Uma visão geral do novo SDK de aplicativos do ChatGPT

Quando o ChatGPT foi lançado, ele era um chatbot simples: você fazia uma pergunta e ele fornecia uma resposta baseada em texto. Isso evoluiu. Em 6 de outubro de 2025, a OpenAI anunciou que os aplicativos (apps) estão chegando ao ChatGPT, transformando-o de uma ferramenta de texto em uma plataforma interativa completa.

Isso marca uma mudança significativa. Significa que os desenvolvedores agora podem criar experiências visuais ricas diretamente dentro de uma conversa. Pense em menos texto de ida e volta e mais mapas clicáveis, formulários e carrosséis de produtos. Os aplicativos estão sendo lançados atualmente em versão prévia (preview) para clientes ChatGPT Business, Enterprise e Edu, e representam um grande avanço para o que a IA conversacional pode fazer. Mas o que isso realmente significa para o seu negócio? Este guia irá orientá-lo pelo novo SDK, detalhando o que ele é, como funciona e os desafios do mundo real a serem considerados antes de começar.

O que é o SDK de aplicativos do ChatGPT?

O SDK de aplicativos do ChatGPT é um conjunto de ferramentas de código aberto (open-source) que permite aos desenvolvedores criar e executar aplicativos conversacionais diretamente dentro do ChatGPT. A principal diferença aqui é que esses aplicativos não se limitam apenas ao texto. Eles podem exibir interfaces de usuário (UIs) interativas, como mapas, listas ou formulários, tornando a experiência de chat mais dinâmica e útil.

Por exemplo, em vez de pedir ao ChatGPT para descrever casas em Austin e receber uma parede de texto, você poderia perguntar: "Encontre casas em Austin por menos de US$ 500 mil". Um aplicativo de uma empresa como a Zillow poderia então aparecer com um mapa interativo e anúncios de imóveis nos quais você pode clicar, tudo sem sair do chat. Já estamos vendo isso com os primeiros parceiros. Zillow, Canva e Spotify estão usando a ferramenta para permitir que as pessoas naveguem por anúncios de imóveis, criem apresentações ou montem playlists por meio de conversas. Isso oferece um vislumbre de um futuro onde as interações com a IA parecem mais com o uso de um assistente abrangente.

Os componentes principais do desenvolvimento com o SDK de aplicativos do ChatGPT

A criação de um aplicativo para o ChatGPT envolve três componentes principais. Você precisa de uma maneira para a IA falar com seu aplicativo, uma UI interativa para o usuário ver e clicar, e um servidor de backend para lidar com todo o trabalho pesado. Vamos detalhar o que cada uma dessas partes faz.

O Model Context Protocol (MCP): Comunicando-se com o ChatGPT

O primeiro componente é algo chamado Model Context Protocol, ou MCP. É um padrão aberto que atua como a ponte de comunicação entre o ChatGPT e quaisquer ferramentas externas que você queira conectar. É o conjunto de regras que permite que a IA e sua aplicação conversem entre si de forma segura. Todo o Apps SDK é construído diretamente sobre ele.

As principais tarefas de um servidor MCP são informar ao modelo de IA quais ferramentas seu aplicativo possui (como "buscar produtos" ou "agendar uma reunião"), executar a ação correta quando a IA aciona uma ferramenta e, em seguida, enviar de volta os resultados, incluindo quaisquer componentes visuais de UI que precisem ser mostrados ao usuário. Ele fornece a estrutura subjacente para o funcionamento do sistema.

Componentes Web: Construindo a UI interativa

O próximo componente é a camada visual com a qual o usuário interage. A camada visual de um aplicativo do ChatGPT é construída usando tecnologias web padrão com as quais você provavelmente já está familiarizado: HTML, CSS e JavaScript. Esses componentes são exibidos dentro do que é chamado de iframe, diretamente no cliente do ChatGPT.

Para garantir que tudo se comunique corretamente, a interação entre o frontend do seu aplicativo e o ChatGPT é gerenciada por um objeto JavaScript especial chamado "window.openai". Para auxiliar os desenvolvedores, a OpenAI fornece uma biblioteca de UI do Apps SDK de código aberto. Ela é construída com Tailwind 4 e Radix, oferecendo uma série de componentes acessíveis e pré-estilizados, para que você não precise construir cada botão e menu suspenso do zero. Isso ajuda a manter a aparência consistente com o restante da experiência do ChatGPT.

