Twój własny interfejs AI: Jak stworzyć osobistego ChatGPT z kontrolą kosztów
12 lip
1. Dlaczego warto mieć własne narzędzie AI?
Popularność ChatGPT, Gemini czy Copilota rośnie z dnia na dzień. Ale czy naprawdę musisz być uzależniony od gotowych platform, ich limitów i coraz wyższych cen?
Stworzenie własnego interfejsu AI to nie tylko ciekawy eksperyment, ale konkretna przewaga:
- Pełna kontrola nad danymi i historią czatu,
- Niższe koszty – płacisz tylko za faktyczne użycie modelu,
- Możliwość dostosowania AI do własnego stylu pracy.
W moim przypadku to był krok, który realnie usprawnił codzienną pracę i pozwolił mi jeszcze lepiej zrozumieć potencjał modeli językowych.
2. Co kryje się pod maską – prostota z mocą w tle
Z technicznego punktu widzenia, stworzenie aplikacji było prostsze, niż się wydaje. Kluczowe komponenty:
- Python jako główny język kodowania,
- Streamlit – framework do tworzenia aplikacji webowych, który pozwala w kilka godzin stworzyć gotowy interfejs,
- OpenAI API – dostęp do modeli GPT-4o,
- Własny kalkulator kosztów – licznik tokenów przeliczany na PLN, z widocznym podsumowaniem na ekranie.
UI zostało zaprojektowane tak, aby było maksymalnie przejrzyste – bez rozpraszaczy, z wygodną sekcją do edycji promptów i natychmiastową odpowiedzią AI.
3. Funkcje, które mają znaczenie
Nie chodziło mi tylko o czat. Chciałem narzędzia, które będzie:
- Ekonomiczne – dlatego wbudowałem licznik kosztów, który pokazuje zużycie tokenów w czasie rzeczywistym,
- Elastyczne – możesz wybrać osobowość AI, dopasowaną do konkretnego zastosowania: asystent, analityk, copywriter,
- Wydajne – aplikacja pozwala szybko generować teksty, analizować dane, testować prompty i szukać inspiracji.
To narzędzie codziennego użytku, z którego korzystam podczas tworzenia ofert, projektów edukacyjnych i automatyzacji w n8n.
4. Dla kogo?
To rozwiązanie sprawdzi się, jeśli jesteś:
- Freelancerem, który chce mieć dostęp do AI bez przepłacania,
- Specjalistą, który pracuje z tekstem, analizą, planowaniem lub strategią,
- Właścicielem firmy, który szuka wsparcia dla zespołu, ale nie chce kupować kolejnej subskrypcji,
- Osobą ciekawą technologii, która chce mieć coś swojego – bez korporacyjnych ograniczeń.
5. Przykłady użycia
- Copywriting – szybkie tworzenie nagłówków, meta opisów, postów,
- Analiza danych – pomoc w interpretacji wyników, generowanie podsumowań,
- Automatyzacja – tworzenie i testowanie promptów do agentów AI,
- Wsparcie kreatywne – burze mózgów, struktura artykułu, nowe pomysły,
- Edukacja – tłumaczenia pojęć, quizy, przygotowanie materiałów.
To nie jest narzędzie do wszystkiego, ale może być Twoim codziennym wsparciem, bezpiecznym i przewidywalnym.
6. Ile to kosztuje?
Zamiast 100 zł miesięcznie za gotową platformę, tutaj:
- sam decydujesz o limicie,
- widzisz zużycie w czasie rzeczywistym,
- możesz dopasować model do budżetu (np. GPT-3.5, GPT-4o).
W praktyce – kontrolujesz każdy grosz.
7. Podsumowanie
Nie musisz znać się na kodowaniu, by korzystać z AI. My ChatGPT to gotowe, sprawdzone narzędzie, które możesz wdrożyć od ręki – bez technicznych komplikacji. Ułatwia pracę, oszczędza czas i daje Ci pełną kontrolę nad kosztami.
Już wkrótce więcej takich rozwiązań pojawi się w moim sklepie z aplikacjami AI. A jeśli chcesz wypróbować to narzędzie lub stworzyć własne – zapraszam do kontaktu. Razem zbudujemy coś dopasowanego do Twojej firmy. Zobacz portfolio
MASZ PYTANIA?
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.