OpenAI DevDay 2025: Przewodnik programisty po nowej warstwie operacyjnej sztucznej inteligencji

OpenAI DevDay 2025 to dynamiczna prezentacja dla deweloperów (odbyła się na początku października 2025 r.), podczas której OpenAI zaprezentowało szeroką gamę produktów, zestawów narzędzi, pakietów SDK i wersji modeli, mających na celu transformację firmy z dostawcy modeli w operatora platformy: aplikacje działające w ChatGPT, kreator agentów typu „przeciągnij i upuść” (AgentKit), ogólnodostępne wdrożenie Codex dla przepływów pracy deweloperów oraz nowy zestaw poziomów modeli (w tym GPT-5 Pro i Sora 2 dla wideo) ukierunkowany na integracje klasy produkcyjnej. Przyjrzyjmy się teraz temu, co OpenAI zaprezentowało na tej konferencji i przeanalizujmy, jakie przełomy przyniesie to obecnej branży sztucznej inteligencji. To również przewodnik dla deweloperów.

Dlaczego OpenAI DevDay 2025 jest tak ważny?

DevDay 2025 ma znaczenie, ponieważ na nowo definiuje, gdzie i jak aplikacje będą tworzone i dystrybuowane w świecie natywnym dla sztucznej inteligencji. Zamiast traktować modele jako funkcję zaplecza, którą programiści wywołują za pośrednictwem API, OpenAI tworzy pakiet warstwy doświadczenia – ChatGPT – jako hosta dla aplikacji interaktywnych. Ta zmiana ma trzy implikacje:

1. Dystrybucja: Deweloperzy mogą dotrzeć do szerokiej publiczności ChatGPT bezpośrednio w oknie czatu, zamiast polegać wyłącznie na tradycyjnych sklepach z aplikacjami lub kanałach internetowych.
2. Skład: Aplikacje, agenci i modele stają się komponowalnymi blokami konstrukcyjnymi. Możesz połączyć model specjalisty domeny, agenta łączącego kroki zadań i interfejs użytkownika oparty na konwersacji w ramach jednego produktu.
3. Przepisanie paradygmatu inżynierii: Od „pisania kodu w celu tworzenia funkcji” po „organizowanie inteligentnych agentów + automatyczną ocenę” proces inżynieryjny stał się szczegółowy, zwizualizowany i ustandaryzowany.

Czym jest nowy pakiet Apps SDK i co on umożliwia?

Czym jest Apps SDK?

Zestaw SDK aplikacji to zestaw narzędzi deweloperskich firmy OpenAI służący do tworzenia interaktywne aplikacje działające w ChatGPTZamiast łączyć się ze stronami internetowymi lub zwracać dane statyczne, aplikacje zbudowane przy użyciu zestawu SDK można wywoływać z poziomu rozmowy, renderować interaktywny interfejs użytkownika w ChatGPT, akceptować żądania kontynuacji i — co najważniejsze — zachowywać kontekst w trakcie całej sesji czatu, dzięki czemu aplikacja i model języka mogą bezproblemowo ze sobą współpracować.

Cecha:

• Osadzanie aplikacji w czacie: Aplikacje są renderowane w ChatGPT, umożliwiając użytkownikom wykonywanie zadań składających się z wielu kroków (np. zaprojektowanie plakatu w serwisie Canva, a następnie przekształcenie go w prezentację) bez opuszczania konwersacji.
• Ciągłość kontekstowa: aplikacje otrzymują ustrukturyzowany kontekst (za pośrednictwem protokołu Model Context Protocol / MCP), dzięki czemu zachowują się jak pierwszorzędni uczestnicy czatu, a nie jak jednorazowe integracje.
• Tryb programisty i podgląd: Programiści mogą testować aplikacje w trybie programistycznym, szybko wprowadzać zmiany i przesyłać je do recenzji, gdy będą gotowe.
• Hydraulika handlu i monetyzacji (wkrótce): OpenAI zasygnalizowało mechanizmy handlowe, dzięki którym aplikacje mogą sprzedawać towary/usługi w ramach czatu, a programiści będą mogli ostatecznie monetyzować swoje aplikacje.
• Narzędzia do obsługi danych i uprawnień: Zestaw SDK definiuje wzorce umożliwiające proszenie użytkownika o połączenie kont i udzielenie dostępu do danych, gdy aplikacja innej firmy musi podjąć działanie lub odczytać dane. Zawiera wbudowane przepływy dotyczące zgody i wymiany tokenów.

