OpenAIs GPT-5 ble lansert som et skritt fremover innen resonnering, koding og multimodal forståelse; GPT-4o («Omni»-serien) var en tidligere multimodal, rask og konversasjonsbasert modell med en spesiell konversasjonspersonlighet og styrker innen lyd/bilde i sanntid. Hvis målet ditt er å få GPT-5 til å produsere resultater som ligner stilen, tonen eller oppførselen du likte i GPT-4o, forklarer jeg nedenfor hva hver modell er, hvordan de skiller seg ut, hvor du finner GPT-4o i dag, og gir konkrete, produksjonsklare promptoppskrifter og API-mønstre for å få GPT-5 til å fungere som GPT-4o.
Hva er GPT-4o, og hvorfor likte folk det?
Rask grunning. GPT-4o var OpenAIs «omni»-variant orientert mot rask, konversasjonell multimodal interaksjon – designet for å være billigere og ha høyere gjennomstrømning enn tidligere GPT-4-klassemodeller, samtidig som den støtter tekst + bilde (og planlagte lyd/video-utvidelser). OpenAI posisjonerte GPT-4o som et valg med høy interaksjon, lavere latens og høyere hastighetsgrenser enn GPT-4 Turbo.
Hvordan folk beskrev følelsen det hadde. I praksis rapporterte brukere at GPT-4o var raskere, mer avslappet og samarbeidsorientert – en modell som prioriterte korte, nyttige vendinger, raske avklaringer og smidigere multimodal håndtering (bilder og tidlige synssluttpunkter). Mange utviklere likte den for pratsomme assistenter og API-brukstilfeller med høy rate (bot-backends, interaktive opplevelser). Mange brukere ser på GPT-4o som mer enn bare programvare. Det føles varmt, kreativt og genuint menneskelig. Forfattere, kunstnere og folk som går gjennom vanskelige tider bruker det ofte som en daglig følgesvenn.
Hva er GPT-5, og hva har endret seg fra GPT-4o?
Kjerneposisjonering. GPT-5 er OpenAIs neste store modellutgivelse (lansert i 2025) og beskrives av selskapet som deres sterkeste kode-/agentmodell hittil, med forbedringer i UI-generering, langkjedet verktøyorkestrering, styrbarhet og nye API-parametere som en verbosity innstilling og «minimal resonnement»-moduser.
Atferdsforskjeller. GPT-5 fokuserer mer på pålitelig få-stegs-teknikk, flertrinns verktøykjeder, forbedret kodegenerering og justerbare kontroller for resonnement/ordrivalitet. Det betyr at standardinnstillingene kan være mer bevisste, litt mer ordrike i resonnementet og innstilt for komplekse agentoppgaver i forhold til standardinnstillingene for emosjonelle samtaler som brukerne elsket med GPT-4o.
Kan GPT-5 virkelig etterligne GPT-4os personlighet og stil?
Ja – innenfor praktiske rammer
Du kan lage GPT-5 tilnærmet GPT-4o for de fleste brukerrettede oppgaver. Verktøysettet: en nøye skrevet systemmelding, noen få personalinjer, svarbegrensninger (lengde, tone) og eksplisitte instruksjoner om multimodal atferd. GPT-5 vil følge disse instruksjonene i økten og vil produsere output omtrent som GPT-4o for samtale, oppsummering og kreative oppgaver.
Men grenser
Du kan ikke få GPT-5 til å endre sine interne vekter eller trene den på nytt i en økt. Arkitektoniske forskjeller (f.eks. eventuelle spesialiserte multimodale frontender, fastkoblede heuristikker eller latente sikkerhetsfiltre) er fortsatt til stede. Hvis GPT-4o hadde modellinterne funksjoner for spesifikke lyd-/bildepipeliner, kan det hende at GPT-5 ikke nøyaktig gjengir disse lavnivåatferdene, selv om du etterligner utgangene. Så behandle emuleringen som atferdsmessig tilnærming, ikke identitetskloning. (Dette er en viktig merknad om sikkerhet og forventninger før distribusjon til brukere.)
Hvordan er GPT-4o og GPT-5 egentlig sammenlignet?
Forskjeller på høyt nivå
- Personlighet og standardverdierGPT-4o hadde en tendens til å utvikle en varmere og mer empatisk tone som standard; GPT-5-standardene ble justert for å være mer oppgaveorienterte og noen ganger mer kortfattede.
- EkspertiserGPT-5 forbedrer resonnement, kodegenerering og svært lang kontekstlagring; GPT-4os styrker var multimodale sanntidsinteraksjoner – syn + lyd + tekst – med en spesiell «samtalepreget» smak.
- Latens og prisingGPT-4o ble markedsført som raskere og billigere enn tidligere GPT-4-varianter; GPT-5 sikter mot høyere kapasitet (og forskjellige reguleringer/priser etter plan). Sjekk API-/prissidene for oppdaterte tall før utrulling i stor skala.
