Die OpenAI-API ist der programmatische Zugang zu den Sprach-, Bild- und Audio-Modellen von OpenAI. Während ChatGPT die fertige Oberfläche ist, liefert die API die Bausteine, um Modelle in eigene Anwendungen einzubauen: Chatbots, Textzusammenfassungen, Klassifikation, Transkription oder Einbettungen für die Suche.
Zugang und Authentifizierung
Der Zugang läuft über einen API-Schlüssel (API Key), den man im Entwicklerportal erzeugt. Jeder Aufruf trägt ihn im HTTP-Header:
Authorization: Bearer sk-...Der Schlüssel gehört niemals in Quellcode oder Logs, sondern in eine Umgebungsvariable (OPENAI_API_KEY) oder einen Secret-Store.
Die wichtigsten Endpunkte
Die Basis-URL lautet https://api.openai.com/v1. Darunter liegen unter anderem:
/chat/completions– der klassische Chat-Endpunkt mit einer Nachrichtenliste/responses– das neuere, allgemeinere Interface/embeddings– Vektordarstellungen für Ähnlichkeitssuche und RAG/audio/transcriptions– Spracherkennung (Whisper)/images/generations– Bilderzeugung/models– Liste der verfügbaren Modelle
Minimalbeispiel
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [{"role": "user", "content": "Erkläre DNS in zwei Sätzen."}]
}'In Python nutzt man bequem das offizielle SDK, das genau diesen Aufruf kapselt:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
r = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}],
)
print(r.choices[0].message.content)Abrechnung und Grenzen
Bezahlt wird pro Token – getrennt nach Eingabe und Ausgabe. Die Token-Zahl hängt von Textlänge und Modell ab; ein grober Richtwert ist ein Token pro vier Zeichen englischem Text. Zusätzlich gelten Rate Limits je nach Abrechnungsstufe, die Anfragen pro Minute (RPM) und Token pro Minute (TPM) begrenzen.
Die API ist strikt vom ChatGPT-Abo getrennt – beide haben eigene Abrechnung. Details zur Anbindung an eigene Anwendungen zeigt der Artikel KI-Agenten in der Praxis; wie Modelle grundsätzlich arbeiten, erklärt LLMs verstehen.