Ein praktischer Leitfaden zur OpenAI Batch API: Was sie ist und wann man sie verwendet

Haben Sie schon einmal versucht, eine riesige Datenmenge mit einer KI zu verarbeiten, nur um dann von Ratenbegrenzungen jäh gestoppt zu werden? Das ist ein bekanntes Problem. Große KI-Aufträge können langsam und überraschend teuer sein und beanspruchen oft das API-Kontingent, das Ihre echtzeitfähigen, benutzerorientierten Anwendungen dringend benötigen.

Genau für dieses Problem wurde die OpenAI Batch API entwickelt. Sie ist ein Werkzeug für große Aufgaben, die nicht zeitkritisch sind. Sie ermöglicht es Ihnen, Tausende von Anfragen zu bündeln, sie auf einmal abzuschicken und sie asynchron zu einem erheblichen Preisnachlass verarbeiten zu lassen.

In diesem Leitfaden gehen wir durch, was die Batch-API ist, wo ihr Einsatz am sinnvollsten ist, wie man sie Schritt für Schritt zum Laufen bringt und welche Einschränkungen sie hat. Am Ende werden Sie eine klare Vorstellung davon haben, ob sie das richtige Werkzeug für Ihr nächstes großes Projekt ist.

Was ist die OpenAI Batch API?

Im Kern ermöglicht Ihnen die OpenAI Batch API, eine riesige Menge an API-Anfragen in eine einzige Datei zu packen, diese hochzuladen und alle Ergebnisse innerhalb von 24 Stunden zurückzuerhalten. Der entscheidende Punkt hierbei ist, dass sie asynchron ist.

Ein standardmäßiger API-Aufruf ist synchron: Sie senden eine Anfrage und warten auf eine Antwort, die normalerweise in Sekunden zurückkommt. Das ist ideal für Dinge wie Chatbots, bei denen Sie eine sofortige Antwort benötigen. Die Batch-API ist anders. Sie schicken Ihren großen Auftrag ins Leere und schauen später wieder vorbei, um die Ergebnisse abzuholen.

Dieser Kompromiss bei der Geschwindigkeit bringt ein paar ziemlich tolle Vorteile mit sich:

• Große Einsparungen: Sie erhalten 50 % Rabatt auf den Standard-API-Preis für die meisten Modelle. Wenn Sie viele Daten verarbeiten, summiert sich das schnell.

• Höhere Ratenbegrenzungen: Die Batch-API hat ihre eigene, viel höhere Ratenbegrenzung. Das bedeutet, dass Sie Ihre massiven Hintergrundjobs ausführen können, ohne Ihre Hauptanwendungen zu verlangsamen oder zum Absturz zu bringen.

Hier ist eine kurze Übersicht der Unterschiede:

Hauptvorteile und Anwendungsfälle für die OpenAI Batch API

Wir wissen also, was sie ist, aber wann sollte man sie tatsächlich nutzen? Die Vorteile gehen über reine Kosteneinsparungen und das Vermeiden von Ratenbegrenzungen hinaus; diese API macht einige Projekte möglich, die vorher ein Albtraum gewesen wären.

Reduzieren Sie Ihre Kosten erheblich

Seien wir ehrlich, der 50-%-Rabatt auf Input- und Output-Tokens ist hier das Hauptargument. Wenn Ihre Arbeit das Verarbeiten von Millionen von Tokens für Datenklassifizierung oder Inhaltserstellung umfasst, kann dieser Rabatt den Unterschied zwischen einem extrem teuren und einem tatsächlich erschwinglichen Projekt ausmachen. Anders ausgedrückt: Wenn ein Auftrag Sie normalerweise 1.000 $ an API-Credits kosten würde, erledigt die Batch-API ihn für 500 $.

Verhindern Sie, dass Hintergrundjobs Ihre Hauptdienste zum Absturz bringen

Wenn Sie eine App betreiben, auf die sich Ihre Benutzer verlassen, ist das Letzte, was Sie wollen, ein massiver interner Datenjob, der Ihr API-Kontingent aufbraucht und Verlangsamungen verursacht. Da die Batch-API mit einem separaten Kontingent arbeitet, können Sie Ihre rechenintensiven Aufgaben im Hintergrund laufen lassen, ohne ein Risiko einzugehen. Es ist, als hätten Sie eine eigene Spur auf der Autobahn für Ihre großen Lkw, während die Hauptstraße für alle anderen frei bleibt.

Ideale Szenarien für asynchrone Verarbeitung

Die Batch-API ist Ihr bester Freund in jeder Situation, in der Sie viel zu tun haben und die Antworten nicht sofort benötigen. Hier sind einige gängige Szenarien, in denen sie wirklich glänzt:

• Massendatenverarbeitung: Haben Sie Kundensupport-Tickets eines ganzen Jahres zu kategorisieren? Tausende von Rechtsdokumenten zusammenzufassen? Einen Berg von Benutzerfeedback auf Stimmungen zu analysieren? Das ist das richtige Werkzeug dafür.

