Ein praktischer Leitfaden zur OpenAI Batch API Referenz

Sind Sie schon einmal an ein Rate-Limit gestoßen, gerade als Sie einen Berg von Daten zu verarbeiten hatten? Das ist ein klassisches Entwicklerproblem. Sie müssen einen riesigen Job ausführen, aber Tausende von API-Anfragen einzeln zu senden ist langsam, sprengt Ihr Budget und ist ein sicherer Weg, gedrosselt zu werden. Aber was, wenn Sie nicht alle Antworten in diesem Augenblick benötigen?

Genau hier kommt die OpenAI Batch API ins Spiel. Sie ist ein Werkzeug, das speziell für asynchrone Aufgaben entwickelt wurde und es Ihnen ermöglicht, riesige Jobs einzureichen, sich anderen Dingen zu widmen und später die Ergebnisse abzurufen. Das Beste daran? Sie kostet nur die Hälfte und hat viel höhere Rate-Limits.

In diesem Leitfaden werden wir durchgehen, was die Batch API ist, wie sie tatsächlich funktioniert und wo sie wirklich glänzt. Wir werden auch auf die Preisgestaltung eingehen und, was am wichtigsten ist, erörtern, wann eine Echtzeit-KI-Lösung die weitaus bessere Wahl ist, insbesondere für Bereiche wie den Kundensupport.

Was ist die Batch API?

Bevor wir loslegen, klären wir kurz den Unterschied zwischen synchronen und asynchronen APIs. Ein synchroner API-Aufruf ist wie ein Telefonanruf: Sie stellen eine Frage und müssen in der Leitung auf eine sofortige Antwort warten. Ein asynchroner Aufruf, wie bei der Batch API, ist eher wie das Senden einer E-Mail. Sie senden Ihre Anfrage, widmen sich wieder Ihrer Arbeit und erhalten eine Benachrichtigung, wenn die Antwort fertig ist.

Die OpenAI Batch API ist genau für diese Art von umfangreicher, nicht dringender Arbeit konzipiert. Laut OpenAIs eigener Dokumentation verarbeitet sie diese Jobs innerhalb eines 24-Stunden-Fensters und gewährt Ihnen einen netten Rabatt von 50 % im Vergleich zu ihren Echtzeit-Pendants.

Das macht sie aus mehreren Gründen unglaublich nützlich:

• Sie sparen Geld: Ein Rabatt von 50 % ist eine ziemlich große Sache, wenn Sie Tausende von Produktbewertungen klassifizieren oder eine riesige Inhaltsbibliothek einbetten.

• Sie hat höhere Rate-Limits: Die Batch API läuft auf einem separaten, großzügigeren Kontingent, das auf der Anzahl der Tokens basiert, die Sie ihr senden. Das bedeutet, dass Ihre großen Offline-Jobs den täglichen Echtzeit-API-Aufrufen Ihrer Anwendung nicht in die Quere kommen.

• Sie ist für Massenaufgaben gemacht: Wenn Sie Auswertungen durchführen, Inhalte für eine ganze Website generieren oder einen riesigen Datensatz durcharbeiten müssen, ist es viel unkomplizierter, dies in einem Durchgang zu erledigen, als ein kompliziertes Warteschlangensystem für synchrone Aufrufe zu entwickeln.

Wie die OpenAI Batch API schrittweise funktioniert

Der Einstieg in die Batch API ist ein recht einfacher, fünfstufiger Arbeitsablauf. Schauen wir ihn uns genauer an.

graph TD;

A[Schritt 1: Batch-Datei im JSONL-Format vorbereiten] --> B[Schritt 2: Datei über die OpenAI Files API hochladen];  

B --> C[Schritt 3: Batch-Job erstellen und ausführen];  

C --> D{Schritt 4: Job-Status überprüfen};  

D -- in_progress --> D;  

D -- completed --> E[Schritt 5: Ergebnisse abrufen];  

D -- failed/cancelled --> F[Job endet];  

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

Zuerst müssen Sie alle Ihre einzelnen Anfragen in einer einzigen Datei bündeln. Die Batch API verwendet das JSON Lines-Format oder „.jsonl“, was im Grunde nur eine Textdatei ist, in der jede Zeile ein eigenständiges, gültiges JSON-Objekt darstellt. Stellen Sie sich jedes Objekt als eine einzelne API-Anfrage vor, die Sie stellen möchten.

