GPT-5 کے نئے پیرامیٹرز اور ٹولز کا استعمال کیسے کریں: ایک عملی گائیڈ

OpenAI کا GPT-5 رول آؤٹ ایک مانوس مقصد لاتا ہے — بہتر درستگی، رفتار، اور ڈویلپر کنٹرول — لیکن اسے API پیرامیٹرز اور ٹول انٹیگریشن کے ایک تازہ سیٹ کے ساتھ جوڑتا ہے جو ٹیموں کے ڈیزائن کے اشارے، کال ماڈلز اور ہک ماڈلز کو بیرونی رن ٹائم کے لیے تبدیل کرتا ہے۔ یہ مضمون کلیدی تبدیلیوں کی وضاحت کرتا ہے، استعمال کے ٹھوس نمونے دکھاتا ہے، اور محفوظ، سرمایہ کاری مؤثر اپنانے کے لیے بہترین طریقہ کار دیتا ہے۔

مجھے کون سے نئے GPT-5 ماڈلز، پیرامیٹرز اور ٹولز کے بارے میں جاننا چاہیے؟

GPT-5 کیا ہے؟

OpenAI اب GPT-5 کو متعدد ذائقوں میں شائع کرتا ہے تاکہ ڈویلپر تاخیر، لاگت اور صلاحیت کو تجارت کر سکیں: gpt-5 (مکمل استدلال ماڈل) gpt-5-mini (متوازن)، اور gpt-5-nano (کم لاگت، کم تاخیر)۔ یہ سائز آپ کو مختصر پوچھ گچھ، بیچ پروسیسنگ، یا بھاری استدلال کے کاموں کے لیے موزوں ترین ماڈل منتخب کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ ChatGPT میں GPT-5 کو "سوچنے" کے اجزاء کے ساتھ ایک نظام کے طور پر پیش کیا گیا ہے، اور ایک API ورژن براہ راست ڈویلپر کے استعمال کے لیے استدلال کے ماڈل کو نشانہ بناتا ہے۔

نئے API پیرامیٹرز (اعلی سطح)

کچھ سطحی پیرامیٹرز جو آپ کے آؤٹ پٹ اور لاگت کو کنٹرول کرنے کے طریقے کو تبدیل کرتے ہیں خاص طور پر قابل ذکر ہیں:

• نئے پیرامز: verbosity (کم/درمیانی/اعلی) جواب کی لمبائی/شکل کو کنٹرول کرنے کے لیے، اور reasoning_effort (اب: minimal, low, medium, highیہ کنٹرول کرنے کے لیے کہ ماڈل جواب دینے سے پہلے کتنا سوچتا ہے۔ استعمال کریں۔ minimal جب آپ سوچ کی گہری زنجیر پر رفتار چاہتے ہیں۔
• کم سے کم / استدلال کے طریقوں - تیز، کم استدلال والے جوابات کو ترجیح دینے کے اختیارات (مختصر حقائق کی بازیافت کے لیے مفید) بمقابلہ توسیعی استدلال ("سوچ") جب سوچ کی گہری زنجیروں کی ضرورت ہو۔
• طویل سیاق و سباق اور ٹوکن: GPT-5 بہت بڑے سیاق و سباق کو سپورٹ کرتا ہے (کل ~400k ٹوکن: ~272k ان پٹ + 128k آؤٹ پٹ دستاویزات میں) — اسے بڑی دستاویزات، کوڈ بیسز، یا لمبی گفتگو کے لیے استعمال کریں۔

یہ پیرامیٹرز آپ کو کال کی سطح پر معیار، لیٹنسی اور لاگت کے درمیان صرف ماڈل کا سائز منتخب کرنے کی بجائے ٹیون آف کرنے دیتے ہیں۔

ٹول کی نئی اقسام اور خام پے لوڈ سپورٹ

GPT-5 کے سب سے زیادہ عملی اضافے میں سے ایک نیا ہے۔ custom آلے کی قسم جو ماڈل کو بھیجنے کی اجازت دیتا ہے۔ خام ٹیکسٹ پے لوڈز آپ کے ٹول کے رن ٹائم کے لیے (مثال کے طور پر: Python اسکرپٹس، SQL اسٹیٹمنٹس، شیل کمانڈز، یا صوابدیدی کنفیگریشن ٹیکسٹ) بغیر JSON لپیٹے ہوئے فنکشن کالز کی ضرورت کے۔ یہ ماڈل کو سینڈ باکسز، ترجمانوں، یا ڈیٹابیس سے منسلک کرتے وقت رگڑ کو کم کرتا ہے اور مزید "سافٹ ویئر آن ڈیمانڈ" پیٹرن کو قابل بناتا ہے۔

