OpenAI DevDay 2025: Ein Entwicklerhandbuch zur neuen KI-Betriebsschicht

Der OpenAI DevDay 2025 war eine hochkarätige Entwicklerpräsentation (Anfang Oktober 2025), bei der OpenAI eine breite Palette an Produkten, Toolkits, SDKs und Modellversionen vorstellte, die das Unternehmen vom Modellanbieter zum Plattformbetreiber machen sollen: Apps, die in ChatGPT laufen, ein Drag-and-Drop-Agent-Builder (AgentKit), die allgemeine Verfügbarkeit von Codex für Entwickler-Workflows und eine neue Reihe von Modellstufen (einschließlich GPT-5 Pro und Sora 2 für Video), die direkt auf produktionsreife Integrationen ausgerichtet sind. Werfen wir nun einen Blick auf die Präsentationen von OpenAI auf dieser Konferenz und analysieren wir, welche Durchbrüche es für die aktuelle KI-Branche bringen wird. Dies ist auch ein Leitfaden für Entwickler.

Warum ist der OpenAI DevDay 2025 wichtig?

Der DevDay 2025 ist wichtig, weil er neu definiert, wo und wie Anwendungen in einer KI-nativen Welt erstellt und verbreitet werden. Anstatt Modelle als Backend-Funktion zu behandeln, die Entwickler über eine API aufrufen, bietet OpenAI eine Erlebnisebene – ChatGPT – als Host für interaktive Apps. Dieser Wandel hat drei Auswirkungen:

1. Vertrieb: Entwickler können das riesige Publikum von ChatGPT direkt im Chat-Erlebnis erreichen, anstatt sich nur auf traditionelle App-Stores oder Webkanäle zu verlassen.
2. Zusammenstellung: Apps, Agenten und Modelle werden zu zusammensetzbaren Bausteinen. Sie können ein Domänenspezialistenmodell, einen Agenten, der Aufgabenschritte verkettet, und eine dialogorientierte Benutzeroberfläche zu einem einzigen Produkterlebnis kombinieren.
3. Das technische Paradigma neu schreiben: Vom „Schreiben von Code zum Erstellen von Funktionen“ bis hin zur „Orchestrierung intelligenter Agenten + automatisierte Auswertung“ ist der Engineering-Prozess granular, visualisiert und standardisiert geworden.

Was ist das neue Apps SDK und was ermöglicht es?

Was ist das Apps SDK?

Das Apps SDK ist OpenAIs Entwickler-Toolkit zum Erstellen interaktive Anwendungen, die in ChatGPT lebenAnstatt auf Webseiten zu verlinken oder statische Daten zurückzugeben, können mit dem SDK erstellte Apps aus einer Konversation heraus aufgerufen werden, interaktive Benutzeroberflächen in ChatGPT rendern, Folgeanfragen akzeptieren und – was entscheidend ist – den Kontext während der gesamten Chat-Sitzung beibehalten, sodass die App und das Sprachmodell nahtlos zusammenarbeiten können.

Feature:

• Einbettung in die Chat-App: Apps werden innerhalb von ChatGPT gerendert, sodass Benutzer mehrstufige Aufgaben ausführen können (z. B. ein Poster in Canva entwerfen und es dann in ein Pitch Deck umwandeln), ohne die Konversation zu verlassen.
• Kontextuelle Kontinuität: Apps erhalten strukturierten Kontext (über Model Context Protocol / MCP), sodass sie sich wie erstklassige Chat-Teilnehmer und nicht wie einmalige Integrationen verhalten.
• Entwicklermodus und Vorschau: Entwickler können Apps in einem Entwicklermodus testen, schnell iterieren und zur Überprüfung einreichen, wenn sie fertig sind.
• Handels- und Monetarisierungs-Installationen (in Kürze): OpenAI hat Commerce-Hooks signalisiert, sodass Apps Waren/Dienstleistungen innerhalb des Chat-Erlebnisses verkaufen und Entwickler ihre Apps schließlich monetarisieren können.
• Tools für Daten und Berechtigungen: Das SDK definiert Muster, um den Benutzer aufzufordern, Konten zu verbinden und Datenzugriff zu gewähren, wenn eine Drittanbieter-App agieren oder Daten lesen muss, mit integrierten Abläufen für Zustimmung und Token-Austausch.

