OpenAI DevDay 2025: En utviklerveiledning til det nye AI-operativlaget

OpenAI DevDay 2025 var en høyhastighetsutstilling for utviklere (holdt tidlig i oktober 2025) hvor OpenAI avduket et bredt spekter av produkter, verktøysett, SDK-er og modellutgivelser designet for å flytte selskapet fra modellleverandør til plattformoperatør: apper som kjører i ChatGPT, en dra-og-slipp-agentbygger (AgentKit), den generelle utrullingen av Codex for utviklerarbeidsflyter og et nytt sett med modellnivåer (inkludert GPT-5 Pro og Sora 2 for video) rettet direkte mot integrasjoner i produksjonsklassen. La oss nå ta en titt på hva OpenAI introduserte på denne konferansen og analysere hvilke gjennombrudd det vil bringe til den nåværende AI-bransjen. Dette er også en veiledning for utviklere.

Hvorfor er OpenAI DevDay 2025 viktig?

DevDay 2025 er viktig fordi den omdefinerer hvor og hvordan applikasjoner skal bygges og distribueres i en AI-basert verden. I stedet for å behandle modeller som en backend-funksjonalitet som utviklere kaller via API, pakker OpenAI et opplevelseslag – ChatGPT – som vert for interaktive apper. Dette skiftet har tre implikasjoner:

1. Distribusjon: Utviklere kan nå ChatGPTs enorme publikum direkte i chatopplevelsen, i stedet for å bare stole på tradisjonelle appbutikker eller nettkanaler.
2. sammensetning: Apper, agenter og modeller blir komponerbare byggeklosser. Du kan kombinere en domenespesialistmodell, en agent som kjeder oppgavetrinn og et samtalegrensesnitt som én enkelt produktopplevelse.
3. Omskriving av ingeniørparadigmet: Fra «å skrive kode for å lage funksjoner» til «å orkestrere intelligente agenter + automatisert evaluering», har ingeniørprosessen blitt granulær, visualisert og standardisert.

Hva er den nye Apps SDK-en, og hva muliggjør den?

Hva er Apps SDK?

Apps SDK er OpenAIs utviklerverktøysett for å bygge interaktive applikasjoner som ligger i ChatGPTI stedet for å lenke ut til nettsider eller returnere statiske data, kan apper bygget med SDK-en kalles fra en samtale, gjengi interaktivt brukergrensesnitt i ChatGPT, godta oppfølgingsforespørsler og – viktigst av alt – bevare kontekst på tvers av chatteøkten slik at appen og språkmodellen kan samarbeide sømløst.

Trekk:

• Innebygging i chat-appen: apper gjengis i ChatGPT, slik at brukere kan utføre oppgaver i flere trinn (f.eks. designe en plakat i Canva og deretter gjøre den om til en pitch deck) uten å forlate samtalen.
• Kontekstuell kontinuitet: apper mottar strukturert kontekst (via Model Context Protocol / MCP) slik at de oppfører seg som førsteklasses chatdeltakere i stedet for engangsintegrasjoner.
• Utviklermodus og forhåndsvisning: Utviklere kan teste apper i utviklermodus, iterere raskt og sende dem inn til gjennomgang når de er klare.
• Handel og pengeinntjening i rørleggerarbeid (kommer): OpenAI signaliserte handelskroker slik at apper kan selge varer/tjenester i chatopplevelsen, og utviklere kan til slutt tjene penger på appene sine.
• Verktøy for data og tillatelser: SDK-en definerer mønstre for å be brukeren om å koble til kontoer og gi datatilgang når en tredjepartsapp må handle eller lese data, med innebygde flyter for samtykke og tokenutveksling.

Hvorfor Apps SDK er viktig

Ved å gjøre ChatGPT til et vertsmiljø for tredjepartsapper, omformulerer OpenAI produktet fra samtaleassistent til runtime – et «operativsystem» for samtaleinteraksjoner. For utviklere reduserer dette friksjon: i stedet for å bygge et separat brukergrensesnitt og distribusjonstrakt, kan de skrive lettvekts applogikk og dra nytte av ChatGPTs oppdagelses- og samtalebaserte brukeropplevelse. For produktteam og bedrifter endrer det hvordan funksjoner er utformet: i stedet for å bygge inn en modell på et nettsted, kan du bygge inn produktet i et samtalestruktur som støtter oppfølging, avklaring og multimodale resultater.

OpenAI forsøker å transformere «naturlig språk» til et nytt universelt brukergrensesnittlag. Innenfor dette laget defineres en app ikke som et «sett med sider», men snarere som et «sett med funksjoner + kontekst + transaksjonsfunksjoner». Dette tilsvarer å forene «nettleser + appbutikk + betaling + SDK» til en samtale. Det er ikke ment å erstatte native apper, men snarere å omstrukturere kjeden: plassere «første kontakt» i ChatGPT og reservere «dyp bruk» for eksterne apper (fullskjerm, omdirigeringer).

Hva er AgentKit, og hvordan endrer det agentutvikling?

Hva er AgentKit?

