Brugerdefinerede GPT'er (også kaldet "GPT'er" eller "brugerdefinerede assistenter") giver enkeltpersoner og teams mulighed for at oprette skræddersyede versioner af ChatGPT, der integrerer instruktioner, referencefiler, værktøjer og arbejdsgange. De er nemme at starte med, men har vigtige begrænsninger, risici og valgmuligheder, som du skal kende til, før du designer, udgiver eller integrerer en.
Hvad er en brugerdefineret GPT?
Brugerdefinerede GPT'er (ofte bare kaldet "GPT'er" i ChatGPT) er skræddersyede versioner af ChatGPT, som du kan oprette uden at skrive kode. De kombinerer systeminstruktioner, specialiseret viden (filer, URL'er, indlejringer) og valgfri værktøjsintegrationer for at fungere som en domænespecifik assistent - f.eks. en juridisk resuméerer, produktdesignpartner, interviewcoach eller intern helpdesk-bot. OpenAI designede GPT-oprettelsesoplevelsen til at være tilgængelig via en visuel builder: du fortæller builderen, hvad du vil have, og den understøtter assistenten, mens en Konfigurer-fane lader dig tilføje filer, værktøjer og beskyttelsesrækværk.
Hvorfor bygge en?
Brugerdefinerede GPT'er giver teams og enkeltpersoner mulighed for at:
- Registrer gentagne arbejdsgange (projektintroduktion, indholdsskabeloner).
- Håndhæv tone/brandretningslinjer og politikker for spørgsmål og svar.
- Afdæk proprietær viden (upload produktdokumentation, politikker).
- Reducer friktion: Brugere interagerer med en kyndig assistent i stedet for at gentage instruktioner hver session.
Nedenfor vil jeg gennemgå en professionel, praktisk guide: trin-for-trin oprettelse, konfiguration og publicering, integrationsmønstre, test og styring.
Hvordan opretter jeg en brugerdefineret GPT trin for trin?
Trin 1: Planlæg assistentens formål og begrænsninger
Beslut de primære opgaver, målgruppen og hvad assistenten aldrig må gøre (af sikkerhedsmæssige årsager/overholdelse af regler). Eksempel: "En kontraktopsummerer til juridiske virksomheder, der aldrig giver juridisk rådgivning og markerer tvetydige klausuler." Hvis du præciserer dette på forhånd, bliver din instruktion og testning hurtigere.
Trin 2: Åbn GPT-byggeren
Fra ChatGPTs venstre sidepanel, gå til GPT'er → Opret (eller besøg chatgpt.com/gpts). Builderen viser typisk en faneblad med navnet "Opret", en faneblad med navnet "Konfigurer" til metadata og aktiver og en faneblad med navnet "Forhåndsvisning" til livetestning.
Trin 3: Definer systeminstruktioner og persona
I fanen Konfigurer skal du give præcise, men omfattende instruktioner:
- Rolle: hvad assistenten is (f.eks. "Kontraktresumé for indkøbsteams").
- Adfærd: tone, ordgråhed og begrænsninger (f.eks. "Spørg altid om dokumentets omfang før opsummering").
- Forbudte handlinger: hvad man skal afvise (f.eks. "Udarbejd ikke juridisk rådgivning; anbefal altid en advokat").
Disse instruktioner danner rygraden i konsekvent adfærd.
Trin 4: Upload viden og eksempler
Vedhæft referencefiler (PDF'er, dokumenter), ofte stillede spørgsmål og eksempler på spørgsmål og svar, så GPT'en kan basere svarene på dine data. Hold hver fil fokuseret og velstruktureret – store, støjende dokumenter kan forringe ydeevnen. Uploadet viden hjælper assistenten med at producere ensartede, faktuelle svar under sessioner (men bemærk de hukommelsesbegrænsninger, der diskuteres senere).
Trin 5: Tilføj handlinger (forbind API'er eller værktøjer) om nødvendigt
Hvis din assistent har brug for eksterne data (lagertjek, kalenderadgang, CRM-opslag), skal du konfigurere Tilpassede handlinger (også kaldet værktøjer). En handling er et defineret web-API-kald, som assistenten kan foretage under en samtale. Brug dem til at hente livedata, køre transaktioner eller berige svar. Handlinger udvider anvendeligheden, men øger kompleksiteten og sikkerhedskravene.
- plugins eller kaldbare web-API'er til realtidsdata (lagerbeholdning, kalendere).
- Tilpassede handlinger via webhook-slutpunkter (udløser builds, sender tickets).
- Kodeudførelse eller avancerede værktøjer til matematik, filparsing eller databaseopslag.
