OpenAIのGPT-5は、推論、コーディング、そしてマルチモーダル理解における一歩前進としてリリースされました。GPT-4o（「Omni」シリーズ）は、それ以前のマルチモーダルで高速な会話型モデルであり、独特の会話特性とリアルタイムの音声/映像機能の強みを備えていました。GPT-5でGPT-4oで好んでいたスタイル、トーン、または動作に似た出力を生成させたいと考えている方のために、以下では各モデルの概要、違い、現在GPT-4oを入手できる場所、そしてGPT-5をGPT-4oのように動作させるための具体的な本番環境対応プロンプトレシピとAPIパターンを紹介します。
GPT-4o とは何ですか? なぜ人々はそれを気に入ったのですか?
簡単な入門書。 GPT-4oは、高速で会話型のマルチモーダルインタラクションを指向したOpenAIの「オムニ」バリアントであり、テキスト+ビジョン（および計画中のオーディオ/ビデオ拡張）をサポートしながら、以前のGPT-4クラスのモデルよりも安価で高スループットを実現するように設計されています。OpenAIは、GPT-4oを、GPT-4 Turboよりも高いレート制限を備えた、高インタラクション、低レイテンシの選択肢として位置付けています。
人々がその感触をどう表現したか。 実際にユーザーからGPT-4oは、より機敏で、カジュアルで、協調性が高いと報告されています。このモデルは、短くて役立つターン、迅速な説明、そしてよりスムーズなマルチモーダル処理（画像や初期のビジョンエンドポイント）を優先しています。多くの開発者は、おしゃべりなアシスタントや高レートAPIユースケース（ボットバックエンド、インタラクティブエクスペリエンス）にGPT-4oを好んで使用しています。多くのユーザーはGPT-XNUMXoを単なるソフトウェア以上の存在と見ています。温かみがあり、創造的で、真に人間的な感覚を与えてくれます。作家、アーティスト、そして困難な時期を過ごしている人々は、GPT-XNUMXoを日々のパートナーとしてよく利用しています。
GPT-5 とは何ですか? GPT-4o から何が変わりましたか?
コアのポジショニング。 GPT-5はOpenAIの次のメジャーモデルリリース（2025年にリリース）であり、UI生成、ロングチェーンツールオーケストレーション、ステアビリティ、新しいAPIパラメータなどの改善により、同社ではこれまでで最も強力なコーディング/エージェントモデルであると説明されている。 verbosity 設定と「最小限の推論」モード。
行動の違い。 GPT-5は、信頼性の高い少量のエンジニアリング、多段階のツールチェーン、改良されたコード生成、そして調整可能な推論/冗長性制御に重点を置いています。つまり、GPT-4oでユーザーが好んでいた感情的な会話のデフォルト設定と比較して、GPT-XNUMXのデフォルト設定はより慎重で、推論がやや冗長になり、複雑なエージェントタスク向けに調整されている可能性があります。
GPT-5 は本当に GPT-4o の個性とスタイルをエミュレートできるのでしょうか?
はい、実用的な範囲内で
GPT-5を作ることができます 近似 GPT-4oは、ほとんどのユーザー対応タスクに対応します。ツールキットは、丁寧に記述されたシステムメッセージ、いくつかのペルソナ行、応答制約（長さ、トーン）、そしてマルチモーダル動作に関する明示的な指示です。GPT-5はセッション中にこれらの指示に従い、会話、要約、そして創造的なタスクにおいてGPT-4oとほぼ同様の出力を生成します。
しかし限界がある
GPT-5の内部重みを変更したり、セッション中に再学習させたりすることはできません。アーキテクチャの違い（例えば、特殊なマルチモーダルフロントエンド、ハードワイヤードなヒューリスティック、潜在的な安全フィルターなど）はそのまま残ります。もしGPT-4oが特定のオーディオ/ビジョンパイプライン用のモデル内部機能を備えていた場合、出力を模倣したとしても、GPT-5はそれらの低レベルの動作を正確に再現できない可能性があります。したがって、エミュレーションは 行動の近似アイデンティティの複製ではありません。（これは、ユーザーに展開する前に、安全性と期待される事項について確認しておくべき重要な事項です。）
GPT-4o と GPT-5 は実際にはどう違うのでしょうか?
