Slik bruker du GPT-5s nye parametere og verktøy: En praktisk guide

OpenAIs GPT-5-utrulling bringer et kjent mål – bedre nøyaktighet, hastighet og utviklerkontroll – men kombinerer det med et nytt sett med API-parametere og verktøyintegrasjoner som endrer hvordan team designer ledetekster, kallemodeller og kobler modeller til eksterne kjøretider. Denne artikkelen forklarer de viktigste endringene, viser konkrete bruksmønstre og gir beste praksis for sikker og kostnadseffektiv adopsjon.

Hvilke nye GPT-5-modeller, parametere og verktøy bør jeg vite om?

Hva er GPT-5?

OpenAI publiserer nå GPT-5 i flere varianter, slik at utviklere kan avveie latens, kostnad og funksjonalitet: gpt-5 (fullstendig resonneringsmodell), gpt-5-mini (balansert), og gpt-5-nano (lav kostnad, lav latens). Disse størrelsene lar deg velge modellen som passer best for korte forespørsler, batchbehandling eller tunge resonneringsoppgaver. GPT-5 i ChatGPT presenteres som et system med "tenkende" komponenter, og en API-versjon retter seg direkte mot resonneringsmodellen for bruk av utviklere.

Nye API-parametere (overordnet nivå)

Noen få parametere som dukker opp og som endrer hvordan du kontrollerer produksjon og kostnader er spesielt bemerkelsesverdige:

• Nye parametere: verbosity (lav/middels/høy) for å kontrollere svarets lengde/form, og reasoning_effort (nå: minimal, low, medium, high) for å kontrollere hvor mye modellen tenker før den svarer. Bruk minimal når du vil ha fart fremfor dyp tankekjede.
• minimale / resonneringsmoduser — alternativer for å foretrekke raskere svar med lavere resonnement (nyttig for kort faktagjenfinning) kontra utvidet resonnement («tenkning») når dypere tankerekker er nødvendig.
• Lang kontekst og tokens: GPT-5 støtter svært store kontekster (totalt ~400k tokens: ~272k input + 128k output i dokumenter) – bruk dette for store dokumenter, kodebaser eller lange samtaler.

Disse parameterne lar deg finjustere avveiningen mellom kvalitet, ventetid og kostnad på samtalenivå i stedet for bare ved å velge en modellstørrelse.

Nye verktøytyper og støtte for rå nyttelast

Et av GPT-5s mest praktiske tillegg er den nye custom verktøytype som lar modellen sende nyttelaster i rå tekst til verktøyets kjøretid (for eksempel: Python-skript, SQL-setninger, skallkommandoer eller vilkårlig konfigurasjonstekst) uten å kreve JSON-innpakkede funksjonskall. Dette reduserer friksjonen når modellen kobles til sandkasser, tolker eller databaser, og muliggjør rikere «programvare-på-forespørsel»-mønstre.

Begrensning av utganger: Du kan håndheve grammatikker/kontrakter (kontekstfri grammatikk, CFG) slik at verktøynyttelaster er syntaktisk gyldige for kjøretiden din. Parallelle verktøykall + CFG-er lar deg automatisere agentarbeidsflyter med flere trinn på en sikker måte.

Hvordan kaller jeg de nye parameterne og verktøyene i API-et?

(Bruk det offisielle Python SDK-mønsteret from openai import OpenAI og Responses API som i dokumentasjonen.)

1) Angi ordrikhet + resonnement_innsats

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

Dette returnerer et kort, raskt svar når du ønsker latens + korthet.

2) Kall et tilpasset verktøy med en råtekstnyttelast (fritt format)

# 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)

Bruk CFG hvis SQL-en må følge streng syntaks eller tillatte mønstre. (, )

3) Eksempel: krever en begrenset utgang med 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"}
)

Ocuco grammar/CFG sørger for at GPT-5 kun sender ut tillatte kommandomønstre som er akseptert av løperen din.

Hvordan registrerer og bruker jeg en custom verktøy for å sende rå nyttelast?

Ocuco custom Verktøyet defineres når du registrerer verktøy i systemet ditt. Verktøyet mottar ren tekst (ikke strukturert JSON), så kjøretiden din må være klar til å analysere og validere det.

1. Registrer verktøyet (serverside; pseudodefinisjon):

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

2. Modellen aktiverer verktøyet — eksempel på assistentinstruksjon (hva modellen produserer når den vil kalle verktøyet):

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

3. Kjøretiden din kjøres råteksten trygt (sandkasset), returnerer en utdatastreng tilbake til API-et eller til agentløkken din, og modellen fortsetter samtalen ved å bruke den returnerte teksten.

