Batch-Datei erstellen
Batch-Datei erstellen für die Batch-API von OpenAI und Anthropic: aus einer Liste und einer Prompt-Vorlage JSONL erzeugen und 50 % der API-Kosten sparen.
Batch-Verarbeitung vorbereiten
Mit der Batch-API schicken Sie viele Anfragen auf einmal und erhalten die Ergebnisse innerhalb von 24 Stunden, zum halben Preis. Das lohnt sich für Massenverarbeitung ohne Zeitdruck: Produkttexte, Übersetzungen, Klassifizierungen, Zusammenfassungen. Dafür braucht es eine Batch-Datei im richtigen Format.
Der Generator erstellt aus einer Liste von Eingaben und einer Prompt-Vorlage die passende Datei. Für OpenAI heißt das: JSONL erstellen, eine Zeile pro Anfrage mit custom_id, Methode, Endpunkt und Body. Für Anthropic entsteht der JSON-Body für Message Batches. So werden aus Serien-Prompts in Sekunden Hunderte vorbereitete Anfragen. Was der Rabatt spart, zeigt der Spar-Rechner.
Häufige Fragen
Was ist eine Batch-Datei?
Eine Datei mit vielen API-Anfragen, die der Anbieter gesammelt abarbeitet. Bei OpenAI ist es eine JSONL-Datei mit einer Anfrage pro Zeile, bei Anthropic ein JSON-Body mit einer Liste von Anfragen.
Wie viel spart die Batch-API?
OpenAI, Anthropic und Google berechnen für Batch-Anfragen 50 % der normalen Listenpreise. Dafür kommen die Ergebnisse nicht sofort, sondern innerhalb von 24 Stunden.
Wofür ist die custom_id?
Sie ordnet jedes Ergebnis seiner Anfrage zu, denn die Ergebnisse kommen nicht unbedingt in derselben Reihenfolge zurück. Sie muss innerhalb einer Datei eindeutig sein.
Werden meine Daten hochgeladen?
Nein, die Datei entsteht in Ihrem Browser. Hochladen müssen Sie sie selbst mit Ihrem API-Schlüssel beim Anbieter.
Zum Weiterlesen
- Batch-Verarbeitung: Halber Preis für KI-Anfragen ohne EileBatch-Verarbeitung bei OpenAI, Anthropic und Google: 50 % Rabatt auf API-Anfragen, die nicht sofort fertig sein müssen. So funktioniert es, mit Beispielen und Tipps.
- RAG einfach erklärt: KI mit eigenen Dokumenten nutzenRAG einfach erklärt: wie Retrieval-Augmented Generation funktioniert, wofür man Embeddings und Vektordatenbanken braucht und was ein RAG-System kostet.
- Structured Outputs: Zuverlässig JSON von KI-ModellenStructured Outputs erklärt: Wie Sie mit JSON-Schema garantiert gültiges JSON von OpenAI, Claude und Gemini bekommen, statt kaputte Antworten nachträglich zu reparieren.
Das könnte auch helfen
JSON formatierenneu
JSON formatieren, prüfen und minifizieren, mit Fehlerstelle und Tokenzahl.
ÖffnenJSON reparierenneu
Kaputtes JSON aus KI-Antworten reparieren: Codeblöcke, Kommas, Anführungszeichen.
ÖffnenAPI-Anfrage-Generatorneu
Fertige cURL-Anfragen für die APIs von OpenAI, Anthropic und Google erzeugen.
ÖffnenPrompt-Injection-Prüferneu
Fremde Texte vor der KI-Verarbeitung auf versteckte Anweisungen und Tricks prüfen.
ÖffnenJSON-Schema-Generator
Aus einem JSON-Beispiel ein JSON Schema für strukturierte Ausgaben von KI-Modellen erzeugen.
ÖffnenDurchsatz-Rechner
Wie lange 10.000 Anfragen bei Rate Limits dauern und was der Engpass ist.
Öffnen