Sådan bruger du GPT-5's nye parametre og værktøjer: En praktisk guide

OpenAIs GPT-5-udrulning bringer et velkendt mål – bedre nøjagtighed, hastighed og udviklerkontrol – men kombinerer det med et nyt sæt API-parametre og værktøjsintegrationer, der ændrer, hvordan teams designer prompts, kaldmodeller og forbinder modeller til eksterne runtime-programmer. Denne artikel forklarer de vigtigste ændringer, viser konkrete brugsmønstre og giver bedste praksis for sikker og omkostningseffektiv implementering.

Hvilke nye GPT-5-modeller, parametre og værktøjer bør jeg kende til?

Hvad er GPT-5?

OpenAI udgiver nu GPT-5 i flere varianter, så udviklere kan afveje latenstid, omkostninger og kapacitet: gpt-5 (fuldstændig ræsonnementsmodel), gpt-5-mini (afbalanceret), og gpt-5-nano (lavpris, lav latenstid). Disse størrelser giver dig mulighed for at vælge den model, der er bedst egnet til korte forespørgsler, batchbehandling eller tunge ræsonnementsopgaver. GPT-5 i ChatGPT præsenteres som et system med "tænkende" komponenter, og en API-version er direkte rettet mod ræsonnementsmodellen til brug for udviklere.

Nye API-parametre (overordnet niveau)

Et par fremkomne parametre, der ændrer, hvordan du styrer output og omkostninger, er særligt bemærkelsesværdige:

• Nye parametre: verbosity (lav/medium/høj) for at kontrollere svarets længde/form, og reasoning_effort (nu: minimal, low, medium, high) for at kontrollere, hvor meget modellen tænker, før den svarer. Brug minimal når du vil have fart frem for dyb tankekæde.
• minimale / ræsonnementsmetoder — muligheder for at foretrække hurtigere svar med lavere ræsonnement (nyttigt til kort faktuel genfinding) versus udvidet ræsonnement ("tænkning"), når dybere tankekæder er påkrævet.
• Lang kontekst og tokens: GPT-5 understøtter meget store kontekster (i alt ~400k tokens: ~272k input + 128k output i dokumenter) — brug dette til store dokumenter, kodebaser eller lange samtaler.

Disse parametre giver dig mulighed for at afstemme afvejningen mellem kvalitet, latenstid og omkostninger på opkaldsniveau i stedet for kun at vælge en modelstørrelse.

Nye værktøjstyper og understøttelse af rå nyttelast

En af GPT-5's mest praktiske tilføjelser er den nye custom værktøjstype der tillader modellen at sende nyttelast i rå tekst til din værktøjskørsel (for eksempel: Python-scripts, SQL-sætninger, shell-kommandoer eller vilkårlig konfigurationstekst) uden at kræve JSON-indpakkede funktionskald. Dette reducerer friktionen, når modellen kobles til sandkasser, fortolkere eller databaser, og muliggør mere omfattende "software-on-demand"-mønstre.

Begrænsning af output: Du kan håndhæve grammatikker/kontrakter (kontekstfri grammatik, CFG), så værktøjsnyttelaster er syntaktisk gyldige i din runtime. Parallelle værktøjskald + CFG'er giver dig mulighed for sikkert at automatisere agentworkflows med flere trin.

Hvordan kalder jeg de nye parametre og værktøjer i API'en?

(Ved hjælp af det officielle Python SDK-mønster) from openai import OpenAI og Responses API'en som i dokumentationen.)

1) Indstil detaljeringsgrad + ræsonnement_indsats

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

Dette returnerer et kort, hurtigt svar, når du ønsker latenstid + kortfattethed.

2) Kald et brugerdefineret værktøj med en rå tekstnyttelast (frit format)

# 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)

Brug CFG, hvis SQL'en skal følge streng syntaks eller tilladte mønstre. (, )

3) Eksempel: kræver et begrænset output med 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"}
)

grammar/CFG sikrer, at GPT-5 kun udsender tilladte kommandomønstre, som din runner accepterer.

Hvordan registrerer og bruger jeg en custom værktøj til at sende rå nyttelast?

custom tool defineres, når du registrerer tools i dit system. Værktøjet modtager almindelig tekst (ikke struktureret JSON), så din runtime skal være klar til at parse og validere det.

1. Registrer værktøjet (serverside; pseudodefinition):

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

2. Modellen kalder værktøjet — eksempel på assistentinstruktion (hvad modellen producerer, når den vil kalde værktøjet):

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

3. Din runtime udføres den rå tekst sikkert (sandboxed), returnerer en outputstreng tilbage til API'en eller til din agentløkke, og modellen fortsætter samtalen ved hjælp af den returnerede tekst.

