كيفية استخدام المعلمات والأدوات الجديدة في GPT-5: دليل عملي

يُحقق طرح OpenAI لـ GPT-5 هدفًا مألوفًا - دقة وسرعة وتحكمًا أفضل للمطورين - ولكنه يُقرنه بمجموعة جديدة من معلمات واجهة برمجة التطبيقات (API) وتكاملات الأدوات التي تُغير طريقة تصميم الفرق للمطالبات، ونماذج الاستدعاء، وربط النماذج بأوقات التشغيل الخارجية. تشرح هذه المقالة التغييرات الرئيسية، وتُظهر أنماط استخدام ملموسة، وتُقدم أفضل الممارسات لتطبيق آمن وفعّال من حيث التكلفة.

ما هي نماذج GPT-5 والمعلمات والأدوات الجديدة التي يجب أن أعرفها؟

ما هو GPT-5؟

تنشر OpenAI الآن GPT-5 في نكهات متعددة حتى يتمكن المطورون من الموازنة بين زمن الوصول والتكلفة والقدرات: gpt-5 (نموذج الاستدلال الكامل)، gpt-5-mini (متوازنة)، و gpt-5-nano (منخفض التكلفة، وزمن الوصول منخفض). تتيح لك هذه الأحجام اختيار النموذج الأنسب للاستعلامات القصيرة، أو معالجة الدفعات، أو مهام الاستدلال المعقدة. يُقدَّم GPT-5 في ChatGPT كنظام يحتوي على مكونات "استدلال"، ويستهدف إصدار واجهة برمجة التطبيقات نموذج الاستدلال مباشرةً ليستخدمه المطورون.

معلمات API الجديدة (مستوى عالٍ)

هناك بعض المعلمات البارزة التي تغير كيفية التحكم في الناتج والتكلفة، وهي جديرة بالملاحظة بشكل خاص:

• المعلمات الجديدة: verbosity (منخفض/متوسط/عالي) للتحكم في طول/شكل الإجابة، و reasoning_effort (الآن: minimal, low, medium, high) للتحكم في مقدار التفكير الذي يقوم به النموذج قبل الرد. استخدم minimal عندما تريد السرعة في سلسلة الأفكار العميقة.
• الأوضاع الدنيا / الاستدلالية - خيارات لتفضيل الردود الأسرع والأقل تفكيرًا (مفيدة للاسترجاع القصير للحقائق) مقابل التفكير الموسع ("التفكير") عندما تكون هناك حاجة إلى سلاسل أعمق من الفكر.
• السياق الطويل والرموز: يدعم GPT-5 سياقات كبيرة جدًا (إجمالي حوالي 400 ألف رمز: حوالي 272 ألف إدخال + 128 ألف إخراج في المستندات) - استخدم هذا للمستندات الضخمة أو قواعد البيانات البرمجية أو المحادثات الطويلة.

تتيح لك هذه المعلمات ضبط التوازن بين الجودة والزمن والتكلفة على مستوى المكالمة بدلاً من اختيار حجم النموذج فقط.

أنواع جديدة من الأدوات ودعم الحمولة الخام

أحد الإضافات الأكثر عملية في GPT-5 هو الجديد custom نوع الأداة الذي يسمح للنموذج بإرسال حمولات النص الخام إلى وقت تشغيل أداتك (على سبيل المثال: نصوص بايثون، عبارات SQL، أوامر shell، أو نص تكوين عشوائي) دون الحاجة إلى استدعاءات دوال مغلفة بـ JSON. هذا يُخفف الاحتكاك عند ربط النموذج بصناديق الاختبار أو المُفسّرات أو قواعد البيانات، ويُتيح أنماط "برمجيات حسب الطلب" أكثر ثراءً.

مخرجات مقيدة: يمكنك فرض قواعد نحوية/عقود (قواعد نحوية خالية من السياق، CFG) لضمان صحة حمولات الأدوات لوقت التشغيل. تتيح لك استدعاءات الأدوات المتوازية وقواعد CFG أتمتة سير عمل الوكيل متعدد الخطوات بأمان.

كيف يمكنني استدعاء المعلمات والأدوات الجديدة في واجهة برمجة التطبيقات؟

(باستخدام نمط SDK الرسمي لـ Python from openai import OpenAI وواجهة برمجة التطبيقات (API للاستجابات كما هو الحال في الوثائق.)