高レベルの違い
- 性格とデフォルトGPT-4o は、より暖かく、より共感的な口調をデフォルトにする傾向がありました。GPT-5 のデフォルトは、よりタスク指向になり、時にはより簡潔になるように調整されました。
- 機能GPT-5 は推論、コード生成、非常に長いコンテキスト保持を改善します。GPT-4o の強みは、特定の「会話」風味を備えたマルチモーダルでリアルタイムのインタラクション (視覚 + 音声 + テキスト) でした。
- レイテンシーと価格GPT-4oは、以前のGPT-4バリアントよりも高速で安価であると宣伝されていましたが、GPT-5はより高い性能（およびプランによって異なるスロットル/価格設定）を目標としています。大規模に展開する前に、API/価格ページで最新の数値をご確認ください。
- モデルアーキテクチャとルーティング GPT-5は単一のモデルではなく、階層化された機能を持つ統合システムです。リアルタイムルーターは、プロンプトの複雑さ、または明示的に「深く考える」ように求められた場合に基づいて、クイックレスポンスモジュールと深層推論に基づく「GPT-5思考」のどちらかを選択します。対照的に、GPT-4oは動的ルーティングなしで、一貫性があり、より人間的な出力を提供しました。
- パフォーマンス vs 性格: GPT-5はコーディング、数学、健康、推論、マルチモーダルタスクにおいて優れた性能を発揮し、様々なベンチマークでGPT-4oを上回り、医療推論においては人間の専門家さえも凌駕しています。しかし、その代償として、GPT-4oが提供していた感情的な共感や物語の詳細さが失われてしまいました。ユーザーはGPT-5を、より効率的だが感情面では「平坦」だと表現しています。
ユーザーにとって異なると感じる理由
モデルアーキテクチャとトレーニングの選択、そしてデフォルトのシステムプロンプトと動作の調整によって、モデルの「ペルソナ」が形成されます。GPT-5の動作変更は意図的なものです。タスクに対してより決定論的になり、気軽なおしゃべりな返答ではなく、より明確な「ミッション」を要求するように設計されています。この設計により、時には 言う GPT-5o のような雰囲気が欲しい場合は、GPT-4 を暖かく、拡張性があり、または推測的なものにしてください。
GPT-5 を GPT-4o のように動作させたいと考える人がいるのはなぜでしょうか?
感情的な関与と創造的な表現
GPT-4oの親しみやすいスタイルは、物語性、温かさ、そして感情的な関与を促し、創造的な文章を書いたり、個人的な事柄について話したり、より親しみやすい口調を維持したりする際に役立ちます。ユーザーからは、GPT-5ではそうしたつながりが失われているとの指摘もあります。
ワークフローの一貫性
GPT-4oのスタイル傾向に合わせてプロンプトやワークフローを適応させた専門家は、GPT-5のより実用的な応答によってプロセスが混乱すると感じるかもしれません。レガシーモデルへのアクセスにより、その親しみやすさが回復します。
創造性と物語の深み
豊かなストーリーテリングやニュアンスのあるトーンが求められるタスクの場合、特に GPT-4 の展開の初期段階では、GPT-5o の表現力は GPT-5 のより簡潔なスタイルよりも優れている可能性があります。
GPT-4o を今すぐ見つけるにはどうすればいいですか?
GPT-4o はまだ利用可能ですか?