So würden zwei Anfragen in einer „.jsonl“-Datei für den Endpunkt „/v1/chat/completions“ aussehen:

{"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?"}]}}  

{"custom_id": "request-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gpt-4o-mini", "messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Summarize the plot of 'Dune'."}]}}  

Schritt 2: Laden Sie Ihre Datei hoch

Sobald Ihre „.jsonl“-Datei fertig ist, laden Sie sie über die OpenAI Files API hoch. Wichtig ist hier, den Parameter „purpose“ auf „batch“ zu setzen. Dadurch wird OpenAI mitgeteilt, dass die Datei für einen Batch-Verarbeitungsjob bestimmt ist.

Schritt 3: Erstellen und starten Sie den Batch-Job

Mit Ihrer hochgeladenen Datei können Sie nun den Batch-Job starten. Sie verwenden die „input_file_id“, die Sie beim Hochladen der Datei erhalten haben. Das „completion_window“ ist vorerst auf „24h“ festgelegt, also müssen Sie es nur auf den Ziel-Endpunkt wie „/v1/chat/completions“ ausrichten.

Schritt 4: Überprüfen Sie den Job-Status

Nachdem Sie den Job erstellt haben, startet er nicht sofort. Er muss mehrere Phasen durchlaufen. Sie können seinen Fortschritt jederzeit überprüfen, indem Sie den Batch-Endpunkt mit Ihrer Job-ID anpingen. Der Status wird einer der folgenden sein:

• validating: Die Eingabedatei wird auf Fehler überprüft.

• in_progress: Der Job ist in Bearbeitung.

• completed: Alles ist erledigt und Ihre Ergebnisse sind bereit.

• failed: Während der Validierung oder Verarbeitung ist etwas schiefgelaufen.

• cancelled: Sie (oder jemand aus Ihrem Team) haben den Job manuell gestoppt.

Schritt 5: Holen Sie sich Ihre Ergebnisse

Wenn der Status schließlich auf „completed“ wechselt, enthält das Antwortobjekt zwei neue Datei-IDs: eine „output_file_id“ für alle erfolgreichen Anfragen und eine „error_file_id“ für alle, die unterwegs fehlgeschlagen sind.

Anschließend können Sie den Inhalt der Ausgabedatei herunterladen. Es handelt sich dabei um eine weitere „.jsonl“-Datei, in der jede Zeile das Ergebnis einer Ihrer ursprünglichen Anfragen enthält, praktisch zugeordnet über die „custom_id“.

Wichtige Anwendungsfälle für die OpenAI Batch API (und wann Sie ein anderes Werkzeug finden sollten)

Die Batch API ist ein großartiges Werkzeug, aber nicht für jeden Job das richtige. Zu wissen, wann man sie einsetzt und wann nicht, ist die halbe Miete.

Perfekt passende Anwendungsfälle

Die Batch API ist Ihr bester Freund für jede umfangreiche Aufgabe, bei der Sie nicht sofort eine Antwort benötigen. Denken Sie an Dinge wie:

• Groß angelegte Datenklassifizierung: Führen Sie über Nacht eine Sentiment-Analyse von Tausenden von Kundenbewertungen durch, während Sie schlafen.

• Offline-Inhaltserstellung: Erstellen Sie im Handumdrehen SEO-Meta-Beschreibungen für jede Seite einer Website oder Produktzusammenfassungen für einen gesamten E-Commerce-Katalog.