1) ضبط الإسهاب + جهد الاستدلال

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/responses",
    api_key="<YOUR_CometAPI_KEY>",    
)

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input="Summarize the following meeting notes in one short paragraph: ...",
    parameters={
        "verbosity": "low",            # low / medium / high

        "reasoning_effort": "minimal", # minimal / low / medium / high

        "max_output_tokens": 200
    }
)

print(resp.output_text)  # SDK convenience property aggregates returned text

يؤدي هذا إلى إرجاع إجابة قصيرة وسريعة عندما تريد زمن انتقال + إيجاز.

2) استدعاء أداة مخصصة باستخدام حمولة نص خام (شكل حر)

# Example: send a raw SQL query (not JSON) to your "sql_runner" custom tool

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/responses",
    api_key="<YOUR_CometAPI_KEY>",    
)

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input="Fetch the average order value for last month and return a SQL query only.",
    tools=[
        {
            "name": "sql_runner",
            "type": "custom",
            "description": "Executes raw SQL and returns results."
        }
    ],
    parameters={
        "verbosity": "medium"
    }
)

# The model can emit text that the tool receives directly (raw SQL)

# How your backend receives and executes the model->tool payload depends on your webhook/runtime.
print(resp.output_text)

استخدم CFG إذا كان يجب على SQL اتباع قواعد نحوية صارمة أو أنماط مسموح بها. (، )

3) مثال: يتطلب إخراجًا مقيدًا باستخدام CFG

# Pseudocode / conceptual example for attaching a grammar to a tool call.

client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input="Generate a safe shell command to list .txt files.",
    tools=[{
        "name":"shell_exec",
        "type":"custom",
        "description":"Runs a shell command in a sandbox",
        "grammar": "COMMAND -> 'ls' ' ' DIR_FILTER; DIR_FILTER -> '*.txt' | '-la *.txt'"
    }],
    parameters={"verbosity":"low"}
)

(أراضي البوديساتفا) grammar/CFG يضمن أن GPT-5 يخرج فقط أنماط الأوامر المسموح بها والتي يقبلها المشغل الخاص بك.

كيف أقوم بالتسجيل واستخدام custom أداة لإرسال الحمولات الخام؟

(أراضي البوديساتفا) custom يتم تعريف الأداة عند تسجيل الأدوات في نظامك. تستقبل الأداة نصًا عاديًا (وليس JSON منظمًا)، لذا يجب أن يكون وقت التشغيل جاهزًا لتحليله والتحقق من صحته.

1. تسجيل الأداة (جانب الخادم؛ تعريف زائف):

{
  "name": "code_executor",
  "type": "custom",
  "description": "Runs Python code in a sandbox and returns output or errors."
}

2. يستدعي النموذج الأداة — مثال على تعليمات المساعد (ما ينتجه النموذج عندما يريد استدعاء الأداة):

<tool name="code_executor">
print(run_tests_on_module('payment_processor'))
</tool>

3. يتم تنفيذ وقت التشغيل الخاص بك يقوم النموذج بحفظ النص الخام بشكل آمن (محمي)، ويعيد سلسلة الإخراج إلى واجهة برمجة التطبيقات أو إلى حلقة الوكيل الخاصة بك، ويستمر النموذج في المحادثة باستخدام النص المرتجع.

كيف يمكن تحفيز التغيير الهندسي باستخدام خيارات GPT-5 الجديدة؟

متى يجب علي استخدام "التفكير" (الاستدلال الموسع) مقابل الاستجابات الدنيا؟

استخدم أساليب التفكير/الاستدلال الموسع للمهام التي تتطلب استنتاجًا تدريجيًا، أو تخطيطًا متعدد المراحل، أو توليد شيفرة تتطلب الالتزام بالقيود. احتفظ بالاستدلال البسيط أو mini/nano للاستعلامات القصيرة، ومهام الاسترجاع، وأحمال العمل الكبيرة (مثل تقييم العديد من المرشحين). عندما تكون الدقة بالغة الأهمية (في مجالات المالية والقانون والتشخيص)، يُفضّل استخدام الخيار ذي المنطق الأعلى/الافتراضي. gpt-5 وأضف عمليات التحقق اللاحقة. لا تزال OpenAI تؤكد أن GPT-5 ليس ذكاءً اصطناعيًا عامًا - فهو يُحسّن القدرات ولكنه ليس مصدرًا مثاليًا للحقيقة - لذا اختر أنماط التفكير المناسبة.