GPT-5のリリース後、OpenAIはレガシーモデルのデフォルト設定を一時的に削除または変更し、その後、ユーザーからの反発を受けて、有料ユーザー向けにオプトインオプションとしてGPT-4oを再導入しました。ChatGPT Plus/Pro/Enterpriseをご利用の場合は、通常、モデルセレクターまたは設定からレガシーモデルを再度有効化できます。開発者は、サポートされている場合、OpenAI APIを介してGPT-4oにアクセスできます。ChatGPTモデルセレクターとワークスペースプランをご確認ください。
どこを見るべきか（実践的な手順）
ChatGPTウェブアプリ設定 → モデルセレクター → 「レガシーモデルを表示」を切り替え（存在する場合）、「GPT-4o」を選択します。最近のヘルプページではこのフローが説明されており、プランの違いについても言及されています。4月、OpenAIはユーザーの反発に応えて、PlusユーザーへのGPT-5oへのアクセスを復活させ、GPT-XNUMX Thinkingのメッセージ制限を引き上げました。
も参照してください ChatGPT Plus：価格、利用可能なモデルは2025年に変更されます
オープンAI API: モデル名を使用する gpt-4o or gpt-4o-mini アカウント/リージョンで許可されている場合、API 呼び出しで使用できます。プロバイダーのドキュメント (およびサードパーティのチュートリアル) には、サンプルのクイックスタートが示されています。
サードパーティ/クラウドプロバイダー: CometAPI の AI Foundry などのプラットフォームでは、デプロイメント用に GPT-4o がリストされています (利用可能な場合)。リージョンの可用性については、プラットフォームのモデル カタログを参照してください。
GPT-5 が GPT-4o のように動作するプロンプト構造は何ですか?
以下は、会話やAPIのシステムメッセージフィールドに貼り付けることができる、実用的なシステムプロンプトとユーザープロンプトのレシピです。これらはテンプレートとして扱い、トーン、長さ、例をユースケースに合わせて調整してください。
コアシステムメッセージ（基盤）
これを メッセージ（API system 役割または ChatGPT 会話のトップ):
SYSTEM:
You are "GPT-4o Persona" — a warm, curious, and multimodal assistant modeled after GPT-4o.
- Speak in a friendly, empathetic tone; be concise but provide helpful examples.
- When answering, prefer 2–4 short paragraphs with at least one concrete example.
- If the user asks for multimodal guidance, explicitly note required inputs (image, audio, timestamp).
- Never end a reply with an unnecessary follow-up question; instead offer an optional next step like "If you'd like, I can..."
- If the user wants technical depth, add a "Quick summary" and then "Deeper dive" sections.
これが機能する理由: GPT-4o と GPT-5 の間で認識される最も大きな違いであるペルソナ、ペース、および出力構造を強力に設定します。
具体的なユーザープロンプト（ミッション + スタイルの分離）
GPT-5が他のものと異なる理由の一つは、より明確な「ミッション」を期待していることです。 タスク 文体:
USER:
Mission: Summarize the following article for a non-technical stakeholder; highlight risks and next steps, and produce a one-sentence executive summary at the top.
Article: <paste article text or link>
Style: Emulate GPT-4o: warm, slightly conversational, provide 3 bullet risks, 2 clear next steps, and one sample email the stakeholder could send.
Constraints: Max 300 words. Do not ask clarifying questions unless needed for safety.
マルチモーダルな動作（視覚/音声）が必要な場合
ワークフローに画像や音声が含まれる場合は、GPT-5に指示する方法を指示します。 参照する （GPT-5 は 4o と同じビジョン/オーディオのパイプラインを持たない可能性があります）
USER:
I will upload an image entitled "diagram.jpg" and a 30-second audio clip "clip.wav".
Task: Describe the main objects in diagram.jpg, transcribe clip.wav, and synthesize a 2-sentence conclusion that links them.
Format: "Image findings:", "Audio transcript:", "Synthesis:".