- Modellarkitektur og ruting GPT-5 er ikke én enkelt modell – det er et enhetlig system med lagdelte funksjoner. En sanntidsruter velger mellom hurtigresponsmoduler og dypt resonnerende «GPT-5-tenkning» basert på umiddelbar kompleksitet eller når man eksplisitt blir bedt om å «tenke hardt». I motsetning til dette ga GPT-4o en konsistent og mer personlig utdata uten dynamisk ruting.
- Ytelse vs. personlighet: GPT-5 utmerker seg innen koding, matematikk, helse, resonnering og multimodale oppgaver, og overgår GPT-4o i diverse målestokker – til og med menneskelige eksperter innen medisinsk resonnering. Men ulempen: den mistet den emosjonelle resonansen og narrative detaljene som GPT-4o tilbød – brukere beskriver GPT-5 som mer effektiv, men følelsesmessig «flat».
Hvorfor de føler seg annerledes enn brukerne
Modellarkitektur og treningsvalg, pluss standard systemmeldinger og atferdsjustering, former en modells «persona». GPT-5s atferdsendringer er bevisste: den er designet for å være mer deterministisk i oppgaver og kreve tydeligere «oppdrag» snarere enn tilfeldige, pratsomme svar. Denne designen betyr at du noen ganger må fortelle GPT-5 skal være varm, ekspansiv eller spekulativ hvis du vil ha GPT-4o-lignende vibber.
Hvorfor kan noen ønske at GPT-5 skal oppføre seg som GPT-4o?
Emosjonelt engasjement og kreativ utfoldelse
GPT-4os personlige stil oppmuntret til narrativ, varme og emosjonelt engasjement – verdifullt for kreativ skriving, for å snakke om personlige saker eller for å opprettholde en vennligere tone. Brukere har beskrevet GPT-5 som et program som mistet den forbindelsen.
Konsistens i arbeidsflyten
Fagfolk som har tilpasset ledetekster eller arbeidsflyter til GPT-4os stilistiske tendenser, kan oppleve at GPT-5s mer utilitaristiske svar forstyrrer prosessen deres. Tilgang til eldre modeller gjenoppretter denne fortroligheten.
Kreativ og narrativ dybde
For oppgaver som krever rik historiefortelling eller nyansert tone, kan GPT-4os uttrykksevne fortsatt overgå GPT-5s mer avkuttede stil – spesielt i de tidlige stadiene av GPT-5s utrulling.
Hvordan kan du finne GPT-4o akkurat nå?
Er GPT-4o fortsatt tilgjengelig?
Etter lanseringen av GPT-5 fjernet eller endret OpenAI midlertidig standardverdiene for eldre modeller, og gjeninnførte deretter GPT-4o som et valgfritt alternativ for betalende brukere etter brukerreaksjoner. Hvis du er en ChatGPT Plus/Pro/Enterprise-kunde, kan du vanligvis aktivere eldre modeller på nytt via modellvelgeren eller Innstillinger. Utviklere kan få tilgang til GPT-4o via OpenAI API der det støttes. Sjekk ChatGPT-modellvelgeren og arbeidsområdeplanen din.
Hvor du skal lete (praktiske trinn)
ChatGPT-nettappenInnstillinger → Modellvelger → veksle mellom «Vis eldre modeller» (hvis tilgjengelig) og velg GPT-4o. Nylige hjelpesider dokumenterer denne flyten og noterer planforskjeller. Som svar på brukerreaksjoner gjenopprettet OpenAI i august GPT-4o-tilgang for Plus-brukere og økte meldingsgrensene for GPT-5 Thinking.
Se også ChatGPT Plus: Pris, tilgjengelige modeller endret i 2025
Åpne AI APIBruk modellnavnet gpt-4o or gpt-4o-mini i API-kall hvis kontoen/regionen din tillater det. Leverandørdokumentasjon (og veiledninger fra tredjeparter) viser eksempler på hurtigstarter.
Tredjeparts-/skyleverandørerPlattformer som CometAPIs AI Foundry lister GPT-4o for utrulling (der det er tilgjengelig); se plattformens modellkatalog for regiontilgjengelighet.
Hvilken promptstruktur får GPT-5 til å oppføre seg som GPT-4o?
Nedenfor finner du praktiske system- og brukermeldingsoppskrifter som du kan lime inn i en samtale eller i API-ets systemmeldingsfelt. Behandle disse som maler – juster tonen, lengden og eksemplene slik at de passer til ditt brukstilfelle.
Kjernesystemmelding (fundament)
Bruk dette som system melding (API system rolle eller toppen av en ChatGPT-samtale):
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.
Hvorfor dette fungerer: det setter persona, tempo og outputstruktur sterkt, som er de største oppfattede forskjellene mellom GPT-4o og GPT-5.
