Die OpenAI API im Überblick

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Gründet auf dem Werk „KI-Revolution“ Arnold Oberleiter
25. Oktober 2024 n. Chr. hrsg.
AI mit Arnie
LLMs meistern
APIs der Closed-Source LLMs
Überarbeitung Liste Werke von Klaus Feldmann
Abschrift
2. Dezember 2024 n. Chr. erst.
18:46 Uhr Ausgabe 01
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🎓 Die OpenAI API im Überblick

📽️ 2 Die OpenAI API im Überblick (5:23)

Der ein oder andere fragt sich jetzt vielleicht, nachdem wir die ganzen Closed-Source-Modelle gesehen haben, ob wir die denn auch benützen können, ohne überall ein Abo abzuschließen. Und ich muss dir sagen: Ja, auf alle Fälle! Bei OpenAI haben wir zum Beispiel den Playground. Den Playground wollen wir uns im nächsten Video ansehen, denn in diesem Video gibt es erstmal einen Überblick zu der API.

Du weißt natürlich noch, was eine API ist. Erinnere dich daran: Wir können über die API diese Modelle verwenden. Das heißt, wir machen API-Calls und bekommen danach die Antworten zurück. Genauso wie der Microsoft Copilot API-Calls an OpenAI macht, können auch wir das machen. Wir können natürlich gesamte Apps programmieren. Das wollen wir uns jedoch erst danach ansehen, denn erstmal will ich nur den Überblick zu den APIs geben und wie man sie im Playground verwenden kann.

Wie gesagt, das hat die Vorteile, dass du die besten Modelle verwenden kannst, ohne ein Abo in ChatGPT abzuschließen. Und wir können auch natürlich unsere eigenen Apps erstellen und API-Calls machen an OpenAI machen. Das hier ist der Überblick zu der API. Wenn du hier auf "Overview" gehst, siehst du natürlich, welche Modelle das es über die API alles gibt. Es gibt GPT-4o – das ist aktuell das neueste Modell. Vielleicht gibt es noch ein neueres, sobald du dir den Kurs ansiehst: GPT-4 Turbo und GPT-3.5 Turbo. Jedes dieser Modelle kostet unterschiedlich viel, und man bezahlt immer nur für die Dinge, die man generiert. Das sehen wir uns gleich noch an.

Generell haben wir viele, viele verschiedene Dinge zur API. Das heißt, wir haben hier die Textgeneration, die Embeddings – das heißt, wir können auch ein Embedding-Modell abrufen –, die Bildgenerierung mit DALL-E, wir haben Text-to-Speech aktuell mit Whisper. Wir haben etwas zum Prompt-Engineering, das heißt, wir können selbst Prompt-Engineering lernen. Wenn wir einen separaten Link öffnen, dann siehst du einfach, wie das alles aussieht. Du kannst dich hier gerne etwas umsehen. Sie haben hier viele, viele gute Informationen. Wir haben Speech-to-Text, wir haben Fine-Tuning und wir haben Vision. Das ist insgesamt wahnsinnig praktisch. All die Dinge können wir über die API abrufen.

Zusätzlich haben wir noch diese Assistant’s. Das ist sowas wie die Assistant-API, und das ist auch wahnsinnig, wahnsinnig praktisch. Und wenn du dir die Basics zur Assistant-API ansehen willst, dann kannst du dir auch das Video hier von Sam Altman ansehen. Ich muss aber dazu sagen, du wirst nach diesem Kurs natürlich auch imstande sein, die Assistant-API zu verwenden. Und ich denke, das ist fast die beste API, wenn man hier verschiedene Dinge mit einbauen will.

Hier bei "Introduction" bekommst du natürlich auch eine kleine Übersicht. Du bekommst die ganzen Ressourcen, das heißt das Help-Center und so weiter. Hier beim Quickstart kannst du dir ansehen, wie das Ganze funktioniert. Als Erstes musst du dir einen Account machen, natürlich einen OpenAI-Account machen. Du loggst dich ein, danach kannst du dir API-Keys erstellen. Das sehen wir uns danach natürlich noch genauer an.

Du kannst verschiedene Umgebungen verwenden, zum Beispiel Python, Node.js oder Curl. Du kannst die Dinge wirklich in viele, viele verschiedene Applikationen einbauen. Und generell funktioniert das immer relativ ähnlich. Du musst OpenAI importieren, später ein Modell festlegen und auch den API-Key mit einbauen. Keine Sorge, wir machen all das natürlich danach Schritt für Schritt. Wenn du mehr wissen willst zu den verschiedenen Modellen, kannst du dir das auch hier ansehen.

Generell muss ich sagen, ich würde ganz einfach die neuesten Modelle verwenden. GPT-4.0 ist hier relativ gut, 3.5 Turbo, wenn du ganz, ganz günstig generieren willst. Mit DALL-E kannst du natürlich die Bilder generieren. Das Text-to-Speech-Modell hast du hier natürlich auch, und Whisper für Audiogenerierung und vieles, vieles mehr. Auch ein paar Tutorials werden hier in der API gezeigt, Prompting-Examples – also was die Modelle können – kannst du dir natürlich auch noch ansehen, wenn du magst.

Wir haben auch etwas, das sich Function-Calling nennt. Das klappt über die Assistant-API. Das werden wir später auch noch verwenden, sobald wir eine kleine App bauen. Generell weißt du natürlich schon: Wir können gewisse Dinge zusätzlich hinzufügen, gewisse Tools hinzufügen. Und das ist natürlich das Function-Calling. Hier kannst du dir die Embeddings ansehen. So sehen zum Beispiel die Embeddings aus. Du weißt natürlich mittlerweile schon, was Embeddings sind. Du kannst auch Fine-Tuning machen. Auch das Fine-Tuning werden wir uns danach ansehen.

Wir können selbst über die API fine-tunen. Ich muss zwar dazu sagen, dass ich nicht der Meinung bin, dass das Fine-Tuning überhaupt wirklich wirklich praktisch ist für uns hier. Und ich muss hier auch dazu sagen, dass dieses Fine-Tuning nicht das Fine-Tuning ist, das richtig gut funktioniert. Das ist eine Light-Version des Fine-Tunings, nennen wir es einfach mal so. Und generell kannst du dich hier einfach ein klein wenig umsehen, wenn du noch mehr Informationen zur API willst.

Was aber interessant ist: Du weißt, du kannst die API verwenden, und wir bezahlen hier nur für Output. Dementsprechend sehen wir uns im nächsten Video an, was die API eigentlich so kostet.