Mit benutzerdefinierten GPTs (auch „GPTs“ oder „Benutzerdefinierte Assistenten“ genannt) können Einzelpersonen und Teams maßgeschneiderte Versionen von ChatGPT erstellen, die Anweisungen, Referenzdateien, Tools und Workflows enthalten. Sie sind einfach zu verwenden, weisen jedoch wichtige Einschränkungen, Risiken und Auswahlmöglichkeiten auf, die Sie kennen sollten, bevor Sie sie entwerfen, veröffentlichen oder integrieren.
Was ist ein benutzerdefiniertes GPT?
Benutzerdefinierte GPTs (in ChatGPT oft nur „GPTs“ genannt) sind maßgeschneiderte Versionen von ChatGPT, die Sie ohne Programmieren erstellen können. Sie kombinieren Systemanweisungen, Fachwissen (Dateien, URLs, Einbettungen) und optionale Tool-Integrationen, um sich wie ein domänenspezifischer Assistent zu verhalten – z. B. ein Rechtszusammenfasser, Produktdesign-Partner, Interview-Coach oder interner Helpdesk-Bot. OpenAI hat die GPT-Erstellung so konzipiert, dass sie über einen visuellen Builder zugänglich ist: Sie teilen dem Builder Ihre Wünsche mit, und er erstellt das Gerüst des Assistenten, während Sie auf der Registerkarte „Konfigurieren“ Dateien, Tools und Leitplanken hinzufügen können.
Warum einen bauen?
Mit benutzerdefinierten GPTs können Teams und Einzelpersonen:
- Erfassen Sie wiederholbare Arbeitsabläufe (Projekt-Onboarding, Inhaltsvorlagen).
- Setzen Sie Ton-/Markenrichtlinien und Q&A-Richtlinien durch.
- Geben Sie geschütztes Wissen an die Oberfläche (Laden Sie Produktdokumente und Richtlinien hoch).
- Reduzieren Sie Reibungsverluste: Benutzer interagieren mit einem sachkundigen Assistenten, anstatt bei jeder Sitzung Anweisungen zu wiederholen.
Im Folgenden gehe ich eine professionelle, praktische Anleitung durch: Schrittweise Erstellung, Konfiguration und Veröffentlichung, Integrationsmuster, Tests und Governance.
Wie erstelle ich Schritt für Schritt ein benutzerdefiniertes GPT?
Schritt 1: Planen Sie den Zweck und die Einschränkungen des Assistenten
Legen Sie die Hauptaufgaben, die Zielgruppe und die Aufgaben fest, die der Assistent (aus Sicherheits- und Compliance-Gründen) niemals ausführen darf. Beispiel: „Ein Vertragszusammenfassungsprogramm für Rechtsabteilungen, das niemals Rechtsberatung erteilt und mehrdeutige Klauseln kennzeichnet.“ Wenn Sie dies im Voraus klären, können Sie Ihre Anweisungen und Tests schneller durchführen.
Schritt 2: Öffnen Sie den GPT Builder
Gehen Sie in der linken Seitenleiste von ChatGPT zu GPTs → Kreation (oder besuchen Sie chatgpt.com/gpts). Der Builder zeigt normalerweise eine Registerkarte „Erstellen“ (Authoring), eine Registerkarte „Konfigurieren“ für Metadaten und Assets und eine Registerkarte „Vorschau“ für Live-Tests.
Schritt 3: Systemanweisungen und Persona definieren
Geben Sie auf der Registerkarte „Konfigurieren“ kurze, aber umfassende Anweisungen ein:
- Rolle: Was der Assistent is (z. B. „Vertragszusammenfassung für Beschaffungsteams“).
- Verhalten: Ton, Ausführlichkeit und Einschränkungen (z. B. „Fragen Sie immer nach dem Umfang des Dokuments, bevor Sie eine Zusammenfassung abgeben“).
- Verbotene Handlungen: Was abzulehnen ist (z. B. „Erstellen Sie keine Rechtsberatung; empfehlen Sie immer einen Anwalt“).
