So verwenden Sie die neuen Parameter und Tools von GPT-5: Ein praktischer Leitfaden

Die Einführung von GPT-5 durch OpenAI verfolgt ein bekanntes Ziel – höhere Genauigkeit, Geschwindigkeit und Entwicklerkontrolle – kombiniert es jedoch mit neuen API-Parametern und Tool-Integrationen. Diese verändern die Art und Weise, wie Teams Eingabeaufforderungen entwerfen, Modelle aufrufen und an externe Laufzeiten anbinden. Dieser Artikel erläutert die wichtigsten Änderungen, zeigt konkrete Nutzungsmuster und bietet Best Practices für eine sichere und kostengünstige Einführung.

Welche neuen GPT-5-Modelle, Parameter und Tools sollte ich kennen?

Was ist GPT-5?

OpenAI veröffentlicht GPT-5 jetzt in mehreren Varianten, sodass Entwickler Latenz, Kosten und Leistungsfähigkeit abwägen können: gpt-5 (vollständiges Schlussfolgerungsmodell), gpt-5-mini (ausgeglichen) und gpt-5-nano (niedrige Kosten, geringe Latenz). Diese Größen ermöglichen es Ihnen, das Modell auszuwählen, das am besten für kurze Anfragen, Stapelverarbeitung oder anspruchsvolle Denkaufgaben geeignet ist. GPT-5 in ChatGPT wird als System mit „denkenden“ Komponenten präsentiert, und eine API-Version zielt direkt auf das Denkmodell für Entwickler ab.

Neue API-Parameter (High Level)

Besonders hervorzuheben sind einige Parameter, die Ihre Kontrolle über Leistung und Kosten beeinflussen:

• Neue Parameter: verbosity (niedrig/mittel/hoch), um die Länge/Form der Antwort zu steuern, und reasoning_effort (Jetzt: minimal, low, medium, high), um zu steuern, wie viel das Modell nachdenkt, bevor es antwortet. Verwenden Sie minimal wenn Sie Geschwindigkeit statt tiefer Gedankengänge bevorzugen.
• minimale / Argumentationsmodi – Optionen zum Bevorzugen schnellerer Antworten mit weniger schlüssigem Denken (nützlich für die kurze Abfrage von Fakten) gegenüber ausführlicherem Denken („Denken“), wenn tiefere Gedankenketten erforderlich sind.
• Langer Kontext und Token: GPT-5 unterstützt sehr große Kontexte (insgesamt ~400 Token: ~272 Eingaben + 128 Ausgabe in Dokumenten) – verwenden Sie dies für große Dokumente, Codebasen oder lange Gespräche.

Mit diesen Parametern können Sie den Kompromiss zwischen Qualität, Latenz und Kosten auf Anrufebene optimieren, anstatt nur eine Modellgröße auszuwählen.

Neue Werkzeugtypen und Unterstützung für Rohnutzdaten

Eine der praktischsten Ergänzungen von GPT-5 ist die neue custom Werkzeugtyp das es dem Modell ermöglicht, Rohtext-Nutzdaten in die Laufzeit Ihres Tools (z. B. Python-Skripte, SQL-Anweisungen, Shell-Befehle oder beliebiger Konfigurationstext), ohne dass JSON-verpackte Funktionsaufrufe erforderlich sind. Dies reduziert den Aufwand beim Anbinden des Modells an Sandboxen, Interpreter oder Datenbanken und ermöglicht umfangreichere „Software-on-Demand“-Muster.

Einschränkende Ausgaben: Sie können Grammatiken/Kontrakte (Context-Free Grammar, CFG) erzwingen, sodass Tool-Payloads für Ihre Laufzeit syntaktisch gültig sind. Parallele Tool-Aufrufe + CFGs ermöglichen die sichere Automatisierung mehrstufiger Agenten-Workflows.

Wie rufe ich die neuen Parameter und Tools in der API auf?

(Mit dem offiziellen Python SDK-Muster from openai import OpenAI und die Responses API wie in den Dokumenten.)

1) Legen Sie Ausführlichkeit + Argumentationsaufwand fest

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

Dies gibt eine kurze, schnelle Antwort zurück, wenn Sie Latenz und Kürze wünschen.

