Tilpassede GPT-er (også kalt «GPT-er» eller «tilpassede assistenter») lar enkeltpersoner og team lage skreddersydde versjoner av ChatGPT som bygger inn instruksjoner, referansefiler, verktøy og arbeidsflyter. De er enkle å komme i gang med, men har viktige begrensninger, risikoer og valg du må vite om før du designer, publiserer eller integrerer en.
Hva er en tilpasset GPT?
Tilpassede GPT-er (ofte bare kalt «GPT-er» i ChatGPT) er skreddersydde versjoner av ChatGPT som du kan lage uten å skrive kode. De kombinerer systeminstruksjoner, spesialisert kunnskap (filer, URL-er, innebygginger) og valgfrie verktøyintegrasjoner for å oppføre seg som en domenespesifikk assistent – f.eks. en juridisk oppsummerer, produktdesignpartner, intervjucoach eller intern brukerstøttebot. OpenAI designet GPT-opprettingsopplevelsen for å være tilgjengelig via en visuell bygger: du forteller byggeren hva du vil, og den støtter assistenten, mens en Konfigurer-fane lar deg legge til filer, verktøy og beskyttelsesrekkverk.
Hvorfor bygge en?
Tilpassede GPT-er lar lag og enkeltpersoner:
- Registrer repeterbare arbeidsflyter (prosjektintroduksjon, innholdsmaler).
- Håndhev tone-/merkevareretningslinjer og spørsmål og svar-policyer.
- Avdekk proprietær kunnskap (last opp produktdokumentasjon, retningslinjer).
- Reduser friksjon: brukere samhandler med en kunnskapsrik assistent i stedet for å gjenta instruksjoner hver økt.
Nedenfor vil jeg gå gjennom en profesjonell, praktisk veiledning: trinnvis oppretting, konfigurasjon og publisering, integrasjonsmønstre, testing og styring.
Hvordan oppretter jeg en tilpasset GPT trinn for trinn?
Trinn 1: Planlegg assistentens formål og begrensninger
Bestem de primære oppgavene, målbrukerne og hva assistenten aldri må gjøre (av sikkerhetshensyn/samsvar). Eksempel: «En kontraktsoppsummerer for juridiske avdelinger som aldri gir juridisk rådgivning og flagger tvetydige klausuler.» Å avklare dette på forhånd gjør instruksjoner og testing raskere.
Trinn 2: Åpne GPT-byggeren
Fra venstre sidefelt i ChatGPT, gå til GPT-er → Opprett (eller besøk chatgpt.com/gpts). Byggeren viser vanligvis en «Opprett»-fane (redigering), en «Konfigurer»-fane for metadata og ressurser, og en «Forhåndsvisning»-fane for live-testing.
Trinn 3: Definer systeminstruksjoner og persona
I Konfigurer-fanen gir du konsise, men omfattende instruksjoner:
- Rolle: hva assistenten is (f.eks. «Kontraktssammendrag for innkjøpsteam»).
- Atferd: tone, ordrikhet og begrensninger (f.eks. «Spør alltid om dokumentets omfang før du oppsummerer»).
- Forbudte handlinger: hva man skal nekte (f.eks. «Ikke lag juridisk rådgivning; anbefal alltid en advokat»).
Disse instruksjonene danner ryggraden i konsekvent atferd.
Trinn 4: Last opp kunnskap og eksempler
Legg ved referansefiler (PDF-er, dokumenter), vanlige spørsmål og eksempler på spørsmål og svar, slik at GPT-en kan basere svarene på dataene dine. Hold hver fil fokusert og godt strukturert – store, støyende dokumenter kan svekke ytelsen. Opplastet kunnskap hjelper assistenten med å produsere konsistente, faktabaserte svar under øktene (men merk hukommelsesbegrensningene som diskuteres senere).
Trinn 5: Legg til handlinger (koble til API-er eller verktøy) om nødvendig
Hvis assistenten din trenger eksterne data (lagerkontroller, kalendertilgang, CRM-oppslag), konfigurer Tilpassede handlinger (også kalt verktøy). En handling er et definert web-API-kall assistenten kan gjøre under en samtale. Bruk dem til å hente livedata, kjøre transaksjoner eller berike svar. Handlinger utvider nytten, men øker kompleksiteten og sikkerhetskravene.
- plugins eller kallbare web-API-er for sanntidsdata (lagerbeholdning, kalendere).
- Tilpassede handlinger via webhook-endepunkter (utløse bygg, sende billetter).
- Kodeutførelse eller avanserte verktøy for matematikk, filparsing eller databaseoppslag.
