Come utilizzare i nuovi parametri e strumenti di GPT-5: una guida pratica

L'implementazione di GPT-5 da parte di OpenAI porta con sé un obiettivo familiare – maggiore precisione, velocità e controllo da parte degli sviluppatori – ma lo abbina a una nuova serie di parametri API e integrazioni di strumenti che cambiano il modo in cui i team progettano prompt, chiamano modelli e li collegano a runtime esterni. Questo articolo illustra le principali modifiche, mostra modelli di utilizzo concreti e fornisce le migliori pratiche per un'adozione sicura ed economica.

Quali nuovi modelli, parametri e strumenti GPT-5 dovrei conoscere?

Che cos'è GPT-5?

OpenAI ora pubblica GPT-5 in più versioni, in modo che gli sviluppatori possano trovare il giusto compromesso tra latenza, costi e capacità: gpt-5 (modello di ragionamento completo), gpt-5-mini (bilanciato), e gpt-5-nano (basso costo, bassa latenza). Queste dimensioni consentono di scegliere il modello più appropriato per richieste brevi, elaborazione batch o attività di ragionamento complesse. GPT-5 in ChatGPT si presenta come un sistema con componenti "pensanti" e una versione API indirizza direttamente il modello di ragionamento all'uso da parte degli sviluppatori.

Nuovi parametri API (alto livello)

Di seguito sono riportati alcuni parametri particolarmente degni di nota che modificano il modo in cui si controllano la produzione e i costi:

• Nuovi parametri: verbosity (basso/medio/alto) per controllare la lunghezza/forma della risposta e reasoning_effort (Ora: minimal, low, medium, high) per controllare quanto il modello riflette prima di rispondere. Utilizzare minimal quando preferisci la velocità a una catena di pensieri profonda.
• modalità minime/di ragionamento — opzioni per preferire risposte più rapide e meno ragionate (utili per un recupero di fatti breve) rispetto a ragionamenti estesi ("pensiero") quando sono richieste catene di pensiero più profonde.
• Contesto lungo e token: GPT-5 supporta contesti molto ampi (totale ~400k token: ~272k input + 128k output nella documentazione): utilizzalo per documenti di grandi dimensioni, basi di codice o conversazioni lunghe.

Questi parametri consentono di ottimizzare il compromesso tra qualità, latenza e costo a livello di chiamata, anziché limitarsi a scegliere le dimensioni del modello.

Nuovi tipi di strumenti e supporto per il payload grezzo

Una delle aggiunte più pratiche di GPT-5 è il nuovo custom tipo di strumento che consente al modello di inviare carichi utili di testo grezzo al runtime dello strumento (ad esempio: script Python, istruzioni SQL, comandi shell o testo di configurazione arbitrario) senza richiedere chiamate di funzioni in formato JSON. Questo riduce l'attrito durante l'aggancio del modello a sandbox, interpreti o database e consente modelli "software-on-demand" più completi.

Limitare gli output: È possibile applicare grammatiche/contratti (grammatica libera dal contesto, CFG) in modo che i payload degli strumenti siano sintatticamente validi per il runtime. Chiamate parallele degli strumenti + CFG consentono di automatizzare in modo sicuro flussi di lavoro agentici multi-step.

Come posso richiamare i nuovi parametri e strumenti nell'API?

(Utilizzando il modello ufficiale Python SDK from openai import OpenAI e l'API delle risposte come nella documentazione.)

1) Imposta verbosità + sforzo di ragionamento

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

Restituisce una risposta breve e veloce quando si desidera latenza e brevità.

2) Chiama uno strumento personalizzato con un payload di testo grezzo (formato libero)

# 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)

Utilizzare CFG se il codice SQL deve seguire una sintassi rigorosa o modelli consentiti. (, )

3) Esempio: richiedere un output vincolato con 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 assicura che GPT-5 emetta solo i modelli di comando consentiti e accettati dal tuo runner.

Come faccio a registrarmi e utilizzare un custom strumento per inviare payload grezzi?

. custom Lo strumento viene definito quando si registrano gli strumenti nel sistema. Lo strumento riceve testo normale (non JSON strutturato), quindi il runtime deve essere pronto ad analizzarlo e convalidarlo.

1. Registra lo strumento (lato server; pseudodefinizione):

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

2. Il modello richiama lo strumento — esempio di istruzione dell'assistente (cosa produce il modello quando vuole chiamare lo strumento):

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

3. Il tuo runtime viene eseguito il testo grezzo in modo sicuro (sandbox), restituisce una stringa di output all'API o al ciclo dell'agente e il modello continua la conversazione utilizzando il testo restituito.