Hvordan bør GPT-5s nye alternativer føre til tekniske endringer?

Når bør jeg bruke «tenkning» (utvidet resonnement) kontra minimale svar?

Bruk tenkemåter/utvidet resonnementsmoduser for oppgaver som krever trinnvis deduksjon, flertrinnsplanlegging eller kodegenerering som må respektere begrensninger. Reserver minimal resonnement eller mini/nano for korte spørringer, henteoppgaver og store, spredte arbeidsmengder (f.eks. poengsetting av mange kandidater). Når nøyaktighet er kritisk (økonomi, jus, diagnose), foretrekk den mer avanserte resonnementen/standardmetoden. gpt-5 og legg til etterkontroller. OpenAI understreker fortsatt at GPT-5 ikke er AGI – det forbedrer funksjoner, men er ikke en perfekt kilde til sannhet – så velg resonneringsmåter deretter.

Hva er beste praksis for å integrere GPT-5 med eksterne kjøretider og verktøy?

Hvordan bør jeg designe verktøyets kjøretidsarkitektur?

• Isoler verktøyutførelsesmiljøer: flyktige containere per forespørsel eller dedikerte sandkasseprosesser.
• Hastighetsgrense og kvote verktøybruk separat fra modell-API-et for å kontrollere kostnader og risiko.
• Revisjonsloggerloggverktøyets inndata, utdata og modellens beslutning om å aktivere verktøyet for obduksjon og samsvar.
• FeilhåndteringUtform kjøretiden slik at den returnerer strukturerte feilkoder og en kort, menneskelig lesbar melding, slik at modellen kan prøve på nytt, bruke et alternativ eller forklare feilen.

Hvilke sikkerhetskontroller er viktige?

• Statisk analyse for kode mottatt som råtekst, hvitelistede tillatte moduler og runtime-API-er.
• Nettverksisolasjon og strenge utgangsregler for containere.
• Hemmelighetshåndtering – aldri eksponer tjenestekontonøkler direkte for modellen; bruk flyktige tokener generert av backend-en din hvis ekstern tilgang er nødvendig.
• Menneskelig-i-løkken-porting for høyrisikooperasjoner (finansielle transaksjoner, utplasseringer). Dette er standard sikkerhetsmønstre for verktøyaktiverte agenter.

Praktiske tips og beste praksis

• Pick verbosity ikke umiddelbar kirurgi. Bruk verbosity å finjustere lengde/detaljeringsnivå i stedet for å skrive inn ledetekster gjentatte ganger.
• Bruk reasoning_effort for avveininger mellom kostnad/forsinkelse. Sett minimal for rask faktagjenfinning eller brukergrensesnitt, high for komplekse resonneringsoppgaver.
• Verktøysikkerhet: Valider/escape alltid all råtekst som modellen sender ut før den kjøres. Bruk CFG-er og serversidesanering som en andre forsvarslinje. (Cookbook advarer om sikkerhetspraksis for verktøy.)
• Parallelt verktøyanrop: Du kan utføre flere verktøykall samtidig for hastighet (f.eks. nettsøk + databaseoppslag), og deretter la modellen syntetisere resultatene. Bra for agentflyter.
• Strukturerte resultater når du trenger dem. Hvis forbrukeren din trenger JSON, bruk støtte for strukturerte utdata / JSON-skjema. Bruk kun fritekst når råtekst er mer naturlig for målkjøretiden.
• Strømming og lange utganger: bruk strømming til å behandle lange utganger (spesielt med store tokenbudsjetter) mens de genererer.

Hvordan måler, tester og optimaliserer jeg ytelse og kostnader?

Hvilke målinger bør jeg spore?

• Tokener per forespørsel og kostnad per samtale (bruk modellstørrelse + detaljnivå for å estimere).
• Latens (p95/p99) og feilrater – spesielt for forespørsler som utløser kjøring av eksternt verktøy.
• Kvalitetsmålinger: suksessrater for automatiserte kontroller, valideringsrater for mennesker, hallusinasjonsfrekvens på gulltester.