Diese Anweisungen bilden das Rückgrat eines konsistenten Verhaltens.
Schritt 4: Wissen und Beispiele hochladen
Hängen Sie Referenzdateien (PDFs, Dokumente), FAQs und beispielhafte Fragen und Antworten an, damit der GPT Antworten auf Ihren Daten basieren kann. Achten Sie darauf, dass jede Datei fokussiert und gut strukturiert ist – große, unübersichtliche Dokumente können die Leistung beeinträchtigen. Hochgeladenes Wissen hilft dem Assistenten, während der Sitzungen konsistente, sachliche Antworten zu geben (beachten Sie jedoch die später erläuterten Einschränkungen hinsichtlich des Gedächtnisses).
Schritt 5: Fügen Sie bei Bedarf Aktionen hinzu (verbinden Sie APIs oder Tools).
Wenn Ihr Assistent externe Daten benötigt (Inventarprüfungen, Kalenderzugriff, CRM-Suchen), konfigurieren Sie Custom Actions (auch Tools genannt). Eine Aktion ist ein definierter Web-API-Aufruf, den der Assistent während einer Konversation durchführen kann. Verwenden Sie sie, um Live-Daten abzurufen, Transaktionen auszuführen oder Antworten zu erweitern. Aktionen erweitern den Nutzen, erhöhen aber auch die Komplexität und die Sicherheitsanforderungen.
- Plugins oder aufrufbare Web-APIs für Echtzeitdaten (Inventar, Kalender).
- Benutzerdefinierte Aktionen über Webhook-Endpunkte (Builds auslösen, Tickets senden).
- Codeausführung oder erweiterte Tools für Mathematik, Dateianalyse oder Datenbanksuchen.
Schritt 6: Modell und Leistungskompromisse auswählen
OpenAI ermöglicht Entwicklern die Auswahl aus verschiedenen ChatGPT-Modellen (einschließlich verschiedener GPT-5-Familien und kompakterer Optionen), um Kosten, Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit optimal abzuwägen. Wählen Sie ein Modell basierend auf der Aufgabenkomplexität: Große Modelle für differenzierte Zusammenfassungen oder Schlussfolgerungen; kleinere/günstigere Modelle für einfache Fragen und Antworten. Erweiterte Modellunterstützung für benutzerdefinierte GPTs – achten Sie darauf, welche Modelle Ihr Konto verwenden kann.
Schritt 7: Vorschau, Test und Iteration
Verwenden Sie die Registerkarte „Vorschau“, um echte Benutzereingaben zu simulieren. Testen Sie Randfälle, kontroverse Eingabeaufforderungen und Fehlerpfade (z. B. fehlende Daten oder mehrdeutige Benutzerabsichten). Iterieren Sie die Anweisungen, Dateien und Aktionen, bis das Verhalten zuverlässig ist.
Track:
- Genauigkeit der Antworten (basieren die Fakten auf hochgeladenen Dateien?)
- Ton und Format (werden Ergebnisse in der erwarteten Struktur erzielt?)
- Sicherheitsreaktionen (wird es abgelehnt oder eskaliert es, wenn es zu verbotenen Aktionen aufgefordert wird?)
Schritt 8: Veröffentlichen, teilen oder privat halten
Sie können Ihr GPT veröffentlichen an:
- Der private Katalog Ihrer Organisation (Teams/Enterprise),
- Der öffentliche GPT Store (wenn Sie eine breitere Entdeckung wünschen),
- Oder halten Sie es privat und nur für den internen Gebrauch.
Beachten Sie bei öffentlichen Veröffentlichungen die Offenlegungsregeln: Geben Sie an, ob externe APIs verwendet werden, Daten gesammelt werden oder Beschränkungen gelten. Der GPT Store ermöglicht die Entdeckung und (in bestimmten Zeiträumen) Umsatzprogramme für Ersteller.