ما هي أفضل الممارسات لدمج GPT-5 مع بيئات التشغيل والأدوات الخارجية؟

كيف يمكنني تصميم بنية وقت تشغيل الأداة؟

• عزل بيئات تنفيذ الأدوات: حاويات مؤقتة حسب الطلب أو عمليات معزولة مخصصة.
• حد المعدل والحصة استخدام الأدوات بشكل منفصل عن واجهة برمجة التطبيقات النموذجية للتحكم في التكلفة والمخاطر.
• سجلات التدقيق: سجل مدخلات الأداة ومخرجاتها وقرار النموذج باستدعاء الأداة لإجراء التحليل اللاحق والامتثال.
• معالجة الخطأ:قم بتصميم وقت التشغيل لإرجاع أكواد الخطأ المنظمة ورسالة قصيرة يمكن قراءتها بواسطة الإنسان حتى يتمكن النموذج من إعادة المحاولة أو الرجوع أو شرح الخطأ.

ما هي ضوابط الأمن الأساسية؟

• تحليل ثابت بالنسبة للكود المستلم كنص خام، فإن القائمة البيضاء للوحدات النمطية وواجهات برمجة التطبيقات وقت التشغيل مسموح بها.
• عزل الشبكة ووضع قواعد صارمة لخروج الحاويات.
• إدارة الأسرار - لا تعرض مفاتيح حساب الخدمة للنموذج مباشرةً أبدًا؛ استخدم الرموز المؤقتة التي تم إنشاؤها بواسطة الواجهة الخلفية لديك إذا كان الوصول عن بُعد مطلوبًا.
• بوابة الإنسان في الحلقة للعمليات عالية المخاطر (المعاملات المالية، والنشر). هذه أنماط أمان قياسية للوكلاء الممكّنين بالأدوات.

نصائح عملية وأفضل الممارسات

• اختيار verbosity لا تستعجل الجراحة. استعمل verbosity لضبط الطول/مستوى التفاصيل بدلاً من إعادة كتابة المطالبات بشكل متكرر.
• استعمل reasoning_effort للموازنة بين التكلفة والوقت. بكج minimal للاسترجاع السريع للحقائق أو واجهات المستخدم، high للمهام المنطقية المعقدة.
• سلامة الأداة: تأكد دائمًا من صحة/إفلات أي نص خام يُصدره النموذج قبل تنفيذه. استخدم نماذج CFG والتطهير من جانب الخادم كخط دفاع ثانٍ. (يُحذّر دليل الطبخ من ممارسات أمان الأدوات.)
• استدعاء الأداة المتوازية: يمكنك إصدار عدة استدعاءات للأدوات دفعةً واحدةً لتسريع العملية (مثلاً: بحث الويب + البحث في قاعدة البيانات)، ثم جعل النموذج يُجمّع النتائج. هذا مفيدٌ للتدفقات الوكيلة.
• مخرجات منظمة عندما تحتاج إليها. إذا كان مستهلكك يحتاج إلى JSON، فاستخدم دعم المخرجات المنظمة / مخطط JSON. استخدم التنسيق الحر فقط عندما يكون النص الخام أكثر ملاءمةً لوقت التشغيل المستهدف.
• البث والمخرجات الطويلة: استخدم البث لمعالجة المخرجات الطويلة (خاصةً مع ميزانيات الرموز الضخمة) أثناء إنشائها.

كيف أقوم بقياس واختبار وتحسين الأداء والتكلفة؟

ما هي المقاييس التي يجب أن أتابعها؟

• الرموز لكل طلب و التكلفة لكل مكالمة (استخدم حجم النموذج + التفصيل للتقدير).
• زمن الوصول (ص95/ص99) و معدلات الخطأ - خاصة بالنسبة للطلبات التي تؤدي إلى تنفيذ أداة خارجية.
• مقاييس الجودة: معدلات نجاح الاختبارات الآلية، ومعدلات التحقق البشري، وتواتر الهلوسة في اختبارات الذهب.

كيفية إجراء التجارب

• أحجام نموذج A/B (gpt-5 vs gpt-5-mini) على عبء عمل تمثيلي لقياس الدقة مقابل التكلفة. بالنسبة لأعباء العمل التي تتطلب إجابات مختصرة، mini or nano غالبًا ما يُخفّض التكلفة بشكل كبير مع الحفاظ على دقة مقبولة. تُسلّط التغطية الإعلامية والتجارية الضوء على هذه التنازلات في الاختبارات الأولية؛ لذا، أجرِ اختباراتك الخاصة على المهام الحرجة.

ما هي القيود واعتبارات الاستخدام المسؤول؟

هل GPT-5 AGI أو معصوم من الخطأ؟

تُصنّف OpenAI GPT-5 كتحسين جوهري في قابلية الاستخدام والاستدلال، وليس في الذكاء الاصطناعي العام. توقعوا مكاسب ملموسة في القدرات (البرمجة، والرياضيات، والاستدلال متعدد الخطوات)، ولكن توقعوا أيضًا أخطاءً وهلوسات عرضية. خططوا لسير عمل المنتج للتحقق من صحة مخرجات النموذج قبل التنفيذ الآلي في المجالات الحساسة.

