Ein Überblick über OpenAIs ChatKit: Funktionen, Preise und wichtige Einschränkungen

Sie möchten also eine benutzerdefinierte, KI-gestützte Chat-Oberfläche erstellen. Das klingt nach einer großartigen Idee, bis man ins Detail geht und merkt, dass man sich darauf einlässt, alles von Grund auf neu zu entwickeln. Man muss sich mit kniffligem State-Management herumschlagen, herausfinden, wie man Antworten in Echtzeit streamt, und eine Benutzeroberfläche entwerfen, die die Leute auch wirklich gerne benutzen. Das ist ein Berg von Arbeit, bevor man überhaupt den spannenden Teil anfasst: die KI selbst.

Genau hier kommt das ChatKit von OpenAI ins Spiel. Es ist ein vorgefertigtes, einbettbares UI-Toolkit, das verspricht, die Entwicklung solcher KI-Chat-Erlebnisse zu beschleunigen. Die Idee ist, Entwicklern einen Vorsprung beim Frontend zu geben, damit sie mehr Zeit für die Backend-Logik aufwenden können.

In diesem Leitfaden geben wir einen umfassenden Überblick über ChatKit. Wir werden behandeln, was es ist, was seine Hauptfunktionen sind, wie die Preisgestaltung funktioniert und, was am wichtigsten ist, wo es für Unternehmen, die einen soliden KI-Kundensupport aufbauen möchten, an seine Grenzen stößt. Wir werden beleuchten, wo es glänzt und wo eine umfassendere Lösung sinnvoller sein könnte.

Was ist ChatKit?

Zuerst einmal sollten wir etwas klarstellen. Es gibt einige Tools mit dem Namen „ChatKit“, aber dieser Artikel befasst sich speziell mit dem ChatKit von OpenAI, das Teil ihrer auf Entwickler ausgerichteten AgentKit-Suite ist.

Im Kern ist ChatKit ein Toolkit für Entwickler. Es stellt Ihnen die Frontend-Komponenten zur Verfügung, um eine anpassbare Chat-Benutzeroberfläche zu erstellen und in Ihre Website oder App einzubetten. Es kümmert sich um den für den Benutzer sichtbaren Teil der Konversation, wie das Eingabefeld, die Anzeige von Nachrichten und das Streamen von Antworten.

Seine Hauptaufgabe besteht darin, sich mit einem Backend-„Agenten-Workflow“ zu verbinden, den Sie selbst erstellen und hosten müssen. Man kann es sich so vorstellen: ChatKit ist das polierte „Gesicht“ Ihrer KI, während Sie weiterhin für den Bau des „Gehirns“ verantwortlich sind.

Kernfunktionen und Möglichkeiten von ChatKit

ChatKit ist darauf ausgelegt, einige Dinge wirklich gut zu machen, hauptsächlich für Entwickler, die die volle Kontrolle darüber haben möchten, wie ihre KI aussieht und sich anfühlt.

Eine anpassbare, vorgefertigte Oberfläche

Der größte Vorteil von ChatKit ist die enorme Menge an Frontend-Entwicklungszeit, die es einspart. Anstatt ein Chat-Widget von Grund auf neu zu erstellen, erhalten Sie eine Komponente, die so gut wie einsatzbereit ist.

Es bietet auch anständige Anpassungsoptionen. Sie können Themes für den Hell- und Dunkelmodus einrichten, Akzentfarben ändern, benutzerdefinierte Schriftarten verwenden und den Abstand anpassen, um sicherzustellen, dass es zum Branding Ihrer App passt. Wenn Sie ins Detail gehen möchten, finden Sie diese im offiziellen ChatKit Theming Guide.

Entwickelt für agentenbasierte Workflows

ChatKit ist mehr als nur ein einfaches Feld zur Anzeige von Nachrichten. Es ist dafür gebaut, den „Denkprozess“ eines fortschrittlicheren KI-Agenten zu zeigen. Es kann die „Chain-of-Thought“-Argumentation anzeigen, die den Benutzern einen Einblick gibt, wie die KI ein Problem löst. Es kann auch anzeigen, wenn die KI ein Werkzeug verwendet (z. B. „Suche nach Bestellung #12345“) und sogar interaktive Widgets direkt im Chat rendern. All das führt zu einem viel ansprechenderen Benutzererlebnis für agentenbasierte Workflows.

