Wie verbinden Vision von OpenAI und Vapi
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Vision von OpenAI und Vapi
Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu
Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Vision von OpenAI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Vision von OpenAI or Vapi ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Vision von OpenAI or Vapiund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Vision von OpenAI Knoten
Wähle 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 wählen 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 auswählen
Karte
Verbinden Vision von OpenAI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Vapi Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Vision von OpenAI Knoten, auswählen Vapi aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Vapi.

Vision von OpenAI
⚙

Vapi

Authentifizieren Vapi
Klicken Sie nun auf Vapi und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Vapi Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Vapi durch Latenode.

Vision von OpenAI
⚙

Vapi
Knotentyp
#2 Vapi
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Vapi
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Vision von OpenAI und Vapi Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Vision von OpenAI
⚙

Vapi
Knotentyp
#2 Vapi
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Vapi
Vapi OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Vision von OpenAI und Vapi 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.
- Zusammenführen: 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-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
- Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume 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 für Sie zu tun.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙

Vapi
Trigger auf Webhook
⚙
Vision von OpenAI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Vision von OpenAI, Vapiund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.
Testen Sie das Szenario
Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Vision von OpenAI und Vapi Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Vision von OpenAI und Vapi (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Vision von OpenAI und Vapi
Vapi + OpenAI Vision + Pipedrive: Wenn ein Kunde über Vapi anruft, analysieren Sie die Bilder des beschädigten Produkts mit OpenAI Vision. Erstellen Sie basierend auf der Bildanalyse eine Aktivität in Pipedrive, um das Problem zu verfolgen und zu beheben.
Vapi + OpenAI Vision + Zendesk: Wenn ein Kunde über Vapi wegen eines Produkts anruft, analysieren Sie die Bilder des beschädigten Produkts mit OpenAI Vision. Erstellen Sie automatisch ein Zendesk-Ticket mit den aus der Bildanalyse extrahierten Details.
Vision von OpenAI und Vapi Integrationsalternativen
ÜBER MICH 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.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien

ÜBER MICH Vapi
Nutzen Sie Vapi in Latenode zur Validierung und Standardisierung von Adressdaten. Sorgen Sie für präzise Zustellungen und vermeiden Sie Fehler, indem Sie Adressen direkt in Ihren Workflows bereinigen. Die Vapi-Integration in Latenode macht die Datenbereinigung wiederholbar und skalierbar – ganz ohne zusätzliche Programmierung. Automatisieren Sie die Adressprüfung im Rahmen der Lead-Generierung, Auftragsabwicklung oder CRM-Pflege.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Vision von OpenAI und Vapi
Wie kann ich mein OpenAI Vision-Konto mithilfe von Latenode mit Vapi verbinden?
Um Ihr OpenAI Vision-Konto mit Vapi auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie OpenAI Vision und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre OpenAI Vision- und Vapi-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich in Bildern identifizierte Leads automatisch anrufen?
Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Erstellung dieses Workflows. Extrahieren Sie mit OpenAI Vision automatisch Lead-Daten aus Bildern und initiieren Sie anschließend Vapi-Anrufe. Skalieren Sie Ihre Reichweite mühelos!
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von OpenAI Vision mit Vapi ausführen?
Durch die Integration von OpenAI Vision mit Vapi können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Rufen Sie automatisch Benutzer an, die in Bildern von Marketingkampagnen erscheinen.
- Generieren Sie personalisierte Sprachnachrichten basierend auf Bildinhalten.
- Erreichen Sie gezielt Personen, die bei Veranstaltungen identifiziert wurden.
- Überprüfen Sie die Kontaktdaten anhand der Profilbilder auf Richtigkeit.
- Lösen Sie Anrufkampagnen basierend auf der Erkennung von Konkurrenzlogos aus.
Kann ich mit OpenAI Vision auf Latenode benutzerdefinierte Modelle verwenden?
Ja! Latenode unterstützt die Integration Ihrer optimierten OpenAI Vision-Modelle mithilfe unserer Codeblöcke. Passen Sie Ihre Automatisierungen an Ihre spezifischen Anforderungen an.
Gibt es Einschränkungen bei der OpenAI Vision- und Vapi-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Echtzeit-Bildanalyse gelten möglicherweise Ratenbeschränkungen der OpenAI Vision API.
- Die Kosten für Vapi-Anrufe fallen separat an und hängen von Ihrem Vapi-Abonnementplan ab.
- Komplexe Arbeitsabläufe mit umfangreicher Bildverarbeitung müssen möglicherweise optimiert werden.