Jak korzystać z nowych parametrów i narzędzi GPT-5: praktyczny przewodnik

Wdrożenie GPT-5 w OpenAI ma na celu osiągnięcie znanego celu – większej dokładności, szybkości i kontroli nad programistami – ale łączy go z nowym zestawem parametrów API i integracji narzędzi, które zmieniają sposób, w jaki zespoły projektują monity, wywołują modele i łączą modele z zewnętrznymi środowiskami wykonawczymi. W tym artykule wyjaśniono kluczowe zmiany, przedstawiono konkretne wzorce użytkowania i przedstawiono najlepsze praktyki dotyczące bezpiecznego i opłacalnego wdrożenia.

O jakich nowych modelach, parametrach i narzędziach GPT-5 powinienem wiedzieć?

Czym jest GPT-5?

OpenAI publikuje teraz GPT-5 w wielu wersjach, dzięki czemu programiści mogą wybierać między opóźnieniami, kosztami i możliwościami: gpt-5 (pełny model rozumowania), gpt-5-mini (zrównoważony) i gpt-5-nano (niski koszt, niskie opóźnienie). Te rozmiary pozwalają wybrać model najbardziej odpowiedni do krótkich zapytań, przetwarzania wsadowego lub zaawansowanych zadań wnioskowania. GPT-5 w ChatGPT jest prezentowany jako system z komponentami „myślącymi”, a wersja API udostępnia model wnioskowania bezpośrednio do użytku programistów.

Nowe parametry API (wysoki poziom)

Kilka parametrów powierzchniowych, które zmieniają sposób kontrolowania produkcji i kosztów, jest szczególnie godnych uwagi:

• Nowe parametry: verbosity (niska/średnia/wysoka) w celu kontrolowania długości/kształtu odpowiedzi oraz reasoning_effort (Teraz: minimal, low, medium, high) aby kontrolować, ile czasu model poświęca na myślenie przed udzieleniem odpowiedzi. Użyj minimal gdy zależy ci na szybkości, a nie na głębokim łańcuchu myśli.
• tryby minimalne / wnioskowania — opcje preferujące szybsze odpowiedzi wymagające niższego poziomu rozumowania (przydatne przy krótkim odzyskiwaniu faktów) w porównaniu z rozszerzonym rozumowaniem („myśleniem”), gdy wymagane są głębsze łańcuchy myślowe.
• Długi kontekst i tokeny: GPT-5 obsługuje bardzo duże konteksty (łącznie ~400 tys. tokenów: ~272 tys. danych wejściowych + 128 tys. danych wyjściowych w dokumentach) — używaj tego w przypadku obszernych dokumentów, baz kodów lub długich konwersacji.

Parametry te umożliwiają dostrojenie kompromisu między jakością, opóźnieniem i kosztem na poziomie połączenia, a nie tylko poprzez wybór rozmiaru modelu.

Nowe typy narzędzi i obsługa surowych danych

Jednym z najbardziej praktycznych dodatków GPT-5 jest nowy custom typ narzędzia co pozwala modelowi na wysyłanie surowe ładunki tekstowe do środowiska wykonawczego narzędzia (na przykład: skryptów Pythona, instrukcji SQL, poleceń powłoki lub dowolnego tekstu konfiguracyjnego) bez konieczności wywoływania funkcji w formacie JSON. Zmniejsza to tarcie podczas podłączania modelu do piaskownic, interpreterów lub baz danych i umożliwia bogatsze wzorce „oprogramowania na żądanie”.

Ograniczanie wyników: Możesz egzekwować gramatyki/kontrakty (gramatykę bezkontekstową, CFG), aby ładunki narzędzi były poprawne składniowo w Twoim środowisku wykonawczym. Równoległe wywołania narzędzi + CFG pozwalają bezpiecznie automatyzować wieloetapowe przepływy pracy agentów.

Jak wywołać nowe parametry i narzędzia w API?

(Używając oficjalnego wzorca Python SDK from openai import OpenAI i API odpowiedzi, jak w dokumentacji.)