O servidor MCP: A lógica de backend do aplicativo

O componente final é o servidor MCP. Este é o backend do seu aplicativo, e os desenvolvedores são responsáveis por construir, hospedar e manter este servidor, que alimenta a funcionalidade do app.

Este servidor tem algumas responsabilidades fundamentais. Primeiro, ele deve anunciar suas ferramentas, o que significa que ele informa ao ChatGPT quais ações o aplicativo pode realizar. Em segundo lugar, quando o ChatGPT decide usar uma dessas ferramentas, o servidor executa a lógica, seja buscando informações em um banco de dados ou conectando-se a outra API. Por fim, ele fornece a UI, enviando os componentes web de volta ao ChatGPT para que possam ser exibidos ao usuário. Para ajudar nisso, a OpenAI oferece SDKs oficiais para linguagens populares como Node.js e Python para agilizar o processo de colocar um servidor em funcionamento.

Principais casos de uso e oportunidades para o SDK de aplicativos do ChatGPT

Este novo ecossistema de aplicativos abre caminhos poderosos para as empresas se conectarem com os clientes e tornarem seus serviços mais acessíveis, tudo dentro de uma janela de chat.

Aprimorando o e-commerce e o suporte ao cliente

Uma aplicação primária está no e-commerce e no suporte ao cliente. Imagine uma experiência de compra onde você pode fazer uma pergunta, ver recomendações de produtos em um carrossel e até mesmo finalizar a compra sem nunca sair da conversa. Já estamos vendo isso com parceiros de lançamento como Booking.com para viagens, Zillow para o setor imobiliário e Expedia para planejamento de viagens. Eles estão tornando compras complexas tão simples quanto um chat rápido.

Construir um bot de suporte personalizado com o SDK é uma opção para equipes com os recursos de engenharia necessários. Como alternativa, plataformas como o AI Agent da eesel AI oferecem uma solução pré-construída. Ele se conecta a uma central de ajuda, aprende com conversas e documentações anteriores e pode lidar com tickets de suporte de primeira linha sem necessidade de desenvolvimento personalizado.

Integrando ferramentas criativas e de produtividade

Há um enorme potencial para que ferramentas criativas e de produtividade se tornem parte do fluxo conversacional. Essa integração pode simplificar fluxos de trabalho, tornando as ferramentas acessíveis por meio de linguagem natural.

Parceiros como Canva e Figma já estão mostrando o que é possível. Você poderia pedir ao ChatGPT para esboçar uma apresentação para você, e o aplicativo do Canva poderia gerar instantaneamente um deck de slides completo ali mesmo no chat. Ou você poderia usar o Spotify para criar a playlist de trabalho perfeita apenas descrevendo a vibe que está procurando. Isso apaga a linha entre conversa e criação, tornando ferramentas poderosas mais intuitivas.

Limitações e desafios do SDK de aplicativos do ChatGPT

Embora o SDK ofereça um potencial significativo, a construção de um aplicativo pronto para produção envolve complexidades e compromissos de recursos. É importante entender esses desafios antes de iniciar o desenvolvimento.

O compromisso com o desenvolvimento

O SDK é um kit de ferramentas focado em desenvolvedores. Não é uma plataforma "no-code" ou "low-code". Você precisa de experiência em codificação em linguagens como Python ou Node.js, habilidades de desenvolvimento frontend para construir a UI e conhecimento para gerenciar um servidor.

De acordo com o guia de início rápido oficial, a configuração básica envolve a construção de um componente web e de um servidor MCP, e o uso de uma ferramenta como o ngrok para expor seu servidor local à internet apenas para testes. O processo de construção, implantação e manutenção de um servidor MCP é uma responsabilidade de engenharia contínua.