2) Rufen Sie ein benutzerdefiniertes Tool mit einer Rohtextnutzlast (Freiform) auf.

# 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)

Verwenden Sie CFG, wenn SQL einer strengen Syntax oder zulässigen Mustern folgen muss. (, )

3) Beispiel: Erfordern Sie eine eingeschränkte Ausgabe mit 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"}
)

Die grammar/CFG stellt sicher, dass GPT-5 nur zulässige Befehlsmuster ausgibt, die von Ihrem Runner akzeptiert werden.

Wie registriere und nutze ich ein custom Tool zum Senden von Rohnutzdaten?

Die custom Das Tool wird definiert, wenn Sie Tools in Ihrem System registrieren. Das Tool empfängt Klartext (kein strukturiertes JSON), daher muss Ihre Laufzeitumgebung bereit sein, es zu analysieren und zu validieren.

1. Registrieren des Tools (serverseitig; Pseudodefinition):

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

2. Modell ruft das Tool auf — Beispiel für eine Assistentenanweisung (was das Modell erzeugt, wenn es das Tool aufrufen möchte):

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

3. Ihre Laufzeit wird ausgeführt Der Rohtext wird sicher (in einer Sandbox) gespeichert, eine Ausgabezeichenfolge wird an die API oder an Ihre Agentenschleife zurückgegeben, und das Modell setzt die Konversation mit dem zurückgegebenen Text fort.

Wie sollte sich die technische Umsetzung mit den neuen Optionen von GPT-5 ändern?

Wann sollte ich „Denken“ (erweitertes Denken) und wann minimale Antworten verwenden?

Verwenden Sie Denk-/erweiterte Argumentationsmodi für Aufgaben, die schrittweise Deduktion, mehrstufige Planung oder Codegenerierung erfordern, die Einschränkungen berücksichtigen müssen. Reservieren Sie minimale Argumentation oder mini/nano für kurze Abfragen, Abfrageaufgaben und große Fan-Out-Workloads (z. B. Bewertung vieler Kandidaten). Wenn Genauigkeit entscheidend ist (Finanzen, Recht, Diagnose), bevorzugen Sie die höhere Argumentation/Standard gpt-5 und fügen Sie Nachprüfungen hinzu. OpenAI betont weiterhin, dass GPT-5 keine AGI ist – es erweitert die Fähigkeiten, ist aber keine perfekte Quelle der Wahrheit – wählen Sie daher die Argumentationsmodi entsprechend aus.

Was sind Best Practices für die Integration von GPT-5 mit externen Laufzeiten und Tools?

Wie sollte ich die Laufzeitarchitektur des Tools gestalten?

• Isolat Tool-Ausführungsumgebungen: temporäre Container pro Anfrage oder dedizierte Sandbox-Prozesse.
• Ratenbegrenzung und Kontingent Tool-Nutzung getrennt von der Modell-API, um Kosten und Risiken zu kontrollieren.
• Prüfprotokolle: Protokollieren Sie die Eingaben und Ausgaben des Tools sowie die Entscheidung des Modells, das Tool für die Postmortem-Analyse und Compliance aufzurufen.
• Fehlerbehandlung: Entwerfen Sie die Laufzeit so, dass strukturierte Fehlercodes und eine kurze, für Menschen lesbare Nachricht zurückgegeben werden, damit das Modell einen erneuten Versuch unternehmen, zurückgreifen oder den Fehler erklären kann.

Welche Sicherheitskontrollen sind unerlässlich?

• Statische Analyse für als Rohtext empfangenen Code, Whitelisting zulässiger Module und Laufzeit-APIs.
• Netzwerkisolation und strenge Ausgangsregeln für Container.
• Verwaltung von Geheimnissen – Geben Sie Dienstkontoschlüssel niemals direkt an das Modell weiter. Verwenden Sie kurzlebige Token, die von Ihrem Backend generiert werden, wenn ein Remotezugriff erforderlich ist.
• Human-in-the-Loop-Gating für risikoreiche Vorgänge (Finanztransaktionen, Bereitstellungen). Dies sind Standardsicherheitsmuster für toolgestützte Agenten.