محدود آؤٹ پٹ: آپ گرامر/معاہدے (سیاق و سباق سے پاک گرامر، CFG) نافذ کر سکتے ہیں تاکہ ٹول پے لوڈز آپ کے رن ٹائم کے لیے مصنوعی طور پر درست ہوں۔ متوازی ٹول کالز + CFGs آپ کو ملٹی سٹیپ ایجنٹ ورک فلو کو محفوظ طریقے سے خودکار کرنے دیتے ہیں۔

میں API میں نئے پیرامیٹرز اور ٹولز کو کیسے کال کروں؟

(آفیشل ازگر SDK پیٹرن کا استعمال کرتے ہوئے from openai import OpenAI اور رسپانس API جیسا کہ دستاویزات میں ہے۔)

1) فعلیت + استدلال_کوشش سیٹ کریں۔

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

جب آپ تاخیر + اختصار چاہتے ہیں تو یہ ایک مختصر، تیز جواب دیتا ہے۔

2) خام ٹیکسٹ پے لوڈ کے ساتھ ایک حسب ضرورت ٹول کو کال کریں (فری فارم)

# 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)

اگر SQL کو سخت نحو یا اجازت شدہ نمونوں کی پیروی کرنا ضروری ہے تو CFG استعمال کریں۔ (، )

3) مثال: CFG کے ساتھ محدود آؤٹ پٹ کی ضرورت ہے۔

# 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 اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ GPT-5 صرف آپ کے رنر کے ذریعہ قبول کردہ کمانڈ پیٹرن کی اجازت دیتا ہے۔

میں کیسے رجسٹر کروں اور استعمال کروں a custom خام پے لوڈ بھیجنے کا آلہ؟

۔ custom ٹول کی تعریف اس وقت ہوتی ہے جب آپ اپنے سسٹم میں ٹولز کو رجسٹر کرتے ہیں۔ ٹول کو سادہ متن موصول ہوتا ہے (جو ساختہ JSON نہیں ہے)، لہذا آپ کا رن ٹائم اس کی تجزیہ اور توثیق کرنے کے لیے تیار ہونا چاہیے۔

1. آلے کو رجسٹر کریں۔ (سرور کی طرف؛ سیڈو ڈیفینیشن):

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

2. ماڈل ٹول کو طلب کرتا ہے۔ - مثال کے طور پر اسسٹنٹ ہدایات (ماڈل کیا پیدا کرتا ہے جب وہ ٹول کو کال کرنا چاہتا ہے):

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

3. آپ کا رن ٹائم کام کرتا ہے۔ خام متن کو محفوظ طریقے سے (سینڈ باکسڈ)، API یا آپ کے ایجنٹ لوپ پر ایک آؤٹ پٹ سٹرنگ واپس کرتا ہے، اور ماڈل واپس کیے گئے متن کا استعمال کرتے ہوئے بات چیت جاری رکھتا ہے۔

GPT-5 کے نئے اختیارات کے ساتھ انجینئرنگ کو کیسے فوری طور پر تبدیل کرنا چاہئے؟

مجھے "سوچ" (توسیع استدلال) بمقابلہ کم سے کم ردعمل کب استعمال کرنا چاہئے؟

ان کاموں کے لیے سوچ/توسیع کے طریقوں کا استعمال کریں جن کے لیے مرحلہ وار کٹوتی، ملٹی اسٹیج پلاننگ، یا کوڈ جنریشن کی ضرورت ہوتی ہے جس میں رکاوٹوں کا احترام کرنا چاہیے۔ ریزرو کم سے کم استدلال یا mini/nano مختصر سوالات، بازیافت کے کاموں، اور بڑے فین آؤٹ ورک بوجھ کے لیے (مثلاً، بہت سے امیدواروں کو اسکور کرنا)۔ جب درستگی اہم ہو (مالیات، قانون، تشخیص)، تو اعلیٰ استدلال/ڈیفالٹ کو ترجیح دیں gpt-5 اور پوسٹ چیک شامل کریں۔ OpenAI اب بھی اس بات پر زور دیتا ہے کہ GPT-5 AGI نہیں ہے - یہ صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے لیکن سچائی کا ایک بہترین ذریعہ نہیں ہے - لہذا اس کے مطابق استدلال کے طریقوں کا انتخاب کریں۔