Welche externen APIs können Sie zur Integration eines benutzerdefinierten GPT verwenden?
Es gibt verschiedene Integrationsmuster und zahlreiche APIs, die Sie in ein benutzerdefiniertes GPT (oder in eine App, die ein GPT umschließt) einbinden können. Wählen Sie basierend auf den Funktionen, die Sie benötigen – Livedaten/Aktionen, Abruf (RAG) / Wissen, Automatisierung / Orchestrierung oder App-spezifische Dienste.
1) OpenAI / ChatGPT-Plugins (OpenAPI + Manifest) – für modellinitiierte API-Aufrufe
Was es ist: eine standardisierte Möglichkeit, Ihre REST-API ChatGPT über eine ai-plugin.json Manifest + eine OpenAPI-Spezifikation, damit das Modell rufen Sie uns an! Ihre Endpunkte während einer Konversation. Verwenden Sie diese Option, wenn GPT Live-Informationen abrufen oder Aktionen ausführen soll (Flug buchen, Inventar abfragen, Suche ausführen).
Wann wird es verwendet: Sie möchten, dass das GPT Daten anfordert oder eine Aktion ausführt im ein Chat-Turn (das Modell wählt aus, welche API aufgerufen werden soll). Typische Beispiele: Ticketsysteme, Produktkataloge, Preismaschinen, benutzerdefinierte Suchendpunkte.
Vorteile:
- Natürlicher LLM→API-Fluss (Modell wählt aus und begründet, welche Aufrufe getätigt werden sollen).
- Verwendet OpenAPI und lässt sich daher in Standard-API-Tools integrieren.
Nachteile: - Erfordert die Erstellung einer sicheren API, eines Manifests und von Authentifizierungsabläufen (OAuth oder API-Schlüssel).
- Sicherheitsoberfläche – befolgen Sie Best Practices für geringste Privilegien.
2) OpenAI Assistants / Responses API & Funktionsaufruf
Was es ist: Mit den Assistenten-/Antwort-/Funktionsaufruffunktionen von OpenAI können Sie Assistenten in Ihrer eigenen App erstellen, indem Sie Anweisungen, Tools und Funktionsdefinitionen programmgesteuert erstellen. Nutzen Sie diese Funktion, wenn Ihre Anwendung eine deterministische Orchestrierung benötigt: Ihre App ruft das Modell auf, das Modell gibt einen Funktionsaufruf zurück, Ihre App führt ihn aus und Sie geben das Ergebnis zurück.
Wann Sie es verwenden sollten: Sie benötigen eine bessere Kontrolle über den Arbeitsablauf, möchten Tool-Aufrufe in Ihrem Backend vermitteln oder möchten Modelle in Ihre vorhandenen APIs integrieren und dabei jeden externen Aufruf protokollieren und validieren.
Vorteile:
- Volle Kontrolle und einfachere Durchsetzung von Validierung und Auditierung.
- Funktioniert gut mit serverseitiger Orchestrierung und Sicherheitskontrollen.
Nachteile: - Ihre App muss die Orchestrierungsebene implementieren (mehr Entwicklungsarbeit).
- für die Programmsteuerung
3) Abruf-/RAG-APIs (Vektor-DBs + Einbettungsdienste)
Was es ist: Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwendet eine Einbettungs-Engine + Vektordatenbank, um dem Modell Kontext zu verleihen. Häufige Auswahlmöglichkeiten: Tannenzapfen, Weben, Chroma, Milvus – Diese werden verwendet, um Ihre PDFs und Dokumente zu indizieren und die relevantesten Passagen bei der Anforderung an das Modell zurückzugeben. Dies ist die Standardmethode, um GPTs zuverlässiges, privates Wissen in großem Umfang bereitzustellen.
Wann wird es verwendet: Sie benötigen das GPT, um auf große Korpora interner Dokumente, Produkthandbücher, Verträge zu antworten oder um „Speicher“ extern zu speichern.