Dlaczego pakiet SDK aplikacji jest ważny

Dzięki uczynieniu ChatGPT środowiskiem hosta dla aplikacji innych firm, OpenAI zmienia charakter produktu z asystenta konwersacyjnego na Czas — „system operacyjny” do interakcji konwersacyjnych. Dla programistów oznacza to zmniejszenie tarcia: zamiast budować oddzielny interfejs użytkownika i lejek dystrybucji, mogą oni pisać lekką logikę aplikacji i korzystać z funkcji wyszukiwania i konwersacyjnego UX ChatGPT. Dla zespołów produktowych i przedsiębiorstw zmienia to sposób projektowania funkcji: zamiast osadzać model w witrynie, można osadzić produkt w strukturze konwersacyjnej, która obsługuje dalsze działania, wyjaśnienia i multimodalne wyniki.

OpenAI próbuje przekształcić „język naturalny” w nową, uniwersalną warstwę interfejsu użytkownika. W ramach tej warstwy aplikacja jest definiowana nie jako „zestaw stron”, ale raczej jako „zestaw możliwości + kontekst + możliwości transakcyjne”. Jest to równoważne z połączeniem „przeglądarki + sklepu z aplikacjami + kasy + zestawu SDK” w konwersację. Celem nie jest zastąpienie aplikacji natywnych, a raczej restrukturyzacja łańcucha: umieszczenie „pierwszego kontaktu” w ChatGPT i zarezerwowanie „głębokiego wykorzystania” dla aplikacji zewnętrznych (pełny ekran, przekierowania).

Czym jest AgentKit i jak zmienia rozwój agentów?

Czym jest AgentKit?

AgentKit to nowy zestaw narzędzi OpenAI do tworzenia, wdrażania i optymalizacji aplikacji agentowych – agentów programowych, które mogą planować, działać i wchodzić w interakcje autonomicznie w imieniu użytkowników. AgentKit zawiera pakiety prymitywów programistycznych do dekompozycji zadań, korzystania z narzędzi i oceny zachowania agentów. OpenAI pozycjonuje AgentKit jako „infrastrukturę dla agentów”, umożliwiając programistom tworzenie agentów, które są niezawodne, audytowalne i łatwiejsze w iteracji.

Jakie są główne funkcje AgentKit?

• Visual Agent Builder: płótno do łączenia węzłów logicznych, definiowania przepływów i organizowania wielu agentów bez konieczności ręcznego kodowania każdego szczegółu koordynacji.
• Łączniki narzędzi i API: gotowe adaptery umożliwiające łączenie agentów z usługami zewnętrznymi (interfejsy API, bazy danych, webhooki), co umożliwia podejmowanie działań w rzeczywistych warunkach.
• Ocena i zabezpieczenia: zintegrowane funkcje Evals i śledzenia pozwalają zespołom oceniać ślady agentów, wykrywać regresje i dostrajać zachowanie monitów/łańcuchów.
• Wdrażanie i obserwowalność: wbudowane prymitywy wdrożeniowe i telemetria do monitorowania wydajności agenta i awarii w środowisku produkcyjnym.

Dlaczego AgentKit jest istotny?

Praktycznym problemem związanym z agentami jest niezawodność i bezpieczeństwo – jak pozwolić agentowi działać w świecie bez nieoczekiwanych efektów ubocznych. AgentKit stara się, aby te kwestie były priorytetem inżynieryjnym: zapewniając standardowe wzorce dostępu do narzędzi, zarządzania kontekstem i ewaluacji, zmniejsza nieprzewidywalność i skraca cykle rozwoju. Dla organizacji budujących przepływy pracy automatyzacji, asystentów klienta lub systemy wspomagania decyzji, AgentKit stanowi rusztowanie, które przekształca kruche prototypy agentów w usługi klasy produkcyjnej.

Czym jest Codex i co zmieniło się podczas DevDay?

Czym jest Codex?

Codex to dedykowany produkt OpenAI do wspomagania kodowania dla przepływów pracy programistów: zestaw funkcji modelowania, narzędzi CLI i integracji (wtyczek edytora, haków CI) zaprojektowanych w celu przyspieszenia tworzenia, recenzowania i konserwacji kodu. Podczas DevDay OpenAI ogłosiło Kodeks jest ogólnie dostępny, przechodząc z wersji zapoznawczej/użytku wewnętrznego do poziomu wsparcia produkcyjnego dla zespołów inżynieryjnych.

Jakie będą główne funkcje Kodeksu po aktualizacji?

