GPT-5의 새로운 매개변수 및 도구 사용 방법: 실용 가이드

OpenAI의 GPT-5 출시는 향상된 정확도, 속도, 그리고 개발자 제어라는 익숙한 목표를 제시하지만, 여기에 팀이 프롬프트를 설계하고, 모델을 호출하고, 외부 런타임에 모델을 연결하는 방식을 바꾸는 새로운 API 매개변수 및 도구 통합을 결합합니다. 이 글에서는 주요 변경 사항을 설명하고, 구체적인 사용 패턴을 보여주며, 안전하고 비용 효율적인 도입을 위한 모범 사례를 제시합니다.

어떤 새로운 GPT-5 모델, 매개변수 및 도구에 대해 알아야 합니까?

GPT-5란 무엇인가요?

OpenAI는 이제 개발자가 지연 시간, 비용 및 기능 간의 균형을 맞출 수 있도록 다양한 형태로 GPT-5를 게시합니다. gpt-5 (전체 추론 모델), gpt-5-mini (균형 잡힌), 그리고 gpt-5-nano (저비용, 저지연성). 이러한 크기를 통해 짧은 질의, 일괄 처리 또는 고집적 추론 작업에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. ChatGPT의 GPT-5는 "사고" 구성 요소를 갖춘 시스템으로 표현되며, API 버전은 개발자가 사용할 수 있도록 추론 모델을 직접 타겟팅합니다.

새로운 API 매개변수(상위 수준)

출력과 비용을 제어하는 방법을 변경하는 몇 가지 표면화된 매개변수는 특히 주목할 만합니다.

• 새로운 매개변수: verbosity (낮음/중간/높음) 답변 길이/형태를 제어하고 reasoning_effort (지금: minimal, low, medium, high)을 사용하여 모델이 응답하기 전에 얼마나 생각하는지 제어합니다. minimal 깊은 생각의 연쇄보다 속도가 필요할 때.
• 최소/추론 모드 — 더 깊은 사고의 흐름이 필요할 때 확장된 추론("생각") 대신, 더 빠르고 추론이 덜한 답변을 선호하는 옵션(짧은 사실 검색에 유용)
• 긴 맥락 및 토큰: GPT-5는 매우 큰 컨텍스트(총 ~400k 토큰: ~272k 입력 + 128k 문서 출력)를 지원합니다. 방대한 문서, 코드베이스 또는 긴 대화에 이 기능을 사용하세요.

이러한 매개변수를 사용하면 모델 크기만 선택하는 것이 아니라 통화 수준에서 품질, 지연 시간, 비용 간의 균형을 조정할 수 있습니다.

새로운 도구 유형 및 원시 페이로드 지원

GPT-5의 가장 실용적인 추가 기능 중 하나는 새로운 기능입니다. custom 도구 유형 모델이 보낼 수 있도록 허용 원시 텍스트 페이로드 JSON으로 래핑된 함수 호출 없이도 도구 런타임(예: Python 스크립트, SQL 문, 셸 명령 또는 임의의 구성 텍스트)에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 모델을 샌드박스, 인터프리터 또는 데이터베이스에 연결할 때 발생하는 마찰을 줄이고 더욱 풍부한 "소프트웨어 온디맨드" 패턴을 구현할 수 있습니다.

출력 제한: 문법/계약(문맥 자유 문법, CFG)을 적용하여 도구 페이로드가 런타임에 구문적으로 유효하도록 할 수 있습니다. 병렬 도구 호출 + CFG를 통해 다단계 에이전트 워크플로를 안전하게 자동화할 수 있습니다.

API에서 새로운 매개변수와 도구를 호출하려면 어떻게 해야 하나요?

(공식 Python SDK 패턴 사용 from openai import OpenAI (그리고 문서에 나와 있는 응답 API입니다.)

1) verbosity + reasoning_effort 설정

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

지연 시간과 간결성이 필요할 때 짧고 빠른 답변을 반환합니다.

2) 원시 텍스트 페이로드(자유형)를 사용하여 사용자 정의 도구 호출

# 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)

SQL이 엄격한 구문이나 허용된 패턴을 따라야 하는 경우 CFG를 사용하세요. (, )

3) 예: CFG를 사용하여 제한된 출력 요구

# 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"}
)

The grammar/CFG는 GPT-5가 러너에서 허용된 명령 패턴만 출력하도록 보장합니다.

어떻게 등록하고 사용합니까? custom 원시 페이로드를 보내는 도구?

The custom 도구는 시스템에 도구를 등록할 때 정의됩니다. 도구는 구조화된 JSON이 아닌 일반 텍스트를 수신하므로 런타임에서 이를 구문 분석하고 검증할 준비가 되어 있어야 합니다.

1. 도구 등록 (서버 측; 의사 정의):

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

2. 모델은 도구를 호출합니다 — 예시 보조 지침(모델이 도구를 호출할 때 생성하는 내용):

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

3. 런타임이 실행됩니다 원시 텍스트를 안전하게(샌드박스화) 처리한 후 출력 문자열을 API나 에이전트 루프로 반환하고, 모델은 반환된 텍스트를 사용하여 대화를 계속합니다.