Umgang mit Rich Media und Entwickler-SDKs

Das Toolkit unterstützt auch Datei- und Bilduploads, was ein Muss für Situationen ist, in denen Benutzer Anhänge mit dem KI-Agenten teilen müssen. Um die Sache etwas zu vereinfachen, stellt OpenAI SDKs für JavaScript und Python zur Verfügung, komplett mit Beispielen für React und reines Vanilla-JS. Dadurch ist es flexibel genug, um in die meisten Webentwicklungs-Setups zu passen.

Das Preis- und Implementierungsmodell

Dies ist ein wichtiges Detail: Das ChatKit-Toolkit selbst ist kostenlos. Die Kosten entstehen durch die Nutzung der OpenAI-Modelle (wie GPT-4), die den von Ihnen im Backend erstellten Agenten antreiben. Ihre Rechnung basiert auf der Standard-API-Nutzung, nicht auf einem separaten Abonnement für die Benutzeroberfläche.

Aber es gibt einen Haken. Dieses Modell bedeutet, dass Ihre Kosten direkt davon abhängen, wie stark die KI genutzt wird, und sie können ohne ernsthafte Kontrollmechanismen schwer vorherzusagen sein. Obwohl Sie keine Gebühr für das Chatfenster zahlen, trägt jede einzelne Nachricht, jeder Werkzeugaufruf und jeder Schritt im Denkprozess der KI zu Ihrer API-Rechnung bei.

Die Inbetriebnahme erfordert ebenfalls einige Schritte und einen erheblichen Zeitaufwand von Entwicklern:

1. Den Agenten erstellen: Zuerst müssen Sie einen Agenten-Workflow entwerfen und erstellen. Sie können ein Tool wie den Agent Builder von OpenAI verwenden oder den Code selbst schreiben.

2. Ein sicheres Backend erstellen: Als Nächstes müssen Sie einen serverseitigen Endpunkt einrichten. Dieses Backend ist für die Authentifizierung von Benutzern und die Erstellung temporärer Client-Tokens für ChatKit verantwortlich, was eine entscheidende Sicherheitsmaßnahme ist.

3. Das Frontend einbetten: Schließlich können Sie die ChatKit-Komponente mithilfe ihres JS-SDKs in Ihre Frontend-Anwendung einbetten.

Unterm Strich ist dies keine Plug-and-Play-Lösung. Es ist ein großartiges Toolkit für Entwickler, aber man benötigt sowohl Backend- als auch Frontend-Engineering-Kenntnisse, um es korrekt und sicher zu implementieren.

Wesentliche Einschränkungen für den Kundensupport

Obwohl ChatKit ein schickes Werkzeug für Entwickler ist, die benutzerdefinierte Agenten von Grund auf erstellen, trifft es nicht ganz ins Schwarze, wenn Ihr Ziel darin besteht, schnell eine zuverlässige KI für den Kundensupport zu starten. Hier zeigen sich die Lücken.

Es ist ein UI-Kit, keine End-to-End-Support-Plattform

Das ist wahrscheinlich das Wichtigste, was man verstehen muss. ChatKit löst nur das Frontend-Problem. Sie sind immer noch dafür verantwortlich, die gesamte Backend-Logik zu erstellen, die einen Support-Bot tatsächlich nützlich macht.

Dazu gehören Dinge wie:

• Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen (Ihr Helpcenter, interne Dokumente, frühere Tickets).

• Den Gesprächsverlauf nachverfolgen.

• Möglichkeiten schaffen, Gespräche an menschliche Mitarbeiter zu übergeben.

• Analysen überwachen, um zu sehen, wie gut es funktioniert.

Im Gegensatz dazu ist eine Plattform wie eesel AI eine All-in-One-Lösung. Sie gibt Ihnen nicht nur einen einbettbaren Chatbot; sie stellt auch die gesamte Backend-Infrastruktur bereit. Das bedeutet, Sie können in Minuten statt Monaten live gehen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Keine nativen Integrationen mit Helpdesks oder Wissensdatenbanken

ChatKit hat keine integrierten Konnektoren für die Tools, auf die sich Ihr Support-Team täglich verlässt, wie Zendesk, Freshdesk, Confluence oder Slack.

Damit es für ein Support-Team funktioniert, müssten Ihre Entwickler für jedes einzelne dieser Tools benutzerdefinierte API-Integrationen erstellen. Das ist ein riesiges Projekt, das nicht nur zeitaufwändig und teuer in der Wartung ist, sondern auch ein tiefes Verständnis der API jeder Plattform erfordert.