• Generowanie kodu uwzględniającego kontekst: Codex może generować kod bazujący na pełnym kontekście repozytorium (a nie tylko na krótkim oknie komunikatów) i przestrzegać ograniczeń stylu i architektury.
• Pętle sprzężenia zwrotnego edycji na żywo i sprzężenia zwrotnego od programisty: Programiści mogą wprowadzać zmiany, zlecając Codexowi refaktoryzację, dodawanie testów lub wdrażanie funkcji za pomocą demonstracji na żywo w środowiskach testowych.
• Integracja z aplikacjami i agentami: Codex może być wywoływany przez agentów lub aplikacje w celu pisania kodu scalonego, reagowania na błędy czasu wykonania lub automatycznej syntezy klientów API.
• Modele specjalistyczne: Biegnij dalej GPT5-CODEX, wyróżniają się umiejętnością refaktoryzacji i przeglądu kodu oraz potrafią dostosować „czas myślenia” do złożoności zadania.
• Zadania długoterminowe: Potrafiący wykonywać zadania nieprzerwanie przez okres dłuższy niż dziesięć minut.
• Współpraca wieloterminalowa: ujednolicone środowisko IDE, terminal, GitHub i chmura; niedawno dodana integracja ze Slackiem i Codex SDK (połączenie z CI/CD, operacjami i konserwacją oraz potokami danych).

Dlaczego ewolucja Codexu jest ważna?

Ma to sens, ponieważ eliminuje dwie największe luki w produktywności w rozwoju oprogramowania z wykorzystaniem LLM: utrzymanie dokładności kontekstowej w dużych bazach kodu oraz zamknięcie pętli od sugestii do wdrożenia zmiany. Gdy model może analizować całe repozytorium i wprowadzać zmiany na miejscu – i gdy model ten jest zintegrowany z narzędziami wdrożeniowymi – programiści mogą przejść od pisania kodu szkieletowego do koordynacji decyzji produktowych wyższego poziomu.

Oficjalne wydanie Codex w wersji GA nie dotyczy wyłącznie usprawnienia funkcji uzupełniania. Najbardziej intrygującym aspektem wersji demonstracyjnej nie była sama ilość napisanego kodu, ale sposób, w jaki Codex samodzielnie nawigował po protokołach, czytał dokumentację, konfigurował serwer MCP, modyfikował front-end, podłączał urządzenia peryferyjne i nieustannie realizował „zadania długoterminowe” w chmurze.

Jakie aktualizacje modelu i API ogłosiło OpenAI?

Jakie aktualizacje modeli ogłoszono na DevDay?

Podczas DevDay OpenAI podkreśliło odświeżenie i rozszerzenie swojej oferty modeli, które równoważą wyższa wierność oraz opłacalne warianty:

• GPT-5 Pro — oferta rodziny GPT-5 o większej pojemności, zoptymalizowana pod kątem głębokiego wnioskowania, długich kontekstów i obciążeń produkcyjnych (udokumentowana na stronach modelu platformy).
• Sora 2 — flagowy model generowania wideo i dźwięku, który umożliwia tworzenie krótkich, realistycznych filmów z zsynchronizowanymi dialogami i ulepszonym realizmem fizycznym. OpenAI uznał Sora 2 za kolejny krok w rozwoju generatywnego wideo.
• Mniejsze i tańsze modele głosowe/czasu rzeczywistego — „mini” warianty (np. mini modele w czasie rzeczywistym/audio) zaprojektowane tak, aby umożliwić niedrogie interakcje głosowe lub w czasie rzeczywistym przy niskich opóźnieniach.

GPT-5 Pro: czym jest, co robi i dlaczego jest ważny

Co to jest: GPT-5 Pro to konfiguracja o wysokiej wierności z rodziny GPT-5, przeznaczona do obciążeń korporacyjnych i zadań o znaczeniu krytycznym. Oferuje rozszerzone okna kontekstowe, lepsze śledzenie instrukcji i niższe wskaźniki halucynacji w przypadku złożonych zadań wymagających rozumowania. Wersja Pro jest pozycjonowana jako model docelowy dla zadań o wysokiej dokładności, w których opóźnienia i koszty stanowią akceptowalny kompromis w kwestii wydajności.

Dlaczego jest to ważne: W przypadku aplikacji takich jak analiza prawna, podsumowania naukowe czy podejmowanie decyzji w wielu krokach, które opierają się na dokładności i szerokim kontekście, poziom Pro zmienia ekonomikę tworzenia oprogramowania z wykorzystaniem LLM: zamiast sprowadzać zadania do wąskich systemów reguł, zespoły mogą polegać na modelu zaprojektowanym do kompleksowego rozumowania i większego zaufania. Dostępność płatnego poziomu Pro w interfejsie API ułatwia również przedsiębiorstwom podejmowanie decyzji dotyczących zakupów i architektury.

