Spoke · Cal.com · LLM ≈ 9 Min. Lesezeit

KI-gestützte Terminbuchung: Cal.com/TidyCal + OpenAI richtig verdrahten

TL;DR Ein Buchungs-Bot braucht keinen Browser auf der Cal-Seite. Stattdessen: Cal.com API v2 oder TidyCal-Webhook → Ihre Edge-Function prüft Verfügbarkeit → LLM formuliert nur noch freundlich → POST /bookings mit eventTypeId, Gast-Mail und Zeitfenster. Pflicht: OTP-Rate-Limits, Idempotency-Key pro Buchungsversuch, ICS in Bestätigungs-Mail.

Dieser Deep-Dive gehört zum Automatisierungs-Pillar von 09Clicks. Ziel: konkrete Architektur, die Sie 1:1 gegen Ihren Stack spiegeln können — nicht Marketing-Floskeln.

Architektur auf einen Blick

Nutzer → Chat-UI → POST /api/booking-intent (Next.js Edge, EU)
  ├─ extrahiert Wunschdatum/Zeitzone (LLM structured output)
  ├─ GET Cal /schedules oder Slots-Endpoint
  ├─ validiert Slot noch frei (Race: 409 → neues Slot anbieten)
  └─ POST Cal /bookings → CRM-Update (HubSpot) → Resend-Mail mit ICS

Warum nicht „einfach iFrame“?

Ein Cal-Embed ist okay für klassische Webseiten. Sobald ein KI-Bot mitverhandeln soll (z. B. „nur Donnerstag nach 15 Uhr“, „45 Min statt 30 Min“), brauchen Sie API-Zugriff. Das Embed kann der Bot nicht steuern.

OpenAI-Structured-Output für Intent

Wir parsen Nutzer-Sätze in JSON: { "date_hint": "2026-05-02", "time_hint": "afternoon", "duration_min": 45, "timezone": "Europe/Berlin" }. Temperature 0, festes Schema — kein Freitext-Chaos.

Fehlerpfade, die Production-relevant sind

409 Slot weg: LLM bekommt neue Slot-Liste, bietet Alternativen — nie stille Fehler.
Webhook doppelt: Idempotency-Key aus Chat-Session + E-Mail-Hash.
DSGVO: Buchung = Vertragsanbahnung; AVV mit Cal, Aufbewahrung der Logs begrenzen. Siehe DSGVO-Chatbot-Spoke.

Aufwand & Festpreis-Rahmen

Typischer Build: 3–5 Tage bei bestehendem Cal-Account und klarer Event-Type-Konfiguration — im Paket ab 1.890 € Workflow-Starter denkbar, wenn Umfang eng bleibt.