Trin 6: Vælg model og ydeevneafvejninger
OpenAI giver skabere mulighed for at vælge mellem forskellige ChatGPT-modeller (herunder forskellige GPT-5-familier og mere kompakte muligheder) for at afbalancere omkostninger, hastighed og kapacitet. Vælg en model baseret på opgavens kompleksitet: store modeller til nuanceret opsummering eller argumentation; mindre/billigere modeller til simple spørgsmål og svar. Udvidet modelunderstøttelse af brugerdefinerede GPT'er – vær opmærksom på, hvilke modeller din konto kan bruge.
Trin 7: Forhåndsvisning, test og iteration
Brug fanen Forhåndsvisning til at simulere virkelige brugerprompter. Test kanttilfælde, modstridende prompter og fejlstier (f.eks. manglende data eller tvetydig brugerintention). Iterer på instruktioner, filer og handlinger, indtil adfærden er pålidelig.
Spore:
- Svarenes nøjagtighed (er fakta baseret på uploadede filer?)
- Tone og format (producerer den leverancer i den forventede struktur?)
- Sikkerhedsresponser (afviser eller eskalerer den, når den bliver bedt om at udføre forbudte handlinger?)
Trin 8: Udgiv, del eller hold privat
Du kan udgive din GPT til:
- Din organisations private katalog (Teams/Enterprise),
- Den offentlige GPT-butik (hvis du ønsker bredere opdagelse),
- Eller hold det privat kun til intern brug.
Hvis du udgiver offentligt, skal du følge reglerne for offentliggørelse: Angiv, om der anvendes eksterne API'er, indsamles data eller er begrænsninger. GPT Store muliggør opdagelse og (i nogle perioder) indtægtsprogrammer for skabere.
Hvilke eksterne API'er kan du bruge til at integrere en brugerdefineret GPT?
Der findes adskillige integrationsmønstre og mange API'er, som du kan integrere i en brugerdefineret GPT (eller i en app, der omslutter en GPT). Vælg ud fra den funktion, du har brug for — livedata / handlinger, hentning (RAG) / viden, automatisering / orkestrering eller app-specifikke tjenester.
1) OpenAI / ChatGPT-plugins (OpenAPI + manifest) — til modelinitierede API-kald
Hvad det er: en standardiseret måde at eksponere din REST API til ChatGPT via en ai-plugin.json manifest + en OpenAPI-specifikation, så modellen kan ringe dine slutpunkter under en samtale. Brug dette, når du vil have GPT'en til at hente liveoplysninger eller foretage handlinger (booke en flyrejse, forespørge på beholdning, køre en søgning).
Hvornår skal det bruges: Du ønsker, at GPT'en skal anmode om data eller udføre en handling i løbet af en chat-tur (modellen vælger hvilken API der skal kaldes). Typiske eksempler: billetsystemer, produktkataloger, prismotorer, brugerdefinerede søge-slutpunkter.
Fordele:
- Naturligt LLM→API-flow (modellen vælger og begrunder hvilke kald der skal foretages).
- Bruger OpenAPI, så det integreres med standard API-værktøjer.
Ulemper: - Kræver opbygning af en sikker API, manifest og godkendelsesflows (OAuth eller API-nøgle).
- Sikkerhedsoverflade — følg bedste praksis for at opnå færrest rettigheder.
2) OpenAI Assistants / Responses API og funktionskald
Hvad det er: OpenAIs assistenter/svar/funktionskaldsfunktioner giver dig mulighed for at bygge assistenter i din egen app ved programmatisk at komponere instruktioner, værktøjer og funktionsdefinitioner. Brug dette, når din applikation har brug for deterministisk orkestrering – din app kalder modellen, modellen returnerer et funktionskald, din app udfører det, og du sender resultatet tilbage.
Hvornår skal det bruges: Du har brug for bedre kontrol over arbejdsgangen, ønsker at formidle værktøjskald i din backend, eller ønsker at integrere modeller med dine eksisterende API'er, mens du logger og validerer alle eksterne kald.
Fordele:
- Fuld kontrol og nemmere at håndhæve validering og revision.
- Fungerer godt med server-side orkestrering og sikkerhedskontroller.
Ulemper: - Din app skal implementere orkestreringslaget (mere udviklingsarbejde).
- til programmatisk kontrol
3) Hentning / RAG API'er (vektordatabaser + indlejringstjenester)
Hvad det er: Retrieval-augmented generation (RAG) bruger en indlejringsmotor + vektordatabase til at give kontekst til modellen. Almindelige valg: Grankogle, Væv, Chroma, Milvus — disse bruges til at indeksere dine PDF'er og dokumenter og returnere de mest relevante passager til modellen på anmodningstidspunktet. Dette er standardmetoden til at give GPT'er pålidelige, private data i stor skala.
