OpenAI DevDay 2023: Wichtige Ankündigungen und Entwicklungen in der KI-Entwicklung

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October 7, 2025

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Das Wichtigste in Kürze

OpenAI veranstaltete seinen dritten jährlichen DevDay in San Francisco, ein Schlüsselereignis für Entwickler und die KI-Industrie.
Im Mittelpunkt standen signifikante Produktankündigungen, darunter das Apps SDK für die Integration von Anwendungen in ChatGPT und die allgemeine Verfügbarkeit von AgentKit zur Entwicklung agentenbasierter Workflows.
Wichtige Modell-Updates umfassten die Einführung von GPT-5 Pro und gpt-realtime-mini in der API sowie die Verfügbarkeit von Sora 2 für Entwickler.
Besondere Aufmerksamkeit erhielt die Realtime API, die bidirektionales Streaming für Sprachinteraktionen ermöglicht und die Grundlage für neue Echtzeit-Anwendungen bildet.
OpenAI betonte die Bedeutung von Sicherheits- und Ausrichtungsmechanismen, um den verantwortungsvollen Einsatz der immer leistungsfähigeren KI-Modelle zu gewährleisten.
Die Veranstaltung unterstrich OpenAIs Wandel von einem reinen Modellanbieter zu einer umfassenden Plattform, die Entwicklern ein breites Spektrum an Tools und Infrastruktur bietet.

Die dritte jährliche Entwicklerkonferenz von OpenAI, der DevDay, fand am 6. Oktober in San Francisco statt und versammelte über 1.500 Teilnehmer. Die Veranstaltung, die von OpenAI-CEO Sam Altman mit einer Eröffnungs-Keynote eingeleitet wurde, diente als Plattform für eine Reihe wichtiger Ankündigungen, Live-Demos und Einblicke in OpenAIs Vision für die Zukunft der KI-Entwicklung. Die präsentierten Neuerungen zielen darauf ab, Entwicklern noch leistungsfähigere Werkzeuge an die Hand zu geben und die Interaktion mit künstlicher Intelligenz grundlegend zu verändern.

Strategische Produktankündigungen und Modell-Updates

Die Kernbotschaften des DevDay konzentrierten sich auf vier Hauptbereiche: die Integration von Anwendungen in ChatGPT, die Entwicklung von Agenten, das Schreiben von Code und API-Updates. Diese Schwerpunkte spiegeln OpenAIs Bestreben wider, sich von einem reinen Modellanbieter zu einer umfassenden Plattform für KI-Entwicklung zu entwickeln.

Apps SDK und AgentKit – Neue Möglichkeiten für Entwickler

Ein zentraler Bestandteil der Ankündigungen war das neue Apps SDK, das Entwicklern den Zugang zum vollständigen Stack innerhalb von ChatGPT ermöglicht. Dies erlaubt den Bau vollwertiger Anwendungen direkt in der ChatGPT-Schnittstelle, im Gegensatz zu früheren Ansätzen wie den GPTs. Die Demos zeigten, wie Nutzer direkt in ChatGPT mit Anwendungen wie Coursera oder Canva interagieren können, indem sie natürliche Sprache verwenden, um Videos zu suchen oder Präsentationen zu erstellen. Besonders hervorgehoben wurde die Möglichkeit zur Monetarisierung dieser Anwendungen, was bei den anwesenden Entwicklern auf grosses Interesse stiess.

Darüber hinaus wurde AgentKit vorgestellt, eine umfassende Suite für den Bau, die Bereitstellung und die Optimierung agentenbasierter Workflows. Sam Altman betonte, dass AgentKit alles Notwendige biete, um autonome Agenten zu entwickeln, die auf der Responses API aufbauen und neue Funktionen zur Leistungsbewertung von Agenten integrieren. Eine Live-Demo zeigte die Erstellung eines Agenten, der den DevDay-Zeitplan in ein interaktives Erlebnis umwandelte, inklusive der Festlegung von Schutzmechanismen und einer PII-Agenten zur Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien.

Erweiterungen der API und Modelle

GPT-5 Pro: Sam Altman kündigte die Verfügbarkeit von GPT-5 Pro in der API für Entwickler an. Dieses Modell zeichnet sich durch hohe Genauigkeit und verbesserte Denkfähigkeiten aus und ist für komplexe Aufgaben konzipiert.
gpt-realtime-mini: Ebenfalls in der API verfügbar ist das gpt-realtime-mini, das auf die wachsende Bedeutung von Echtzeit-Interaktionen mit KI reagiert.
Sora 2: Das erst kürzlich vorgestellte Videomodell Sora 2 wurde ebenfalls in die API integriert, wodurch Entwickler hochwertige Videoergebnisse in ihre Produkte einbinden können.
Codex: OpenAIs Coding-Agent Codex, dessen Nutzung seit August um das Zehnfache gestiegen ist, verliess den Forschungs-Preview-Status und ist nun allgemein verfügbar. Eine beeindruckende Demo zeigte, wie Codex zur Steuerung einer Kamera und zum Bau eines Sprachassistenten eingesetzt wurde.