Trinn 6: Velg modell og ytelsesavveininger
OpenAI lar utviklere velge mellom forskjellige ChatGPT-modeller (inkludert diverse GPT-5-familier og mer kompakte alternativer) for å balansere kostnad, hastighet og kapasitet. Velg en modell basert på oppgavens kompleksitet: store modeller for nyansert oppsummering eller resonnement; mindre/billigere modeller for enkle spørsmål og svar. Utvidet modellstøtte for tilpassede GPT-er – vær oppmerksom på hvilke modeller kontoen din kan bruke.
Trinn 7: Forhåndsvis, test og iterer
Bruk Forhåndsvisning-fanen til å simulere virkelige brukerforespørsler. Test kanttilfeller, kontradiktoriske forespørsler og feilstier (f.eks. manglende data eller tvetydig brukerintensjon). Iterer på instruksjonene, filene og handlingene til oppførselen er pålitelig.
Spor:
- Nøyaktighet av svarene (er faktaene basert på opplastede filer?)
- Tone og format (produserer den leveranser i forventet struktur?)
- Sikkerhetsresponser (nekter eller eskalerer den når den blir bedt om å gjøre forbudte handlinger?)
Trinn 8: Publiser, del eller hold privat
Du kan publisere GPT-en din til:
- Organisasjonens private katalog (Teams/Enterprise),
- Den offentlige GPT-butikken (hvis du ønsker bredere oppdagelsesmuligheter),
- Eller hold det privat kun for intern bruk.
Hvis du publiserer offentlig, følg reglene for offentliggjøring: oppgi om det bruker eksterne API-er, samler inn data eller har begrensninger. GPT Store muliggjør oppdagelse og (i noen perioder) inntektsprogrammer for skapere.
Hvilke eksterne API-er kan du bruke for å integrere en tilpasset GPT?
Det finnes flere integrasjonsmønstre og mange API-er du kan koble til en tilpasset GPT (eller til en app som pakker inn en GPT). Velg basert på funksjonaliteten du trenger – livedata / handlinger, gjenfinning (RAG) / kunnskap, automatisering / orkestreringeller appspesifikke tjenester.
1) OpenAI / ChatGPT-pluginer (OpenAPI + manifest) – for modellinitierte API-kall
Hva det er: en standardisert måte å eksponere REST API-et ditt for ChatGPT via en ai-plugin.json manifest + en OpenAPI-spesifikasjon slik at modellen kan ring endepunktene dine under en samtale. Bruk dette når du vil at GPT-en skal hente liveinformasjon eller utføre handlinger (bestille en flyreise, spørre om beholdning, kjøre et søk).
Når du skal bruke det: du vil at GPT skal be om data eller utføre en handling under en chat-tur (modellen velger hvilket API som skal kalles). Typiske eksempler: billettsystemer, produktkataloger, prismotorer, tilpassede søkeendepunkter.
Pros:
- Naturlig LLM→API-flyt (modellen velger og begrunner hvilke kall som skal gjøres).
- Bruker OpenAPI, slik at den integreres med standard API-verktøy.
Cons: - Krever bygging av et sikkert API, manifest og autentiseringsflyter (OAuth eller API-nøkkel).
- Sikkerhetsoverflate – følg beste praksis for færrest rettigheter.
2) OpenAI-assistenter / svar-API og funksjonskall
Hva det er: OpenAIs assistent-/svar-/funksjonskallfunksjoner lar deg bygge assistenter i din egen app ved å programmatisk komponere instruksjoner, verktøy og funksjonsdefinisjoner. Bruk dette når applikasjonen din trenger deterministisk orkestrering – appen din kaller modellen, modellen returnerer et funksjonskall, appen din utfører det, og du sender resultatet tilbake.
Når du skal bruke det: du trenger tettere kontroll over arbeidsflyten, ønsker å formidle verktøykall i backend-systemet ditt, eller ønsker å integrere modeller med eksisterende API-er mens du logger og validerer hvert eksterne kall.
Pros:
- Full kontroll og enklere å håndheve validering og revisjon.
- Fungerer bra med serversideorkestrering og sikkerhetskontroller.
Cons: - Appen din må implementere orkestreringslaget (mer utviklingsarbeid).
- for programmatisk kontroll
3) Henting / RAG API-er (vektordatabaser + innebyggingstjenester)
Hva det er: Retrieval-augmented generation (RAG) bruker en innebyggingsmotor + vektordatabase for å gi kontekst til modellen. Vanlige valg: konglen, Vev, Chroma, Milvus – disse brukes til å indeksere PDF-er og dokumenter, og returnere de mest relevante avsnittene til modellen på forespørselstidspunktet. Dette er standardmåten for å gi GPT-er pålitelig og privat informasjon i stor skala.