Warum das Apps SDK wichtig ist

Indem ChatGPT zu einer Host-Umgebung für Apps von Drittanbietern wird, gestaltet OpenAI das Produkt vom Konversationsassistenten zum Laufzeit – ein „Betriebssystem“ für dialogorientierte Interaktionen. Für Entwickler reduziert dies den Aufwand: Anstatt eine separate Benutzeroberfläche und einen separaten Distributionstrichter zu erstellen, können sie eine schlanke App-Logik schreiben und von der Entdeckungs- und dialogorientierten UX von ChatGPT profitieren. Für Produktteams und Unternehmen verändert es die Architektur von Funktionen: Anstatt ein Modell in eine Website einzubetten, können Sie das Produkt in eine dialogorientierte Struktur einbetten, die Follow-ups, Klärungen und multimodale Ausgaben unterstützt.

OpenAI versucht, „natürliche Sprache“ in eine neue universelle UI-Ebene zu transformieren. Innerhalb dieser Ebene wird eine App nicht als „Seitensatz“, sondern als „Funktionen + Kontext + Transaktionsfunktionen“ definiert. Dies entspricht der Vereinheitlichung von „Browser + App Store + Checkout + SDK“ in einer Konversation. Ziel ist nicht, native Apps zu ersetzen, sondern die Kette neu zu strukturieren: Der „Erstkontakt“ wird in ChatGPT platziert und die „tiefe Nutzung“ (Vollbild, Weiterleitungen) externen Apps vorbehalten.

Was ist AgentKit und wie verändert es die Agentenentwicklung?

Was ist AgentKit?

AgentKit ist OpenAIs neues Toolkit zum Erstellen, Bereitstellen und Optimieren von Agentenanwendungen – Software-Agenten, die im Auftrag der Benutzer autonom planen, agieren und interagieren können. AgentKit bündelt Entwickler-Primitive für die Aufgabenzerlegung, die Tool-Nutzung und die Auswertung des Agentenverhaltens. OpenAI positioniert AgentKit als „Infrastruktur für Agenten“, die es Entwicklern ermöglicht, zuverlässige, überprüfbare und einfacher iterierbare Agenten zu erstellen.

Was sind die Hauptfunktionen von AgentKit?

• Visueller Agenten-Builder: eine Leinwand zum Verbinden von Logikknoten, Definieren von Flüssen und Orchestrieren mehrerer Agenten, ohne jedes Koordinationsdetail manuell codieren zu müssen.
• Tool- und API-Konnektoren: vorgefertigte Adapter zum Verknüpfen von Agenten mit externen Diensten (APIs, Datenbanken, Webhooks), die reale Aktionen ermöglichen.
• Bewertung & Leitplanken: Dank integrierter Evaluierungen und Ablaufverfolgung können Teams Agentenspuren bewerten, Regressionen erkennen und das Verhalten von Eingabeaufforderungen/Ketten optimieren.
• Bereitstellung und Beobachtbarkeit: integrierte Bereitstellungsprimitive und Telemetrie zur Überwachung der Agentenleistung und von Fehlern in der Produktion.

Warum ist AgentKit wichtig?

Die praktischen Hürden bei Agenten lagen bisher in den Bereichen Zuverlässigkeit und Sicherheit – wie man einen Agenten ohne unerwartete Nebenwirkungen agieren lässt. AgentKit versucht, diese Bedenken in den Mittelpunkt der Entwicklung zu rücken: Die Bereitstellung standardisierter Muster für Toolzugriff, Kontextmanagement und Auswertung reduziert Unvorhersehbarkeit und verkürzt Entwicklungszyklen. Für Unternehmen, die Automatisierungs-Workflows, Kundenassistenten oder Entscheidungsunterstützungssysteme entwickeln, ist AgentKit das Gerüst, das fragile Agenten-Prototypen in produktionsreife Dienste verwandelt.

Was ist Codex und was hat sich beim DevDay geändert?

Was ist Codex?

Codex ist OpenAIs dedizierter Programmierassistent für Entwickler-Workflows: eine Reihe von Modellfunktionen, CLI-Tools und Integrationen (Editor-Plugins, CI-Hooks), die die Code-Erstellung, -Überprüfung und -Wartung beschleunigen. Auf dem DevDay kündigte OpenAI an Codex ist allgemein verfügbar, und überführt es von der Vorschau/internen Nutzung in eine Produktionssupportebene für Entwicklungsteams.

Was sind die Hauptfunktionen von Codex nach dem Update?