In che modo l'ingegneria dovrebbe apportare cambiamenti con le nuove opzioni di GPT-5?

Quando dovrei usare il termine "pensiero" (ragionamento esteso) rispetto alle risposte minime?

Utilizzare le modalità di pensiero/ragionamento esteso per attività che richiedono una deduzione graduale, una pianificazione in più fasi o la generazione di codice che deve rispettare i vincoli. Riservare il ragionamento minimo o mini/nano per query brevi, attività di recupero e carichi di lavoro di grandi dimensioni (ad esempio, valutazione di molti candidati). Quando l'accuratezza è fondamentale (finanza, diritto, diagnosi), preferire l'opzione con ragionamento più avanzato/predefinita gpt-5 e aggiungere controlli successivi. OpenAI sottolinea ancora che GPT-5 non è un'intelligenza artificiale (AGI): migliora le capacità ma non è una fonte di verità perfetta, quindi scegliete le modalità di ragionamento di conseguenza.

Quali sono le best practice per integrare GPT-5 con runtime e strumenti esterni?

Come dovrei progettare l'architettura di runtime dello strumento?

• Isolare ambienti di esecuzione degli strumenti: contenitori effimeri per richiesta o processi sandbox dedicati.
• Limite di velocità e quota utilizzo dello strumento separatamente dall'API del modello per controllare costi e rischi.
• I registri di controllo: registra gli input e gli output dello strumento e la decisione del modello di richiamare lo strumento per l'analisi post-mortem e la conformità.
• Gestione degli errori: progettare il runtime in modo che restituisca codici di errore strutturati e un breve messaggio leggibile dall'uomo, in modo che il modello possa riprovare, tornare indietro o spiegare l'errore.

Quali controlli di sicurezza sono essenziali?

• Analisi statica per il codice ricevuto come testo non elaborato, inserimento nella whitelist dei moduli consentiti e delle API runtime.
• Isolamento della rete e rigide regole di uscita per i container.
• Gestione dei segreti — non esporre mai le chiavi dell'account di servizio direttamente al modello; usa token temporanei generati dal tuo backend se è richiesto l'accesso remoto.
• Controllo umano nel ciclo per operazioni ad alto rischio (transazioni finanziarie, distribuzioni). Si tratta di modelli di sicurezza standard per gli agenti abilitati agli strumenti.

Consigli pratici e buone pratiche

• Pick verbosity non intervenire chirurgicamente tempestivamente. Usa il verbosity per adattare lunghezza/livello di dettaglio invece di riscrivere ripetutamente i prompt.
• Usa il reasoning_effort per compromessi tra costi e latenza. Impostato minimal per il recupero rapido dei fatti o delle interfacce utente, high per compiti di ragionamento complessi.
• Sicurezza degli utensili: Convalidare/eseguire sempre l'escape di qualsiasi testo grezzo generato dal modello prima di eseguirlo. Utilizzare CFG e la sanificazione lato server come seconda linea di difesa. (Il Cookbook mette in guardia sulle pratiche di sicurezza degli strumenti.)
• Chiamata di strumenti paralleli: È possibile eseguire più chiamate di strumenti contemporaneamente per aumentare la velocità (ad esempio, ricerca web + ricerca nel database), quindi far sì che il modello sintetizzi i risultati. Ottimo per i flussi agenti.
• Risultati strutturati quando ne hai bisogno. Se il tuo consumatore necessita di JSON, utilizza il supporto per gli output strutturati/schemi JSON. Utilizza il formato libero solo quando il testo grezzo è più naturale per il runtime di destinazione.
• Streaming e uscite lunghe: utilizzare lo streaming per elaborare output lunghi (soprattutto con budget di token enormi) durante la generazione.

Come posso misurare, testare e ottimizzare le prestazioni e i costi?

Quali parametri dovrei monitorare?

• Token per richiesta e al costo per chiamata (utilizzare la dimensione del modello + il livello di dettaglio per la stima).
• Latenza (p95/p99) e al tassi di errore — in particolare per le richieste che attivano l'esecuzione di strumenti esterni.
• Metriche di qualità: percentuali di successo dei controlli automatizzati, percentuali di convalida umana, frequenza delle allucinazioni nei test sull'oro.

Come eseguire gli esperimenti

• Dimensioni del modello A/B (gpt-5 vs gpt-5-mini) su un carico di lavoro rappresentativo per misurare l'accuratezza rispetto al costo. Per carichi di lavoro che richiedono molte risposte brevi, mini or nano Spesso riduce drasticamente i costi, pur mantenendo un'accuratezza accettabile. La copertura mediatica e dei fornitori evidenzia questi compromessi nei primi benchmark; esegui i tuoi test sulle attività critiche.

