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
2 lis
AI bez danych nie działa – od czego naprawdę zacząć w firmie?
AI może przyspieszyć rozwój firmy, ale tylko wtedy, gdy dane są kompletne, aktualne i powiązane z celami biznesowymi. Zanim zainwestujesz w automatyzację, warto wiedzieć, co należy ocenić, by technologia mogła działać skutecznie i bezpiecznie.
26 paź
Data Scientist 2.0: praca z agentami AI bez utraty kontroli
Automatyzacja ML przyspieszyła pracę zespołów danych, ale nie zwolniła nas z myślenia. Wchodzimy w etap, w którym data scientist współpracuje z agentami AI: deleguje technikalia, a sam skupia się na celu, jakości i konsekwencjach decyzji. Oto jak robić to świadomie — w praktyce.
19 paź
Jak automatyzacja zmienia machine learning i dlaczego eksperci są teraz ważniejsi niż kiedyś
Automatyzacja ML przyspiesza wszystko — od przygotowania danych po trenowanie modeli. Paradoks polega na tym, że im więcej robią za nas narzędzia AutoML i „no-code”, tym bardziej liczy się człowiek, który rozumie dane, kontekst i ryzyko. Mniej kodu, więcej myślenia. To moment, w którym eksperci są kluczowi.
12 paź
Agent AI do kalendarza – co naprawdę potrafi, a czego jeszcze nie?
Tworząc agenta AI do kalendarza, chciałem sprawdzić, czy sztuczna inteligencja może naprawdę pomóc w zarządzaniu czasem. Okazuje się, że potrafi już całkiem sporo — rozumie, planuje i przypomina — ale ma też swoje granice. Oto, jak wygląda współpraca z moim agentem w praktyce.