Как использовать новые параметры и инструменты GPT-5: практическое руководство

Внедрение GPT-5 от OpenAI преследует знакомую цель — повышение точности, скорости и расширение контроля со стороны разработчиков, — но сочетает её с новым набором параметров API и интеграцией инструментов, которые меняют подход команд к разработке подсказок, вызову моделей и подключению моделей к внешним средам выполнения. В этой статье объясняются ключевые изменения, демонстрируются конкретные шаблоны использования и приводятся рекомендации по безопасному и экономичному внедрению.

О каких новых моделях, параметрах и инструментах GPT-5 мне следует знать?

Что такое GPT-5?

OpenAI теперь выпускает GPT-5 в нескольких вариантах, что позволяет разработчикам находить компромисс между задержкой, стоимостью и возможностями: gpt-5 (полная модель рассуждений), gpt-5-mini (сбалансированный), и gpt-5-nano (низкая стоимость, низкая задержка). Эти размеры позволяют выбрать модель, наиболее подходящую для коротких запросов, пакетной обработки или сложных задач логического вывода. GPT-5 в ChatGPT представлена как система с «мыслящими» компонентами, а версия API напрямую предназначена для использования разработчиком.

Новые параметры API (высокий уровень)

Особого внимания заслуживают несколько выявленных параметров, которые изменяют способ управления выпуском и стоимостью:

• Новые параметры: verbosity (низкий/средний/высокий) для контроля длины/формы ответа и reasoning_effort (сейчас: minimal, low, medium, high) для управления объемом размышлений модели перед ответом. Используйте minimal когда вам нужна скорость, а не глубокая цепочка мыслей.
• минимальные / рассуждающие режимы — варианты предпочтения более быстрых ответов с меньшим объемом рассуждений (полезных для краткого извлечения фактов) по сравнению с расширенным рассуждением («мышлением»), когда требуются более глубокие цепочки мыслей.
• Длинный контекст и токены: GPT-5 поддерживает очень большие контексты (всего ~400 тыс. токенов: ~272 тыс. входных данных + 128 тыс. выходных данных в документах) — используйте это для огромных документов, кодовых баз или длинных диалогов.

Эти параметры позволяют настраивать компромисс между качеством, задержкой и стоимостью на уровне вызова, а не только путем выбора размера модели.

Новые типы инструментов и поддержка необработанной полезной нагрузки

Одним из наиболее практичных дополнений GPT-5 является новый custom тип инструмента что позволяет модели отправлять необработанные текстовые полезные данные в среду выполнения вашего инструмента (например, скрипты Python, операторы SQL, команды оболочки или произвольный текст конфигурации) без необходимости вызова функций в JSON-обёртке. Это снижает сложности при подключении модели к песочницам, интерпретаторам или базам данных и позволяет использовать более функциональные шаблоны «программного обеспечения по запросу».

Ограничивающие выходы: Вы можете применять грамматики и контракты (контекстно-свободную грамматику, CFG), чтобы полезные данные инструментов были синтаксически корректны для вашей среды выполнения. Параллельные вызовы инструментов + CFG позволяют безопасно автоматизировать многоэтапные агентские рабочие процессы.

Как вызвать новые параметры и инструменты в API?

(Используя официальный шаблон Python SDK from openai import OpenAI и API ответов, как в документации.)

1) Установите многословность + усилие_рассуждения

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

Это возвращает короткий и быстрый ответ, когда вам нужна задержка + краткость.

2) Вызов пользовательского инструмента с необработанной текстовой полезной нагрузкой (в свободной форме)

# 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)

Используйте CFG, если SQL должен следовать строгому синтаксису или разрешенным шаблонам. (, )

3) Пример: требуется ограниченный вывод с помощью 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"}
)

The grammar/CFG гарантирует, что GPT-5 выводит только разрешенные шаблоны команд, принятые вашим бегуном.

Как зарегистрироваться и использовать custom инструмент для отправки необработанных полезных данных?

The custom Инструмент определяется при регистрации инструментов в системе. Инструмент получает простой текст (не структурированный JSON), поэтому ваша среда выполнения должна быть готова к его анализу и валидации.