• Offline-Inhaltsgenerierung: Stellen Sie sich vor, Sie müssen 10.000 Produktbeschreibungen für einen neuen Online-Shop erstellen oder Tausende personalisierter E-Mail-Entwürfe für eine Marketingkampagne generieren. Die Batch-API kann diese Aufgaben mühelos bewältigen.

• Modellevaluierungen: Wenn Sie eine neue Anweisung testen oder ein Modell feinabstimmen, müssen Sie es an einer Unmenge von Beispielen testen, um zu sehen, wie gut es funktioniert. Die Batch-API macht diesen Prozess konsistent und viel billiger.

Wie man die OpenAI Batch API verwendet: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Obwohl die Batch-API leistungsstark ist, ist sie keine Point-and-Click-Lösung. Es erfordert ein wenig Einrichtung und Code, um die Dinge in Bewegung zu setzen. Hier ist eine vollständige Anleitung, wie man es mit Python macht.

Schritt 1: Bereiten Sie Ihre Batch-Datei im JSONL-Format vor

Zuerst müssen Sie eine JSON-Lines-Datei erstellen (mit der Erweiterung „.jsonl“). Es handelt sich dabei um eine einfache Textdatei, in der jede einzelne Zeile ein vollständiges JSON-Objekt ist, das eine API-Anfrage darstellt.

Jede Zeile in der Datei benötigt drei bestimmte Dinge:

• „custom_id“: Eine eindeutige ID, die Sie sich ausdenken, um jede Anfrage nachzuverfolgen. Sie benötigen diese später, um die Ausgabe Ihrer ursprünglichen Eingabe zuzuordnen, also überspringen Sie sie nicht!

• „method“: Die HTTP-Methode, die vorerst immer „POST“ ist.

• „url“: Der API-Endpunkt, den Sie aufrufen, wie „/v1/chat/completions“.

Hier ist ein Beispiel, wie eine Zeile für eine Chat-Vervollständigungsanfrage aussehen würde:

{"custom_id": "request-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]}}  

Ihre Datei wird einfach eine lange Liste dieser Einträge sein, einer nach dem anderen, jeder mit seiner eigenen „custom_id“ und Anweisung.

Schritt 2: Laden Sie Ihre Datei hoch

Sobald Ihre Datei fertig ist, müssen Sie sie in den Dateispeicher von OpenAI hochladen. Sie verwenden dafür den files-API-Endpunkt und stellen sicher, dass Sie den Zweck der Datei als „batch“ angeben.

Hier ist der Python-Code dafür:

from openai import OpenAI  

client = OpenAI()  

batch_input_file = client.files.create(  

  file=open("your_batch_file.jsonl", "rb"),  

  purpose="batch"  

)  

Diese Funktion gibt Ihnen ein Dateiobjekt mit einer ID zurück, die Sie für den nächsten Schritt benötigen.

Schritt 3: Erstellen und starten Sie den Batch-Auftrag

Jetzt können Sie den Batch-Auftrag offiziell erstellen. Sie verwenden die „input_file_id“, die Sie gerade erhalten haben, und geben den Endpunkt an. Das „completion_window“ ist derzeit auf „24h“ festgelegt, das ist also Ihre einzige Option.

batch_job = client.batches.create(  

  input_file_id=batch_input_file.id,  

  endpoint="/v1/chat/completions",  

  completion_window="24h"  

)  

Und damit ist der Auftrag auf der Seite von OpenAI gestartet und läuft.

Schritt 4: Überwachen Sie den Auftragsstatus

Da dies alles im Hintergrund geschieht, müssen Sie den Status des Auftrags überprüfen. Er kann „validating“, „in_progress“, „completed“, „failed“ oder „expired“ sein. Sie können ihn überprüfen, indem Sie die API mit der ID des Auftrags abfragen.

Hier ist eine einfache Python-Schleife, die den Status alle 30 Sekunden überprüft:

import time  

while True:  

  batch_job = client.batches.retrieve(batch_job.id)  

  print(f"Job status: {batch_job.status}")  

  if batch_job.status in ["completed", "failed", "cancelled"]:  

    break  

  time.sleep(30)  

Schritt 5: Laden Sie Ihre Ergebnisse herunter und verwenden Sie sie

Sobald der Auftragsstatus auf „completed“ wechselt, enthält das Batch-Objekt eine „output_file_id“ für die erfolgreichen Anfragen und eine „error_file_id“ für alle, die es nicht geschafft haben. Sie können diese Dateien mit ihren IDs herunterladen.

if batch_job.output_file_id:  

  result_file = client.files.content(batch_job.output_file_id)  

  # Save the content to a local file  

  with open("results.jsonl", "wb") as f:  

    f.write(result_file.content)  

Die Ergebnisdatei kommt im selben JSONL-Format zurück. Jede Zeile enthält die „custom_id“, die Sie in Schritt eins eingerichtet haben, was es einfach macht, jede Antwort der ursprünglichen Frage zuzuordnen.