Vorteile:
- Reduziert Halluzinationen erheblich, indem Antworten geerdet werden.
- Skaliert auf große Korpora.
Nachteile: - Erfordert ETL (Chunking, Embedding, Indexing) und eine Abrufschicht.
- Latenz- und Kostenüberlegungen für sehr große Datensätze.
- zur Verankerung von GPTs in Ihren Dokumenten
4) No-Code-/Automatisierungsplattformen (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Was es ist: Verwenden Sie Automatisierungsplattformen, um ChatGPT (oder Ihr Backend, das ChatGPT aufruft) mit Hunderten von APIs von Drittanbietern (Tabellen, Slack, CRM, E-Mail) zu verbinden. Mit diesen Diensten können Sie Workflows auslösen (z. B. bei einem Chat-Ergebnis einen Zap aufrufen, der in Slack postet, Google Tabellen aktualisiert oder ein GitHub-Problem erstellt).
Wann Sie es verwenden sollten: Sie möchten Integrationen mit geringem Aufwand, schnelle Prototypen oder viele SaaS-Endpunkte verbinden, ohne Klebecode zu erstellen.
Vorteile:
- Schnelle Verkabelung; kein schweres Backend erforderlich.
- Ideal für interne Automatisierungen und Benachrichtigungen.
Nachteile: - Weniger flexibel und manchmal langsamer als benutzerdefinierte Backends.
- Anmeldeinformationen und Datenspeicherort müssen sorgfältig verwaltet werden.
5) App-spezifische APIs und Webhooks (Slack, GitHub, Google Workspace, CRMs)
Was es ist: Viele Produktintegrationen basieren einfach auf den Ihnen bereits bekannten Plattform-APIs – Slack-API für Konversationen, GitHub-API für Probleme/PRs, Google Sheets-API, Salesforce-API, Kalender-APIs usw. Ein GPT oder Ihre Orchestrierungsebene kann diese APIs direkt (oder über Plugins/Zaps) aufrufen, um Daten zu lesen/schreiben. Beispiel: Ein GPT, das Probleme priorisiert und PRs über die GitHub-API öffnet.
Wann Sie ihn verwenden sollten: Sie benötigen den Assistenten für die Interaktion mit einem bestimmten SaaS (Nachrichten posten, Tickets öffnen, Datensätze lesen).
Vorteile:
- Direkte Handlungsfähigkeit in Ihren Tools.
Nachteile: - Jede externe Integration erhöht die Authentifizierungs- und Sicherheitsanforderungen.
6) Middleware-/Orchestrierungsbibliotheken und Agenten-Frameworks (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph usw.)
Was es ist: Bibliotheken, die die Erstellung von LLM-Apps vereinfachen, indem sie Konnektoren zu Vektordatenbanken, Tools und APIs bereitstellen. Sie helfen bei der Strukturierung von Eingabeaufforderungen, der Abfrageabwicklung, der Verkettung von Aufrufen und der Bereitstellung von Beobachtbarkeit. LangChain (und verwandte Frameworks) werden häufig verwendet, um Modelle mit externen APIs und RAG-Pipelines zu verbinden.
Wann Sie es verwenden sollten: Sie erstellen eine Produktions-App, benötigen wiederverwendbare Komponenten oder möchten die Tool-Nutzung, Wiederholungsversuche und das Caching an einem Ort verwalten.
Vorteile:
- Beschleunigt die Entwicklung; viele integrierte Konnektoren.
Nachteile: - Fügt eine Abhängigkeitsebene hinzu, die Sie pflegen müssen.
Vorgeschlagene Integrationsmuster (Schnellrezepte)
- Plugin-First (am besten für modellgesteuerte Workflows): Implementieren Sie eine sichere REST-API → veröffentlichen Sie die OpenAPI-Spezifikation + ai-plugin.json → erlauben Sie GPT (Plugin-fähig), sie während Chats aufzurufen. Gut für Produktsuchen und Aktionen.