Sora 2: co to jest i co robi

Co to jest: Sora 2 to model drugiej generacji OpenAI do konwersji tekstu na wideo, który generuje krótkie, realistyczne klipy z zsynchronizowanym dźwiękiem i dialogami, ulepszoną wiarygodnością fizyczną i pokrętłami sterującymi dla twórców. OpenAI wydało Sora 2 zarówno z aplikacją Sora dla użytkowników indywidualnych, jak i interfejsami API dla programistów do integracji.

Co robi: Sora 2 tworzy krótkie filmy na podstawie komunikatów tekstowych, może rozszerzać istniejące krótkie klipy i integrować dźwięk, który dopasowuje się do ruchu ust i akustyki sceny. Jest przeznaczona do produkcji kreatywnej, szybkiego prototypowania i nowych formatów społecznościowych, które koncentrują się na krótkich klipach generowanych przez sztuczną inteligencję.

Modele w czasie rzeczywistym i mini: niedrogie doświadczenia w czasie rzeczywistym

OpenAI położyło również nacisk na tańsze warianty modeli o niższym opóźnieniu (rodzina realtime/mini), zaprojektowane tak, aby zapewnić obsługę głosową i interaktywną za ułamek dotychczasowych kosztów. Umożliwiają one zespołom produktowym dodawanie asystentów głosowych na żywo, niedrogich chatbotów i wbudowanych funkcji działających w trybie offline bez zaporowego kosztu na token, poszerzając tym samym zakres możliwych zastosowań.

API GPT-image-1-mini

gpt-image-1-mini jest zoptymalizowany pod względem kosztów, multimodalny model obrazowania z OpenAI, który akceptuje wprowadzanie tekstu i obrazu i produkuje wyjścia obrazuJest pozycjonowany jako mniejszy i tańszy odpowiednik pełnej rodziny GPT-Image-1 firmy OpenAI — zaprojektowanej do zastosowań produkcyjnych o wysokiej przepustowości, gdzie koszty i opóźnienia stanowią istotne ograniczenia. Model ten jest przeznaczony do zadań takich jak: generowanie tekstu na obraz, edycja obrazu / inpaintingoraz przepływy pracy uwzględniające obrazy referencyjne.

Jak mogę uzyskać dostęp do Sora 2 i API GPT-5 Pro w przystępnej cenie?

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.

Programiści mogą uzyskać dostęp do interfejsu API gpt-5-codex (gpt-5-codex), GPT-5 Pro(gpt-5-pro-2025-10-06; gpt-5-pro) i Sora 2 API(sora-2-hd; sora-2) poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

---

W jaki sposób te aktualizacje się ze sobą łączą — jaki jest strategiczny wzorzec?

Łącznie ogłoszenia te stanowią trzy celowe posunięcia:

1. Platformizacja ChatGPT: Aplikacje w ChatGPT + katalog aplikacji = nowa warstwa dystrybucji i handlu dla zewnętrznych deweloperów. To przenosi ChatGPT z produktu na platformę.
2. Agent jako produkt pierwotny pierwszej klasy: AgentKit ułatwia tworzenie, testowanie i monitorowanie agentów wieloetapowych i wykorzystujących narzędzia, co przyspiesza praktyczne automatyzacje w różnych branżach.
3. Od wersji demonstracyjnych do modeli produkcyjnych: Modele Codex GA i Pro (GPT-5 Pro, Sora 2) stanowią przykład dążenia do zaspokojenia potrzeb przedsiębiorstw — niezawodności, skali, narzędzi zapewniających bezpieczeństwo oraz zróżnicowanych kompromisów między ceną a wydajnością.

Ten wzorzec nie jest przypadkowy: OpenAI tworzy swoiste koło zamachowe dla deweloperów, w którym modele napędzają aplikacje i agentów, aplikacje zapewniają dystrybucję i monetyzację, a agenci dostarczają programowalne zachowania, które opierają się zarówno na modelach, jak i integracji aplikacji.

Podsumowanie — czy DevDay 2025 oznacza początek nowej ery platform?

Podczas OpenAI DevDay 2025 mniej chodziło o izolowane funkcje, a bardziej o ich połączenie w spójną platformę: aplikacje dostarczane w ramach konwersacyjnego systemu operacyjnego, autonomicznych agentów z przejrzystą ścieżką produkcyjną, udoskonalony Kodeks dla rzeczywistych przepływów pracy programistów oraz aktualizacje modeli rozszerzające możliwości multimediów. Dla twórców oprogramowania wnioski są praktyczne: nowe prymitywy zmniejszają koszty integracji i przyspieszają wprowadzanie oprogramowania na rynek, ale jednocześnie podnoszą poprzeczkę w zakresie zarządzania i dyscypliny operacyjnej.