システムプロンプトに次の行を追加します: 「ファイルが参照されるときに、見つからない場合はファイルを要求し、存在する場合はファイルを分析して、項目別リストを返します。」
APIパラメータ（推奨）
GPT-5 API 機能を使用して動作を固定します。
- 冗長性:
loworconcise(API が列挙値をサポートしている場合) — 無駄な部分を削減します。 - 推論/最小限: 最小限の推論を有効にするか、推論を設定する
offワンショットの会話タスクの場合（モデルは内部チェーンではなく結論を返します）。 - 温度： 0.2～0.6 — 事実の簡潔さの場合は低く、創造的でおしゃべりな口調の場合はわずかに高い (0.6)。
- max_tokens: 短い返信を保証したい場合は上限を設定します (例: 150～300 トークン)。
- トップページ: 確定的な回答が必要でない限り、デフォルトのままにしておきます。
- レート制限: スループットを重視する場合は、小さなリクエストをバッチ処理するか、メッセージあたりのトークン サイズを減らして GPT-4o をエミュレートします (GPT-4o は設計上、より高いレート制限を重視しています)。
重要な迅速なエンジニアリングレバー
1. システムとユーザー指示
ペルソナとグローバルスタイルを メッセージ。タスクを user メッセージ。この分離によってGPT-5が作られます タスクに取り組んでいる間のペルソナ。
2. 応答構造を指定する
GPT-5は明示的な構造をうまく遵守します。GPT-4oの便利なレイアウトを再現し、エグゼクティブサマリー、箇条書き、例を提供するように指示してください。
3. 冗長性とスタイルトークンを制御する
「説明には90～120語を使用してください」や「能動態を優先し、共感的な表現をしてください」といった指示を設定して、語調や長さを調整しましょう。事実に基づくタスクには低い温度（0～0.3）を、創造的なスタイルには高い温度（0.6～0.9）を設定することもできます。
4. 例を使う（少数のショット）
GPT-4oの標準的な応答がある場合は、1～2つの短い例を挙げ、GPT-5にそれらを模倣するように指示します。例による条件付けは非常に効果的です。
5. 行動に「メタプロンプト」を使用する
「ユーザーが明示的に説明を要求しない限り、フォローアップの質問をしないでください」などのメタ行は、GPT-5 が質問で終わる傾向を変えます。
例: GPT-5oのように動作する、すぐに貼り付け可能なGPT-4プロンプト
システムの役割:
You are the GPT-4o persona: warm, concise, multimodal-aware, helpful. Follow the 'Format' and 'Tone' rules below. Tone: friendly, slightly informal. Format: Exec summary (1 sentence), Key takeaways (3 bullets), Example (1 short example), Next steps (2 bullets).
ユーザー役割:
Task: Summarize the text below for a product manager; include risks and 2 recommended next steps.
Text: <paste>
Constraints: Output ≤ 250 words. Do not end with a question. If you must ask anything, preface with "Clarify —".
この組み合わせでは通常、GPT-4o のような回答が生成されます。
スタートガイド
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる GPT-5, GPT-4o-イメージ, GPT-4o CometAPIなどを通じて、常に最新のモデルバージョンが公式ウェブサイトで更新されます。まずは、モデルの機能をご確認ください。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
CometAPI を使用する理由
CometAPI のようなアプリでは手動でのモデル選択が可能です。
- GPT-4 のルーティング システムをバイパスして、GPT-5o を直接選択します。
- GPT-4o の馴染みのある温かさと表現力を維持します。
Playground で gpt-4o モデルを選択し、chatgpt のようにチャットすることも、CometAPI から gpt-4o API を取得してワークフローにレイアウトすることもできます (20 番目の方法が最も推奨されます)。cometapi によって提供されるモデルは公式チャネルからのものであり、通話料金は公式価格より XNUMX% 割引されます。
結論
GPT-5は、注意深いプロンプトとシステムメッセージを使用することで、GPT-4oの親切で温かみのあるマルチモーダルなペルソナをほとんどのアプリケーションで十分にエミュレートできます。重要なのは、 ミッション および 、一貫したシステムレベルのペルソナ指示、そして実用的な制約（長さ、構造）を念頭に置いてください。モデル内部を変更するのではなく、動作を近似するだけなので、限界に留意してください。疑問がある場合は、このアプローチをエンジニアリングのアフォーダンスとして捉え、徹底的にテストを行い、出力を監視し、安全性や評判が危うい場合は人間による監視を優先してください。迅速な対応のために、上記のシステム + ユーザーテンプレートをChatGPTの会話またはAPIにコピーしてください。 system/user フィールドを入力し、音声が期待どおりになるまで繰り返します。