Praktische Tipps & Best Practices

• Pick verbosity keine sofortige Operation. Nutzen Sie verbosity um Länge/Detailgrad zu optimieren, anstatt Eingabeaufforderungen wiederholt neu zu schreiben.
• Nutzen Sie reasoning_effort für Kosten-/Latenzkompromisse. Stelle den minimal für die schnelle Faktenabfrage oder Benutzeroberflächen, high für komplexe Denkaufgaben.
• Werkzeugsicherheit: Validieren/escapen Sie den vom Modell ausgegebenen Rohtext immer vor der Ausführung. Verwenden Sie CFGs und serverseitige Bereinigung als zweite Verteidigungslinie. (Das Cookbook warnt vor Tool-Sicherheitspraktiken.)
• Paralleler Werkzeugaufruf: Sie können mehrere Tool-Aufrufe gleichzeitig ausführen, um die Geschwindigkeit zu erhöhen (z. B. Websuche + Datenbanksuche) und dann die Ergebnisse vom Modell synthetisieren lassen. Gut für Agentenflüsse.
• Strukturierte Ausgaben, wenn Sie sie brauchen. Wenn Ihr Verbraucher JSON benötigt, verwenden Sie die Unterstützung für strukturierte Ausgaben/JSON-Schema. Verwenden Sie die Freiform nur, wenn Rohtext für die Ziellaufzeit natürlicher ist.
• Streaming und lange Ausgaben: Verwenden Sie Streaming, um lange Ausgaben (insbesondere mit großen Token-Budgets) während der Generierung zu verarbeiten.

Wie messe, teste und optimiere ich Leistung und Kosten?

Welche Kennzahlen sollte ich verfolgen?

• Token pro Anfrage kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Kosten pro Anruf (Verwenden Sie zur Schätzung Modellgröße + Ausführlichkeit).
• Latenz (p95/p99) kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Fehlerquoten – insbesondere für Anfragen, die die Ausführung externer Tools auslösen.
• Qualitätsmetriken: Erfolgsraten der automatisierten Überprüfung, menschliche Validierungsraten, Halluzinationshäufigkeit bei Goldtests.

So führen Sie Experimente durch

• A/B-Modellgrößen (gpt-5 vs gpt-5-mini) auf einem repräsentativen Arbeitspensum, um Genauigkeit und Kosten zu vergleichen. Für Arbeitspensums, die viele kurze Antworten erfordern, mini or nano reduziert die Kosten oft drastisch, während eine akzeptable Genauigkeit erhalten bleibt. Hersteller und Presse berichten in frühen Benchmarks über diese Kompromisse. Führen Sie bei kritischen Aufgaben eigene Tests durch.

Welche Einschränkungen und Überlegungen zur verantwortungsvollen Nutzung gibt es?

Ist GPT-5 AGI oder unfehlbar?

OpenAI positioniert GPT-5 als wesentliche Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und des Schlussfolgerungsprozesses, nicht als künstliche Intelligenz. Erwarten Sie signifikante Leistungssteigerungen (Codierung, Mathematik, mehrstufiges Schlussfolgerungsverfahren), aber auch gelegentliche Fehler und Halluzinationen. Planen Sie Produkt-Workflows, die die Modellausgaben vor der automatisierten Ausführung in sensiblen Bereichen auf Richtigkeit überprüfen.

Compliance, Datenschutz und Datenverwaltung

• Behandeln Sie Eingabeaufforderungen und Modellausgaben als vertraulich: Maskieren Sie PII vor dem Senden an die API, wenn Ihre Richtlinie das Senden solcher Daten verbietet.
• Informieren Sie sich über die Aufbewahrungs- und Nutzungsrichtlinien in den OpenAI-Bedingungen für Ihr Konto/Ihre Region. Nutzen Sie bei Bedarf Unternehmensverträge für einen stärkeren Datenschutz.
• Dokumentieren und legen Sie die Rolle des Modells den Endbenutzern offen, wenn Entscheidungen diese wesentlich betreffen (Transparenzanforderungen in vielen Rechtsräumen).

