkungen: Keine Obszönitäten im Namen, keine Förderung grafischer Gewalt, keine GPTs für romantische Begleitung oder regulierte Aktivitäten.

Die Durchsetzung erfolgt durch automatisierte Systeme, manuelle Überprüfung und Nutzerberichte. Verstöße können zur Entfernung oder Einschränkung führen.

Sicherheit von Wissen & API-Daten

Wenn Custom GPTs mit hochgeladenen Wissensdateien oder externen APIs interagieren, wird Datensicherheit entscheidend:

• Nutzerkontrolle bei API-Daten: Wenn ein GPT Actions nutzt, die Daten an eine Drittanbieter-API senden, wird der Nutzer typischerweise zur Zustimmung aufgefordert.
• Inhalt von Wissensdateien in Ausgaben: Inhalte aus hochgeladenen Dateien können direkt in den Antworten erscheinen.
• Downloadbarkeit von Wissensdateien: Jeder Nutzer eines Custom GPTs kann die rohen Wissensdateien herunterladen. Dies ist ein signifikantes Sicherheits- und IP-Risiko.
• Minderungsversuche durch Ersteller: Anweisungen, dass der GPT den Inhalt der Wissensdateien nicht preisgeben soll, bieten keinen Schutz gegen den direkten Download der Dateien.
• OpenAIs Sicherheitsmaßnahmen: OpenAI setzt angemessene Maßnahmen ein, weist aber darauf hin, dass keine Internetübertragung vollkommen sicher ist.
• Rechenschaftspflicht für Actions: Domainverifizierung und Datenschutzrichtlinie für öffentliche Actions-GPTs sollen für Rechenschaft sorgen.

Die Tatsache, dass Wissensdateien heruntergeladen werden können, stellt ein major problem für vertrauliche oder proprietäre Informationen in öffentlich geteilten GPTs dar. Dies limitiert stark, welche Art von Informationen sicher hochgeladen werden kann. Es drängt Ersteller möglicherweise dazu, Actions zu nutzen, um externe, kontrollierte Datenbanken sicher abzufragen, anstatt sensible Daten direkt hochzuladen.

Die „GPT“ Markenfrage

OpenAIs Versuch, das Akronym „GPT“ als Marke eintragen zu lassen, wurde abgelehnt, da der Begriff als beschreibend und potenziell generisch angesehen wird. Andere Unternehmen können „GPT“ nun beschreibend verwenden. Dies bedeutet, dass OpenAI seine Marke stärker über spezifische Modellnamen (GPT-4o, GPT-4.1) und die Plattformen (ChatGPT, GPT Store) aufbauen muss, um sich zu differenzieren.

Die Entwicklung geht Weiter: Aktuelles & Zukunft

Das Feld der generativen KI und insbesondere OpenAIs GPTs entwickeln sich rasant. Kontinuierliche Updates von Modellen und Funktionen spiegeln den fortlaufenden Aufwand zur Verbesserung von Leistung, Funktionalität und zur Berücksichtigung von Nutzerfeedback wider.

Neueste Modellupdates & Features

OpenAI kündigt regelmäßig Updates an:

• GPT-4o: Intuitiver, kreativer, multimodaler. Verbessertes Befolgen von Anweisungen, Coding, natürlichere Kommunikation. Zugang auch für kostenlose Nutzer (mit Limits).
• GPT-4.1 Serie (GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano): Übertrifft GPT-4o und GPT-4o mini, besonders in Coding und Anweisungsbefolgung. Signifikant größere Kontextfenster bis zu 1 Million Token mit verbessertem Lang-Kontext-Verständnis. Aktueller Wissensstand Juni 2024. Diese Modelle eignen sich besser für komplexe Agenten-Aufgaben. Die Vorschau auf GPT-4.5 im API wurde zugunsten von GPT-4.1 eingestellt.

Plattform-Verbesserungen

Neben Modellupdates wird die ChatGPT-Plattform selbst verbessert:

• Bilderbibliothek in der Sidebar.
• Erweiterte Datenanalyse: Datei-Uploads direkt aus Cloud-Speichern (Google Drive, OneDrive), interaktive Tabellen/Diagramme, anpassbare Diagramme.
• „Canvas“ (visuelle Zusammenarbeit/Whiteboarding) in Custom GPTs integriert.
• UX-Verbesserungen: Prompt-Beispiele, vorgeschlagene Antworten, Speichern des zuletzt gewählten Modells, Multi-Datei-Upload für Code Interpreter, persistente Logins, Tastenkürzel.

