OpenAI-Modelle aufrufen, Prompts verwalten und Nutzung überwachen - Neotask orchestriert Ihre OpenAI-API über Neotask.
GPT-Modelle mit strukturierten Prompts, System-Nachrichten und Tool-Nutzung aufrufen
API-Nutzung und Kosten über Workspaces und API-Schlüssel hinweg verfolgen
Multi-Turn-Workflows prototypisieren und iterieren, ohne Boilerplate-Code zu schreiben
Was Sie tun können
Modellaufruf
Jedes OpenAI-Modell - GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5 - mit voller Kontrolle über System-Prompts, Temperatur, Max-Tokens und Tool-Definitionen aufrufen. Strukturiertes JSON oder Freitext je nach Aufgabe zurückerhalten.
Prompt-Engineering-Workflows
System-Prompts interaktiv iterieren. Neotask kann dieselbe Benutzernachricht gegen mehrere System-Prompt-Varianten ausführen und Ergebnisse nebeneinander anzeigen, damit Sie ohne Testskripte optimieren können.
Tool-Nutzung und Function Calling
Tool-Schemas definieren und Neotask mehrstufige Tool-Use-Schleifen orchestrieren lassen. Strukturierte Daten extrahieren, externe APIs aufrufen und Ergebnisse verketten - alles in einfacher Sprache beschrieben.
Nutzungsüberwachung
Token-Verbrauch nach Modell, Datum und API-Schlüssel prüfen. Identifizieren, welche Workspaces das Kontingent verbrennen, und klare Zusammenfassungen Ihrer OpenAI-Abrechnung erhalten.
Batch-Verarbeitung
Große Mengen von Prompts an die OpenAI-API senden und Ergebnisse effizient sammeln. Neotask übernimmt Rate-Limiting, Retries und Output-Aggregation automatisch.
Jede Aktion läuft autonom oder erfordert Ihre Genehmigung - Sie entscheiden.
Fragen Sie zum Beispiel
"Rufe GPT-4o auf mit dem System-Prompt 'Du bist ein hilfreicher Übersetzer' und übersetze diesen Text ins Französische"
"Vergleiche die Antworten von GPT-4o und GPT-3.5 auf diese Frage nebeneinander"
"Wie viele Tokens haben wir diese Woche verbraucht, aufgeschlüsselt nach Modell?"
"Verarbeite diese Liste von 100 Produktbeschreibungen durch GPT-4o und extrahiere die Kategorien"
"Was kostet unsere aktuelle OpenAI-Nutzung diesen Monat?"
Profi-Tipps
Verwenden Sie Genehmigungsschranken für Batch-Verarbeitungen mit hohem Token-Verbrauch.
Prompt-Vergleiche per Agent sind deutlich schneller als manuelles Testen im Playground.
Überwachen Sie API-Kosten regelmäßig, um Budgetüberschreitungen frühzeitig zu erkennen.
Kombinieren Sie OpenAI mit Ihren Datenquellen für kontextbezogene KI-Workflows.
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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