Slik kjører du eksperimenter

• A/B-modellstørrelser (gpt-5 vs gpt-5-mini) på en representativ arbeidsmengde for å måle nøyaktighet kontra kostnad. For arbeidsmengder som trenger mange korte svar, mini or nano reduserer ofte kostnadene dramatisk samtidig som akseptabel nøyaktighet bevares. Leverandør- og pressedekning fremhever disse avveiningene i tidlige benchmarktester; kjør dine egne tester på kritiske oppgaver.

Hva er begrensningene og hensynene til ansvarlig bruk?

Er GPT-5 AGI eller ufeilbarlig?

OpenAI posisjonerer GPT-5 som en betydelig forbedring i brukervennlighet og resonnement, ikke AGI. Forvent betydelige muligheter (koding, matematikk, flertrinnsresonnement), men også sporadiske feil og hallusinasjoner. Planlegg produktarbeidsflyter som verifiserer modellutdata for korrekthet før automatisert utførelse i sensitive domener.

Samsvar, personvern og datastyring

• Behandle ledetekster og modellutdata som sensitive: masker PII før sending til API-et hvis policyen din forbyr sending av slike data.
• Forstå oppbevarings- og bruksreglene i OpenAI-vilkårene for kontoen/regionen din. Bruk bedriftskontrakter for sterkere databeskyttelse om nødvendig.
• Dokumenter og opplys modellens rolle til sluttbrukere der beslutninger i vesentlig grad påvirker dem (krav til åpenhet i mange jurisdiksjoner).

Rask sjekkliste og kodemønstre for å komme i gang

Sjekkliste før lansering

1. Velg målmodell (nøyaktighet kontra kostnad): gpt-5, gpt-5-minieller gpt-5-nano.
2. Definere verbosity standardinnstillinger for hvert endepunkt (f.eks. API-endepunkter som driver hurtigsøk kontra dypanalyse).
3. Registrer og herd custom verktøykjøretider (sandkasse, validatorer, logger).
4. Legg til automatiserte verifiseringstrinn for alle verktøyutdata som kjøres på systemene dine.
5. Opprett overvåkingsdashboards for tokener, latens og modellkvalitetsmålinger.

Eksempel på orkestreringsmønster (pseudokode)

1. Brukerforespørsel → velg modell og detaljnivå (rutinglogikk).
2. Systemprompt definerer verktøysyntaks + resonneringsmodus.
3. Send forespørsel om fullføring av chat.
4. Hvis assistenten påkaller custom verktøy: validere nyttelast → utfør i sandkasse → returner resultat til assistenten → assistenten fullfører svaret.
5. Hvis operasjonen er høyrisiko: krev menneskelig godkjenning.

Bruk GPT-5 i CometAPI

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.

For de definitive referansene, se OpenAIs Cookbook-oppføring om GPT-5-parametere og -verktøy – dette er de primære kildene for API-felt, verktøyregistrering og bruksmønstre.

Avsluttende tanker

GPT-5s kombinasjon av modellstørrelser, nye parametere som verbosityog custom Støtte for rå nyttelast for verktøy skaper kraftige nye alternativer for produktteam – fra rimeligere massive scoringsjobber til «programvare på forespørsel»-arbeidsflyter der modellen genererer kode eller SQL som den sikre kjøretiden din kjører. Avveiningene er kjente: kapasitet vs. kostnad, hastighet vs. dybde og automatisering vs. menneskelig tilsyn. Start i det små (velg et enkelt brukstilfelle for oppdagelse), instrumenter tungt og iterer – design verktøykjøretidene og ledetekstene dine slik at modellens utganger er etterprøvbar før de blir til handlinger.

Utviklere har tilgang GPT-5 , GPT-5 Nano og GPT-5 Mini gjennom CometAPI, de nyeste modellversjonene som er oppført er per artikkelens publiseringsdato. 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.

Du kan bruke Cpmrs gpt-5 API til å eksperimentere med nye parametere. Bare erstatt openAI-nøkkelen med CometAPI-nøkkelen. Du kan bruke CometAPIs gpt-5 API til å eksperimentere med nye parametere. Bare erstatt openAI-nøkkelen med CometAPI-nøkkelen. To valg: Chat Completions-funksjonskallmønster og Mønster for kalling av responsfunksjon.

Overføring av CoT finnes bare i Responses API. Dette forbedrer intelligensen, reduserer antallet genererte slutningstokener, forbedrer treffrater i hurtigbufferen og reduserer latens. De fleste andre parametere forblir de samme, men formatet er annerledes. Derfor anbefaler vi å bruke Respons format for å få tilgang til gpt-5 i CometAPI.