- App-orchestriert (am besten für strenge Kontrolle): Ihre App sammelt Benutzereingaben → ruft die OpenAI Assistants/Responses-API mit Tools/Funktionsdefinitionen auf → wenn das Modell eine Funktion anfordert, validiert und führt Ihre App diese anhand Ihrer internen APIs aus (oder ruft andere Dienste auf) und gibt die Ergebnisse an das Modell zurück. Gut für Überprüfbarkeit und Sicherheit.
- RAG-gestützt (am besten für wissensintensive GPTs): Indizieren Sie Dokumente in einer Vektordatenbank (Pinecone/Weaviate/Chroma) → rufen Sie auf Anfrage des Benutzers die wichtigsten Passagen ab → übergeben Sie den abgerufenen Text als Kontext an das Modell (oder verwenden Sie ein Abruf-Plugin), um Antworten zu begründen.
- Automatisierungsbrücke (am besten zum Zusammenfügen von SaaS): Verwenden Sie Zapier / Make / n8n, um GPT-Ausgaben mit SaaS-APIs zu verbinden (Posten in Slack, Erstellen von Tickets, Anhängen von Zeilen). Gut geeignet für nicht-ingenieurfreundliche Integrationen und schnelle Automatisierungen.
Wie gestalte ich sichere Tool-Aufrufe?
- Verwenden Sie Anmeldeinformationen mit den geringsten Berechtigungen (wenn möglich schreibgeschützt).
- Validieren Sie alle externen Antworten, bevor Sie ihnen bei kritischen Entscheidungen vertrauen.
- Begrenzen und überwachen Sie die Tool-Nutzung und protokollieren Sie API-Aufrufe zur Prüfung.
GPT vs. Plugin: Ein benutzerdefinierter GPT ist ein konfigurierter Assistent innerhalb von ChatGPT (kein Code erforderlich), während ein Plugin eine Integration ist, die es ChatGPT ermöglicht, externe APIs aufzurufen. Sie können beides kombinieren: einen GPT mit integrierten Anweisungen + angehängten Plugin-Hooks zum Abrufen von Echtzeitdaten oder Ausführen von Aktionen.
Wie sollte ich ein bereitgestelltes GPT testen, messen und verwalten?
Welche Tests sollte ich vor dem Rollout durchführen?
- Funktionsprüfungen: Entsprechen die Ergebnisse den Erwartungen bei 50–100 repräsentativen Eingabeaufforderungen?
- Stresstests: Geben Sie gegnerische oder fehlerhafte Eingaben ein, um Fehlermodi zu überprüfen.
- Datenschutztests: Stellen Sie sicher, dass der Assistent keine internen Dokumentausschnitte an nicht autorisierte Benutzer weitergibt.
Welche Kennzahlen sind wichtig?
- Genauigkeit/Präzision gegen einen beschrifteten Satz.
- Schnelle Erfolgsquote (Prozentsatz der Abfragen, die umsetzbare Ergebnisse lieferten).
- Eskalationsrate (wie oft es fehlschlug und eine menschliche Übergabe erforderlich war).
- Benutzerzufriedenheit über kurze Bewertungsaufforderungen im Chat.
Wie kann die Governance aufrechterhalten werden?
- Führen Sie ein Änderungsprotokoll für Anweisungsänderungen und Dateiaktualisierungen.
- Verwenden Sie rollenbasierten Zugriff zum Bearbeiten/Veröffentlichen von GPTs.
- Planen Sie regelmäßige erneute Prüfungen zur Datensensibilität und Richtlinienausrichtung ein.
Wichtige Einschränkungen und Fallstricke, die Sie kennen müssen
- Benutzerdefinierte GPTs können während einer Sitzung APIs aufrufen (über Plugin/Aktionen), es gibt jedoch Einschränkungen beim Pushen von Daten in ein benutzerdefiniertes GPT „im Ruhezustand“. In der Praxis bedeutet dies, dass Sie GPT-initiierte Aufrufe (Plugins oder Funktionen) durchführen können oder Ihre App das Modell über die API aufrufen kann. Sie können jedoch im Allgemeinen keine Daten asynchron in eine gehostete benutzerdefinierte GPT-Instanz übertragen, z. B. durch das Auslösen externer Webhooks, die GPT später automatisch nutzt. Informationen zum aktuellen Verhalten finden Sie in der Produktdokumentation und in den Community-Threads.