GPT-5 کو بیرونی رن ٹائمز اور ٹولز کے ساتھ مربوط کرنے کے بہترین طریقے کیا ہیں؟

مجھے ٹول رن ٹائم فن تعمیر کو کیسے ڈیزائن کرنا چاہئے؟

• الگ تھلگ ٹول پر عمل درآمد کے ماحول: فی درخواست عارضی کنٹینرز یا وقف شدہ سینڈ باکسڈ عمل۔
• شرح کی حد اور کوٹہ لاگت اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لیے ماڈل API سے الگ ٹول کا استعمال۔
• آڈٹ لاگ: لاگ ٹول ان پٹ، آؤٹ پٹ، اور ماڈل کا پوسٹ مارٹم اور تعمیل کے لیے ٹول کو طلب کرنے کا فیصلہ۔
• اغلاط کی درستگی: ترتیب شدہ ایرر کوڈز اور ایک مختصر انسانی پڑھنے کے قابل پیغام کو واپس کرنے کے لیے رن ٹائم ڈیزائن کریں تاکہ ماڈل دوبارہ کوشش کر سکے، پیچھے ہٹ سکے یا غلطی کی وضاحت کر سکے۔

کون سے حفاظتی کنٹرول ضروری ہیں؟

• جامد تجزیہ خام متن کے طور پر موصول ہونے والے کوڈ کے لیے، وائٹ لسٹنگ کی اجازت شدہ ماڈیولز اور رن ٹائم APIs۔
• نیٹ ورک تنہائی اور کنٹینرز کے باہر نکلنے کے سخت قوانین۔
• راز کا انتظام - کبھی بھی سروس اکاؤنٹ کی چابیاں براہ راست ماڈل پر ظاہر نہ کریں۔ اگر ریموٹ رسائی کی ضرورت ہو تو اپنے بیک اینڈ سے تیار کردہ عارضی ٹوکن استعمال کریں۔
• ہیومن ان دی لوپ گیٹنگ ہائی رسک آپریشنز کے لیے (مالی لین دین، تعیناتیاں)۔ یہ ٹول سے چلنے والے ایجنٹوں کے لیے معیاری حفاظتی نمونے ہیں۔

عملی نکات اور بہترین طرز عمل

• اٹھاو verbosity فوری سرجری نہیں. استعمال verbosity بار بار پرامپٹ کو دوبارہ لکھنے کی بجائے لمبائی/تفصیل کی سطح کو ٹیون کریں۔
• استعمال reasoning_effort لاگت/دیرتا تجارت کے لیے۔ سیٹ کریں minimal فوری حقائق کی بازیافت یا UIs کے لیے، high پیچیدہ استدلال کے کاموں کے لیے۔
• آلے کی حفاظت: کسی بھی خام متن کو انجام دینے سے پہلے ہمیشہ اس کی توثیق کریں / اس سے بچیں۔ دفاع کی دوسری لائن کے طور پر CFGs اور سرور سائیڈ سینیٹائزیشن کا استعمال کریں۔ (کک بک ٹول سیکیورٹی کے طریقوں کے بارے میں خبردار کرتی ہے۔)
• متوازی ٹول کالنگ: آپ رفتار کے لیے ایک ساتھ کئی ٹول کالز جاری کر سکتے ہیں (مثال کے طور پر، ویب سرچ + ڈی بی تلاش)، پھر ماڈل سے نتائج کی ترکیب کریں۔ ایجنٹی بہاؤ کے لیے اچھا ہے۔
• جب آپ کو ان کی ضرورت ہو تو ساختی آؤٹ پٹس۔ اگر آپ کے صارف کو JSON کی ضرورت ہے تو Structured Outputs / JSON سکیما سپورٹ استعمال کریں۔ فری فارم کا استعمال صرف اس صورت میں کریں جب ٹارگٹ رن ٹائم کے لیے خام متن زیادہ قدرتی ہو۔
• سلسلہ بندی اور طویل آؤٹ پٹ: طویل آؤٹ پٹس پر کارروائی کرنے کے لیے اسٹریمنگ کا استعمال کریں (خاص طور پر بڑے ٹوکن بجٹ کے ساتھ) جب وہ تیار کرتے ہیں۔