1. Зарегистрируйте инструмент (серверная сторона; псевдоопределение):

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

2. Модель вызывает инструмент — пример инструкции помощника (то, что выдает модель, когда она хочет вызвать инструмент):

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

3. Ваша среда выполнения выполняется необработанный текст безопасно (изолирован) возвращает выходную строку обратно в API или в цикл агента, а модель продолжает диалог, используя возвращенный текст.

Каким образом следует ускорить инженерные изменения с учетом новых возможностей GPT-5?

Когда следует использовать «мышление» (расширенное рассуждение), а когда — минимальные ответы?

Используйте режимы мышления/расширенного рассуждения для задач, требующих пошагового вывода, многоэтапного планирования или генерации кода, учитывающего ограничения. Режимы минимального рассуждения или mini/nano Для коротких запросов, задач поиска и больших объемов разветвленных данных (например, оценка большого количества кандидатов). Когда точность критически важна (финансы, юриспруденция, диагностика), отдавайте предпочтение более обоснованным/стандартным вариантам. gpt-5 и добавить постпроверки. OpenAI по-прежнему подчёркивает, что GPT-5 не является ИИОН — он расширяет возможности, но не является идеальным источником истины, — поэтому выбирайте режимы рассуждений соответствующим образом.

Каковы наилучшие практики интеграции GPT-5 с внешними средами выполнения и инструментами?

Какую архитектуру среды выполнения инструмента следует проектировать?

• изолировать среды выполнения инструментов: временные контейнеры по запросу или выделенные изолированные процессы.
• Ограничение скорости и квота использование инструмента отдельно от API модели для контроля затрат и рисков.
• журналы аудита: регистрируйте входы и выходы инструмента, а также решение модели об использовании инструмента для анализа и проверки соответствия.
• Обработка ошибок: разработать среду выполнения так, чтобы она возвращала структурированные коды ошибок и короткие понятные человеку сообщения, чтобы модель могла повторить попытку, вернуться к работе или объяснить ошибку.

Какие меры безопасности необходимы?

• Статический анализ для кода, полученного в виде необработанного текста, белый список разрешенных модулей и API среды выполнения.
• Сетевая изоляция и строгие правила выхода контейнеров.
• Управление секретами — никогда не предоставляйте ключи учетной записи службы напрямую модели; используйте временные токены, сгенерированные вашим бэкэндом, если требуется удаленный доступ.
• Управление с участием человека для высокорисковых операций (финансовые транзакции, развёртывания). Это стандартные шаблоны безопасности для агентов, использующих инструменты.

Практические советы и передовой опыт

• Выбирать verbosity не срочная операция. Используйте verbosity настраивать длину и уровень детализации вместо того, чтобы переписывать подсказки снова и снова.
• Используйте reasoning_effort для компромиссов между стоимостью и задержкой. Поставьте minimal для быстрого поиска фактов или пользовательских интерфейсов, high для сложных задач на рассуждение.
• Безопасность инструментов: Всегда проверяйте/экранируйте любой необработанный текст, генерируемый моделью, перед его выполнением. Используйте CFG и очистку на стороне сервера в качестве второй линии защиты. (В книге «Cookbook» есть предупреждения о методах обеспечения безопасности инструментов.)
• Параллельный вызов инструмента: Для ускорения можно выполнить несколько вызовов инструментов одновременно (например, веб-поиск + поиск в базе данных), а затем модель синтезирует результаты. Подходит для потоков агентов.
• Структурированные результаты, когда они вам нужны. Если вашему потребителю нужен JSON, используйте поддержку структурированных выходных данных/схем JSON. Используйте свободную форму только в тех случаях, когда исходный текст более естественен для целевой среды выполнения.
• Потоковая передача и длинные выходы: использовать потоковую передачу для обработки длинных выходных данных (особенно с огромными бюджетами токенов) во время их генерации.

Как измерить, протестировать и оптимизировать производительность и стоимость?

Какие показатели следует отслеживать?

• Токенов за запрос и стоимость звонка (для оценки используйте размер модели + многословность).
• Задержка (стр. 95/стр. 99) и частота ошибок — особенно для запросов, которые запускают выполнение внешнего инструмента.
• Показатели качества: показатели успешности автоматизированной проверки, показатели человеческой валидации, частота галлюцинаций при тестировании золота.