Updates für Entwickler

Die DevDay-Konferenz 2023 war wichtig, stellte Custom GPTs, den Store, GPT-4 Turbo und die Assistants API vor.

Die Entwicklung zeigt einen Doppelfokus: Verbesserung der Kernmodelle UND Bereicherung der Nutzererfahrung und Integration der Plattform. Der Fokus auf deutlich größere Kontextfenster ist ein entscheidender Fortschritt, der komplexere Aufgaben ermöglicht.

Schlussfolgerung: Die Gegenwart und Zukunft von OpenAI GPTs

OpenAI GPTs haben sich von Forschungsprojekten zu zugänglichen und leistungsstarken KI-Technologien entwickelt. Custom GPTs stellen einen bedeutenden Schritt zur Personalisierung und Demokratisierung von KI dar und ermöglichen es Dir, anspruchsvolle Modelle für eine Vielzahl spezifischer Aufgaben maßzuschneidern, oft ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse.

Die Reise von Grundlagenmodellen wie GPT-3.5 zur multimodalen Fähigkeit von GPT-4o und der erweiterten Leistung der GPT-4.1-Serie, zusammen mit der Einführung des GPT Stores, unterstreicht OpenAIs Ambition, ein lebendiges Ökosystem zu schaffen. Dieses Ökosystem befähigt Ersteller und Unternehmen, spezialisierte KI-Tools zu entwickeln und zu teilen. Schlüsselfunktionen wie konfigurierbare Anweisungen, Wissens-Upload (via RAG) und API-integrierende Actions sind die Bausteine, die diese Anpassung ermöglichen und es GPTs erlauben, spezialisierte Assistenten, kreative Partner und Automatisierungs-Engines in verschiedenen Branchen zu werden.

Die Landschaft ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Du musst Grenzen in Bezug auf Leistungskonsistenz, Kontextfenster, die Nuancen der Wissensabfrage und das Potenzial für KI-generierte Ungenauigkeiten oder Bias navigieren. Die Effektivität eines Custom GPTs hängt stark von der Qualität seines Designs ab – insbesondere von der Klarheit der Anweisungen und der Kuratierung der Wissensbasis. Sicherheit und Datenschutz bleiben ebenfalls entscheidend, besonders beim Umgang mit proprietären Daten (die Downloadbarkeit von Wissensdateien ist ein großes Risiko!) und bei Interaktionen über API-Actions. OpenAIs Richtlinien versuchen, Risiken zu mindern, aber ständige Wachsamkeit und verantwortungsvolle Entwicklung sind unerlässlich.

Für die Zukunft der OpenAI GPTs sind mehrere Entwicklungen zu erwarten:

• Verbesserte Modellfähigkeiten: Erwarte kontinuierliche Verbesserungen der Kernleistung, einschließlich zuverlässigerer Anweisungsbefolgung, stärkerer Denkfähigkeiten, größerer und besser genutzter Kontextfenster und nuancierterem multimodalen Verständnis.
• Verbesserte „Agenten“-Funktionalität: Die Fähigkeit von GPTs, komplexe, mehrstufige Aufgaben durch Orchestrierung interner Fähigkeiten und externer Actions auszuführen, wird wahrscheinlich ein Schwerpunkt sein.
• Anspruchsvollere Anpassung und Kontrolle: Tools zur Erstellung und Verwaltung von Custom GPTs könnten ausgefeilter werden und feinere Kontrolle über das Verhalten bieten.
• Sich entwickelnde Dynamik des GPT Stores: Der GPT Store wird wahrscheinlich weitere Verfeinerungen bei den Entdeckungsmechanismen, der Kuration und dem Umsatzbeteiligungsmodell erfahren.
• Stärkerer Fokus auf Vertrauen und Sicherheit: Da GPTs stärker in kritische Workflows integriert werden, wird der Fokus auf Zuverlässigkeit, Fairness und Sicherheit zunehmen.

OpenAI GPTs sind mehr als nur fortschrittliche Algorithmen; sie entwickeln sich zu einer Plattform für Innovation. Ihre Zukunft wird nicht nur von OpenAIs Forschungsdurchbrüchen geprägt sein, sondern auch von der Kreativität und den vielfältigen Anwendungen, die von der globalen Community der Ersteller und Nutzer entwickelt werden. Da sich diese Werkzeuge weiterentwickeln, versprechen sie, unsere Arbeits-, Lern-, Kreativitäts- und Interaktionsweise mit Informationen und Technologie weiter zu transformieren.

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Quellen

• Introducing GPTs OpenAI Blog Post
• Everything You Need to Create Custom GPT Medium Article
• GPT-4.1 Prompting Guide OpenAI Cookbook

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