• Modell-Evaluierungen: Testen Sie ein feingetuntes Modell an einem riesigen Datensatz, um seine Leistung zu bewerten.

• Datenvorverarbeitung: Bereinigen, formatieren oder übersetzen Sie riesige Textdatensätze, bevor Sie sie in ein anderes System einspeisen.

Wann man die Batch API nicht verwenden sollte: Der Bedarf an Echtzeit-Antworten

Der größte Nachteil der Batch API ist, dass sie von Natur aus asynchron ist. Diese 24-Stunden-Bearbeitungszeit, auch wenn es oft schneller geht, macht sie zu einem No-Go für jede Aufgabe, die eine sofortige, dialogorientierte Antwort erfordert.

Dies gilt insbesondere für den Kundensupport. Wenn ein Kunde in einem Live-Chat um Hilfe bittet, kann er nicht Stunden, geschweige denn einen ganzen Tag, auf eine Antwort warten. Hier versagt der Ansatz der Batch API und eine speziell entwickelte Echtzeit-Lösung ist der einzig gangbare Weg.

Der Versuch, ein Support-Automatisierungssystem mit der Batch API zu erstellen, ist ein gewaltiger Aufwand. Es erfordert viel benutzerdefinierten Code, den Umgang mit Dateien und die Verwaltung eines mehrstufigen API-Workflows. Es ist definitiv keine Plug-and-Play-Lösung, die ein Support-Manager selbst einrichten könnte.

Für Aufgaben, die eine sofortige Interaktion erfordern, wie das Betreiben eines Live-Chatbots, das Entwerfen von Agenten-Antworten im richtigen Moment oder das Triage von Tickets, sobald sie eingehen, benötigen Sie eine Plattform, die für diese Echtzeit-Gespräche konzipiert ist. Hier kommt eine Lösung wie eesel AI ins Spiel. Sie wurde von Grund auf für genau die Anwendungsfälle entwickelt, bei denen die Batch API nicht mithalten kann, und bietet sofortigen, autonomen Support direkt in den Tools, die Sie bereits verwenden.

Preise und Rate-Limits verstehen

Einer der attraktivsten Aspekte der Batch API ist, wie viel Geld sie Ihnen sparen kann. Hier ist ein kurzer Überblick, wie das funktioniert.

Eine Aufschlüsselung des Preismodells

Die Preisgestaltung ist erfrischend einfach: Sie erhalten einen 50 % Rabatt im Vergleich zu den standardmäßigen synchronen API-Endpunkten. Bei großen Aufträgen können sich diese Einsparungen wirklich summieren.

Werfen wir einen kurzen Blick auf einen Vergleich für „gpt-4o-mini“, ein beliebtes und sehr leistungsfähiges Modell:

Quelle: OpenAI-Preisseite

Wie Sie sehen können, werden die Kosten buchstäblich halbiert. Das macht die Batch-Verarbeitung zu einer sehr attraktiven Option für jede nicht dringende, hochvolumige Aufgabe, die Sie sich vorstellen können.

Umgang mit Rate-Limits

Ein weiteres großes Plus ist, dass die Rate-Limits der Batch API vollständig getrennt von Ihren Standard-API-Limits sind. Das bedeutet, Sie können einen riesigen Batch-Job starten, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass er die Echtzeit-Anfragen blockiert, die Ihre Hauptanwendung am Laufen halten.

Die Limits für die Batch API basieren hauptsächlich auf:

1. Limits pro Batch: Sie können bis zu 50.000 Anfragen in eine einzelne Datei packen.

2. Eingereihte Tokens pro Modell: Jedes Modell hat eine Obergrenze für die Gesamtzahl der Tokens, die Sie zu einem bestimmten Zeitpunkt „in der Warteschlange“ haben können.

Sie finden die spezifischen Rate-Limits Ihrer Organisation jederzeit auf Ihrer OpenAI Plattform-Einstellungsseite.