Hvornår skal det bruges: Du skal bruge GPT'en til at besvare store mængder interne dokumenter, produktmanualer, kontrakter eller til at have "hukommelse" gemt eksternt.
Fordele:
- Reducerer hallucinationer kraftigt ved at jordforbinde svar.
- Skalerer til store corpus.
Ulemper: - Kræver ETL (chunking, embedding, indexing) og et hentningslag.
- Latens- og omkostningsovervejelser for meget store datasæt.
- for at forankre GPT'er i dine dokumenter
4) No-code / automatiseringsplatforme (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Hvad det er: Brug automatiseringsplatforme til at forbinde ChatGPT (eller din backend, der kalder ChatGPT) med hundredvis af tredjeparts-API'er (Sheets, Slack, CRM, e-mail). Disse tjenester giver dig mulighed for at udløse arbejdsgange (for eksempel: på et chatresultat, kalde en Zap, der poster på Slack, opdaterer Google Sheets eller opretter et GitHub-problem).
Hvornår skal det bruges: Du ønsker problemfri integrationer, hurtige prototyper eller forbindelse af mange SaaS-slutpunkter uden at bygge adhæsiv kode.
Fordele:
- Hurtig at tilslutte; ingen tung bagende nødvendig.
- Fantastisk til interne automatiseringer og notifikationer.
Ulemper: - Mindre fleksibel og nogle gange langsommere end brugerdefinerede backends.
- Skal omhyggeligt administrere legitimationsoplysninger og dataopbevaring.
5) App-specifikke API'er og webhooks (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM'er)
Hvad det er: Mange produktintegrationer er simpelthen de platform-API'er, du allerede kender — Slack API til samtaler, GitHub API til problemer/PR'er, Google Sheets API, Salesforce API, kalender-API'er osv. En GPT eller dit orkestreringslag kan kalde disse API'er direkte (eller via plugins/zaps) for at læse/skrive data. Eksempel: en GPT, der prioriterer problemer og åbner PR'er via GitHub API'en.
Hvornår skal det bruges: Du har brug for, at assistenten interagerer med en specifik SaaS (sender beskeder, åbner tickets, læser poster).
Fordele:
- Direkte evne til at handle i dine værktøjer.
Ulemper: - Enhver ekstern integration øger kravene til godkendelse og sikkerhed.
6) Middleware-/orkestreringsbiblioteker og agentframeworks (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph osv.)
Hvad det er: Biblioteker, der forenkler opbygningen af LLM-apps ved at levere forbindelser til vektordatabaser, værktøjer og API'er. De hjælper med at strukturere prompts, håndtere hentning, kædekald og give observerbarhed. LangChain (og relaterede frameworks) bruges almindeligvis til at forbinde modeller til eksterne API'er og RAG-pipelines.
Hvornår skal det bruges: Du bygger en produktionsapp, har brug for genbrugelige komponenter, eller du vil administrere værktøjsbrug, genforsøg og caching ét sted.
Fordele:
- Fremskynder udviklingen; mange indbyggede stik.
Ulemper: - Tilføjer et afhængighedslag, som du skal vedligeholde.
Foreslåede integrationsmønstre (hurtige opskrifter)
- Plugin-first (bedst til modeldrevne arbejdsgange): Implementer en sikker REST API → udgiv OpenAPI-specifikationen + ai-plugin.json → tillad GPT (plugin-aktiveret) at kalde den under chats. God til produktopslag og handlinger.
- App-orkestreret (bedst til streng kontrol): Din app indsamler brugerinput → kalder OpenAI Assistants/Responses API'en med værktøjs-/funktionsdefinitioner → hvis modellen anmoder om en funktion, validerer og udfører din app den mod dine interne API'er (eller kalder andre tjenester) og returnerer resultater til modellen. Godt for revisionsvenlighed og sikkerhed.
- RAG-understøttet (bedst til vidensbaserede GPT'er): Indeksér dokumenter i en vektordatabase (Pinecone/Weaviate/Chroma) → hent de vigtigste passager, når brugeren spørger → send hentet tekst til modellen som kontekst (eller brug et hentningsplugin) for at basere svarene.
- Automatiseringsbro (bedst til at lime SaaS): Brug Zapier / Make / n8n til at forbinde GPT-output til SaaS API'er (post til Slack, opret tickets, tilføj rækker). God til ikke-ingeniørvenlige integrationer og hurtige automatiseringer.
Hvordan designer jeg sikre værktøjskald?
- Brug legitimationsoplysninger med færrest rettigheder (skrivebeskyttet hvor det er muligt).
- Valider alle eksterne svar, før du stoler på dem til kritiske beslutninger.