• Kontextbewusste Codegenerierung: Codex kann Code basierend auf dem vollständigen Repository-Kontext (nicht nur einem kurzen Eingabeaufforderungsfenster) generieren und Stil- und Architekturbeschränkungen einhalten.
• Live-Editing und Entwickler-Feedbackschleifen: Entwickler können iterieren, indem sie Codex anweisen, eine Umgestaltung vorzunehmen, Tests hinzuzufügen oder Funktionen mit Live-Reload-Demonstrationen in Entwicklungs-Sandboxen zu implementieren.
• Integration mit Apps und Agenten: Codex kann von Agenten oder Apps aufgerufen werden, um Glue-Code zu schreiben, auf Laufzeitfehler zu reagieren oder API-Clients automatisch zu synthetisieren.
• Spezialmodelle: Lauf weiter GPT5-CODEX, sind hervorragend im Refactoring und Code-Review und können die „Denkzeit“ an die Aufgabenkomplexität anpassen.
• Aufgaben mit langer Dauer: Kann Aufgaben über einen Zeitraum von zehn Minuten oder länger kontinuierlich ausführen.
• Zusammenarbeit auf mehreren Terminals: Einheitliche IDE, Terminal, GitHub und Cloud; neu hinzugefügte Slack-Integration und Codex SDK (Verbindung zu CI/CD, Betrieb und Wartung sowie Datenpipelines).

Warum ist die Entwicklung des Codex wichtig?

Dies ist sinnvoll, da es die beiden größten Produktivitätslücken in der Softwareentwicklung mit LLMs schließt: die Aufrechterhaltung der kontextuellen Genauigkeit in großen Codebasen und das Schließen des Kreislaufs vom Vorschlag bis zur implementierten Änderung. Wenn ein Modell ein gesamtes Repository analysieren und Änderungen vor Ort anwenden kann – und wenn dieses Modell in die Bereitstellungstools integriert ist – können Entwickler vom Schreiben von Scaffold-Code zur Orchestrierung übergeordneter Produktentscheidungen übergehen.

Bei der offiziellen GA-Version von Codex geht es nicht nur darum, die Vervollständigung leistungsfähiger zu machen. Das Faszinierendste an der Demo war nicht die schiere Menge an geschriebenem Code, sondern wie Codex selbstständig Protokolle navigierte, Dokumentationen las, einen MCP-Server einrichtete, das Frontend modifizierte, Peripheriegeräte anschloss und kontinuierlich „langfristige Aufgaben“ in der Cloud bearbeitete.

Welche Modell- und API-Updates hat OpenAI angekündigt?

Welche Modellaktualisierungen wurden beim DevDay angekündigt?

Beim DevDay betonte OpenAI eine Aktualisierung und Erweiterung seiner Modellpalette, die höhere Wiedergabetreue kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. kostengünstiger Varianten:

• GPT-5 Pro – ein Angebot der GPT-5-Familie mit höherer Kapazität, das für tiefes Denken, lange Kontexte und Produktionsarbeitslasten optimiert ist (dokumentiert auf den Seiten zum Plattformmodell).
• Sora 2 – ein Vorzeigemodell zur Video- und Audiogenerierung, das kurze, realistische Videos mit synchronisierten Dialogen und verbessertem physischen Realismus ermöglicht. OpenAI positionierte Sora 2 als seinen nächsten Schritt im Bereich generatives Video.
• Kleinere, günstigere Sprach-/Echtzeitmodelle – „Mini“-Varianten (z. B. Echtzeit-/Audio-Minimodelle), die für kostengünstige Sprach- oder Echtzeitinteraktionen mit geringer Latenz konzipiert sind.

GPT-5 Pro: Was es ist, was es tut, warum es wichtig ist

Was es ist: GPT-5 Pro ist eine hochpräzise Konfiguration der GPT-5-Familie für unternehmenskritische Workloads. Sie bietet erweiterte Kontextfenster, verbessertes Befolgen von Anweisungen und geringere Halluzinationsraten bei komplexen Denkaufgaben. Die Pro-Stufe ist das ideale Modell für hochpräzise Aufgaben, bei denen Latenz und Kosten einen akzeptablen Kompromiss für die Leistung darstellen.

Warum es darauf ankommt: Für Anwendungen wie Rechtsanalysen, wissenschaftliche Zusammenfassungen oder mehrstufige Entscheidungsfindung, die auf Genauigkeit und umfassenden Kontext angewiesen sind, verändert die Pro-Stufe die Wirtschaftlichkeit der Entwicklung mit LLMs: Anstatt Aufgaben auf enge Regelsysteme zu reduzieren, können sich Teams auf ein Modell verlassen, das für durchgängiges Denken und höheres Vertrauen ausgelegt ist. Die Verfügbarkeit einer kostenpflichtigen Pro-Stufe auf der API erleichtert Unternehmen zudem die Entscheidungsfindung bei Beschaffung und Architektur.