Hier hebt sich eesel AI mit seinen Ein-Klick-Integrationen für über 100 Quellen und Ziele wirklich ab. Es kann sich sofort mit Ihrem Helpdesk verbinden und aus früheren Tickets lernen oder Wissen aus Ihren bestehenden Dokumenten in Confluence oder Google Docs abrufen, ohne dass eine benutzerdefinierte Entwicklung erforderlich ist.

Das „leere Leinwand“-Problem und fehlendes integriertes Training

Ein ChatKit-Agent startet mit null Wissen. Er ist eine leere Leinwand, die nicht automatisch aus den Daten Ihres Unternehmens lernt. Sie müssen all das Wissen, das er benötigt, um hilfreich zu sein, manuell erstellen, formatieren und verwalten, was eine riesige und fortlaufende Aufgabe ist.

Andererseits kann eesel AI von Anfang an mit vergangenen Tickets aus Ihrem Helpdesk trainiert werden. Es übernimmt automatisch den Tonfall Ihrer Marke, häufige Kundenprobleme und erfolgreiche Lösungen aus den historischen Konversationen Ihres Teams. Dies verkürzt die Einrichtungszeit drastisch und macht die KI vom ersten Tag an genauer.

Keine integrierte Simulation oder Analyse

Nehmen wir an, Sie haben Monate damit verbracht, Ihren Agenten mit ChatKit zu erstellen. Woher wissen Sie, ob er wirklich bereit ist, mit Kunden zu sprechen? Und sobald er live ist, wie verfolgen Sie seine Leistung und finden Wege, ihn zu verbessern?

ChatKit bietet hierfür keine Werkzeuge. Sie müssten Ihre eigenen Test-Frameworks und Analyse-Dashboards von Grund auf neu erstellen, um echte Einblicke zu erhalten.

Dies ist ein weiterer Bereich, in dem eine dedizierte Plattform einen großen Unterschied macht. eesel AI enthält einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen können, bevor Sie live gehen. Die Berichte zeigen Ihnen, wo Ihre Wissensdatenbank Lücken aufweist, und liefern Ihnen klare ROI-Kennzahlen, sodass Sie mit Zuversicht bereitstellen und sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern können.

Das richtige Werkzeug für die Aufgabe auswählen

Das ChatKit von OpenAI ist ein leistungsstarkes UI-Toolkit für Entwicklungsteams, die die Zeit und die Ressourcen haben, einen vollständig benutzerdefinierten KI-Agenten von Grund auf zu erstellen. Es bietet tiefgreifende Frontend-Anpassungsmöglichkeiten und eine solide Grundlage für die Darstellung komplexer Agentenverhalten.

Für die meisten Unternehmen, insbesondere für Support-Teams, ist es jedoch nur ein kleines Teil eines viel größeren Puzzles. Es fehlen die Backend-Infrastruktur, supportspezifische Funktionen, native Integrationen und Analysen, die benötigt werden, um eine zuverlässige und effektive KI-Supportlösung schnell zum Laufen zu bringen. All das selbst zu erstellen, ist ein Großprojekt, das Monate an Ingenieursarbeit in Anspruch nehmen kann.

Wenn Ihr Ziel darin besteht, den Support zu automatisieren, Ihre Mitarbeiter effizienter zu machen und Kunden jetzt zufriedenzustellen, brauchen Sie mehr als nur ein Chatfenster. Sie brauchen eine vollständige, intelligente Plattform.

Hier bietet eine Lösung wie eesel AI eine klare Alternative. Anstatt Ihnen einen Kasten mit Einzelteilen zu geben, liefert es einen fertig montierten Motor. Sie erhalten einen leistungsstarken, einbettbaren KI-Chatbot, der jedoch mit einer End-to-End-Plattform verbunden ist, die Wissensmanagement, Helpdesk-Integrationen und Leistungsanalysen für Sie übernimmt.

Mit eesel AI können Sie sich darauf konzentrieren, Ihr Kundenerlebnis zu verbessern, anstatt Infrastruktur aufzubauen.

Bereit, einen leistungsstarken KI-Support-Agenten ohne den Entwicklungsaufwand bereitzustellen? Testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine Demo, um zu sehen, wie Sie in wenigen Minuten live sein können.