Die Realtime API und die Zukunft der Interaktion

Ein besonderes Highlight war die Realtime API, die als erste WebSocket-basierte API von OpenAI bidirektionales Streaming für Sprachinteraktionen ermöglicht. Diese Technologie soll eine menschliche Konversationslatenz von etwa 300 Millisekunden erreichen und damit eine natürlichere und flüssigere Kommunikation mit KI-Systemen ermöglichen. In einer Demo wurde gezeigt, wie ein KI-Assistent in Echtzeit einen Telefonanruf tätigt, um Erdbeeren zu bestellen, wobei der KI-Agent in der Lage war, Fragen zu stellen und die Bestellung zu verfeinern. Dies verdeutlicht das Potenzial für Anwendungen im Kundenservice, bei Übersetzungsdiensten oder in der Bildung.

Die Realtime API wird voraussichtlich auch die Grundlage für zukünftige multimodale Echtzeit-Erfahrungen bilden, einschliesslich der Integration von Video. Olivier Godement, Head of Product für die OpenAI Platform, betonte, dass Audio bisher ein "Bürger zweiter Klasse" im Web und in Apps gewesen sei, obwohl die meisten Menschen im Alltag lieber sprechen und zuhören als tippen und schreiben. Die Vision ist es, Audio und Multimodalität zu einem erstklassigen Erlebnis zu machen.

Sicherheit, Ausrichtung und die Evolution von AGI

Sam Altman sprach auch ausführlich über OpenAIs Engagement für Sicherheit und Ausrichtung der KI-Systeme. Er betonte, dass OpenAI einen anderen Ansatz zur Ausrichtung verfolge als einige Teile der Alignment-Community, jedoch grossen Wert auf den Bau sicherer Systeme lege. Mit jedem leistungsfähigeren Modell, wie O1, würden auch neue Sicherheitsherausforderungen, aber auch -möglichkeiten entstehen. Das Unternehmen setzt auf eine iterative Bereitstellungsstrategie, bei der Modelle schrittweise veröffentlicht und kontinuierlich auf reale Risiken und Harms hin überprüft werden. Altman räumte ein, dass Sicherheitsbedenken die schnellere Einführung mancher Technologien verzögern könnten, dies jedoch notwendig sei, um die Gesellschaft an die rasante Entwicklung anzupassen.

Die Diskussion um AGI (Artificial General Intelligence) erhielt ebenfalls eine neue Perspektive. Altman erklärte, dass der Begriff AGI überladen sei und OpenAI stattdessen ein Stufenmodell verwende: Chatbots (Level 1), Reasoners (Level 2), Agenten (Level 3), Innovatoren (Level 4) und Organisationen (Level 5). Er schätzte ein, dass O1 eindeutig Level 2 erreicht habe und der Sprung zu Level 3 (Agenten) nicht weit entfernt sei. Die Entwicklung hin zu AGI werde nicht binär, sondern als "glattes Exponential" verlaufen, wobei die Definitionen immer wichtiger würden, je näher man diesem Ziel komme. Die Fähigkeit, dass ein KI-System die KI-Forschung von OpenAI materiell verbessern kann, wurde als ein wichtiger Meilenstein für eine Art Diskontinuität genannt.

Die Rolle der Entwickler und die Zukunft des KI-Ökosystems

Die Konferenz unterstrich die zentrale Rolle der Entwickler für OpenAIs Mission. Mit über 3 Millionen Entwicklern, die auf der Plattform aufbauen, und 100 Millionen wöchentlichen ChatGPT-Nutzern, sieht sich OpenAI als Partner, der die Werkzeuge bereitstellt, während die Entwickler die Anwendungen und Anwendungsfälle schaffen. Die Möglichkeit zur Monetarisierung von GPTs im geplanten GPT Store ist ein weiterer Schritt, um das Ökosystem zu stärken und Innovationen zu fördern.

Ein wiederkehrendes Thema war der Rat an Startups, sich auf das zu konzentrieren, was KI-Modelle "gerade noch nicht" können. Das heisst, nicht auf den aktuellen Stand der Technik zu bauen, sondern auf die nächste Evolutionsstufe, um bei der Veröffentlichung neuer, leistungsfähigerer Modelle an vorderster Front zu stehen. Gleichzeitig wurde betont, dass eine neue Technologie allein keinen Startup-Erfolg garantiert; grundlegende Geschäftsstrategien und das Lösen realer Probleme bleiben entscheidend.

OpenAI plant, die KI-Modelle in den kommenden Monaten und Jahren noch schneller und intelligenter zu machen. Sam Altman prognostizierte, dass die Fortschritte im nächsten Jahr sehr steil sein werden und die Modelle im Vergleich zu heute "viel smarter" wirken werden. Die Vision reicht bis zu einer Zukunft, in der Nutzer mit Bildschirmen interagieren, die dynamisch personalisierte Schnittstellen rendern, unterstützt von unglaublich leistungsfähigen Reasoning-Modellen und Agenten, die Aufgaben in Echtzeit erledigen, die früher Jahre menschlicher Arbeit in Anspruch nahmen.