Når du skal bruke den: Du trenger GPT for å svare på store mengder interne dokumenter, produktmanualer, kontrakter, eller for å ha «minne» lagret eksternt.
Pros:
- Reduserer hallusinasjoner betraktelig ved å jorde svar.
- Skalerer til store korpus.
Cons: - Krever ETL (chunking, embedding, indexing) og et hentelag.
- Latens- og kostnadshensyn for svært store datasett.
- for å forankre GPT-er i dokumentene dine
4) Ingen kode / automatiseringsplattformer (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Hva det er: Bruk automatiseringsplattformer for å koble ChatGPT (eller backend-en din som kaller ChatGPT) til hundrevis av tredjeparts API-er (Sheets, Slack, CRM, e-post). Disse tjenestene lar deg utløse arbeidsflyter (for eksempel: på et chatresultat, kalle en Zap som legger ut på Slack, oppdaterer Google Sheets eller oppretter et GitHub-problem).
Når du skal bruke det: du ønsker enkle integrasjoner, raske prototyper eller å koble sammen mange SaaS-endepunkter uten å bygge limkode.
Pros:
- Rask å koble til; ingen tung bakende nødvendig.
- Flott for interne automatiseringer og varsler.
Cons: - Mindre fleksibel og noen ganger tregere enn tilpassede backends.
- Må nøye administrere legitimasjon og datalagring.
5) Appspesifikke API-er og webhooks (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM-er)
Hva det er: Mange produktintegrasjoner er rett og slett plattform-API-ene du allerede kjenner til – Slack API for samtaler, GitHub API for problemer/PR-er, Google Sheets API, Salesforce API, kalender-API-er osv. En GPT eller orkestreringslaget ditt kan kalle disse API-ene direkte (eller via plugins/zaps) for å lese/skrive data. Eksempel: en GPT som prioriterer problemer og åpner PR-er via GitHub API-et.
Når du skal bruke det: du trenger at assistenten samhandler med en spesifikk SaaS (publiserer meldinger, åpner saker, leser poster).
Pros:
- Direkte evne til å handle i verktøyene dine.
Cons: - Hver ekstern integrasjon øker kravene til godkjenning og sikkerhet.
6) Mellomvare-/orkestreringsbiblioteker og agentrammeverk (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph, osv.)
Hva det er: Biblioteker som forenkler bygging av LLM-apper ved å tilby koblinger til vektordatabaser, verktøy og API-er. De hjelper med å strukturere ledetekster, håndtere henting, kjedekall og gi observerbarhet. LangChain (og relaterte rammeverk) brukes ofte til å koble modeller til eksterne API-er og RAG-pipelines.
Når du skal bruke det: du bygger en produksjonsapp, trenger gjenbrukbare komponenter, eller ønsker å administrere verktøybruk, nye forsøk og mellomlagring på ett sted.
Pros:
- Fremskynder utviklingen; mange innebygde kontakter.
Cons: - Legger til et avhengighetslag som du må vedlikeholde.
Foreslåtte integrasjonsmønstre (hurtigoppskrifter)
- Plugin-first (best for modelldrevne arbeidsflyter): Implementer et sikkert REST API → publiser OpenAPI-spesifikasjon + ai-plugin.json → tillat GPT (plugin-aktivert) å kalle det under chatter. Bra for produktsøk og handlinger.
- App-orkestrert (best for streng kontroll): Appen din samler inn brukerinndata → kaller OpenAI Assistants/Responses API med verktøy-/funksjonsdefinisjoner → hvis modellen ber om en funksjon, validerer og kjører appen din mot dine interne API-er (eller kaller andre tjenester) og returnerer resultater til modellen. Bra for revideringsevne og sikkerhet.
- RAG-støttet (best for kunnskapstunge GPT-er): Indekser dokumenter inn i en vektor-DB (Pinecone/Weaviate/Chroma) → når brukeren spør, hent de viktigste passasjene → send hentet tekst til modellen som kontekst (eller bruk en henteplugin) for å basere svarene.
- Automatiseringsbro (best for å lime SaaS): Bruk Zapier / Make / n8n for å koble GPT-utdata til SaaS API-er (publisering på Slack, oppretting av tickets, tilføying av rader). Bra for ikke-ingeniørvennlige integrasjoner og rask automatisering.
Hvordan designer jeg sikre verktøykall?
- Bruk påloggingsinformasjon med færrest privilegier (skrivebeskyttet der det er mulig).
- Valider alle eksterne svar før du stoler på dem for kritiske avgjørelser.
- Hastighetsbegrens og overvåk verktøybruk, og logg API-kall for revisjon.