Sora 2: Was es ist, was es tut

Was es ist: Sora 2 ist OpenAIs Text-to-Video-Modell der zweiten Generation, das kurze, realistische Clips mit synchronisiertem Ton und Dialog, verbesserter physischer Glaubwürdigkeit und Bedienelementen für Entwickler produziert. OpenAI hat Sora 2 sowohl mit einer verbraucherorientierten Sora-App als auch mit Entwickler-APIs zur Integration veröffentlicht.

Was es tut: Sora 2 erstellt Kurzvideos anhand von Textansagen, kann bestehende Kurzclips erweitern und integriert Audio, das zu Lippenbewegungen und Szenenakustik passt. Es ist für kreative Produktion, Rapid Prototyping und neue soziale Formate konzipiert, bei denen KI-generierte Kurzclips im Mittelpunkt stehen.

Echtzeit- und Minimodelle: erschwingliche Echtzeiterlebnisse

OpenAI legte außerdem den Schwerpunkt auf günstigere Modellvarianten mit geringerer Latenz (Echtzeit/Mini-Familie), die Sprach- und interaktive Erlebnisse zu einem Bruchteil der bisherigen Kosten ermöglichen. Diese ermöglichen es Produktteams, Live-Sprachassistenten, kostengünstige Chatbots und eingebettete Offline-Funktionen ohne unerschwingliche Kosten pro Token hinzuzufügen und so die Anzahl der möglichen Anwendungsfälle zu erweitern.

GPT-image-1-mini API

gpt-image-1-mini ist eine kostenoptimiertes, multimodales Bildmodell von OpenAI, das akzeptiert Text- und Bildeingaben und produziert BildausgabenEs ist als kleineres, günstigeres Geschwistermodell der GPT-Image-1-Familie von OpenAI positioniert und für den Hochdurchsatz-Produktionseinsatz konzipiert, bei dem Kosten und Latenz wichtige Einschränkungen darstellen. Das Modell ist für Aufgaben wie Text-zu-Bild-Generierung, Bildbearbeitung / Inpaintingund Arbeitsabläufe, die Referenzbilder einbeziehen.

Wie kann ich zu einem erschwinglichen Preis auf Sora 2 und die GPT-5 Pro-API zugreifen?

CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie die GPT-Reihe von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Midjourney, Suno und weitere – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. 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 entwickeln – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und gleichzeitig die neuesten Erkenntnisse des KI-Ökosystems zu nutzen.

Entwickler können auf die gpt-5-codex-API (gpt-5-codex) zugreifen. GPT-5 Pro( gpt-5-pro-2025-10-06; gpt-5-pro) und Sora 2 API(sora-2-hd; sora-2) über CometAPI, die neuste Modellversion wird immer mit der offiziellen Website aktualisiert. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des 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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Wie passen diese Updates zusammen – was ist das strategische Muster?

Zusammengenommen verdeutlichen die Ankündigungen drei bewusste Schritte:

1. Plattformisierung von ChatGPT: Apps innerhalb von ChatGPT + ein App-Verzeichnis = eine neue Vertriebs- und Handelsebene für Drittanbieter. Dies macht ChatGPT vom Produkt zur Plattform.
2. Agent als erstklassiges Produktprimitiv: AgentKit vereinfacht die Erstellung, Prüfung und Überwachung mehrstufiger, Tool-basierter Agenten und beschleunigt so die praktische Automatisierung in allen Branchen.
3. Von Demos bis zu Produktionsmodellen: Die Modellstufen Codex GA und Pro (GPT-5 Pro, Sora 2) zeigen den Drang, die Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen – Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheitstools und unterschiedliche Preis-Leistungs-Kompromisse.

Dieses Muster ist kein Zufall: OpenAI erstellt ein Schwungrad für Entwickler, bei dem Modelle Apps und Agenten antreiben, Apps für die Verteilung und Monetarisierung sorgen und Agenten programmierbare Verhaltensweisen liefern, die sowohl auf Modellen als auch auf App-Integrationen basieren.

Fazit – Ist der DevDay 2025 der Beginn einer neuen Plattform-Ära?

Beim OpenAI DevDay 2025 ging es weniger um isolierte Funktionen, sondern vielmehr darum, diese Funktionen zu einem stimmigen Plattformspiel zu verknüpfen: Apps, die in einem dialogorientierten Betriebssystem bereitgestellt werden, autonome Agenten mit einem klaren Produktionspfad, ein weiterentwickelter Codex für echte Entwickler-Workflows und Modellaktualisierungen, die die Medienfunktionen erweitern. Für Entwickler ist das Ergebnis praktisch: Neue Primitive senken die Integrationskosten und beschleunigen die Markteinführung, legen aber auch die Messlatte für Governance und Betriebsdisziplin höher.