AgentKit er OpenAIs nye verktøysett for å bygge, distribuere og optimalisere agentapplikasjoner – programvareagenter som kan planlegge, handle og samhandle autonomt på vegne av brukere. AgentKit pakker utviklerprimitiver for oppgavedekomponering, verktøybruk og evaluering av agentatferd. OpenAI posisjonerte AgentKit som «infrastrukturen for agenter», slik at utviklere kan sette sammen agenter som er pålitelige, reviderbare og enklere å iterere på.

Hva er hovedfunksjonene til AgentKit?

• Visuell agentbygger: et lerret for å koble sammen logiske noder, definere flyter og orkestrere flere agenter uten å manuelt kode hver eneste koordineringsdetalj.
• Verktøy- og API-koblinger: forhåndsbygde adaptere for å koble agenter til eksterne tjenester (API-er, databaser, webhooks) som muliggjør handlinger i den virkelige verden.
• Evaluering og rekkverk: Integrerte evalueringer og sporing lar team vurdere agentspor, oppdage regresjoner og finjustere prompt-/kjedeatferd.
• Implementering og observerbarhet: innebygde distribusjonsprimitiver og telemetri for å overvåke agentytelse og feil i produksjon.

Hvorfor er AgentKit viktig?

Den praktiske friksjonen med agenter har vært pålitelighet og sikkerhet – hvordan man lar en agent handle i verden uten uventede bivirkninger. AgentKit forsøker å gjøre disse bekymringene til ingeniørarbeid først: å tilby standardiserte mønstre for verktøytilgang, konteksthåndtering og evaluering reduserer uforutsigbarhet og forkorter utviklingssykluser. For organisasjoner som bygger automatiserte arbeidsflyter, kundeassistenter eller beslutningsstøttesystemer, er AgentKit stillaset som gjør skjøre agentprototyper om til produksjonskvalitetstjenester.

Hva er Codex, og hva endret seg på DevDay?

Hva er Kodeks?

Codex er OpenAIs dedikerte kodingsassistentprodukt for utviklerarbeidsflyter: en pakke med modellfunksjoner, CLI-verktøy og integrasjoner (redigeringsprogramtillegg, CI-hooks) designet for å akselerere koderedigering, gjennomgang og vedlikehold. På DevDay annonserte OpenAI Codex er generelt tilgjengelig, og overfører det fra forhåndsvisning/intern bruk til et produksjonsstøttenivå for ingeniørteam.

Hva er Codex sine hovedfunksjoner etter oppdateringen?

• Kontekstbevisst kodegenerering: Codex kan generere kode basert på hele depotkonteksten (ikke bare et kort ledetekstvindu) og følge stil- og arkitekturbegrensninger.
• Live-redigering og tilbakemeldingsløkker for utviklere: Utviklere kan iterere ved å be Codex om å refaktorere, legge til tester eller implementere funksjoner med demonstrasjoner av live-reload i utviklersandkasser.
• Integrasjon med apper og agenter: Codex kan påkalles av agenter eller apper for å skrive limkode, svare på kjøretidsfeil eller syntetisere API-klienter automatisk.
• Spesialiserte modeller: Løp videre GPT5-CODEX, utmerke seg i refaktorering og kodegjennomgang, og kan justere «tenketiden» basert på oppgavens kompleksitet.
• Oppgaver med lang varighet: Evne til å utføre oppgaver kontinuerlig i mer enn ti minutter eller lenger.
• Samarbeid på tvers av flere terminaler: Unified IDE, terminal, GitHub og skyen; nylig lagt til Slack-integrasjon og Codex SDK (tilkobling til CI/CD, drift og vedlikehold, og datapipelines).

Hvorfor er Codex sin evolusjon viktig?

Dette er meningsfullt fordi det adresserer de to største produktivitetshullene i programvareutvikling med LLM-er: å opprettholde kontekstuell nøyaktighet i store kodebaser og å lukke sløyfen fra forslag til distribuert endring. Når en modell kan resonnere om et helt repository og bruke redigeringer in situ – og når den modellen er integrert i distribusjonsverktøy – kan utviklere gå fra å skrive stillaskode til å orkestrere produktbeslutninger på høyere nivå.

Codex' offisielle GA-utgivelse handler ikke bare om å gjøre fullføringen kraftigere. Det mest spennende aspektet ved demonstrasjonen var ikke den store mengden kode som ble skrevet, men hvordan Codex uavhengig navigerte i protokoller, leste dokumentasjon, satte opp en MCP-server, modifiserte frontend, koblet til eksterne enheter og kontinuerlig utviklet seg med «langsiktige oppgaver» i skyen.

Hvilke modell- og API-oppdateringer annonserte OpenAI?

Hvilke modelloppdateringer ble annonsert på DevDay?

På DevDay la OpenAI vekt på en oppfriskning og utvidelse av modellutvalget sitt som balanserer høyere gjengivelse og kostnadseffektiv varianter:

• GPT-5 Pro — et tilbud med høyere kapasitet fra GPT-5-familien, optimalisert for dyp resonnering, lange kontekster og produksjonsarbeidsbelastninger (dokumentert på plattformmodellsidene).
• Sora 2 – en flaggskipmodell for video og lydgenerering som driver korte, realistiske videoer med synkronisert dialog og forbedret fysisk realisme. OpenAI posisjonerte Sora 2 som sitt neste steg innen generativ video.
• Mindre, billigere stemme-/sanntidsmodeller — «mini»-varianter (f.eks. minimodeller i sanntid/lyd) som er utformet for å muliggjøre rimelig tale- eller sanntidsinteraksjoner med lav forsinkelse.

