Når folk spørger "Kan ChatGPT se videoer?", mener de forskellige ting: vil de have en chatassistent til at stream og visuelt deltage til et klip som et menneske ville gøre, eller til analysere og opsummere indholdet (visuelle scener, talte ord, tidsstempler, handlinger)? Det korte svar er: ja - men med vigtige forbeholdModerne ChatGPT-varianter og ledsagende tjenester har fået multimodale egenskaber, der gør det muligt for dem fortolk billeder og lyd fra videoer, accepter live skærm/videoinput i visse apps og generer opsummeringer eller annoteringer — men de gør ofte dette ved at behandle video som en sekvens af stillbilleder + lyd (eller ved at integrere med videoaktiverede API'er), ikke ved at "afspille" filen, som du eller jeg ville gøre.
Kan ChatGPT bogstaveligt talt se en videofil på samme måde som en person gør?
Hvad det teknisk set betyder at "se" en video
For mennesker er observation kontinuerlig: øjnene optager en bevægelsesstrøm, ørerne opfanger lyd, og hjernen integrerer tidsmæssige signaler. For nuværende LLM-baserede systemer som ChatGPT implementeres "observation" normalt som behandling af strukturerede input afledt af videoen — for eksempel: en sekvens af udtrukne billeder, et lydtranskriptionsspor og eventuelt metadata som tidsstempler eller objektdetektionsoutput. Modeller kan derefter ræsonnere over denne sekvens for at besvare spørgsmål, producere resuméer eller generere tidsstempler. Kort sagt: ChatGPT gør ikke stream billeder i realtid, ligesom en visuel cortex gør; den indtager repræsentationer af disse rammer (billeder + tekst) og begrundelser for dem.
Hvilke funktioner findes allerede i ChatGPT-produkter
OpenAI har leveret adskillige multimodale innovationer: GPT-4/GPT-4o-familien har forbedret syn og lydforståelse, og ChatGPT-mobilappen har fået kontrol over skærm- og videodeling (især i stemme-/chattilstande), der lader assistenten "se" live kamera- eller skærmindhold under en session. Den praktiske effekt: Du kan vise ChatGPT, hvad der er på din telefonskærm, eller dele livevideo for at få kontekstuel hjælp i den understøttede mobiloplevelse. For at opnå en mere omfattende videoanalyse (opsummering på filniveau, tidsstempler) er nuværende offentlige arbejdsgange typisk afhængige af at udtrække billeder/transskriptioner og indføre disse i en multimodal model eller bruge API-opskrifter, der sammensætter syn + talebehandling.
Hvordan analyserer ChatGPT video under motorhjelmen?
Billedbaserede pipelines vs. native videomodeller
To almindelige tilgange styrker videoforståelsen i dag:
- Rammebaserede pipelines (mest almindelige) — Opdel videoen i repræsentative billeder (keyframes eller samplede billeder), transskriber lydsporet (tale-til-tekst), og send billeder + transskription til en multimodal model. Modellen ræsonnerer på tværs af billeder og tekst for at producere resuméer, billedtekster eller svar. Denne metode er fleksibel og fungerer med mange LLM'er og visionsmodeller; den er grundlaget for mange publicerede tutorials og API-eksempler.
- Native videobevidste modeller (nye og specialiserede) — Nogle systemer (og forskningsmodeller) opererer direkte på spatio-temporale funktioner og kan udføre tidsmæssig ræsonnement og bevægelsesanalyse uden eksplicit frame-by-frame-input. Cloud-udbydere og næste generations multimodale modeller tilføjer i stigende grad API'er, der accepterer video native og returnerer strukturerede output. Googles Gemini tilbyder for eksempel eksplicitte videoforståelses-endpoints i sin API-suite.
Typiske behandlingstrin
En produktionspipeline, der lader ChatGPT "se" en video, ser normalt sådan ud:
EfterbehandlingSaml svar, vedhæft tidsstempler, generer resuméer eller producer strukturerede output (f.eks. handlingslister, tidsstempler for slides).
IndtagUpload videoen, eller angiv et link.
ForbearbejdningUdtræk lyd og generer en transskription (Whisper-stil eller anden ASR), sample frames (f.eks. 1 frame pr. sekund eller keyframe-detektion), og kør eventuelt objekt-/persondetektion på frames.
KontekstsamlingPar transkriptioner med tidsstempler for rammer, opret bidder, der er dimensioneret til modellens kontekstvindue.
ModelinputSend rammer (som billeder) og transskriberet tekst til et multimodalt GPT-slutpunkt, eller præsenter dem i en ChatGPT-samtale (mobilskærmdeling eller via en API).