الامتثال والخصوصية وحوكمة البيانات

• تعامل مع المطالبات ومخرجات النموذج باعتبارها حساسة: قم بإخفاء معلومات التعريف الشخصية (PII) قبل إرسالها إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) إذا كانت سياستك تحظر إرسال مثل هذه البيانات.
• افهم سياسات الاحتفاظ والاستخدام في شروط OpenAI لحسابك/منطقتك. استخدم عقود المؤسسات لحماية بياناتك بشكل أقوى عند الحاجة.
• توثيق دور النموذج والإفصاح عنه للمستخدمين النهائيين عندما تؤثر القرارات عليهم بشكل مادي (متطلبات الشفافية في العديد من الولايات القضائية).

قائمة مراجعة سريعة وأنماط التعليمات البرمجية للبدء

قائمة التحقق قبل الإطلاق

1. اختر النموذج المستهدف (الدقة مقابل التكلفة): gpt-5, gpt-5-mini أو gpt-5-nano.
2. حدد verbosity الإعدادات الافتراضية لكل نقطة نهاية (على سبيل المثال، نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات التي تدعم البحث السريع مقابل التحليل العميق).
3. سجل وتصلب custom أوقات تشغيل الأداة (الحماية، والمحققون، والسجلات).
4. أضف خطوات التحقق التلقائية لأي مخرجات أداة يتم تنفيذها على أنظمتك.
5. إنشاء لوحات معلومات مراقبة للرموز والزمن الكامن ومقاييس جودة النموذج.

مثال على نمط التنسيق (الكود الزائف)

1. طلب المستخدم → اختيار النموذج والإسهاب (منطق التوجيه).
2. يحدد موجه النظام صيغة الأداة + وضع الاستدلال.
3. إرسال طلب إكمال الدردشة.
4. إذا استدعى المساعد custom الأداة: التحقق من صحة الحمولة → التنفيذ في صندوق الحماية → إرجاع النتيجة إلى المساعد → يقوم المساعد بإنهاء الاستجابة.
5. إذا كانت العملية عالية المخاطر: تتطلب موافقة الإنسان.

استخدام GPT-5 في CometAPI

CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للمراجع النهائية، راجع إدخال كتاب الطبخ الخاص بـ OpenAI حول معلمات وأدوات GPT-5 — فهذه هي المصادر الأساسية لحقول واجهة برمجة التطبيقات، وتسجيل الأدوات، وأنماط الاستخدام.

الأفكار النهائية

مجموعة أحجام النماذج في GPT-5 والمعلمات الجديدة مثل verbosityو custom يُتيح دعم الحمولة الخام للأدوات خيارات جديدة فعّالة لفرق المنتجات، بدءًا من مهام التقييم الضخمة منخفضة التكلفة وصولًا إلى سير عمل "البرمجيات حسب الطلب" حيث يُنشئ النموذج شيفرة أو لغة SQL التي يُنفّذها وقت التشغيل الآمن. التنازلات مألوفة: القدرة مقابل التكلفة، والسرعة مقابل العمق، والأتمتة مقابل الإشراف البشري. ابدأ بخطوات صغيرة (اختر حالة استخدام اكتشاف واحدة)، ثم طوّر الأدوات بكثافة، وكرّر - صمّم أوقات تشغيل أدواتك والمطالبات بحيث تكون مخرجات النموذج... يمكن التحقق منها قبل أن تصبح أفعالاً.

يمكن للمطورين الوصول GPT-5 GPT-5 Nano وGPT-5 Mini من خلال CometAPI، أحدث إصدارات الطرازات المدرجة هي بتاريخ نشر المقال. للبدء، استكشف إمكانيات الطراز في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.

يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات gpt-5 من Cpmr لتجربة معلمات جديدة. ما عليك سوى استبدال مفتاح openAI بمفتاح CometAPI. خياران: نمط استدعاء وظيفة إكمال الدردشة و نمط استدعاء وظيفة الاستجابة.

يتوفر تمرير CoT فقط في واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات، مما يُحسّن الذكاء، ويُقلل عدد رموز الاستدلال المُولّدة، ويُحسّن معدلات الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت، ويُقلل زمن الوصول. تبقى معظم المعلمات الأخرى كما هي، ولكن التنسيق مختلف. لذا، نوصي باستخدام استجابة تنسيق للوصول إلى gpt-5 في CometAPI.