1) Ustaw verbosity + reasoning_effort

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

Daje krótką, szybką odpowiedź, gdy zależy Ci na opóźnieniu i zwięzłości.

2) Wywołanie niestandardowego narzędzia z surowym ładunkiem tekstowym (w dowolnej formie)

# 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)

Użyj CFG, jeśli kod SQL musi być zgodny ze ścisłą składnią lub dozwolonymi wzorcami. (, )

3) Przykład: wymaganie ograniczonego wyjścia za pomocą 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 zapewnia, że GPT-5 wyprowadza wyłącznie dozwolone wzorce poleceń akceptowane przez program uruchamiający.

Jak się zarejestrować i korzystać z custom narzędzie do wysyłania surowych ładunków?

custom Narzędzie jest definiowane podczas rejestracji narzędzi w systemie. Narzędzie otrzymuje zwykły tekst (nie ustrukturyzowany JSON), więc środowisko wykonawcze musi być gotowe do jego analizy i walidacji.

1. Zarejestruj narzędzie (strona serwera; pseudodefinicja):

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

2. Model wywołuje narzędzie — przykładowa instrukcja asystenta (co model produkuje, gdy chce wywołać narzędzie):

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

3. Twoje środowisko wykonawcze wykonuje się surowy tekst jest bezpiecznie przechowywany (w trybie piaskownicy), zwracany jest ciąg wyjściowy z powrotem do interfejsu API lub do pętli agenta, a model kontynuuje konwersację, korzystając ze zwróconego tekstu.

W jaki sposób należy wprowadzać szybkie zmiany inżynieryjne, uwzględniając nowe opcje GPT-5?

Kiedy powinienem zastosować „myślenie” (rozszerzone rozumowanie), a kiedy odpowiedzi minimalne?

Używaj trybów myślenia/rozszerzonego rozumowania w przypadku zadań wymagających dedukcji krok po kroku, planowania wieloetapowego lub generowania kodu, które muszą uwzględniać ograniczenia. Zarezerwuj tryby minimalnego rozumowania lub mini/nano Do krótkich zapytań, zadań wyszukiwania i dużych obciążeń rozproszonych (np. do oceny wielu kandydatów). Gdy dokładność jest kluczowa (finanse, prawo, diagnostyka), preferuj opcję o wyższym uzasadnieniu/domyślną. gpt-5 i dodaj kontrole końcowe. OpenAI nadal podkreśla, że GPT-5 to nie sztuczna inteligencja ogólna (AGI) — rozszerza możliwości, ale nie jest idealnym źródłem prawdy — dlatego należy odpowiednio dobrać tryby wnioskowania.

Jakie są najlepsze praktyki integrowania GPT-5 z zewnętrznymi środowiskami wykonawczymi i narzędziami?

Jak zaprojektować architekturę środowiska uruchomieniowego narzędzia?

• Izolować środowiska wykonywania narzędzi: tymczasowe kontenery uruchamiane na żądanie lub dedykowane procesy w piaskownicy.
• Limit szybkości i kwota korzystanie z narzędzi oddzielnie od modelu API w celu kontrolowania kosztów i ryzyka.
• Dzienniki audytu:rejestruje dane wejściowe i wyjściowe narzędzia oraz decyzję modelu o wywołaniu narzędzia w celu przeprowadzenia analizy post mortem i zapewnienia zgodności.
• Obsługa błędów:zaprojektuj środowisko wykonawcze tak, aby zwracało ustrukturyzowane kody błędów i krótkie, zrozumiałe dla człowieka komunikaty, dzięki czemu model może ponowić próbę, powrócić do poprzedniego stanu lub wyjaśnić błąd.

Jakie środki kontroli bezpieczeństwa są niezbędne?

