OpenAI DevDay 2025: En udviklerguide til det nye AI-operativlag

OpenAI DevDay 2025 var en højhastighedsudviklermesse (afholdt i starten af ​​oktober 2025), hvor OpenAI afslørede en bred vifte af produkter, værktøjssæt, SDK'er og modeludgivelser designet til at flytte virksomheden fra modeludbyder til platformoperatør: apps, der kører i ChatGPT, en træk-og-slip-agentbygger (AgentKit), den generelle udrulning af Codex til udviklerworkflows og et nyt sæt modelniveauer (inklusive GPT-5 Pro og Sora 2 til video) rettet direkte mod integrationer i produktionsklassen. Lad os nu se på, hvad OpenAI introducerede på denne konference, og analysere, hvilke gennembrud det vil bringe til den nuværende AI-industri. Dette er også en guide til udviklere.

Hvorfor er OpenAI DevDay 2025 vigtig?

DevDay 2025 er vigtig, fordi den omdefinerer, hvor og hvordan applikationer skal bygges og distribueres i en AI-native verden. I stedet for at behandle modeller som en backend-funktion, som udviklere kalder via API, pakker OpenAI et oplevelseslag - ChatGPT - som vært for interaktive apps. Dette skift har tre implikationer:

1. Distribution: Udviklere kan nå ChatGPTs enorme publikum direkte i chatoplevelsen i stedet for kun at stole på traditionelle appbutikker eller webkanaler.
2. Sammensætning: Apps, agenter og modeller bliver til sammensættelige byggesten. Du kan kombinere en domænespecialistmodel, en agent, der kæder opgavetrin sammen, og en samtalebaseret brugergrænseflade som en enkelt produktoplevelse.
3. Omskrivning af ingeniørparadigmet: Fra "at skrive kode for at oprette funktioner" til "orkestrering af intelligente agenter + automatiseret evaluering" er ingeniørprocessen blevet granulær, visualiseret og standardiseret.

Hvad er det nye Apps SDK, og hvad muliggør det?

Hvad er Apps SDK'et?

Apps SDK er OpenAIs udviklerværktøjssæt til at bygge interaktive applikationer, der findes i ChatGPTI stedet for at linke til websider eller returnere statiske data, kan apps bygget med SDK'et kaldes fra en samtale, gengive interaktiv brugergrænseflade i ChatGPT, acceptere opfølgningsanmodninger og – afgørende – bevare kontekst på tværs af chatsessionen, så appen og sprogmodellen kan samarbejde problemfrit.

Feature:

• Integrering af app i chat: Apps gengives i ChatGPT, hvilket gør det muligt for brugerne at udføre opgaver i flere trin (f.eks. designe en plakat i Canva og derefter omdanne den til en pitch deck) uden at forlade samtalen.
• Kontekstuel kontinuitet: Apps modtager struktureret kontekst (via Model Context Protocol / MCP), så de opfører sig som førsteklasses chatdeltagere i stedet for engangsintegrationer.
• Udviklertilstand og forhåndsvisning: Udviklere kan teste apps i udviklertilstand, iterere hurtigt og indsende dem til gennemgang, når de er klar.
• Handel og monetisering af VVS (kommer): OpenAI signalerede handelshooks, så apps kan sælge varer/tjenester i chatoplevelsen, og udviklere i sidste ende kan tjene penge på deres apps.
• Værktøjer til data og tilladelser: SDK'et definerer mønstre for at bede brugeren om at forbinde konti og give dataadgang, når en tredjepartsapp skal handle eller læse data, med indbyggede flows til samtykke og tokenudveksling.