Как проводить эксперименты

• Размеры модели A/B (gpt-5 vs gpt-5-mini) на репрезентативной рабочей нагрузке для измерения точности и стоимости. Для рабочих нагрузок, требующих много коротких ответов, mini or nano Часто это значительно снижает стоимость, сохраняя при этом приемлемую точность. Поставщики и пресса освещают эти компромиссы в ранних тестах; проводите собственные тесты для критически важных задач.

Каковы ограничения и соображения ответственного использования?

GPT-5 AGI или безошибочный?

OpenAI позиционирует GPT-5 как существенное улучшение удобства использования и логического мышления, а не как AGI. Ожидается значительный прирост возможностей (кодирование, математика, многошаговые рассуждения), но также возможны случайные ошибки и галлюцинации. Планируйте рабочие процессы продукта, которые проверяют корректность выходных данных модели перед автоматизированным выполнением в чувствительных областях.

Соблюдение нормативных требований, конфиденциальность и управление данными

• Относитесь к подсказкам и результатам модели как к конфиденциальным: маскируйте PII перед отправкой в API, если ваша политика запрещает отправку таких данных.
• Ознакомьтесь с политиками хранения и использования данных, изложенными в условиях OpenAI для вашей учётной записи/региона. При необходимости используйте корпоративные контракты для более надёжной защиты данных.
• Документируйте и раскрывайте роль модели конечным пользователям в случаях, когда решения оказывают на них существенное влияние (требования прозрачности во многих юрисдикциях).

Краткий контрольный список и шаблоны кода для начала работы

Контрольный список перед запуском

1. Выберите целевую модель (точность vs стоимость): gpt-5, gpt-5-mini или gpt-5-nano.
2. определять verbosity значения по умолчанию для каждой конечной точки (например, конечные точки API, обеспечивающие быстрый поиск или глубокий анализ).
3. Регистрация и укрепление custom среды выполнения инструментов (песочница, валидаторы, журналы).
4. Добавьте автоматизированные шаги проверки для любых выходных данных инструментов, выполняемых в ваших системах.
5. Создавайте панели мониторинга для токенов, задержек и показателей качества модели.

Пример шаблона оркестровки (псевдокод)

1. Запрос пользователя → выбор модели и уровня детализации (логика маршрутизации).
2. Системная подсказка определяет синтаксис инструмента + режим рассуждения.
3. Отправить запрос на завершение чата.
4. Если помощник вызывает custom инструмент: проверка полезной нагрузки → выполнение в песочнице → возврат результата помощнику → помощник завершает ответ.
5. Если операция сопряжена с высоким риском: требуется одобрение человека.

Использовать GPT-5 в CometAPI

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

Для получения полной информации ознакомьтесь с разделом «Cookbook» OpenAI, посвященным параметрам и инструментам GPT-5. Это основные источники информации о полях API, регистрации инструментов и шаблонах использования.

Заключение

Сочетание размеров моделей GPT-5, новых параметров, таких как verbosity и custom Поддержка необработанной полезной нагрузки инструментов открывает новые мощные возможности для команд разработчиков — от недорогих задач по массовой оценке до рабочих процессов «программное обеспечение по запросу», где модель генерирует код или SQL-запросы, которые выполняет ваша безопасная среда выполнения. Компромиссы хорошо знакомы: возможности против стоимости, скорость против глубины и автоматизация против человеческого контроля. Начните с малого (выберите один вариант использования обнаружения), активно инструментируйте и итерируйте — проектируйте среды выполнения инструментов и запросы так, чтобы выходные данные модели были… проверяемый прежде чем они станут действиями.

Разработчики могут получить доступ GPT-5 , GPT-5 Nano и GPT-5 Mini через CometAPI, последние версии моделей указаны на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Вы можете использовать API gpt-5 от Cpmr для экспериментов с новыми параметрами. Просто замените ключ openAI на ключ CometAPI. Вы можете использовать API gpt-5 от CometAPI для экспериментов с новыми параметрами. Просто замените ключ openAI на ключ CometAPI. Два варианта: Шаблон вызова функции завершения чата и Шаблон вызова функции ответа.

Передача CoT доступна только в API Responses. Это повышает интеллектуальность, сокращает количество генерируемых токенов вывода, увеличивает частоту попаданий в кэш и уменьшает задержку. Большинство других параметров остаются прежними, но формат отличается. Поэтому мы рекомендуем использовать Режимы секции мощности формат для доступа к gpt-5 в CometAPI.