• Analiza statyczna w przypadku kodu otrzymanego jako surowy tekst, dodawanie do białej listy dozwolonych modułów i interfejsów API środowiska wykonawczego.
• Izolacja sieciowa i surowe zasady wychodzenia z kontenerów.
• Zarządzanie sekretami — nigdy nie udostępniaj kluczy kont usług bezpośrednio modelowi; jeśli wymagany jest zdalny dostęp, używaj tymczasowych tokenów generowanych przez zaplecze.
• Bramkowanie z udziałem człowieka dla operacji wysokiego ryzyka (transakcje finansowe, wdrożenia). Są to standardowe wzorce bezpieczeństwa dla agentów obsługujących narzędzia.

Praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki

• Pick verbosity nie natychmiastowa operacja. Zastosowanie verbosity aby dostosować długość/poziom szczegółowości zamiast ciągłego przepisywania podpowiedzi.
• Zastosowanie reasoning_effort w celu znalezienia kompromisu między kosztami i opóźnieniem. Zestaw minimal do szybkiego pobierania faktów lub interfejsów użytkownika, high do zadań wymagających złożonego rozumowania.
• Bezpieczeństwo narzędzi: Zawsze weryfikuj/usuwaj wszelkie surowe dane tekstowe emitowane przez model przed jego wykonaniem. Używaj CFG i sanityzacji po stronie serwera jako drugiej linii obrony. (Książka kucharska ostrzega przed praktykami bezpieczeństwa narzędzi).
• Równoległe wywoływanie narzędzi: Możesz wywołać kilka narzędzi jednocześnie, aby zwiększyć szybkość (np. wyszukiwanie w sieci + przeszukiwanie bazy danych), a następnie zlecić modelowi syntezę wyników. Przydatne w przypadku przepływów agentowych.
• Ustrukturyzowane wyniki wtedy, gdy ich potrzebujesz. Jeśli Twój użytkownik potrzebuje JSON, skorzystaj ze strukturalnych wyników/obsługi schematu JSON. Używaj formatu dowolnego tylko wtedy, gdy surowy tekst jest bardziej naturalny dla docelowego środowiska wykonawczego.
• Transmisja strumieniowa i długie wyjścia: wykorzystaj strumieniowanie do przetwarzania długich wyników (szczególnie przy dużych budżetach tokenów) w trakcie ich generowania.

Jak mierzyć, testować i optymalizować wydajność i koszty?

Jakie wskaźniki powinienem śledzić?

• Tokeny na żądanie oraz koszt za połączenie (do oszacowania użyj rozmiaru modelu i szczegółowości).
• Opóźnienie (p95/p99) oraz współczynniki błędów — szczególnie w przypadku żądań wyzwalających uruchomienie narzędzia zewnętrznego.
• Metryki jakości: wskaźniki powodzenia automatycznych kontroli, wskaźniki walidacji przez ludzi, częstotliwość halucynacji w testach złota.

Jak przeprowadzać eksperymenty

• Rozmiary modeli A/B (gpt-5 vs gpt-5-mini) na reprezentatywnym obciążeniu, aby zmierzyć dokładność w stosunku do kosztów. W przypadku obciążeń wymagających wielu krótkich odpowiedzi, mini or nano Często drastycznie obniża koszty, zachowując jednocześnie akceptowalną dokładność. Dostawcy i prasa podkreślają te kompromisy we wczesnych testach porównawczych; przeprowadź własne testy krytycznych zadań.

Jakie są ograniczenia i kwestie związane z odpowiedzialnym użytkowaniem?

Czy GPT-5 AGI jest nieomylny?

OpenAI pozycjonuje GPT-5 jako znaczącą poprawę użyteczności i rozumowania, a nie AGI. Spodziewaj się znaczącego wzrostu możliwości (kodowanie, matematyka, rozumowanie wieloetapowe), ale także sporadycznych błędów i halucynacji. Zaplanuj przepływy pracy w produkcie, które weryfikują poprawność wyników modelu przed automatycznym wykonaniem w newralgicznych obszarach.