Hvorfor Apps SDK er vigtigt

Ved at gøre ChatGPT til et værtsmiljø for tredjepartsapps omformulerer OpenAI produktet fra en samtaleassistent til en runtime — et "operativsystem" til samtalebaserede interaktioner. For udviklere reducerer dette friktion: i stedet for at bygge en separat brugergrænseflade og distributionstragt kan de skrive letvægts applogik og drage fordel af ChatGPTs opdagelses- og samtalebaserede UX. For produktteams og virksomheder ændrer det, hvordan funktioner er arkitektureret: i stedet for at integrere en model på et websted kan du integrere produktet i et samtalebaseret struktur, der understøtter opfølgninger, afklaring og multimodale output.

OpenAI forsøger at transformere "naturligt sprog" til et nyt universelt brugergrænsefladelag. Inden for dette lag defineres en app ikke som et "sæt af sider", men snarere som et "sæt af funktioner + kontekst + transaktionelle funktioner". Dette svarer til at forene "browser + appbutik + betaling + SDK" til en samtale. Det er ikke meningen at erstatte native apps, men snarere at omstrukturere kæden: placere "første kontakt" i ChatGPT og reservere "dyb brug" til eksterne apps (fuldskærm, omdirigeringer).

Hvad er AgentKit, og hvordan ændrer det agentudvikling?

Hvad er AgentKit?

AgentKit er OpenAIs nye værktøjssæt til at bygge, implementere og optimere agentapplikationer – softwareagenter, der kan planlægge, handle og interagere autonomt på vegne af brugere. AgentKit pakker udviklerprimitiver til opgaveopdeling, værktøjsbrug og evaluering af agentadfærd. OpenAI positionerede AgentKit som "infrastrukturen for agenter", der gør det muligt for udviklere at sammensætte agenter, der er pålidelige, auditerbare og nemmere at iterere på.

Hvad er AgentKits hovedfunktioner?

• Visuel agentbygger: et lærred til at forbinde logiske noder, definere flows og orkestrere flere agenter uden at skulle kode hver eneste koordineringsdetalje manuelt.
• Værktøjs- og API-forbindelser: præbyggede adaptere til at forbinde agenter til eksterne tjenester (API'er, databaser, webhooks), der muliggør handlinger i den virkelige verden.
• Evaluering og rækværk: Integrerede evalueringer og sporing giver teams mulighed for at bedømme agentspor, registrere regressioner og justere prompt-/kædeadfærd.
• Implementering og observerbarhed: Indbyggede implementeringsprimitiver og telemetri til overvågning af agenters ydeevne og fejl i produktionen.

Hvorfor er AgentKit vigtig?

Den praktiske friktion med agenter har været pålidelighed og sikkerhed – hvordan man lader en agent agere i verden uden uventede bivirkninger. AgentKit forsøger at gøre disse bekymringer til ingeniørarbejde først: ved at levere standardiserede mønstre for værktøjsadgang, kontekststyring og evaluering reduceres uforudsigelighed og forkortes udviklingscyklusser. For organisationer, der bygger automatiserede arbejdsgange, kundeassistenter eller beslutningsstøttesystemer, er AgentKit det stillads, der forvandler skrøbelige agentprototyper til tjenester i produktionskvalitet.

Hvad er Codex, og hvad ændrede sig på DevDay?

Hvad er Codex?

Codex er OpenAIs dedikerede kodningsassistentprodukt til udviklerworkflows: en pakke af modelfunktioner, CLI-værktøjer og integrationer (editor-plugins, CI-hooks) designet til at accelerere kodeforfatning, gennemgang og vedligeholdelse. På DevDay annoncerede OpenAI Codex er generelt tilgængelig, og overgår det fra forhåndsvisning/intern brug til et produktionssupportniveau for ingeniørteams.

Hvad er Codex' hovedfunktioner efter opdateringen?