GPT-5의 새로운 옵션에 따라 엔지니어링을 어떻게 변경해야 할까요?

언제 "생각하기"(확장된 추론) 대신 최소한의 반응을 사용해야 합니까?

단계적 추론, 다단계 계획, 또는 제약 조건을 준수해야 하는 코드 생성이 필요한 작업에는 사고/확장 추론 모드를 사용하십시오. 최소 추론 또는 mini/nano 짧은 질의, 검색 작업, 그리고 대규모 팬아웃 작업(예: 여러 후보자 평가)의 경우. 정확성이 중요한 경우(금융, 법률, 진단 등)에는 고차원 추론/기본 방식을 선호합니다. gpt-5 그리고 사후 검증을 추가합니다. OpenAI는 여전히 GPT-5가 AGI가 아니라고 강조합니다. GPT-XNUMX는 기능을 향상시키지만 완벽한 진실의 원천은 아니기 때문에 그에 맞춰 추론 모드를 선택해야 합니다.

GPT-5를 외부 런타임 및 도구와 통합하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

도구 런타임 아키텍처는 어떻게 설계해야 하나요?

• 고립시키다 도구 실행 환경: 요청당 임시 컨테이너 또는 전용 샌드박스 프로세스.
• 요금 제한 및 할당량 모델 API와 별도로 도구를 사용하여 비용과 위험을 제어합니다.
• 감사 로그: 도구 입력, 출력, 사후 분석 및 규정 준수를 위해 도구를 호출하기로 한 모델의 결정을 기록합니다.
• 오류 처리: 모델이 다시 시도하거나, 대체하거나, 오류를 설명할 수 있도록 구조화된 오류 코드와 사람이 읽을 수 있는 짧은 메시지를 반환하도록 런타임을 설계합니다.

어떤 보안 제어가 필수인가요?

• 정적 분석 원시 텍스트로 수신된 코드의 경우 허용된 모듈과 런타임 API를 허용 목록에 추가했습니다.
• 네트워크 격리 컨테이너에 대한 엄격한 퇴장 규칙이 적용됩니다.
• 비밀 관리 — 서비스 계정 키를 모델에 직접 노출하지 마세요. 원격 액세스가 필요한 경우 백엔드에서 생성한 임시 토큰을 사용하세요.
• 인간 참여형 게이팅 고위험 작업(금융 거래, 배포)에 적합합니다. 이는 도구 기반 에이전트의 표준 안전 패턴입니다.

실용적인 팁과 모범 사례

• Pick verbosity 즉각적인 수술이 이루어지지 않음. verbosity 반복적으로 프롬프트를 다시 작성하는 대신 길이/세부 정보 수준을 조정합니다.
• reasoning_effort 비용/지연 시간의 균형을 위해. 세트 minimal 빠른 사실 검색이나 UI를 위해 high 복잡한 추론 과제에 적합합니다.
• 도구 안전: 모델이 생성하는 모든 원시 텍스트를 실행 전에 항상 검증/이스케이프 처리하십시오. CFG와 서버 측 살균을 2차 방어선으로 활용하십시오. (쿡북에서는 도구 보안 관행에 대해 경고합니다.)
• 병렬 도구 호출: 속도를 높이기 위해 여러 도구 호출을 한 번에 실행할 수 있습니다(예: 웹 검색 + DB 조회). 그런 다음 모델이 결과를 합성하도록 할 수 있습니다. 에이전트 흐름에 유용합니다.
• 필요할 때 체계적인 결과물을 얻을 수 있습니다. 소비자에게 JSON이 필요한 경우 구조화된 출력/JSON 스키마 지원을 사용하세요. 대상 런타임에 원시 텍스트가 더 자연스러운 경우에만 자유형식을 사용하세요.
• 스트리밍 및 긴 출력: 스트리밍을 사용하여 긴 출력(특히 거대한 토큰 예산이 있는 경우)을 생성하는 동안 처리합니다.

성능과 비용을 측정, 테스트, 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?

어떤 지표를 추적해야 합니까?

• 요청당 토큰 및 통화 당 비용 (모델 크기 + 자세한 정보를 사용하여 추정).
• 지연 시간(p95/p99) 및 오류율 — 특히 외부 도구 실행을 트리거하는 요청에 대해서요.
• 품질 지표: 자동화된 검사 성공률, 인간 검증률, 골드 테스트에서의 환각 빈도.

실험을 실행하는 방법

• A/B 모델 크기(gpt-5 vs gpt-5-mini)를 사용하여 정확도 대 비용을 측정하는 대표적인 워크로드입니다. 짧은 답변이 많이 필요한 워크로드의 경우, mini or nano 허용 가능한 정확도를 유지하면서 비용을 크게 절감하는 경우가 많습니다. 공급업체와 언론 보도는 초기 벤치마크에서 이러한 상충 관계를 강조합니다. 중요한 작업에 대해 직접 테스트를 실행해 보세요.

