OpenAI startet GPT Store mit 3 Millionen Custom GPTs und einem noch nicht fertigen Vergütungsmodell

Von 3 Millionen privaten Builds zu einem gerankten Katalog

OpenAI zufolge haben Nutzer in den zwei Monaten seit dem Start von GPTs über 3 Millionen individuelle ChatGPT-Versionen erstellt. Der GPT Store ist die Antwort auf die naheliegende nächste Frage: Wie findet man unter drei Millionen die wirklich nützlichen?

Der Store wird zunächst für ChatGPT Plus-, Team- und Enterprise-Nutzer unter chatgpt.com/gpts freigeschaltet. Die Entdeckung ist zweigeteilt organisiert — eine Community-Bestenliste mit beliebten und angesagten GPTs sowie wöchentliche redaktionelle Empfehlungen. Als Kategorien werden DALL·E, Schreiben, Recherche, Programmierung, Bildung und Lifestyle genannt.

Die ersten vorgestellten GPTs stammen von bekannten Partnern: AllTrails für Wanderempfehlungen, Consensus mit einer Suche über 200 Millionen wissenschaftliche Arbeiten, Khan Academys Code Tutor, Canva für Design, ein Buchempfehlungs-GPT sowie CK-12s Flexi-Tutor. Diese Auswahl zeigt, wie OpenAI den Store positionieren will — als Bühne für Markenanwendungen bekannter Namen, nicht nur für Experimente von Hobby-Entwicklern.

Ein Veröffentlichungsprozess mit menschlicher und automatisierter Prüfung

Um ein GPT zu listen, muss ein Builder es für alle freigeben, ein Builder-Profil mit Namen oder verifizierter Website bestätigen und die Nutzungsrichtlinien sowie Markenvorgaben einhalten. GPTs, die nur per Link geteilt werden, erscheinen nicht im Store.

Die Anforderung zur Identitätsverifizierung ist entscheidend. Indem OpenAI Einträge an einen verifizierten Namen oder eine verifizierte Domain knüpft, wird jedes öffentliche GPT von vornherein mit Verantwortlichkeit versehen. Das ist eine bewusste Hürde auf einer Plattform, auf der die Einstiegsschwelle zum Bauen sonst nahezu bei null liegt — Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

OpenAI beschreibt ein neues Prüfsystem, das auf bestehende Sicherheitsmaßnahmen für Produkte aufsetzt und menschliche mit automatisierter Prüfung sowie Nutzer-Meldungen kombiniert. Für einen Katalog, der in den Millionenbereich wächst, übernimmt die automatisierte Ebene den Großteil der Arbeit; die menschliche Prüfung ist vermutlich Grenzfällen und Einsprüchen vorbehalten.

Ein Vergütungsprogramm, das angekündigt wurde, bevor seine Regeln existieren

OpenAI zufolge startet im ersten Quartal ein Vergütungsprogramm für GPT-Builder, wobei zunächst Builder in den USA basierend auf der Nutzerinteraktion ausgezahlt werden. Das Unternehmen ergänzt, es werde "Details zu den Auszahlungskriterien bekanntgeben, sobald der Zeitpunkt näher rückt".

Im ersten Quartal starten wir ein Vergütungsprogramm für GPT-Builder. Als ersten Schritt werden Builder in den USA basierend auf der Nutzerinteraktion mit ihren GPTs ausgezahlt.Montana Labs

Hier wird ein Anreiz angekündigt, ohne dass seine Mechanik feststeht. Auszahlungen nach Interaktion definieren das Spiel, auf das Builder optimieren werden — und OpenAI verlangt, dass Menschen auf ein Bewertungssystem hin bauen, das noch nicht veröffentlicht wurde. In der Lücke zwischen Ankündigung des Programms und Festlegung der Kriterien entscheidet sich das Vertrauen der Builder — und das Risiko, dass Interaktion künstlich hochgetrieben wird.

Die Workspace-Kontrollen sind die eigentliche Enterprise-Geschichte

Neben dem öffentlichen Store erhalten Team-Kunden von OpenAI einen privaten Bereich für GPTs, die nur innerhalb ihres Workspace veröffentlicht werden. Enterprise-Kunden bekommen weiterreichende Admin-Kontrollen: Sie legen fest, wie intern genutzte GPTs geteilt werden und welche externen GPTs im Unternehmen zugelassen sind.

OpenAI erklärt zudem, dass Unterhaltungen mit GPTs in Team und Enterprise nicht zur Verbesserung der Modelle verwendet werden — dieselbe Datenschutzhaltung, die für diese Tarife durchgängig gilt.

Für Teams mit praktischer KI-Anwendung bedeutet das: Der GPT Store ist eigentlich zwei Produkte unter einem Namen. Die öffentliche Bestenliste ist ein Verbrauchermarktplatz, der über Interaktion konkurriert, während der private Workspace mit Freigabelisten die Version ist, die Unternehmen tatsächlich einsetzen werden. Der öffentliche Katalog liefert die Schlagzeile — aber die Admin-Steuerung darüber, welche externen GPTs innerhalb eines Unternehmens laufen dürfen, entscheidet letztlich, ob GPTs überhaupt in regulierte Arbeitsabläufe gelangen.