• Kontekstbevidst kodegenerering: Codex kan generere kode baseret på hele repository-konteksten (ikke blot et kort promptvindue) og følge stil- og arkitekturbegrænsninger.
• Live-redigering og feedback-loops for udviklere: Udviklere kan iterere ved at bede Codex om at refaktorere, tilføje tests eller implementere funktioner med live-genindlæsningsdemonstrationer i udviklersandkasser.
• Integration med apps og agenter: Codex kan kaldes af agenter eller apps for at skrive glue-kode, reagere på runtime-fejl eller syntetisere API-klienter automatisk.
• Specialiserede modeller: Køre på GPT5-CODEX, udmærker sig ved refactoring og kodegennemgang og kan justere "tænketiden" baseret på opgavens kompleksitet.
• Langvarige opgaver: I stand til at udføre opgaver kontinuerligt i mere end ti minutter eller længere.
• Samarbejde på tværs af flere terminaler: Unified IDE, terminal, GitHub og cloud; nyligt tilføjet Slack-integration og Codex SDK (forbindelse til CI/CD, drift og vedligeholdelse samt datapipelines).

Hvorfor er Codex' udvikling vigtig?

Dette er meningsfuldt, fordi det adresserer de to største produktivitetsgab i softwareudvikling med LLM'er: opretholdelse af kontekstuel nøjagtighed i store kodebaser og lukning af kredsløbet fra forslag til implementering af ændringer. Når en model kan ræsonnere om et helt repository og anvende redigeringer in situ – og når denne model er integreret i implementeringsværktøjer – kan udviklere gå fra at skrive scaffold-kode til at orkestrere produktbeslutninger på højere niveau.

Codex' officielle GA-udgivelse handler ikke kun om at gøre færdiggørelse mere effektiv. Det mest spændende aspekt af demoen var ikke den store mængde kode, der blev skrevet, men hvordan Codex uafhængigt navigerede i protokoller, læste dokumentation, opsatte en MCP-server, ændrede frontend, tilslørte periferiudstyr og kontinuerligt udviklede sig på "langsigtede opgaver" i skyen.

Hvilke model- og API-opdateringer annoncerede OpenAI?

Hvilke modelopdateringer blev annonceret på DevDay?

På DevDay understregede OpenAI en opfriskning og udvidelse af sit modelsortiment, der balancerer højere troskab og omkostningseffektiv varianter:

• GPT-5 Pro — et tilbud med højere kapacitet fra GPT-5-familien, der er optimeret til dybdegående ræsonnement, lange kontekster og produktionsbelastninger (dokumenteret på platformmodelsiderne).
• Sora 2 — en flagskibsmodel til video+lydgenerering, der driver korte, realistiske videoer med synkroniseret dialog og forbedret fysisk realisme. OpenAI positionerede Sora 2 som deres næste skridt inden for generativ video.
• Mindre, billigere stemme-/realtidsmodeller — “mini”-varianter (f.eks. minimodeller i realtid/audio) designet til at muliggøre lav latenstid og overkommelige stemme- eller realtidsinteraktioner.

GPT-5 Pro: hvad det er, hvad det gør, hvorfor det er vigtigt

Hvad er det: GPT-5 Pro er en high-fidelity-konfiguration af GPT-5-familien, der er beregnet til virksomheder og missionskritiske arbejdsbelastninger. Den tilbyder udvidede kontekstvinduer, forbedret instruktionsfølge og lavere hallucinationsrater for komplekse ræsonnementsopgaver. Pro-niveauet er positioneret som den foretrukne model til opgaver med høj nøjagtighed, hvor latenstid og omkostninger er acceptable afvejninger for ydeevne.

Hvorfor det er vigtigt: Til applikationer som juridisk analyse, videnskabelig opsummering eller flertrinsbeslutninger, der er afhængige af nøjagtighed og lang kontekst, ændrer et Pro-niveau økonomien ved at bygge med LLM'er: i stedet for at nedgradere opgaver til snævre regelsystemer kan teams stole på en model, der er beregnet til end-to-end-ræsonnement og højere tillid. Tilgængeligheden af ​​et prissat Pro-niveau på API'en gør også indkøbs- og arkitekturbeslutninger tydeligere for virksomheder.