میں کارکردگی اور لاگت کی پیمائش، جانچ اور اصلاح کیسے کروں؟

مجھے کن میٹرکس کو ٹریک کرنا چاہئے؟

• ٹوکن فی درخواست اور فی کال قیمت (تخمینہ کے لیے ماڈل سائز + وربوسٹی کا استعمال کریں)۔
• تاخیر (p95/p99) اور غلطی کی شرح - خاص طور پر ان درخواستوں کے لیے جو بیرونی ٹول پر عمل درآمد کو متحرک کرتی ہیں۔
• کوالٹی میٹرکس: خودکار جانچ کی کامیابی کی شرح، انسانی توثیق کی شرح، سونے کے ٹیسٹ پر فریکوئنسی فریکوئنسی۔

تجربات کیسے چلائیں۔

• A/B ماڈل سائز (gpt-5 vs gpt-5-miniدرستگی بمقابلہ لاگت کی پیمائش کے لیے نمائندہ کام کے بوجھ پر۔ کام کے بوجھ کے لیے جنہیں بہت سے مختصر جوابات کی ضرورت ہوتی ہے، mini or nano قابل قبول درستگی کو برقرار رکھتے ہوئے اکثر لاگت کو ڈرامائی طور پر کم کر دیتا ہے۔ وینڈر اور پریس کوریج ابتدائی بینچ مارکس میں ان ٹریڈ آف کو نمایاں کرتی ہے۔ اہم کاموں پر اپنے ٹیسٹ چلائیں۔

حدود اور ذمہ دارانہ استعمال کے تحفظات کیا ہیں؟

کیا GPT-5 AGI ہے یا غلط؟

OpenAI GPT-5 کو AGI کے بجائے استعمال اور استدلال میں کافی بہتری کے طور پر رکھتا ہے۔ بامعنی قابلیت حاصل کرنے کی توقع کریں (کوڈنگ، ریاضی، کثیر مرحلہ استدلال)، بلکہ کبھی کبھار غلطیاں اور فریب بھی۔ پروڈکٹ ورک فلو کی منصوبہ بندی کریں جو حساس ڈومینز میں خود کار طریقے سے عمل درآمد سے پہلے درستگی کے لیے ماڈل آؤٹ پٹ کی تصدیق کرتے ہیں۔

تعمیل، رازداری اور ڈیٹا گورننس

• پرامپٹس اور ماڈل آؤٹ پٹس کو حساس سمجھیں: API کو بھیجنے سے پہلے PII کو ماسک کریں اگر آپ کی پالیسی اس طرح کا ڈیٹا بھیجنے سے منع کرتی ہے۔
• اپنے اکاؤنٹ/علاقے کے لیے OpenAI کی شرائط میں برقرار رکھنے اور استعمال کی پالیسیوں کو سمجھیں۔ اگر ضرورت ہو تو مضبوط ڈیٹا تحفظات کے لیے انٹرپرائز معاہدوں کا استعمال کریں۔
• حتمی صارفین کے لیے ماڈل کے کردار کو دستاویز کریں اور ظاہر کریں جہاں فیصلے ان پر مادی طور پر اثر انداز ہوتے ہیں (بہت سے دائرہ اختیار میں شفافیت کے تقاضے)۔

شروع کرنے کے لیے فوری چیک لسٹ اور کوڈ پیٹرن

پری لانچ چیک لسٹ

1. ہدف ماڈل کا انتخاب کریں (درستگی بمقابلہ لاگت): gpt-5, gpt-5-mini، یا gpt-5-nano.
2. وضاحت کریں verbosity ہر اینڈ پوائنٹ کے لیے ڈیفالٹس (مثال کے طور پر، API کے اختتامی پوائنٹس جو فوری تلاش بمقابلہ گہری تجزیہ کو طاقت دیتے ہیں)۔
3. رجسٹر کریں اور سخت کریں۔ custom ٹول رن ٹائمز (سینڈ باکسنگ، ویلیڈیٹرز، لاگز)۔
4. آپ کے سسٹمز پر کسی بھی ٹول آؤٹ پٹ کے لیے خودکار تصدیقی اقدامات شامل کریں۔
5. ٹوکنز، لیٹنسی، اور ماڈل کوالٹی میٹرکس کے لیے مانیٹرنگ ڈیش بورڈز بنائیں۔