Zgodność, prywatność i zarządzanie danymi

• Traktuj monity i dane wyjściowe modelu jako poufne: zamaskuj dane osobowe przed wysłaniem ich do interfejsu API, jeśli Twoja polityka zabrania wysyłania takich danych.
• Zapoznaj się z zasadami przechowywania i użytkowania zawartymi w warunkach OpenAI dla Twojego konta/regionu. W razie potrzeby skorzystaj z umów korporacyjnych, aby zapewnić silniejszą ochronę danych.
• Dokumentuj i ujawniaj rolę modelu użytkownikom końcowym, jeśli podejmujesz decyzje mające na nich istotny wpływ (wymagania przejrzystości w wielu jurysdykcjach).

Szybka lista kontrolna i wzorce kodów do rozpoczęcia pracy

Lista kontrolna przed uruchomieniem

1. Wybierz model docelowy (dokładność kontra koszt): gpt-5, gpt-5-minilub gpt-5-nano.
2. określić verbosity domyślne wartości dla każdego punktu końcowego (np. punkty końcowe API obsługujące szybkie wyszukiwanie w porównaniu z głęboką analizą).
3. Zarejestruj i utwardź custom środowiska uruchomieniowe narzędzi (piaskownice, walidatory, logi).
4. Dodaj zautomatyzowane kroki weryfikacji dla każdego wyniku działania narzędzia wykonywanego w Twoich systemach.
5. Twórz panele monitorujące tokeny, opóźnienia i metryki jakości modelu.

Przykładowy wzorzec orkiestracji (pseudokod)

1. Żądanie użytkownika → wybierz model i poziom szczegółowości (logikę routingu).
2. Monit systemowy definiuje składnię narzędzia + tryb rozumowania.
3. Wyślij prośbę o zakończenie czatu.
4. Jeśli asystent wywoła custom narzędzie: sprawdź poprawność danych → wykonaj w piaskownicy → zwróć wynik asystentowi → asystent sfinalizuje odpowiedź.
5. Jeśli operacja jest wysokiego ryzyka: wymagaj zgody człowieka.

Użyj GPT-5 w CometAPI

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.

Aby uzyskać ostateczne odniesienia, zapoznaj się z wpisem OpenAI w Cookbook na temat parametrów i narzędzi GPT-5 — są to podstawowe źródła informacji o polach API, rejestracji narzędzi i wzorcach użytkowania.

Końcowe przemyślenia

Połączenie rozmiarów modeli GPT-5, nowe parametry, takie jak verbosity, custom Obsługa surowego ładunku narzędzi tworzy nowe, potężne opcje dla zespołów produktowych — od tańszych, masowych zadań scoringowych po przepływy pracy „oprogramowania na żądanie”, w których model generuje kod lub kod SQL, który jest następnie wykonywany przez bezpieczne środowisko wykonawcze. Kompromisy są znane: możliwości kontra koszty, szybkość kontra dogłębność oraz automatyzacja kontra nadzór ludzki. Zacznij od małych kroków (wybierz pojedynczy przypadek użycia do wykrywania), mocno instrumentuj i iteruj — zaprojektuj środowiska wykonawcze i monity narzędzi tak, aby wyniki modelu były… sprawdzalny zanim staną się działaniami.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp GPT-5 , GPT-5 Nano i GPT-5 Mini za pośrednictwem CometAPI, najnowsze wersje modeli podane są na dzień publikacji artykułu. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Możesz użyć API gpt-5 Cpmr do eksperymentowania z nowymi parametrami. Wystarczy zastąpić klucz openAI kluczem CometAPI. Możesz użyć API gpt-5 CometAPI do eksperymentowania z nowymi parametrami. Wystarczy zastąpić klucz openAI kluczem CometAPI. Dwie opcje: Wzorzec wywołania funkcji uzupełniania czatu oraz Wzorzec wywołania funkcji odpowiedzi.

Funkcja Passing CoT jest dostępna tylko w API Responses. Poprawia to inteligencję, zmniejsza liczbę generowanych tokenów wnioskowania, poprawia wskaźniki trafień w pamięci podręcznej i zmniejsza opóźnienia. Większość pozostałych parametrów pozostaje bez zmian, ale format jest inny. Dlatego zalecamy korzystanie z… Odpowiedź format umożliwiający dostęp do gpt-5 w CometAPI.