Konkret brukerprompt (oppdrag + stilseparasjon)
En grunn til at GPT-5 føles annerledes, er at den forventer tydeligere «oppdrag». Skill oppgave fra skrivestil:
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.
Hvis du trenger multimodal atferd (syn/lyd)
Hvis arbeidsflyten din involverer bilder eller lyd, instruer GPT-5 i hvordan referere til dem (GPT-5 har kanskje ikke identiske pipelines for bilde/lyd som 4o):
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:".
Legg til en linje i systemprompten: «Når en fil refereres, spør etter den hvis den mangler; hvis den finnes, analyser den og returner en spesifisert liste.»
API-parametere (anbefales)
Bruk GPT-5 API-funksjoner for å låse oppførsel:
- ordrikhet:
loworconcise(hvis API-et støtter oppregnede verdier) – reduserer fluff. - resonnement/minimal: muliggjøre minimal resonnering eller sette resonnering til
offfor engangskonversasjonsoppgaver (slik at modellen returnerer konklusjoner, ikke interne kjeder). - temperatur: 0.2–0.6 – lavere for faktabasert konsisthet, litt høyere (0.6) for kreativ og pratsom tone.
- max_tokens: angi en øvre grense hvis du ønsker garantert korte svar (f.eks. 150–300 tokens).
- topp_p: behold standardverdien med mindre du ønsker deterministiske svar.
- satsgrenser: Hvis du bryr deg om gjennomstrømning, emuler GPT-4o ved å batche små forespørsler eller redusere tokenstørrelsen per melding (GPT-4o la vekt på høyere hastighetsgrenser i designet).
Raske tekniske grep som betyr noe
1. System vs. brukerinstruksjoner
Sett personlighet og global stil inn i system melding. Sett oppgaven som bruker melding. Denne separasjonen er slik du lager GPT-5 hold personaen mens de jobber med oppgaver.
2. Spesifiser svarstruktur
GPT-5 følger den eksplisitte strukturen godt. Be den om å gi et sammendrag, punktlister og eksempler – som gjenskaper GPT-4os nyttige layout.
3. Kontroller ordrikhet og stiltokener
Gi instruksjoner som «Bruk 90–120 ord til forklaringer» eller «Foretrekk aktiv form, vær empatisk» for å styre tone og lengde. Du kan også bruke en lav temperatur (0–0.3) for faktaoppgaver eller høyere (0.6–0.9) for kreativ stil.
4. Bruk eksempler (få eksempler)
Hvis du har kanoniske GPT-4o-svar, inkluder 1–2 korte eksempler og be GPT-5 om å etterligne dem. Eksempelbetinging er svært effektivt.
5. Bruk «meta-prompter» for atferd
Metalinjer som «Ikke still et oppfølgingsspørsmål med mindre brukeren eksplisitt ber om avklaring» endrer GPT-5s tendens til å avslutte med spørsmål.
Eksempel: Klar til å lime inn GPT-5-ledetekst som fungerer som GPT-4o
Systemrolle:
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).
Brukerrolle:
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 —".
Den kombinasjonen gir vanligvis et GPT-4o-lignende svar.
Komme i gang
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
Utviklere har tilgang GPT-5og GPT-4o-bilde, GPT-4o osv. gjennom CometAPI, den nyeste modellversjonen oppdateres alltid med det offisielle nettstedet. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Hvorfor bruke CometAPI
Apper som CometAPI tillater manuelt modellvalg:
- Velg GPT-4o direkte, og omgå GPT-5s rutingsystem.
- Behold den kjente varmen og uttrykksfullheten til GPT-4o.
Du kan velge gpt-4o-modellen i lekeplassen og chatte med den som i chatgpt, eller du kan velge å hente gpt-4o API-et fra CometAPI og legge det til i arbeidsflyten din (den andre er den jeg anbefaler mest). Modellen levert av cometapi kommer fra offisielle kanaler, og anropsprisen er 20 % avslag på den offisielle prisen.
Konklusjon
GPT-5 kan, med nøye veiledning og systemmeldinger, etterligne GPT-4os hjelpsomme, varme og multimodale personlighet godt nok for de fleste applikasjoner. Nøkkelen er separasjon av misjon og stil, konsistente persona-instruksjoner på systemnivå og praktiske begrensninger (lengde, struktur). Husk begrensningene: du tilnærmer atferd, ikke endrer modellens interne egenskaper. Når du er i tvil, bør du behandle tilnærmingen som en teknisk mulighet: test grundig, overvåk resultater og foretrekk menneskelig tilsyn der sikkerhet eller omdømme står på spill. For rask handling, kopier system- og brukermalene ovenfor til ChatGPT-samtalen eller API-et ditt. system/user felt og iterer til stemmen samsvarer med forventningene dine.