Então, no primeiro dia, tentei o novo OpenAI Apps SDK super empolgado para testar. Mas imediatamente encontrei vários problemas: os conectores MCP não conseguiam chamar list_tools → descobri que ninguém conseguia naquele momento... Você precisa de uma conta paga só para depurar seu próprio app... Se você mudar as coisas localmente, precisa do ngrok (ou similar) só para expô-lo... Depois você encontra problemas de CSP (Content Security Policy) tentando carregá-lo do seu próprio host... No geral… não é uma experiência de desenvolvedor muito boa 😅

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A curva de aprendizado de um novo ecossistema

Como toda tecnologia nova, existe uma curva de aprendizado. Os desenvolvedores precisam se atualizar sobre novos conceitos como o Model Context Protocol e descobrir como gerenciar o estado em uma UI que existe dentro de uma conversa.

A plataforma ainda é jovem, o que significa que as melhores práticas, a documentação e o suporte da comunidade ainda estão amadurecendo. Isso pode levar a mais tempo gasto resolvendo problemas e menos tempo construindo. Essa abordagem difere de plataformas projetadas para uso imediato. Por exemplo, com uma ferramenta como a eesel AI, as equipes podem definir regras de escalonamento e configurar comportamentos em inglês simples (ou português) em vez de código, oferecendo um caminho diferente para a implementação.

Um caminho incerto para a monetização

Finalmente, a monetização é uma consideração fundamental. A OpenAI introduziu opções de monetização por meio de algo chamado Agentic Commerce Protocol, que permite um recurso de "Checkout Instantâneo" para os aplicativos.

Eu me pergunto como funciona a monetização, se haverá uma opção para vender seus apps.

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No momento, esse recurso está disponível apenas para parceiros beta aprovados do marketplace. Para o desenvolvedor ou empresa média, o caminho para gerar receita com um aplicativo do ChatGPT ainda não está totalmente pavimentado. Isso pode criar um risco de negócio para qualquer empresa que busque um retorno claro e imediato sobre o investimento necessário para construir e manter um aplicativo.

Entendendo os custos de desenvolvimento

Embora o próprio Apps SDK seja de código aberto e gratuito para usar, o custo total de construção e execução de um aplicativo do ChatGPT vai muito além do SDK.

Aqui está uma rápida decomposição dos custos reais que você precisa orçar:

• Tempo do Desenvolvedor: Este é o maior deles. O custo das horas de engenharia para planejar, construir, testar e iterar seu aplicativo será, de longe, sua maior despesa.
• Custos de Hospedagem: Seu servidor MCP precisa viver em algum lugar. Você terá uma fatura mensal de um provedor de nuvem como AWS, Google Cloud ou Azure para mantê-lo funcionando.
• Manutenção: Aplicativos não são algo que você "configura e esquece". Há um custo contínuo para atualizar o app, corrigir bugs que surgirem e garantir que ele permaneça compatível com quaisquer alterações no SDK.
• Taxas de Assinatura do ChatGPT: Para usar esses aplicativos em um ambiente de negócios seguro, sua equipe e seus clientes precisarão de um plano pago do ChatGPT. O plano Business começa em US$ 25 por usuário por mês, e o plano Enterprise tem preços personalizados. Esses custos são separados das suas despesas de desenvolvimento de aplicativos.

Para um mergulho mais profundo em como esses aplicativos funcionam e como é o novo ecossistema, o vídeo a seguir fornece uma introdução útil.

Um vídeo de Alejandro AO introduzindo o conceito de ChatGPT Apps e o SDK de Apps da OpenAI, discutindo como eles estendem o Model Context Protocol com ferramentas e UI.

Quando a criação de um aplicativo personalizado é a escolha certa?

O SDK de aplicativos do ChatGPT é um passo gigantesco para a IA conversacional. Ele abre as portas para a criação de experiências incrivelmente ricas e interativas e, para os desenvolvedores, é uma nova fronteira empolgante a ser explorada.

É uma solução mais adequada para um público específico: equipes com recursos de engenharia dedicados, uma razão estratégica clara para estar na plataforma ChatGPT e a paciência para navegar em um ecossistema novo e em constante mudança. Para muitas empresas, o objetivo principal é resolver os problemas dos clientes de forma eficiente.

Para aqueles que buscam automatizar o suporte, aprimorar os fluxos de trabalho dos agentes ou implantar um chatbot focado em vendas, existem alternativas ao desenvolvimento personalizado. Plataformas como a eesel AI podem se integrar às ferramentas existentes para começar a resolver os problemas dos clientes imediatamente.