OpenAI Batch API

Die OpenAI Batch API ist eine Schnittstelle für asynchrone Batch-Verarbeitung, mit der du viele LLM-Anfragen gesammelt einreichst und später gebündelt abrufst – typischerweise günstiger als Echtzeit-Requests. Sie eignet sich besonders für große Mengen wiederholbarer Aufgaben (z. B. Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung), bei denen geringe Latenz nicht kritisch ist.

Was bedeutet „Batch“ bei LLM-Aufrufen?

„Batch“ bedeutet, dass du nicht jede Anfrage einzeln „live“ beantwortet bekommst, sondern viele Requests in einem Job zusammenfasst. Die Verarbeitung läuft im Hintergrund. Das ist eine typische Form von Batch Inference und wird oft genutzt, um Kosten zu senken, Rate-Limits besser zu umgehen und planbare Workloads effizient abzuarbeiten.

Wie funktioniert die OpenAI Batch API?

• 1) Requests vorbereiten: Du definierst viele einzelne Modellaufrufe (z. B. Prompts, Systemanweisungen, gewünschtes Ausgabeformat). Häufig nutzt man dafür strukturierte Eingaben oder Prompt Templates.
• 2) Batch-Job erstellen: Du lädst die Requests als Batch hoch und erhältst eine Batch-ID. Ab hier ist der Prozess asynchron (kein Token-Streaming wie bei Streaming Responses (Token-Streaming)).
• 3) Verarbeitung abwarten: OpenAI arbeitet die Requests im Hintergrund ab. Du kannst den Status abfragen (z. B. „running“, „completed“, „failed“).
• 4) Ergebnisse abrufen: Nach Abschluss lädst du die Outputs gesammelt herunter und kannst sie weiterverarbeiten, z. B. in einer Datenbank oder einem Workflow-Tool wie n8n.

Wofür wird die OpenAI Batch API genutzt? (Use Cases)

• Content- und Daten-Pipelines: Tausende Produktbeschreibungen, FAQ-Antworten oder Social-Posts generieren (Teil von Generative KI (Generative AI))
• Strukturierte Extraktion: Informationen aus Rechnungen, Tickets oder E-Mails extrahieren (z. B. mit Structured Outputs (JSON Schema) oder Structured Data Extraction (Information Extraction))
• Klassifikation & Tagging: Support-Tickets nach Thema/Dringlichkeit labeln, Sentiment bewerten, Themen clustern (häufig mit Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)-optimierten Prompts)
• RAG-Vorbereitung: Dokumente vorverarbeiten, chunking/Metadaten erzeugen oder Zusammenfassungen erstellen, bevor du eine RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Suche baust (z. B. mit Chunking (Text-Chunking) und Embeddings)
• Migration & Re-Processing: Bestehende Datensätze neu durch ein Modell laufen lassen (z. B. bei Prompt-Updates oder Qualitätsverbesserungen im Prompt Engineering)

Warum ist die Batch API wichtig?

In vielen KI-Projekten ist nicht die einzelne Chat-Antwort entscheidend, sondern das effiziente Abarbeiten großer Mengen an Aufgaben. Die Batch API hilft, Kosten und Durchsatz zu optimieren (siehe Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung) sowie Latency (Latenz) & Throughput). Gleichzeitig entkoppelt sie Verarbeitung von Echtzeit-Latenz – ideal für nächtliche Jobs, Backfills oder periodische Datenaufbereitung.

Was kostet die OpenAI Batch API?

Die Kosten hängen von Modell, Token-Menge und Parametern ab. Typischerweise ist Batch-Verarbeitung günstiger als On-Demand/Echtzeit-Aufrufe, weil die Ausführung besser gebündelt werden kann. Preisfaktoren sind u. a. Prompt-Länge, Output-Länge, Modellwahl (z. B. leistungsstark vs. kosteneffizient) und wie gut du Prompts komprimierst (siehe Prompt Compression (Prompt-Kompression)) sowie Caching-Strategien wie Prompt Caching (Antwort-/Prompt-Cache).

Praxisbeispiel (Automation mit n8n)

Du exportierst 50.000 Support-Tickets aus deinem Helpdesk, lässt sie per Batch API kategorisieren („Billing“, „Bug“, „Feature Request“) und speicherst die Ergebnisse in deinem Data Warehouse. In n8n triggert ein nächtlicher Workflow den Batch-Upload, prüft den Status, lädt die Resultate herunter und stößt anschließend Reports oder Routing-Regeln an – ohne dass Nutzer auf Antworten warten müssen.

Merksatz: Wenn du viele LLM-Aufgaben planbar und kosteneffizient verarbeiten willst, ist die OpenAI Batch API oft die bessere Wahl als synchrone Einzel-Requests über die OpenAI API oder Chat-artige Interaktionen wie ChatGPT.