Quali sono le limitazioni e le considerazioni sull'uso responsabile?

GPT-5 è AGI o infallibile?

OpenAI posiziona GPT-5 come un miglioramento sostanziale in termini di usabilità e ragionamento, non di AGI. Aspettatevi significativi miglioramenti nelle capacità (codifica, matematica, ragionamento multi-step), ma anche errori e allucinazioni occasionali. Pianificate flussi di lavoro di prodotto che verifichino la correttezza degli output del modello prima dell'esecuzione automatizzata in domini sensibili.

Conformità, privacy e governance dei dati

• Tratta i prompt e gli output del modello come sensibili: maschera le informazioni personali identificabili (PII) prima di inviarle all'API se la tua policy vieta l'invio di tali dati.
• Comprendere le policy di conservazione e utilizzo nei termini di OpenAI per il tuo account/regione. Utilizzare contratti aziendali per una maggiore protezione dei dati, se necessario.
• Documentare e divulgare il ruolo del modello agli utenti finali quando le decisioni li riguardano materialmente (requisiti di trasparenza in molte giurisdizioni).

Checklist rapida e modelli di codice per iniziare

Lista di controllo pre-lancio

1. Scegli il modello di destinazione (accuratezza vs costo): gpt-5, gpt-5-mini, o gpt-5-nano.
2. Define verbosity valori predefiniti per ciascun endpoint (ad esempio, endpoint API che supportano la ricerca rapida rispetto all'analisi approfondita).
3. Registrati e indurisci custom tempi di esecuzione degli strumenti (sandbox, validatori, log).
4. Aggiungi passaggi di verifica automatizzati per qualsiasi output dello strumento eseguito sui tuoi sistemi.
5. Crea dashboard di monitoraggio per token, latenza e metriche di qualità del modello.

Esempio di modello di orchestrazione (pseudocodice)

1. Richiesta utente → scegli modello e verbosità (logica di routing).
2. Il prompt di sistema definisce la sintassi dello strumento + la modalità di ragionamento.
3. Invia richiesta di completamento della chat.
4. Se l'assistente invoca custom strumento: convalida il payload → esegui nella sandbox → restituisci il risultato all'assistente → l'assistente finalizza la risposta.
5. Se l'operazione è ad alto rischio: richiedere l'approvazione umana.

Utilizzare GPT-5 in CometAPI

CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.

Per i riferimenti definitivi, consultare la voce del Cookbook di OpenAI sui parametri e gli strumenti GPT-5: queste sono le fonti principali per i campi API, la registrazione degli strumenti e i modelli di utilizzo.

Conclusioni

La combinazione di dimensioni del modello GPT-5, nuovi parametri come verbositye custom Il supporto del payload raw degli strumenti crea nuove e potenti opzioni per i team di prodotto, da lavori di valutazione massiva a basso costo a flussi di lavoro "software-on-demand" in cui il modello genera codice o SQL che il runtime sicuro esegue. I compromessi sono familiari: capacità vs costo, velocità vs profondità e automazione vs supervisione umana. Inizia in piccolo (scegli un singolo caso d'uso di discovery), strumenta in modo approfondito e itera: progetta i runtime e i prompt degli strumenti in modo che gli output del modello siano verificabile prima che diventino azioni.

Gli sviluppatori possono accedere GPT-5 , GPT-5 Nano e GPT-5 Mini tramite CometAPI, le ultime versioni dei modelli elencate sono quelle aggiornate alla data di pubblicazione dell'articolo. Per iniziare, esplora le capacità del modello in Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.

È possibile utilizzare l'API gpt-5 di Cpmr per sperimentare nuovi parametri. È sufficiente sostituire la chiave openAI con la chiave CometAPI. È possibile utilizzare l'API gpt-5 di CometAPI per sperimentare nuovi parametri. È sufficiente sostituire la chiave openAI con la chiave CometAPI. Due opzioni: Modello di chiamata della funzione di completamento della chat e al Modello di chiamata della funzione di risposta.

Il passaggio di CoT esiste solo nell'API Responses, il che migliora l'intelligenza, riduce il numero di token di inferenza generati, migliora i tassi di hit della cache e riduce la latenza. La maggior parte degli altri parametri rimane invariata, ma il formato è diverso. Pertanto, consigliamo di utilizzare Risposta formato per accedere a gpt-5 in CometAPI.