Kurze Checkliste und Codemuster für den Einstieg

Checkliste vor dem Start

1. Wählen Sie das Zielmodell (Genauigkeit vs. Kosten): gpt-5, gpt-5-mini oder gpt-5-nano.
2. Definierung verbosity Standardwerte für jeden Endpunkt (z. B. API-Endpunkte, die eine schnelle Suche statt einer gründlichen Analyse ermöglichen).
3. Registrieren und härten custom Tool-Laufzeiten (Sandboxing, Validatoren, Protokolle).
4. Fügen Sie automatisierte Überprüfungsschritte für alle auf Ihren Systemen ausgeführten Tool-Ausgaben hinzu.
5. Erstellen Sie Überwachungs-Dashboards für Token, Latenz und Modellqualitätsmetriken.

Beispiel für ein Orchestrierungsmuster (Pseudocode)

1. Benutzeranforderung → Modell und Ausführlichkeit auswählen (Routinglogik).
2. Die Systemaufforderung definiert die Toolsyntax und den Argumentationsmodus.
3. Senden Sie eine Anfrage zum Abschluss des Chats.
4. Wenn der Assistent aufruft custom Tool: Nutzlast validieren → in Sandbox ausführen → Ergebnis an Assistent zurückgeben → Assistent finalisiert Antwort.
5. Bei risikoreicher Operation: menschliche Zustimmung einholen.

Verwenden Sie GPT-5 in CometAPI

CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie die GPT-Reihe von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Midjourney, Suno und weitere – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. Durch konsistente Authentifizierung, Anforderungsformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines entwickeln – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und gleichzeitig die neuesten Erkenntnisse des KI-Ökosystems zu nutzen.

Die endgültigen Referenzen finden Sie im Cookbook-Eintrag von OpenAI zu GPT-5-Parametern und -Tools. Dies sind die Hauptquellen für API-Felder, Tool-Registrierung und Nutzungsmuster.

Abschließende Gedanken

Die Kombination von Modellgrößen, neuen Parametern wie verbosity und custom Die Unterstützung von Tool-Rohdaten bietet leistungsstarke neue Optionen für Produktteams – von kostengünstigeren, umfangreichen Scoring-Aufgaben bis hin zu „Software-on-Demand“-Workflows, bei denen das Modell Code oder SQL generiert, den Ihre sichere Laufzeitumgebung ausführt. Die Kompromisse sind bekannt: Leistungsfähigkeit vs. Kosten, Geschwindigkeit vs. Tiefe und Automatisierung vs. menschliche Überwachung. Beginnen Sie klein (wählen Sie einen einzelnen Discovery-Anwendungsfall), instrumentieren Sie umfassend und iterieren Sie – gestalten Sie Ihre Tool-Laufzeiten und Eingabeaufforderungen so, dass die Ergebnisse des Modells überprüfbare bevor sie zu Handlungen werden.

Entwickler können zugreifen GPT-5 , GPT-5 Nano und GPT-5 Mini über CometAPI. Die neuesten aufgeführten Modellversionen entsprechen dem Veröffentlichungsdatum des Artikels. Erkunden Sie zunächst die Funktionen des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.

Sie können die gpt-5-API von Cpmr verwenden, um mit neuen Parametern zu experimentieren. Ersetzen Sie einfach den openAI-Schlüssel durch den CometAPI-Schlüssel. Sie können die gpt-5-API von CometAPI verwenden, um mit neuen Parametern zu experimentieren. Ersetzen Sie einfach den openAI-Schlüssel durch den CometAPI-Schlüssel. Zwei Möglichkeiten: Funktionsaufrufmuster für Chat-Vervollständigungen kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Muster zum Aufrufen von Antwortfunktionen.

Die CoT-Übergabe ist nur in der Responses API möglich. Dies verbessert die Intelligenz, reduziert die Anzahl der generierten Inferenz-Token, verbessert die Cache-Trefferquote und reduziert die Latenz. Die meisten anderen Parameter bleiben gleich, aber das Format ist anders. Daher empfehlen wir die Verwendung von Antwort Format für den Zugriff auf gpt-5 in CometAPI.