Hvordan bør GPT-5's nye muligheder føre til tekniske ændringer?

Hvornår skal jeg bruge "tænkning" (udvidet ræsonnement) versus minimale svar?

Brug tænkemåder/udvidet ræsonnement til opgaver, der kræver trinvis deduktion, flertrinsplanlægning eller kodegenerering, der skal respektere begrænsninger. Reserver minimal ræsonnement eller mini/nano til korte forespørgsler, hentningsopgaver og store, spredte arbejdsbyrder (f.eks. bedømmelse af mange kandidater). Når nøjagtighed er afgørende (økonomi, jura, diagnose), foretrækkes den mere ræsonnementsbaserede/standardmetode. gpt-5 og tilføj efterfølgende tjek. OpenAI understreger stadig, at GPT-5 ikke er AGI – det forbedrer mulighederne, men er ikke en perfekt kilde til sandhed – så vælg ræsonnementsmetoder i overensstemmelse hermed.

Hvad er bedste praksis for integration af GPT-5 med eksterne runtime-programmer og værktøjer?

Hvordan skal jeg designe værktøjets runtime-arkitektur?

• Isoler værktøjsudførelsesmiljøer: kortvarige containere pr. anmodning eller dedikerede sandbox-processer.
• Satsgrænse og kvote værktøjsbrug separat fra model-API'en for at kontrollere omkostninger og risici.
• RevisionslogfilerLogværktøjets input, output og modellens beslutning om at aktivere værktøjet til obduktion og overholdelse af regler.
• Fejl ved håndteringDesign runtime-programmet til at returnere strukturerede fejlkoder og en kort, menneskeligt læsbar besked, så modellen kan forsøge igen, bruge et alternativ eller forklare fejlen.

Hvilke sikkerhedskontroller er vigtige?

• Statisk analyse for kode modtaget som rå tekst, hvidlistede moduler og runtime-API'er.
• Netværksisolering og strenge udgangsregler for containere.
• Administration af hemmeligheder — eksponér aldrig servicekontonøgler direkte for modellen; brug kortvarige tokens genereret af din backend, hvis fjernadgang er påkrævet.
• Human-in-the-loop-gating til højrisikooperationer (finansielle transaktioner, implementeringer). Disse er standardsikkerhedsmønstre for værktøjsaktiverede agenter.

Praktiske tips og bedste praksis

• Pick verbosity ikke prompt operation. Brug verbosity at justere længde/detaljeringsniveau i stedet for at omskrive prompts gentagne gange.
• Brug reasoning_effort for afvejninger mellem omkostninger og latenstid. sæt minimal til hurtig hentning af fakta eller brugergrænseflader, high til komplekse ræsonnementsopgaver.
• Værktøjssikkerhed: Valider/escape altid enhver rå tekst, som modellen udsender, før den udføres. Brug CFG'er og serverside-rensning som en anden forsvarslinje. (Cookbook advarer om værktøjssikkerhedspraksis.)
• Parallel værktøjskald: Du kan foretage flere værktøjskald på én gang for at opnå hastighed (f.eks. websøgning + databaseopslag) og derefter få modellen til at syntetisere resultaterne. Godt til agentflows.
• Strukturerede resultater, når du har brug for dem. Hvis din forbruger har brug for JSON, skal du bruge understøttelse af Structured Outputs / JSON Schema. Brug kun frit format, når rå tekst er mere naturlig for den ønskede runtime.
• Streaming og lange output: bruge streaming til at behandle lange output (især med store token-budgetter), mens de genererer.

Hvordan måler, tester og optimerer jeg ydeevne og omkostninger?

Hvilke målinger skal jeg spore?

• Tokens pr. anmodning og pris pr. opkald (brug modelstørrelse + detaljerigdom til at estimere).
• Latens (p95/p99) og fejlprocenter — især for anmodninger, der udløser ekstern værktøjskørsel.
• KvalitetsmålingerSuccesrater for automatiserede kontroller, valideringsrater for mennesker, hallucinationsfrekvens på guldtests.

Sådan udfører du eksperimenter

• A/B-modelstørrelser (gpt-5 vs gpt-5-mini) på en repræsentativ arbejdsbyrde for at måle nøjagtighed versus omkostninger. For arbejdsbyrder, der kræver mange korte svar, mini or nano reducerer ofte omkostningerne dramatisk, samtidig med at acceptabel nøjagtighed bevares. Leverandør- og presseomtale fremhæver disse kompromiser i tidlige benchmarks; kør dine egne tests på kritiske opgaver.

Hvad er begrænsningerne og overvejelserne vedrørende ansvarlig brug?

Er GPT-5 AGI eller ufejlbarlig?

OpenAI positionerer GPT-5 som en væsentlig forbedring af brugervenlighed og ræsonnement, ikke AGI. Forvent betydelige kapacitetsgevinster (kodning, matematik, flertrinsræsonnement), men også lejlighedsvise fejl og hallucinationer. Planlæg produktarbejdsgange, der verificerer modeloutput for korrekthed før automatiseret udførelse i følsomme domæner.

Overholdelse af regler, privatliv og datastyring

• Behandl prompts og modeloutput som følsomme: Maskér PII før afsendelse til API'en, hvis din politik forbyder afsendelse af sådanne data.
• Forstå opbevarings- og brugspolitikkerne i OpenAI-vilkårene for din konto/region. Brug virksomhedskontrakter for stærkere databeskyttelse, hvis det er nødvendigt.
• Dokumentér og oplys modellens rolle til slutbrugere, hvor beslutninger væsentligt påvirker dem (gennemsigtighedskrav i mange jurisdiktioner).

Hurtig tjekliste og kodemønstre til at komme i gang

Tjekliste før lancering

1. Vælg målmodel (nøjagtighed vs. pris): gpt-5, gpt-5-mini eller gpt-5-nano.
2. Definere verbosity standardindstillinger for hvert slutpunkt (f.eks. API-slutpunkter, der driver hurtig søgning vs. dybdegående analyse).
3. Registrer og hærd custom værktøjskørselstider (sandboxing, validatorer, logs).
4. Tilføj automatiserede verifikationstrin for alle værktøjsoutput, der udføres på dine systemer.
5. Opret overvågningsdashboards til tokens, latenstid og modelkvalitetsmålinger.

Eksempel på orkestreringsmønster (pseudokode)

1. Brugeranmodning → vælg model og detaljerigdom (routinglogik).
2. Systemprompten definerer værktøjssyntaks + ræsonnementstilstand.
3. Send anmodning om chatfuldførelse.
4. Hvis assistenten påkalder custom værktøj: valider nyttelast → udfør i sandkassen → returner resultat til assistenten → assistenten færdiggør svaret.
5. Hvis operationen er højrisiko: kræves der menneskelig godkendelse.

Brug GPT-5 i CometAPI

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af ​​AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

For de definitive referencer, gennemgå OpenAI's Cookbook-artikel om GPT-5-parametre og -værktøjer — disse er de primære kilder til API-felter, værktøjsregistrering og brugsmønstre.

Afsluttende tanker

GPT-5's kombination af modelstørrelser, nye parametre som f.eks. verbosityog custom Understøttelse af værktøjs-rå nyttelast skaber effektive nye muligheder for produktteams – fra billigere massive scoringsjob til "software-on-demand"-arbejdsgange, hvor modellen genererer kode eller SQL, som din sikre runtime udfører. Afvejningerne er velkendte: kapacitet vs. omkostninger, hastighed vs. dybde og automatisering vs. menneskelig overvågning. Start småt (vælg et enkelt discovery-use case), instrumentér kraftigt og iterer – design dine værktøjsruns og prompts, så modellens output er verificerbare før de bliver til handlinger.

Udviklere kan få adgang GPT-5 , GPT-5 Nano og GPT-5 Mini via CometAPI. De seneste modelversioner, der er anført, er fra artiklens udgivelsesdato. For at begynde med, kan du udforske modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Du kan bruge Cpmrs gpt-5 API til at eksperimentere med nye parametre. Du skal blot erstat openAI-nøglen med CometAPI-nøglen. Du kan bruge CometAPIs gpt-5 API til at eksperimentere med nye parametre. Du skal blot erstat openAI-nøglen med CometAPI-nøglen. To valgmuligheder: Mønster for funktionskald for chatafslutninger og Mønster for kald af svarfunktion.

Videregivelse af CoT findes kun i Responses API'en. Dette forbedrer intelligensen, reducerer antallet af genererede inferenstokens, forbedrer cache-hit rates og reducerer latenstid. De fleste andre parametre forbliver de samme, men formatet er anderledes. Derfor anbefaler vi at bruge Respons format for at få adgang til gpt-5 i CometAPI.