- Sicherheit: Plugins und API-Integrationen vergrößern die Angriffsfläche (OAuth-Flows, Risiko von Datenexfiltration). Behandeln Sie Plugin-Endpunkte und Tools von Drittanbietern bis zur Validierung als nicht vertrauenswürdig und befolgen Sie die Authentifizierungs- und Protokollierungsmethode mit geringsten Berechtigungen. Branchenberichte und Audits haben Sicherheitsrisiken für Plugins aufgezeigt; nehmen Sie diese ernst.
- Latenz und Kosten: Live-API-Aufrufe und -Abrufe führen zu zusätzlichen Latenzen und Token (wenn Sie abgerufenen Text in Eingabeaufforderungen einschließen). Planen Sie die Architektur für das Caching und begrenzen Sie den Umfang des abgerufenen Kontexts.
- Governance: Kontrollieren Sie für interne GPTs, wer Plugins hinzufügen kann, welche APIs aufgerufen werden können, und pflegen Sie einen Genehmigungs-/Auditprozess.
Wie kann ich Eingabeaufforderungen optimieren, Halluzinationen reduzieren und die Zuverlässigkeit verbessern?
Praktische Techniken
- Antworten mit Quellen verankern: Bitten Sie das GPT, beim Abrufen von Fakten aus hochgeladenen Dateien den Dokumentnamen und die Absatznummer anzugeben.
- Erfordern schrittweises Denken: Fordern Sie bei komplexen Entscheidungen eine kurze Gedankenkette oder nummerierte Schritte an (und fassen Sie diese anschließend zusammen).
- Verwenden Sie die Überprüfungsschritte: Nachdem GPT geantwortet hat, weisen Sie es an, einen kurzen Überprüfungsdurchgang für angehängte Dateien auszuführen und einen Vertrauenswert zurückzugeben.
- Begrenzen Sie den Erfindungsreichtum: Fügen Sie eine Anweisung hinzu wie: „Wenn der Assistent unsicher ist, antworten Sie: ‚Ich habe nicht genügend Informationen – bitte laden Sie X hoch oder fragen Sie Y.‘“
Verwenden Sie automatisierte Tests und menschliche Überprüfungsschleifen
- Erstellen Sie einen kleinen Korpus aus „Golden Prompts“ und erwarteten Ausgaben, die nach jeder Anweisungsänderung ausgeführt werden sollen.
- Verwenden Sie während der frühen Einführung einen Human-in-the-Loop (HITL) für risikoreiche Abfragen.
Abschließende Empfehlungen
Wenn Sie gerade erst anfangen, wählen Sie einen engen Anwendungsfall (z. B. interner Onboarding-Assistent oder Code-Reviewer) und iterieren Sie schnell mithilfe des dialogorientierten Erstellungsablaufs des GPT Builders. Halten Sie Wissensquellen prägnant und versioniert, erstellen Sie eine kleine Testsuite und setzen Sie strenge Berechtigungen durch. Beachten Sie die Speicherbeschränkung für benutzerdefinierte GPTs – verwenden Sie Projekte und hochgeladene Referenzen, um Kontinuität zu gewährleisten, bis persistente Speicheroptionen entwickelt werden.
Erste Schritte
CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie OpenAI-Serien, Google Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno und mehr – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche zusammenfasst. Durch konsistente Authentifizierung, Anforderungsformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines erstellen – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und das alles, während Sie gleichzeitig von den neuesten Erkenntnissen des KI-Ökosystems profitieren.
Erkunden Sie zunächst die Möglichkeiten des Chatgpt-Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.
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