GPT vs. plugin: En tilpasset GPT er en konfigurert assistent i ChatGPT (ingen kode kreves), mens en plugin er en integrasjon som lar ChatGPT kalle eksterne API-er. Du kan kombinere begge deler: en GPT med innebygde instruksjoner + tilkoblede plugin-hooks for å hente sanntidsdata eller utføre handlinger.
Hvordan bør jeg teste, måle og styre en distribuert GPT?
Hvilke tester bør jeg kjøre før utrulling?
- Funksjonelle testerSamsvarer resultatene med forventningene på tvers av 50–100 representative spørsmål?
- Stresstester: mat inn motstanderisk eller misdannet inndata for å sjekke feilmoduser.
- PersonverntesterSørg for at assistenten ikke lekker interne dokumentutdrag til uautoriserte brukere.
Hvilke målinger er viktige?
- Nøyaktighet/presisjon mot et merket sett.
- Rask suksessrate (prosentandel av spørringer som returnerte handlingsrettede resultater).
- Eskaleringshastighet (hvor ofte det feilet og krevde menneskelig overlevering).
- Brukertilfredshet via korte vurderingsspørsmål i chatten.
Hvordan opprettholde styringen?
- Vedlikehold en endringslogg for instruksjonsendringer og filoppdateringer.
- Bruk rollebasert tilgang til å redigere/publisere GPT-er.
- Planlegg periodisk revisjon for datasensitivitet og samsvar med policyer.
Viktige begrensninger og ulemper du må kjenne til
- Tilpassede GPT-er kan kalle API-er under en økt (via plugin/handlinger), men det er begrensninger knyttet til å sende data til en tilpasset GPT «i ro». I praksis betyr dette at du kan ha GPT-initierte kall (pluginer eller funksjoner), eller at appen din kan kalle modellen via API-et, men du kan vanligvis ikke asynkront sende data til en vertsbasert tilpasset GPT-instans, slik som å utløse eksterne webhooks som GPT-en automatisk forbruker senere. Sjekk produktdokumentasjonen og fellesskapstrådene for oppdatert oppførsel.
- Sikkerhet og personvern: Programtillegg og API-integrasjoner øker angrepsflaten (OAuth-flyter, risiko for dataeksfiltrering). Behandle programtilleggsendepunkter og tredjepartsverktøy som uklarerte inntil de er validert, og følg autentisering + logging med minste rettigheter. Bransjerapportering og revisjoner har fremhevet sikkerhetsrisikoer for programtillegg; ta dette på alvor.
- Latens og kostnad: Live API-kall og henting legger til latens og tokens (hvis du inkluderer hentet tekst i ledetekster). Arkitektur for mellomlagring og begrensning av omfanget av hentet kontekst.
- Styresett: For interne GPT-er, kontrollér hvem som kan legge til programtillegg, hvilke API-er som kan kalles, og vedlikehold en godkjennings-/revisjonsprosess.
Hvordan kan jeg optimalisere prompter, redusere hallusinasjoner og forbedre påliteligheten?
Praktiske teknikker
- Ankersvar til kilderBe GPT om å oppgi dokumentnavnet og avsnittsnummeret når fakta hentes fra opplastede filer.
- Krev trinnvis resonnementFor komplekse avgjørelser, be om en kort tankerekke eller nummererte trinn (og oppsummer deretter).
- Bruk bekreftelsestrinneneEtter at GPT-en svarer, instruer den til å kjøre en kort verifiseringsprosess mot vedlagte filer og returnere en konfidenspoengsum.
- Begrens oppfinnsomhetlegg til en instruksjon som «Hvis assistenten er usikker, svar: 'Jeg har ikke nok informasjon – last opp X eller spør Y.'»
Bruk automatiserte tester og menneskelige vurderingsløkker
- Bygg et lite korpus av «gylne ledetekster» og forventede utganger som skal kjøres etter enhver instruksjonsendring.
- Bruk en human-in-the-loop (HITL) for høyrisikospørringer under tidlig utrulling.
Endelige anbefalinger
Hvis du akkurat har begynt, velg et smalt brukstilfelle (f.eks. intern onboarding-assistent eller kodeanmelder) og iterer raskt ved hjelp av GPT Builders konversasjonsbaserte Create-flyt. Hold kunnskapskildene konsise og versjonerte, bygg en liten pakke med tester og håndhev streng tillatelsesstyring. Vær oppmerksom på minnebegrensningen for tilpassede GPT-er i dag – bruk prosjekter og opplastede referanser for å gi kontinuitet inntil permanente minnealternativer utvikles.
Komme i gang
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs 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.
For å begynne, utforsk chatgpt-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.
Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !