Como usar os novos parâmetros e ferramentas do GPT-5: um guia prático

A implementação do GPT-5 da OpenAI traz um objetivo conhecido — maior precisão, velocidade e controle do desenvolvedor — mas o combina com um novo conjunto de parâmetros de API e integrações de ferramentas que mudam a forma como as equipes projetam prompts, chamam modelos e conectam modelos a tempos de execução externos. Este artigo explica as principais mudanças, mostra padrões de uso concretos e apresenta as melhores práticas para uma adoção segura e econômica.

Quais novos modelos, parâmetros e ferramentas do GPT-5 devo conhecer?

O que é GPT-5?

A OpenAI agora publica o GPT-5 em vários sabores para que os desenvolvedores possam equilibrar latência, custo e capacidade: gpt-5 (modelo de raciocínio completo), gpt-5-mini (balanceado) e gpt-5-nano (baixo custo, baixa latência). Esses tamanhos permitem que você escolha o modelo mais apropriado para consultas curtas, processamento em lote ou tarefas de raciocínio complexo. O GPT-5 no ChatGPT é apresentado como um sistema com componentes de "pensamento", e uma versão da API direciona o modelo de raciocínio diretamente para uso do desenvolvedor.

Novos parâmetros de API (alto nível)

Alguns parâmetros que surgiram e que alteram a forma como você controla a produção e os custos são particularmente notáveis:

• Novos parâmetros: verbosity (baixo/médio/alto) para controlar o comprimento/formato da resposta e reasoning_effort (agora: minimal, low, medium, high) para controlar o quanto o modelo pensa antes de responder. Use minimal quando você quer velocidade em uma cadeia de pensamento profunda.
• modos mínimos / de raciocínio — opções para preferir respostas mais rápidas e com menor raciocínio (úteis para recuperação de fatos em curto prazo) em vez de raciocínio mais extenso (“pensamento”) quando cadeias de pensamento mais profundas são necessárias.
• Contexto longo e tokens: O GPT-5 suporta contextos muito grandes (total de ~400 mil tokens: ~272 mil de entrada + 128 mil de saída em documentos) — use isso para documentos grandes, bases de código ou conversas longas.

Esses parâmetros permitem que você ajuste o equilíbrio entre qualidade, latência e custo no nível da chamada, em vez de apenas escolher o tamanho do modelo.

Novos tipos de ferramentas e suporte de carga bruta

Uma das adições mais práticas do GPT-5 é o novo custom tipo de ferramenta que permite que o modelo envie cargas úteis de texto bruto ao tempo de execução da sua ferramenta (por exemplo: scripts Python, instruções SQL, comandos shell ou texto de configuração arbitrário) sem exigir chamadas de função encapsuladas em JSON. Isso reduz o atrito ao conectar o modelo a sandboxes, interpretadores ou bancos de dados e permite padrões mais ricos de "software sob demanda".

Restringindo saídas: Você pode aplicar gramáticas/contratos (Gramática Livre de Contexto, CFG) para que as cargas úteis das ferramentas sejam sintaticamente válidas para o seu tempo de execução. Chamadas de ferramentas paralelas + CFGs permitem automatizar com segurança fluxos de trabalho agênticos de várias etapas.

Como chamo os novos parâmetros e ferramentas na API?

(Usando o padrão oficial do Python SDK from openai import OpenAI e a API de Respostas como na documentação.)

1) Defina verbosidade + esforço_de_raciocínio

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

Isso retorna uma resposta curta e rápida quando você quer latência + brevidade.

2) Chamar uma ferramenta personalizada com uma carga útil de texto bruto (formato livre)

# 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)

Use CFG se o SQL precisar seguir uma sintaxe estrita ou padrões permitidos. (, )

3) Exemplo: requer uma saída restrita com 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"}
)

O grammar/CFG garante que o GPT-5 exiba apenas padrões de comando permitidos e aceitos pelo seu executor.

Como faço para registrar e usar um custom ferramenta para enviar cargas úteis brutas?

O custom A ferramenta é definida quando você registra ferramentas no seu sistema. A ferramenta recebe texto simples (não JSON estruturado), portanto, seu tempo de execução deve estar pronto para analisá-la e validá-la.

1. Registre a ferramenta (lado do servidor; pseudodefinição):

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

2. O modelo invoca a ferramenta — exemplo de instrução do assistente (o que o modelo produz quando deseja chamar a ferramenta):

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

3. Seu tempo de execução é executado o texto bruto com segurança (em sandbox), retorna uma string de saída para a API ou para o loop do seu agente, e o modelo continua a conversa usando o texto retornado.

Como a engenharia deve mudar com as novas opções do GPT-5?

Quando devo usar “pensamento” (raciocínio estendido) em vez de respostas mínimas?

Use os modos de pensamento/raciocínio estendido para tarefas que exigem dedução gradual, planejamento em várias etapas ou geração de código que devem respeitar restrições. Reserve o raciocínio mínimo ou mini/nano para consultas curtas, tarefas de recuperação e grandes cargas de trabalho de distribuição (por exemplo, pontuação de muitos candidatos). Quando a precisão é crítica (finanças, direito, diagnóstico), prefira o raciocínio mais complexo/padrão gpt-5 e adicione verificações posteriores. A OpenAI ainda enfatiza que GPT-5 não é AGI — ela aprimora capacidades, mas não é uma fonte perfeita de verdade — então escolha os modos de raciocínio de acordo.

Quais são as melhores práticas para integrar o GPT-5 com tempos de execução e ferramentas externas?

Como devo projetar a arquitetura de tempo de execução da ferramenta?

• Isolar ambientes de execução de ferramentas: contêineres efêmeros por solicitação ou processos dedicados em sandbox.
• Limite de taxa e cota uso da ferramenta separadamente da API do modelo para controlar custos e riscos.
• Os logs de auditoria: entradas e saídas da ferramenta de registro e a decisão do modelo de invocar a ferramenta para análise post-mortem e conformidade.
• Tratamento de erros: projete o tempo de execução para retornar códigos de erro estruturados e uma mensagem curta e legível para que o modelo possa tentar novamente, retornar ou explicar o erro.

Quais controles de segurança são essenciais?

• Análise estática para código recebido como texto bruto, colocando na lista de permissões módulos permitidos e APIs de tempo de execução.
• Isolamento de rede e regras rígidas de saída para contêineres.
• Gerenciamento de segredos — nunca exponha chaves de conta de serviço diretamente ao modelo; use tokens efêmeros gerados pelo seu backend se o acesso remoto for necessário.
• Portão com interação humana para operações de alto risco (transações financeiras, implantações). Estes são padrões de segurança padrão para agentes habilitados por ferramentas.

Dicas práticas e melhores práticas

• Pick verbosity não cirurgia imediata. Uso verbosity para ajustar o comprimento/nível de detalhe em vez de reescrever os prompts repetidamente.
• Uso reasoning_effort para compensações de custo/latência. Conjunto minimal para recuperação rápida de fatos ou UIs, high para tarefas de raciocínio complexas.
• Segurança das ferramentas: Sempre valide/escape qualquer texto bruto emitido pelo modelo antes de executá-lo. Use CFGs e sanitização do lado do servidor como segunda linha de defesa. (O Cookbook alerta sobre práticas de segurança de ferramentas.)
• Chamada de ferramenta paralela: Você pode executar várias chamadas de ferramentas simultaneamente para maior velocidade (por exemplo, pesquisa na web + consulta no banco de dados) e, em seguida, fazer com que o modelo sintetize os resultados. Ótimo para fluxos agênticos.
• Saídas estruturadas quando você precisa delas. Se o seu consumidor precisar de JSON, use o suporte a Saídas Estruturadas/Esquema JSON. Use formato livre apenas quando o texto bruto for mais natural para o tempo de execução de destino.
• Streaming e saídas longas: use streaming para processar saídas longas (especialmente com grandes orçamentos de tokens) enquanto elas são geradas.

Como posso medir, testar e otimizar o desempenho e o custo?

Quais métricas devo monitorar?

• Tokens por solicitação e custo por chamada (use tamanho do modelo + verbosidade para estimar).
• Latência (p95/p99) e taxas de erro — especialmente para solicitações que acionam a execução de ferramentas externas.
• Métricas de qualidade: taxas de sucesso de verificações automatizadas, taxas de validação humana, frequência de alucinações em testes de ouro.

Como executar experimentos

• Tamanhos de modelo A/B (gpt-5 vs gpt-5-mini) em uma carga de trabalho representativa para medir a precisão em relação ao custo. Para cargas de trabalho que exigem muitas respostas curtas, mini or nano frequentemente reduz drasticamente os custos, preservando a precisão aceitável. A cobertura de fornecedores e da imprensa destaca essas compensações nos benchmarks iniciais; execute seus próprios testes em tarefas críticas.

Quais são as limitações e considerações sobre o uso responsável?

O GPT-5 é AGI ou infalível?

A OpenAI posiciona o GPT-5 como uma melhoria substancial em usabilidade e raciocínio, não em AGI. Espere ganhos significativos de capacidade (codificação, matemática, raciocínio em várias etapas), mas também erros e alucinações ocasionais. Planeje fluxos de trabalho de produtos que verifiquem a correção das saídas do modelo antes da execução automatizada em domínios sensíveis.

Conformidade, privacidade e governança de dados

• Trate prompts e saídas de modelos como confidenciais: mascare PII antes de enviar para a API se sua política proibir o envio desses dados.
• Entenda as políticas de retenção e uso nos termos do OpenAI para sua conta/região. Use contratos corporativos para obter proteções de dados mais robustas, se necessário.
• Documente e divulgue a função do modelo aos usuários finais quando as decisões os afetam materialmente (requisitos de transparência em muitas jurisdições).

Lista de verificação rápida e padrões de código para começar

Lista de verificação de pré-lançamento

1. Escolha o modelo alvo (precisão vs. custo): gpt-5, gpt-5-mini, ou gpt-5-nano.
2. Definir verbosity padrões para cada ponto de extremidade (por exemplo, pontos de extremidade de API que potencializam pesquisa rápida versus análise profunda).
3. Registre e endureça custom tempos de execução de ferramentas (sandboxing, validadores, logs).
4. Adicione etapas de verificação automatizadas para qualquer saída de ferramenta executada em seus sistemas.
5. Crie painéis de monitoramento para tokens, latência e métricas de qualidade do modelo.

Exemplo de padrão de orquestração (pseudocódigo)

1. Solicitação do usuário → escolha modelo e verbosidade (lógica de roteamento).
2. O prompt do sistema define a sintaxe da ferramenta + modo de raciocínio.
3. Enviar solicitação de conclusão de bate-papo.
4. Se o assistente invocar custom ferramenta: validar carga útil → executar na sandbox → retornar resultado ao assistente → assistente finaliza a resposta.
5. Se a operação for de alto risco: exija aprovação humana.

Usar GPT-5 no CometAPI

A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.

Para referências definitivas, revise a entrada do Cookbook da OpenAI sobre parâmetros e ferramentas do GPT-5 — essas são as principais fontes de campos de API, registro de ferramentas e padrões de uso.

Considerações finais

A combinação de tamanhos de modelo do GPT-5, novos parâmetros como verbosity e custom O suporte à carga bruta da ferramenta cria novas opções poderosas para equipes de produto — desde tarefas de pontuação massivas de baixo custo até fluxos de trabalho de "software sob demanda" em que o modelo gera código ou SQL que seu tempo de execução seguro executa. As compensações são familiares: capacidade versus custo, velocidade versus profundidade e automação versus supervisão humana. Comece pequeno (escolha um único caso de uso de descoberta), instrumente intensamente e itere — projete os tempos de execução e prompts da sua ferramenta para que as saídas do modelo sejam verificável antes que se tornem ações.

Os desenvolvedores podem acessar GPT-5 , GPT-5 Nano e GPT-5 Mini através da CometAPI, as versões mais recentes dos modelos listados são as da data de publicação do artigo. Para começar, explore os recursos do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.

Você pode usar a API gpt-5 do Cpmr para experimentar novos parâmetros. Basta substituir a chave openAI pela chave CometAPI. Você pode usar a API gpt-5 do CometAPI para experimentar novos parâmetros. Basta substituir a chave openAI pela chave CometAPI. Duas opções: Padrão de chamada de função de complementação de bate-papo e Padrão de chamada de função de resposta.

A passagem de CoT existe apenas na API de Respostas, o que melhora a inteligência, reduz o número de tokens de inferência gerados, melhora as taxas de acerto do cache e reduz a latência. A maioria dos outros parâmetros permanece a mesma, mas o formato é diferente. Portanto, recomendamos o uso de Automatizadas formato para acessar gpt-5 no CometAPI.