제한 사항과 책임 있는 사용에 대한 고려 사항은 무엇입니까?

GPT-5는 AGI이거나 무오류인가요?

OpenAI는 GPT-5를 AGI가 아닌 사용성과 추론 측면에서 상당한 개선으로 평가합니다. 코딩, 수학, 다단계 추론 등 의미 있는 성능 향상을 기대할 수 있지만, 간혹 발생하는 오류와 환각 현상도 예상해야 합니다. 민감한 영역에서 자동화 실행 전에 모델 출력의 정확성을 검증하는 제품 워크플로를 계획해야 합니다.

규정 준수, 개인 정보 보호 및 데이터 거버넌스

• 프롬프트와 모델 출력을 민감한 정보로 처리합니다. 정책상 해당 데이터 전송이 금지되어 있는 경우 API로 전송하기 전에 PII를 마스크합니다.
• 계정/지역별 OpenAI 약관에 명시된 보존 및 사용 정책을 숙지하세요. 필요한 경우 기업 계약을 활용하여 더욱 강력한 데이터 보호를 강화하세요.
• 결정이 최종 사용자에게 실질적으로 영향을 미치는 경우 모델의 역할을 문서화하고 공개합니다(많은 관할권에서 투명성 요구 사항).

시작하기 위한 빠른 체크리스트와 코드 패턴

출시 전 체크리스트

1. 대상 모델 선택(정확도 대 비용): gpt-5, gpt-5-mini및 gpt-5-nano.
2. 밝히다 verbosity 각 엔드포인트에 대한 기본값(예: 빠른 검색과 심층 분석을 지원하는 API 엔드포인트).
3. 등록하고 강화하세요 custom 도구 런타임(샌드박싱, 검증기, 로그).
4. 시스템에서 실행되는 모든 도구 출력에 대해 자동 검증 단계를 추가합니다.
5. 토큰, 대기 시간, 모델 품질 지표에 대한 모니터링 대시보드를 만듭니다.

오케스트레이션 패턴 예시(의사코드)

1. 사용자 요청 → 모델 및 자세한 설명(라우팅 논리)을 선택합니다.
2. 시스템 프롬프트는 도구 구문 + 추론 모드를 정의합니다.
3. 채팅 완료 요청을 보냅니다.
4. 보조자가 호출하면 custom 도구: 페이로드 검증 → 샌드박스에서 실행 → 결과를 어시스턴트에게 반환 → 어시스턴트가 응답을 마무리함.
5. 위험성이 높은 작업인 경우: 인간의 승인을 요구하세요.

CometAPI에서 GPT-5 사용

CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.

확실한 참고 자료를 보려면 GPT-5 매개변수와 도구에 대한 OpenAI의 Cookbook 항목을 검토하세요. 이는 API 필드, 도구 등록, 사용 패턴에 대한 기본 소스입니다.

마무리

GPT-5의 모델 크기 조합, 새로운 매개변수 등 verbosity및 custom 도구 원시 페이로드 지원은 제품 팀에 강력하고 새로운 옵션을 제공합니다. 저렴한 대규모 스코어링 작업부터 모델이 안전한 런타임에서 실행되는 코드나 SQL을 생성하는 "온디맨드 소프트웨어" 워크플로까지 다양합니다. 이러한 상충 관계는 익숙한 것들입니다. 기능 대 비용, 속도 대 깊이, 자동화 대 사람의 감독입니다. 작게 시작(단일 검색 사용 사례 선택)하고, 적극적으로 계측하고, 반복하세요. 모델의 출력이 증명할 수있는 행동으로 이어지기 전에.

개발자는 액세스할 수 있습니다 GPT-5 CometAPI를 통해 GPT-5 Nano 및 GPT-5 Mini를 사용할 수 있으며, 나열된 최신 모델 버전은 기사 발행일을 기준으로 합니다. 먼저, 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

Cpmr의 gpt-5 API를 사용하여 새로운 매개변수를 실험해 볼 수 있습니다. openAI 키를 CometAPI 키로 바꾸기만 하면 됩니다. CometAPI의 gpt-5 API를 사용하여 새로운 매개변수를 실험해 볼 수 있습니다. openAI 키를 CometAPI 키로 바꾸기만 하면 됩니다. 두 가지 선택: 채팅 완성 함수 호출 패턴 및 응답 함수 호출 패턴.

CoT 전달 기능은 Responses API에만 적용되며, 이를 통해 지능성이 향상되고, 생성되는 추론 토큰 수가 줄어들며, 캐시 적중률이 향상되고, 지연 시간이 단축됩니다. 다른 매개변수는 대부분 동일하지만 형식이 다릅니다. 따라서 다음을 사용하는 것이 좋습니다. 응답 CometAPI에서 gpt-5에 접근하는 형식입니다.