Er der en "indbygget" ChatGPT-funktion, der kan se videoer (filupload / YouTube-link)?
Findes der indbyggede ChatGPT “Video Insights” eller plugins?
Ja og nej. OpenAI og tredjepartsudviklere har introduceret værktøjer i "Video Insights"-stil og community-GPT'er, der lader brugerne indsætte YouTube-links eller uploade videofiler. Under motorhjelmen udfører disse værktøjer den ovenfor beskrevne pipeline (ASR + frame sampling + multimodal ræsonnement). ChatGPT's kernechatgrænseflade accepterede historisk set ikke rå .mp4-afspilning som input, som brugeren kunne "afspille" for assistenten. I stedet accepterer den... filer og integrerer tredjeparts- eller indbyggede værktøjer, der udfører forbehandlingen.
Begrænsninger ved filupload- eller linkbaserede arbejdsgange
- Længde og pris — lange videoer producerer lange transskriptioner og mange billeder; tokengrænser og beregn omkostningsopsummering, sampling eller chunking-strategier.
- Temporal nuance — samplingframes mister bevægelsesdynamik (optisk flow, subtile bevægelser), så rent frame-baserede tilgange kan overse tidsafhængige signaler.
- Kvaliteten afhænger af forbehandling — transskriptionsnøjagtighed (ASR) og valg af frames påvirker modellens output stærkt. Hvis ASR misforstår nøgleord, vil LLM'ens resumé være forkert. Fællesskabsvejledning understreger gentagne gange omhyggelig udvælgelse af klip.
Praktiske opskrifter: tre arbejdsgange, du kan bruge lige nu
Opskrift 1 — Kort opsummering af et YouTube-foredrag (for ikke-udviklere)
- Hent YouTube-transskriptionen (YouTubes automatiske undertekster eller en transskription fra tredjepart).
- Indsæt transskriptet i ChatGPT og bed om et tidsstemplet resumé eller en kapitelfordeling.
- Tilføj eventuelt et par skærmbilleder (keyframes) til visuel kontekst (slides eller diagrammer).
Dette giver hurtige og præcise resuméer, der er egnede til studienotater. ()
Opskrift 2 — Videoindeksering til et mediebibliotek (udviklertilgang)
- Batch-udtræk billeder (hvert N sekund eller keyframe-detektion).
- Kør OCR og objektdetektion på rammer; kør tale-til-tekst for lyd.
- Opret strukturerede metadata (navne på talere, detekterede objekter, emner efter tidsstempel).
- Indsæt metadata + valgte frames + transkription til en visionskompatibel GPT til endelig indeksering og tagging af naturligt sprog.
Opskrift 3 — Tilgængelighed (generér lydbeskrivelser og alternativ tekst)
- Udtræk billeder ved kapitelstart.
- Brug GPT Vision til at generere præcise visuelle beskrivelser for hver frame.
- Kombinér beskrivelser med lydtransskriptioner for at skabe forbedret tilgængelighedsindhold for synshandicappede brugere.
Værktøjer og API'er, der hjælper
FFmpeg- og keyframe-detektorer — til automatisk billedudtrækning og detektion af sceneændringer.
OpenAI multimodale slutpunkter / kogebogsopskrifter — give eksempler på brug af frame-input og generering af fortællende billedtekster eller voiceovers.
Cloud-udbydervideo-API'er (Google Gemini via Vertex AI) — accepterer videoinput direkte og producerer strukturerede output; nyttigt, hvis du ønsker en administreret løsning.
Transkriptionstjenester — Whisper, cloud ASR (Google Speech-to-Text, Azure, AWS Transcribe) til præcise, tidsstemplede transskriptioner.
Konklusion — en realistisk dom
Kan ChatGPT se videoer? Ikke som et menneske endnu – men effektivt nok til en bred vifte af opgaver i den virkelige verden. Den praktiske tilgang i dag er hybrid: brug transskriptioner til at optage tale, sampleframes til at optage billeder, og kombiner disse med specialiserede detektionsværktøjer, før de destillerede data overføres til en multimodal GPT. Denne tilgang er allerede effektiv til opsummering, indeksering, tilgængelighed og mange indholdsproduktionsopgaver. I mellemtiden mindsker forskning og produktforbedringer (herunder OpenAIs GPT-4o-familie og konkurrerende videomodeller) støt kløften mod en rigere og mere kontinuerlig videoforståelse - men for nu kommer de bedste resultater fra bevidste pipelines, ikke en eneste "se"-knap.
Kom godt i gang
CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.
Udviklere kan få adgang GPT-5, GPT-4.1, O3-Dybdegående forskning, o3-Pro osv. via CometAPI, opdateres den nyeste modelversion altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.