Preise und Einschränkungen der OpenAI Batch API verstehen

Die Batch-API ist ein großartiges Werkzeug, aber es ist gut, die Kosten und Kompromisse zu kennen, bevor Sie ein ganzes Projekt darauf aufbauen.

Wie die Preisgestaltung der OpenAI Batch API funktioniert

Die Preisgestaltung ist erfrischend einfach: Sie zahlen 50 % des normalen Preises für das von Ihnen verwendete Modell. Dieser Rabatt gilt sowohl für die von Ihnen gesendeten Input-Tokens als auch für die Output-Tokens, die Sie zurückerhalten.

Hier ist ein kurzer Blick auf die Einsparungen für einige beliebte Modelle.

Hinweis: Die Preise gelten pro 1 Million Tokens. Sie können sich ändern, daher ist es immer ratsam, die offizielle OpenAI-Preisseite für die aktuellsten Informationen zu überprüfen.

Häufige Einschränkungen und Herausforderungen

Obwohl die API leistungsstark ist, hat sie einige Bedingungen.

• Die 24-Stunden-Wartezeit: Das ist der große Haken. Die Batch-API ist ausschließlich für Dinge gedacht, die nicht dringend sind. Wenn Sie Ergebnisse in wenigen Minuten oder sogar ein paar Stunden benötigen, ist dies nicht das richtige Werkzeug. Betrachten Sie das 24-Stunden-Fenster als Frist, nicht als grobe Schätzung.

• Es erfordert Entwicklerarbeit: Die Verwendung der Batch-API ist keine einfache, sofort einsatzbereite Erfahrung. Es erfordert einen echten technischen Aufwand, den gesamten Prozess aufzubauen und zu warten. Ihr Team muss Code schreiben, um die JSONL-Dateien zu erstellen, Uploads zu verwalten, den Auftragsstatus zu überprüfen, Fehler zu behandeln und die Ergebnisse zu verarbeiten.

• Die Fehlerbehebung kann mühsam sein: Wenn ein riesiger Batch-Auftrag fehlschlägt, kann es Kopfzerbrechen bereiten, herauszufinden, warum. Die Fehlerdateien sind nicht immer sehr hilfreich, was zu viel Versuch und Irrtum führen kann, während Sie Zeit und Credits verbrauchen.

• Eine Alternative für Support-Teams: Für Unternehmen, die Support-Aufgaben automatisieren möchten, wie das Analysieren alter Zendesk-Tickets oder das Erstellen von Hilfeartikeln aus Confluence-Dokumenten, ist die Entwicklung einer benutzerdefinierten Lösung mit der Batch-API ein ziemlich großer Aufwand. Ein Werkzeug wie eesel AI ist darauf ausgelegt, diese Dinge für Sie zu erledigen. Es verbindet sich mit Ihrem Helpdesk und Ihren Wissensdatenbanken, lernt aus Ihren Daten und bringt Sie in wenigen Minuten zum Laufen. Sie erhalten alle Vorteile der groß angelegten KI-Verarbeitung ohne monatelange Entwicklungsarbeit.

Das Fazit: Ist die OpenAI Batch API das Richtige für Sie?

Also, wie lautet das Urteil? Die OpenAI Batch API ist ein fantastisches, kostensparendes Werkzeug für Entwickler, die große, nicht dringende KI-Aufträge ausführen müssen und über das technische Team verfügen, um den gesamten Arbeitsablauf zu verwalten. Sie ist auf Skalierbarkeit und Effizienz ausgelegt, solange Sie auf Ihre Ergebnisse warten können.

Der Kompromiss ist ziemlich klar: Sie erhalten einen riesigen Rabatt und höhere Ratenbegrenzungen, aber Sie verzichten auf Geschwindigkeit und Einfachheit. Wenn Sie Antworten in Echtzeit benötigen oder wenn Sie keine Entwickler haben, die bereit sind, eine benutzerdefinierte Pipeline zu erstellen und zu warten, ist die Batch-API wahrscheinlich nicht die beste Wahl.

Für Teams, die speziell nach einer Möglichkeit suchen, den Kundensupport zu automatisieren, ist eine zweckgebundene Plattform ein viel schnellerer und direkterer Weg. Mit eesel AI können Sie Ihre Werkzeuge verbinden, sehen, wie ein KI-Agent bei Tausenden Ihrer früheren Tickets abschneiden würde, und ihn starten – alles von einem einfachen Dashboard aus.

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