GPT-5 Pro: hva det er, hva det gjør, hvorfor det er viktig

Hva det er: GPT-5 Pro er en høykvalitetskonfigurasjon av GPT-5-familien beregnet for bedrifts- og forretningskritiske arbeidsbelastninger. Den tilbyr utvidede kontekstvinduer, forbedret instruksjonsfølging og reduserte hallusinasjonsrater for komplekse resonneringsoppgaver. Pro-nivået er posisjonert som den foretrukne modellen for oppgaver med høy nøyaktighet der latens og kostnad er akseptable avveininger for ytelse.

Hvorfor det betyr noe: For applikasjoner som juridisk analyse, vitenskapelig oppsummering eller flertrinnsbeslutninger som er avhengige av nøyaktighet og lang kontekst, endrer et Pro-nivå økonomien ved å bygge med LLM-er: i stedet for å nedgradere oppgaver til snevre regelsystemer, kan team stole på en modell som er ment for ende-til-ende-resonnement og høyere tillit. Tilgjengeligheten av et priset Pro-nivå på API-et gjør også anskaffelses- og arkitekturbeslutninger tydeligere for bedrifter.

Sora 2: hva det er, hva det gjør

Hva det er: Sora 2 er OpenAIs andre generasjons tekst-til-video-modell som produserer korte, realistiske klipp med synkronisert lyd og dialog, forbedret fysisk troverdighet og kontrollknapper for skapere. OpenAI lanserte Sora 2 med både en forbrukerrettet Sora-app og utvikler-API-er for integrering.

Hva den gjør: Sora 2 produserer korte videoer fra tekstmeldinger, kan utvide eksisterende korte klipp og integrerer lyd som matcher leppebevegelser og sceneakustikk. Den er designet for kreativ produksjon, rask prototyping og nye sosiale formater som fokuserer på AI-genererte korte klipp.

Sanntids- og minimodeller: rimelige sanntidsopplevelser

OpenAI la også vekt på billigere modellvarianter med lavere latens (sanntids-/minifamilien) som er utformet for å gi tale- og interaktive opplevelser til en brøkdel av den tidligere kostnaden. Disse gjør det mulig for produktteam å legge til live stemmeassistenter, rimelige chatboter og innebygde offline-funksjoner uten uoverkommelige kostnader per token, noe som utvider settet med levedyktige brukstilfeller.

GPT-image-1-mini API

gpt-bilde-1-mini er en kostnadsoptimalisert, multimodal bildemodell fra OpenAI som aksepterer tekst- og bildeinndata og produserer bildeutgangerDen er posisjonert som en mindre, billigere søsken til OpenAIs fulle GPT-Image-1-familie – designet for høykapasitetsproduksjon der kostnad og ventetid er viktige begrensninger. Modellen er beregnet på oppgaver som tekst-til-bilde generering, bilderedigering / malingog arbeidsflyter som inkluderer referansebilder.

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

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 kan få tilgang 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) gjennom CometAPI, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. 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.

---

Hvordan henger disse oppdateringene sammen – hva er det strategiske mønsteret?

Samlet sett viser kunngjøringene tre bevisste grep:

1. Plattformisering av ChatGPT: Apper i ChatGPT + en appkatalog = et nytt distribusjons- og handelslag for tredjepartsutviklere. Dette løfter ChatGPT fra produkt til plattform.
2. Agent som et førsteklasses produktprimitiv: AgentKit gjør det enklere å bygge, teste og overvåke flertrinns, verktøybaserte agenter, noe som katalyserer praktisk automatisering på tvers av bransjer.
3. Fra demonstrasjoner til produksjonsmodeller: Codex GA- og Pro-modellnivåene (GPT-5 Pro, Sora 2) viser et press for å løse bedriftens behov – pålitelighet, skalerbarhet, sikkerhetsverktøy og varierte pris/ytelses-avveininger.

Dette mønsteret er ikke tilfeldig: OpenAI skaper et svinghjul for utviklere der modeller driver apper og agenter, apper sørger for distribusjon og inntektsgenerering, og agenter leverer programmerbar atferd som er avhengig av både modeller og appintegrasjoner.

Konklusjon – Er DevDay 2025 starten på en ny plattformæra?

OpenAI DevDay 2025 handlet mindre om isolerte funksjoner og mer om å sette disse funksjonene sammen til en sammenhengende plattform: apper levert i et konversasjonsbasert operativsystem, autonome agenter med en tydelig produksjonsvei, en utviklet Codex for ekte utviklerarbeidsflyter og modelloppdateringer som utvider mediefunksjonene. For utviklere er konklusjonen praktisk: nye primitiver reduserer integrasjonskostnader og akselererer time-to-market, men de hever også standarden for styring og driftsdisiplin.