مثال آرکیسٹریشن پیٹرن (سیڈوکوڈ)

1. صارف کی درخواست → ماڈل اور وربوسٹی (روٹنگ منطق) کا انتخاب کریں۔
2. سسٹم پرامپٹ ٹول نحو + استدلال وضع کی وضاحت کرتا ہے۔
3. چیٹ مکمل کرنے کی درخواست بھیجیں۔
4. اگر اسسٹنٹ بلاتا ہے۔ custom ٹول: پے لوڈ کی توثیق کریں → سینڈ باکس میں عمل کریں → اسسٹنٹ کو نتیجہ واپس کریں → اسسٹنٹ جواب کو حتمی شکل دیتا ہے۔
5. اگر آپریشن زیادہ خطرہ ہے: انسانی منظوری کی ضرورت ہے۔

CometAPI میں GPT-5 استعمال کریں۔

CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔

حتمی حوالہ جات کے لیے، GPT-5 پیرامز اور ٹولز پر OpenAI کی کک بک انٹری کا جائزہ لیں — یہ API فیلڈز، ٹول رجسٹریشن، اور استعمال کے نمونوں کے لیے بنیادی ذرائع ہیں۔

فائنل خیالات

GPT-5 کا ماڈل سائز کا مجموعہ، نئے پیرامیٹرز جیسے verbosity، اور custom ٹول را پے لوڈ سپورٹ پروڈکٹ ٹیموں کے لیے طاقتور نئے آپشنز تخلیق کرتا ہے - کم لاگت والے بڑے اسکورنگ جابز سے لے کر "سافٹ ویئر آن ڈیمانڈ" ورک فلو تک جہاں ماڈل کوڈ یا ایس کیو ایل تیار کرتا ہے جسے آپ کا محفوظ رن ٹائم انجام دیتا ہے۔ ٹریڈ آفس واقف ہیں: صلاحیت بمقابلہ لاگت، رفتار بمقابلہ گہرائی، اور آٹومیشن بمقابلہ انسانی نگرانی۔ چھوٹی شروعات کریں (ایک ہی دریافت کے استعمال کا کیس منتخب کریں)، انسٹرومنٹ کو بہت زیادہ بنائیں، اور دوبارہ کریں — اپنے ٹول کے رن ٹائمز اور پرامپٹس کو ڈیزائن کریں تاکہ ماڈل کے آؤٹ پٹس ہوں۔ قابل قبول اس سے پہلے کہ وہ اعمال بن جائیں۔

ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ GPT-5 , GPT-5 Nano اور GPT-5 Mini CometAPI کے ذریعے، فہرست کردہ تازہ ترین ماڈل ورژن مضمون کی اشاعت کی تاریخ کے مطابق ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

آپ نئے پیرامیٹرز کے ساتھ تجربہ کرنے کے لیے Cpmr کا gpt-5 API استعمال کر سکتے ہیں۔ صرف OpenAI کلید کو CometAPI کلید سے تبدیل کریں۔ آپ نئے پیرامیٹرز کے ساتھ تجربہ کرنے کے لیے CometAPI کا gpt-5 API استعمال کر سکتے ہیں۔ صرف OpenAI کلید کو CometAPI کلید سے تبدیل کریں۔ دو انتخاب: چیٹ کی تکمیل فنکشن کالنگ پیٹرن اور رسپانس فنکشن کالنگ پیٹرن۔

CoT پاس کرنا صرف Responses API میں موجود ہے، یہ ذہانت کو بہتر بناتا ہے، پیدا ہونے والے انفرنس ٹوکنز کی تعداد کو کم کرتا ہے، کیش ہٹ ریٹ کو بہتر بناتا ہے، اور تاخیر کو کم کرتا ہے۔ زیادہ تر دوسرے پیرامیٹرز ایک جیسے ہی رہتے ہیں، لیکن فارمیٹ مختلف ہے۔ اس لیے ہم استعمال کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ ریسپانس CometAPI میں gpt-5 تک رسائی کے لیے فارمیٹ۔