Wie verbinden Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die SchaltflĂ€che âNeues Szenario erstellenâ.

FĂŒgen Sie den ersten Schritt hinzu
FĂŒgen Sie den ersten Knoten hinzu â einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfĂ€ngt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Vision von OpenAI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgefĂŒhrt (zu Testzwecken). In den meisten FĂ€llen Vision von OpenAI or OpenAI-Antworten ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswĂ€hlen", finden Sie Vision von OpenAI or OpenAI-Antwortenund wĂ€hlen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

FĂŒgen Sie Vision von OpenAI Knoten
WĂ€hle aus Vision von OpenAI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

Vision von OpenAI
Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI
Klicken Sie auf Vision von OpenAI Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Vision von OpenAI URL und wÀhlen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

Vision von OpenAI
Knotentyp
#1 Vision von OpenAI
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswÀhlen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
FĂŒhren Sie den Knoten einmal aus
FĂŒgen Sie OpenAI-Antworten Knoten
Klicken Sie anschlieĂend auf das Plus-Symbol (+) auf der Vision von OpenAI Knoten, auswĂ€hlen OpenAI-Antworten aus der Liste der verfĂŒgbaren Apps und wĂ€hlen Sie die gewĂŒnschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb OpenAI-Antworten.

Vision von OpenAI
â
OpenAI-Antworten
Authentifizieren OpenAI-Antworten
Klicken Sie nun auf OpenAI-Antworten und wĂ€hlen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-SchlĂŒssel sein, den Sie in Ihrem OpenAI-Antworten Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung OpenAI-Antworten durch Latenode.

Vision von OpenAI
â
OpenAI-Antworten
Knotentyp
#2 OpenAI-Antworten
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswÀhlen
Karte
Verbinden OpenAI-Antworten
FĂŒhren Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten Nodes
Konfigurieren Sie als NĂ€chstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Vision von OpenAI
â
OpenAI-Antworten
Knotentyp
#2 OpenAI-Antworten
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswÀhlen
Karte
Verbinden OpenAI-Antworten
OpenAI-Antworten OAuth 2.0
WĂ€hlen Sie eine Aktion aus *
Tag auswÀhlen
Karte
Die Aktions-ID
FĂŒhren Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
- Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
- ZusammenfĂŒhren: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
- Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
- Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestĂŒtzte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufĂŒgen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder fĂŒr bestimmte ZeitrĂ€ume oder bis zu bestimmten Terminen.
- Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
- Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
- Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies fĂŒr Sie zu tun.

JavaScript
â
KI Anthropischer Claude 3
â
OpenAI-Antworten
Trigger auf Webhook
â
Vision von OpenAI
â
â
Iteratoren
â
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Vision von OpenAI, OpenAI-Antwortenund alle zusĂ€tzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf âBereitstellenâ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgefĂŒhrt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfĂ€ngt oder eine Bedingung erfĂŒllt ist. StandardmĂ€Ăig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
FĂŒhren Sie das Szenario aus, indem Sie auf âEinmal ausfĂŒhrenâ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prĂŒfen, ob das Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten Integration funktioniert wie erwartet. AbhĂ€ngig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den AusfĂŒhrungsverlauf ĂŒberprĂŒfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstÀrksten Verbindungsmöglichkeiten Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten
Slack + OpenAI-Antworten + Google Sheets: When a new message is posted to a Slack channel, it's sent to OpenAI Responses for analysis and response generation. The original message and the AI's response are then logged into a Google Sheet for tracking and auditing.
Google Sheets + OpenAI-Antworten + Slack: When a new row is added to a Google Sheet, the data is sent to OpenAI Responses to generate a summary or response. Then, a Slack message is sent to a specified channel, including both the original row data and the generated response.
Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten Integrationsalternativen
Ăber uns Vision von OpenAI
Nutzen Sie OpenAI Vision in Latenode, um Bildanalyseaufgaben zu automatisieren. Erkennen Sie Objekte, lesen Sie Text oder klassifizieren Sie Bilder direkt in Ihren Workflows. Integrieren Sie visuelle Daten in Datenbanken oder lösen Sie Warnmeldungen basierend auf Bildinhalten aus. Der visuelle Editor und die flexiblen Integrationen von Latenode erleichtern die Integration von KI-Vision in jeden Prozess. Skalieren Sie Automatisierungen ohne Preisgestaltung pro Schritt.
Ăhnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Ăber uns OpenAI-Antworten
Benötigen Sie KI-gestĂŒtzte Textgenerierung? Nutzen Sie OpenAI Responses in Latenode, um die Inhaltserstellung, Sentimentanalyse und Datenanreicherung direkt in Ihren Workflows zu automatisieren. Optimieren Sie Aufgaben wie die Erstellung von Produktbeschreibungen oder die Klassifizierung von Kundenfeedback. Mit Latenode können Sie KI-Aufgaben mit anderen Diensten verknĂŒpfen und Logik und Routing basierend auf den Ergebnissen hinzufĂŒgen â ganz ohne Code.
Ăhnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Vision von OpenAI und OpenAI-Antworten
How can I connect my OpenAI Vision account to OpenAI Responses using Latenode?
To connect your OpenAI Vision account to OpenAI Responses on Latenode, follow these steps:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt âIntegrationenâ.
- WĂ€hlen Sie OpenAI Vision und klicken Sie auf âVerbindenâ.
- Authenticate your OpenAI Vision and OpenAI Responses accounts by providing the necessary permissions.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Can I automatically moderate user-submitted images?
Yes, you can! With Latenode, connect OpenAI Vision to flag inappropriate images, then use OpenAI Responses to send automated warnings, improving platform safety and user experience.
What types of tasks can I perform by integrating OpenAI Vision with OpenAI Responses?
Integrating OpenAI Vision with OpenAI Responses allows you to perform various tasks, including:
- Generate product descriptions from images for e-commerce.
- Automatically classify and respond to support tickets.
- Extract data from images and insert it into spreadsheets.
- Create social media posts with image-based content.
- Analyze sentiment in images and tailor responses accordingly.
How does Latenode handle OpenAI Vision API rate limits?
Latenode offers advanced queueing and error handling to manage OpenAI Vision API rate limits, ensuring reliable performance even at scale.
Are there any limitations to the OpenAI Vision and OpenAI Responses integration on Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, mĂŒssen Sie bestimmte EinschrĂ€nkungen beachten:
- Complex image processing can increase workflow execution time.
- Large volumes of requests may require optimized node configurations.
- Accurate results depend on the quality of the input images.