- Hastighedsbegræns og overvåg værktøjsbrug og log API-kald til revision.
GPT vs. plugin: En brugerdefineret GPT er en konfigureret assistent i ChatGPT (ingen kode kræves), mens et plugin er en integration, der giver ChatGPT mulighed for at kalde eksterne API'er. Du kan kombinere begge dele: en GPT med indbyggede instruktioner + tilknyttede plugin-hooks for at hente realtidsdata eller udføre handlinger.
Hvordan skal jeg teste, måle og styre en implementeret GPT?
Hvilke tests skal jeg køre før udrulning?
- Funktionelle testsMatcher outputtet forventningerne på tværs af 50-100 repræsentative prompts?
- Stresstest: feed adversarial eller misdannet input for at kontrollere fejltilstande.
- PrivatlivstestsSørg for, at assistenten ikke lækker interne dokumentuddrag til uautoriserede brugere.
Hvilke målinger er vigtige?
- Nøjagtighed/præcision mod et mærket sæt.
- Hurtig succesrate (procentdel af forespørgsler, der returnerede handlingsrettet output).
- Eskaleringshastighed (hvor ofte det fejlede og krævede menneskelig overflytning).
- Brugertilfredshed via korte vurderingsprompts i chatten.
Hvordan opretholder man styringen?
- Vedligehold en ændringslog for instruktionsændringer og filopdateringer.
- Brug rollebaseret adgang til at redigere/publicere GPT'er.
- Planlæg periodisk revurdering af datafølsomhed og politiktilpasning.
Vigtige begrænsninger og ulemper, du skal kende
- Brugerdefinerede GPT'er kan kalde API'er under en session (via plugin/handlinger), men der er begrænsninger ved at sende data til en brugerdefineret GPT "i hvile". I praksis betyder det, at du kan have GPT-initierede kald (plugins eller funktioner), eller din app kan kalde modellen via API'en, men du kan generelt ikke asynkront pushe data ind i en hostet brugerdefineret GPT-instans, som f.eks. ved at udløse eksterne webhooks, som GPT'en automatisk bruger senere. Tjek produktdokumentationen og community-trådene for opdateret adfærd.
- Sikkerhed og privatliv: Plugins og API-integrationer øger angrebsfladen (OAuth-flows, risiko for dataeksfiltrering). Behandl plugin-slutpunkter og tredjepartsværktøjer som upålidelige, indtil de er valideret, og følg least-privilegie-godkendelse + logging. Brancherapportering og revisioner har fremhævet plugin-sikkerhedsrisici; tag dette alvorligt.
- Latens og omkostninger: Live API-kald og hentning tilføjer latenstid og tokens (hvis du inkluderer hentet tekst i prompts). Arkitektur til caching og begrænsning af omfanget af hentet kontekst.
- Forvaltning: For interne GPT'er, kontrollere hvem der kan tilføje plugins, hvilke API'er der kan kaldes, og opretholde en godkendelses-/revisionsproces.
Hvordan kan jeg optimere prompter, reducere hallucinationer og forbedre pålideligheden?
Praktiske teknikker
- Anker svar til kilderBed GPT om at citere dokumentnavnet og afsnitnummeret, når der udledes fakta fra uploadede filer.
- Kræv trinvis ræsonnementVed komplekse beslutninger, bed om en kort tankekæde eller nummererede trin (og opsummer derefter).
- Brug bekræftelsestrinEfter GPT'en svarer, skal den instrueres i at køre en kort verifikation mod vedhæftede filer og returnere en konfidensscore.
- Begræns opfindsomhedTilføj en instruktion som "Hvis assistenten er usikker, skal du svare: 'Jeg har ikke nok information - upload venligst X eller spørg Y.'"
Brug automatiserede tests og menneskelige gennemgangsløkker
- Byg et lille korpus af "gyldne prompts" og forventede output, der skal køres efter enhver instruktionsændring.
- Brug en human-in-the-loop (HITL) til højrisikoforespørgsler under tidlig udrulning.
Endelige anbefalinger
Hvis du lige er startet, så vælg en snæver use case (f.eks. intern onboarding-assistent eller kodeanmelder) og iterer hurtigt ved hjælp af GPT Builders konversationsbaserede Create flow. Hold videnskilder præcise og versionerede, byg en lille pakke af tests, og håndhæv streng tilladelsesgivning. Vær opmærksom på hukommelsesbegrænsningen for brugerdefinerede GPT'er i dag – brug Projekter og uploadede referencer til at sikre kontinuitet, indtil der udvikles permanente hukommelsesmuligheder.
Kom godt i gang
CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAI's 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.
For at begynde, udforsk chatgpt-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.
Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !