Når folk spør «Kan ChatGPT se videoer?» mener de forskjellige ting: vil de at en chatassistent skal strømme og vise frem til et klipp slik et menneske ville gjort, eller til analysere og oppsummere innholdet (visuelle scener, talte ord, tidsstempler, handlinger)? Det korte svaret er: ja – men med viktige forbeholdModerne ChatGPT-varianter og tilhørende tjenester har fått multimodale egenskaper som lar dem tolke bilder og lyd fra videoer, godta direktesendt skjerm/videoinndata i visse apper og generere sammendrag eller merknader – men de gjør ofte dette ved å behandle video som en sekvens av stillbilder + lyd (eller ved å integrere med videoaktiverte API-er), ikke ved å «spille av» filen slik du eller jeg ville gjort.
Kan ChatGPT bokstavelig talt se en videofil på samme måte som en person gjør?
Hva det teknisk sett betyr å «se» en video
For mennesker er observasjon kontinuerlig: øynene tar inn en bevegelsesstrøm, ørene plukker opp lyd, og hjernen integrerer tidsmessige signaler. For nåværende LLM-baserte systemer som ChatGPT implementeres «observasjon» vanligvis som behandling av strukturerte inndata hentet fra videoen – for eksempel: en sekvens av uttrukne rammer (bilder), et lydtranskripsjonsspor og eventuelt metadata som tidsstempler eller objektdeteksjonsutganger. Modeller kan deretter resonnere over denne sekvensen for å svare på spørsmål, produsere sammendrag eller generere tidsstempler. Kort sagt: ChatGPT gjør ikke strøm bilder i sanntid slik en visuell cortex gjør; den inntar representasjoner av disse rammene (bilder + tekst) og begrunnelser rundt dem.
Hvilke funksjoner finnes allerede i ChatGPT-produkter
OpenAI har levert flere multimodale innovasjoner: GPT-4/GPT-4o-familien har forbedret syn og lydforståelse, og ChatGPT-mobilappen har fått kontroller for skjerm- og videodeling (spesielt i tale-/chatmoduser) som lar assistenten «se» live kamera- eller skjerminnhold under en økt. Den praktiske effekten: du kan vise ChatGPT hva som er på telefonskjermen din eller dele livevideo for kontekstuell hjelp i den støttede mobilopplevelsen. For rikere videoanalyse (sammendrag på filnivå, tidsstempler) er nåværende offentlige arbeidsflyter vanligvis avhengige av å trekke ut bilder/transkripsjoner og mate disse inn i en multimodal modell eller bruke API-oppskrifter som setter sammen syn + talebehandling.
Hvordan analyserer ChatGPT video under panseret?
Rammebaserte pipelines kontra native videomodeller
To vanlige tilnærminger styrker videoforståelsen i dag:
- Rammebaserte rørledninger (vanligst) — Del videoen inn i representative bilder (nøkkelbilder eller samplede bilder), transkriber lydsporet (tale-til-tekst), og send bilder + transkripsjon til en multimodal modell. Modellen resonnerer på tvers av bilder og tekst for å produsere sammendrag, bildetekster eller svar. Denne metoden er fleksibel og fungerer med mange LLM-er og visjonsmodeller; den er grunnlaget for mange publiserte veiledninger og API-eksempler.
- Innfødte videobevisste modeller (nye og spesialiserte) – Noen systemer (og forskningsmodeller) opererer direkte på spatio-temporale funksjoner og kan utføre temporal resonnering og bevegelsesanalyse uten eksplisitt bilde-for-bilde-input. Skyleverandører og neste generasjons multimodale modeller legger i økende grad til API-er som aksepterer video direkte og returnerer strukturerte utganger. Googles Gemini tilbyr for eksempel eksplisitte videoforståelsesendepunkter i sin API-pakke.
Typiske prosesseringstrinn
En produksjonspipeline som lar ChatGPT «se» en video ser vanligvis slik ut:
EtterbehandlingSamle svar, legg ved tidsstempler, generer sammendrag eller produser strukturerte resultater (f.eks. handlingslister, tidsstempler for lysbilder).
InntakLast opp videoen eller oppgi en lenke.
Forbearbeiding: Trekk ut lyd og generer en transkripsjon (Whisper-stil eller annen ASR), eksempelbilder (f.eks. 1 bilde per sekund eller nøkkelbildedeteksjon), og kjør eventuelt objekt-/persondeteksjon på bilder.
KontekstmonteringKoble transkripsjoner med tidsstempler for rammer, opprett deler som er størrelsesorientert for modellens kontekstvindu.
ModellinndataSend rammer (som bilder) og transkribert tekst til et multimodalt GPT-endepunkt, eller presenter dem i en ChatGPT-samtale (skjermdeling på mobil eller via et API).
Finnes det en «innfødt» ChatGPT-funksjon som ser på videoer (filopplasting / YouTube-lenke)?
Finnes det innebygde «Video Insights» eller programtillegg i ChatGPT?
Ja og nei. OpenAI og tredjepartsutviklere har introdusert verktøy i stil med «Video Insights» og fellesskaps-GPT-er som lar brukere lime inn YouTube-lenker eller laste opp videofiler. Under panseret utfører disse verktøyene pipelinen beskrevet ovenfor (ASR + bildesampling + multimodal resonnement). ChatGPTs kjernechatgrensesnitt godtok historisk sett ikke rå .mp4-avspilling som input som brukeren kan «spille av» for assistenten. I stedet godtar det filer og integrerer tredjeparts eller innebygde verktøy som utfører forbehandlingen.
Begrensninger ved filopplasting eller lenkebaserte arbeidsflyter
- Lengde og kostnad — lange videoer produserer lange transkripsjoner og mange rammer; tokengrenser og beregne kostnadskraftoppsummering, sampling eller chunking-strategier.
- Temporal nyanse — samplingsrammer mister bevegelsesdynamikk (optisk flyt, subtile gester), så rent rammebaserte tilnærminger kan gå glipp av tidsavhengige signaler.
- Kvaliteten avhenger av forbehandling — transkripsjonsnøyaktighet (ASR) og valg av rammer påvirker modellens resultater sterkt. Hvis ASR misforstår nøkkelord, vil LLM-sammendraget bli feil. Fellesskapets veiledning legger gjentatte ganger vekt på nøye utvalg av klipp.
Praktiske oppskrifter: tre arbeidsflyter du kan bruke akkurat nå
Oppskrift 1 – Kort oppsummering av et YouTube-foredrag (for ikke-utviklere)
- Skaff deg YouTube-transkriptet (YouTubes automatiske teksting eller en transkripsjon fra en tredjepart).
- Lim inn transkripsjonen i ChatGPT og be om et tidsstemplet sammendrag eller en kapittelfordeling.
- Legg eventuelt til noen skjermbilder (nøkkelbilder) for visuell kontekst (lysbilder eller diagrammer).
Dette gir raske og nøyaktige sammendrag som egner seg for studienotater. ()
Oppskrift 2 – Videoindeksering for et mediebibliotek (utviklertilnærming)
- Batch-uttrekk av rammer (hvert N sekund eller nøkkelrammedeteksjon).
- Kjør OCR og objektgjenkjenning på rammer; kjør tale-til-tekst for lyd.
- Opprett strukturerte metadata (navn på foredragsholdere, oppdagede objekter, emner etter tidsstempel).
- Mat metadataene + valgte rammer + transkripsjon til en visjonskompatibel GPT for endelig indeksering og tagging av naturlig språk.
Oppskrift 3 – Tilgjengelighet (generer lydbeskrivelser og alternativ tekst)
- Trekk ut rammer ved kapittelstart.
- Bruk GPT Vision til å generere konsise visuelle beskrivelser for hver ramme.
- Kombiner beskrivelser med lydtranskripsjoner for å lage beriket tilgjengelighetsinnhold for synshemmede brukere.
Verktøy og API-er som hjelper
FFmpeg- og nøkkelbildedetektorer — for automatisk bildeutvinning og deteksjon av sceneendringer.
OpenAI multimodale endepunkter / kokebokoppskrifter — gi eksempler på bruk av rammeinndata og generering av fortellende bildetekster eller voiceovers.
Video-API-er for skyleverandører (Google Gemini via Vertex AI) — godta videoinnganger direkte og produsere strukturerte utganger; nyttig hvis du ønsker en administrert løsning.
Transkripsjonstjenester — Whisper, skybasert ASR (Google Speech-to-Text, Azure, AWS Transcribe) for nøyaktige, tidsstemplede transkripsjoner.
Konklusjon – en realistisk dom
Kan ChatGPT se videoer? Ikke som et menneske ennå – men effektivt nok for et bredt spekter av oppgaver i den virkelige verden. Den praktiske tilnærmingen i dag er hybrid: bruk transkripsjoner for å fange opp tale, eksempelbilder for å fange opp bilder, og kombiner disse med spesialiserte deteksjonsverktøy før du overleverer de destillerte dataene til en multimodal GPT. Denne tilnærmingen er allerede kraftig for oppsummering, indeksering, tilgjengelighet og mange innholdsproduksjonsoppgaver. I mellomtiden tetter forskning og produktforbedringer (inkludert OpenAIs GPT-4o-familie og konkurrerende videomodeller) stadig gapet mot rikere, mer kontinuerlig videoforståelse – men foreløpig kommer de beste resultatene fra bevisste pipelines, ikke en eneste "se"-knapp.
Komme i gang
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
Utviklere har tilgang GPT-5, GPT-4.1, O3-Dypforskning, o3-Pro osv. gjennom CometAPI, den nyeste modellversjonen oppdateres alltid med det offisielle nettstedet. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.