Sora 2: hvad det er, hvad det gør

Hvad er det: Sora 2 er OpenAIs anden generation af tekst-til-video-model, der producerer korte, realistiske klip med synkroniseret lyd og dialog, forbedret fysisk troværdighed og kontrolknapper til skabere. OpenAI udgav Sora 2 med både en forbrugerrettet Sora-app og udvikler-API'er til integration.

Hvad det gør: Sora 2 producerer korte videoer ud fra tekstprompter, kan forlænge eksisterende korte klip og integrerer lyd, der matcher læbebevægelser og sceneakustik. Det er designet til kreativ produktion, rapid prototyping og nye sociale formater, der centrerer AI-genererede korte klip.

Realtids- og minimodeller: overkommelige realtidsoplevelser

OpenAI lagde også vægt på billigere modelvarianter med lavere latenstid (realtime/mini-familien), der er designet til at give tale- og interaktive oplevelser til en brøkdel af den tidligere pris. Disse gør det muligt for produktteams at tilføje live stemmeassistenter, billige chatbots og integrerede offline-funktioner uden uoverkommelige omkostninger pr. token, hvilket udvider sættet af brugbare anvendelsesscenarier.

GPT-billede-1-mini API

gpt-billede-1-mini er en omkostningsoptimeret, multimodal billedmodel fra OpenAI, der accepterer tekst- og billedinput og producerer billedoutputDen er positioneret som en mindre, billigere søskende til OpenAIs komplette GPT-Image-1-familie — designet til højkapacitetsproduktion, hvor omkostninger og latenstid er vigtige begrænsninger. Modellen er beregnet til opgaver som f.eks. tekst-til-billede generering, billedredigering / malingog arbejdsgange, der inkorporerer referencebilleder.

Hvordan kan jeg få adgang til Sora 2 og GPT-5 Pro API til en overkommelig pris?

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 til gpt-5-codex API (gpt-5-codex), GPT-5 Pro(gpt-5-pro-2025-10-06; gpt-5-pro) og Sora 2 API(sora-2-hd; sora-2) via CometAPI, den nyeste modelversion opdateres 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.

---

Hvordan hænger disse opdateringer sammen – hvad er det strategiske mønster?

Samlet set viser annonceringerne tre bevidste træk:

1. Platformisering af ChatGPT: Apps i ChatGPT + en app-mappe = et nyt distributions- og handelslag for tredjepartsudviklere. Dette løfter ChatGPT fra produkt til platform.
2. Agent som et førsteklasses produktprimitiv: AgentKit gør det nemmere at bygge, teste og overvåge agenter i flere trin, der bruger værktøjer, hvilket katalyserer praktiske automatiseringer på tværs af brancher.
3. Fra demoer til produktionsmodeller: Codex GA- og Pro-modelniveauerne (GPT-5 Pro, Sora 2) viser et skub for at løse virksomhedens behov — pålidelighed, skalering, sikkerhedsværktøjer og varierede pris/ydelses-afvejninger.

Dette mønster er ikke tilfældigt: OpenAI skaber et svinghjul for udviklere, hvor modeller driver apps og agenter, apps sørger for distribution og monetisering, og agenter leverer programmerbar adfærd, der er afhængig af både modeller og app-integrationer.

Konklusion — Er DevDay 2025 starten på en ny platformæra?

OpenAI DevDay 2025 handlede mindre om isolerede funktioner og mere om at sammenflette disse funktioner til en sammenhængende platform: apps leveret i et konversationsbaseret OS, autonome agenter med en klar produktionsvej, en videreudviklet Codex til rigtige udviklerworkflows og modelopdateringer, der udvider mediemuligheder. For udviklere er konklusionen praktisk: nye primitiver reducerer integrationsomkostninger og accelererer time-to-market, men de hæver også barren for governance og operationel disciplin.