Automatisierung des Kundensupports: Batch API vs. dedizierter KI-Agent

Könnte man also ein Kundensupport-Automatisierungssystem mit der Batch API aufbauen? Theoretisch ja. Aber sollte man es tun? Wahrscheinlich nicht. Vergleichen wir die beiden Ansätze.

Der Batch-API-Ansatz

Um den Support zu automatisieren mit der Batch API, müsste ein Entwickler einen ziemlich komplexen und manuellen Arbeitsablauf zusammenstellen:

• Zuerst müssten Sie regelmäßig neue Support-Tickets aus Ihrem Helpdesk exportieren.

• Dann müssten Sie ein Skript schreiben, um sie alle in die erforderliche „.jsonl“-Datei zu formatieren.

• Sie würden den Batch-Job an OpenAI übermitteln.

• Dann warten Sie, potenziell bis zu 24 Stunden.

• Sobald der Job abgeschlossen ist, laden Sie die Ergebnisse herunter und schreiben ein weiteres Skript, um sie zu parsen.

• Schließlich importieren Sie die generierten Antworten wieder in Ihren Helpdesk.

Die Einschränkungen hier sind ziemlich offensichtlich. Der gesamte Prozess ist langsam, umständlich und verfehlt den Sinn eines Echtzeit-Kundenservice komplett. Er kann keinen Live-Chat bewältigen, ein dringendes Ticket lösen oder Kunden die schnellen Antworten geben, die sie mittlerweile erwarten.

Der eesel-AI-Ansatz

Schauen wir uns nun an, wie eine Plattform wie eesel AI, die genau für dieses Problem entwickelt wurde, damit umgeht. Sie ist darauf ausgelegt, Sie in wenigen Minuten live zu bringen.

• Sie können es selbst einrichten: Vergessen Sie Demos zu buchen oder an langen Verkaufsgesprächen teilzunehmen. Sie können sich anmelden und Ihren ersten KI-Agenten in nur wenigen Minuten zum Laufen bringen, ganz allein.

• Ein-Klick-Integrationen: eesel AI lässt sich direkt mit beliebten Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk und Intercom verbinden. Es lernt automatisch aus Ihren vergangenen Tickets und Wissensdatenbanken, ohne manuelles Formatieren oder Hochladen von Dateien.

• Echtzeit und autonom: eesel AI-Agenten arbeiten direkt in Ihrem Helpdesk und beantworten Tickets eigenständig, sobald sie eingehen, rund um die Uhr. Es ist für die Live-Interaktion konzipiert, nicht für nächtliche Batch-Jobs.

• Volle Kontrolle und Simulation: Bevor Sie überhaupt live gehen, können Sie eine Simulation mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets durchführen. Dies zeigt Ihnen genau, wie die KI funktionieren wird und wie Ihre Lösungsrate aussehen wird, sodass Sie mit Zuversicht starten können. Diese Art von risikofreiem Testen ist etwas, das Sie beim Aufbau einer benutzerdefinierten Lösung von Grund auf einfach nicht bekommen.

Starten Sie in wenigen Minuten mit der Echtzeit-KI-Automatisierung

Die OpenAI Batch API ist ein ausgezeichnetes, budgetfreundliches Werkzeug für Entwickler, die große, asynchrone Jobs verarbeiten müssen. Für Aufgaben wie Datenanalyse oder Offline-Inhaltserstellung ist sie eine fantastische Option.

Aber wenn es um die schnelllebige, dialogorientierte Welt des Kunden- und Mitarbeitersupports geht, brauchen Sie eine Lösung, die für sofortige Maßnahmen entwickelt wurde. Die Batch-Verarbeitung kann da einfach nicht mithalten.

Wenn Sie Support-Tickets automatisieren, einen Live-Chatbot betreiben oder Ihrem Team sofortige Antworten geben müssen, ist eine dedizierte Plattform der richtige Weg. Bereit zu sehen, wie Echtzeit-Support-Automatisierung wirklich aussieht? Starten Sie kostenlos mit eesel AI.