Việc triển khai GPT-5 của OpenAI mang đến một mục tiêu quen thuộc — độ chính xác, tốc độ và khả năng kiểm soát của nhà phát triển tốt hơn — nhưng đi kèm với một bộ tham số API và tích hợp công cụ mới, giúp thay đổi cách các nhóm thiết kế lời nhắc, gọi mô hình và kết nối mô hình với các môi trường chạy bên ngoài. Bài viết này giải thích những thay đổi chính, chỉ ra các mô hình sử dụng cụ thể và đưa ra các phương pháp hay nhất để áp dụng an toàn và tiết kiệm chi phí.
Tôi nên biết những mô hình, thông số và công cụ GPT-5 mới nào?
GPT-5 là gì?
OpenAI hiện phát hành GPT-5 với nhiều phiên bản khác nhau để các nhà phát triển có thể cân nhắc giữa độ trễ, chi phí và khả năng: gpt-5 (mô hình lý luận đầy đủ), gpt-5-mini (cân bằng) và gpt-5-nano (chi phí thấp, độ trễ thấp). Các kích thước này cho phép bạn chọn mô hình phù hợp nhất cho các yêu cầu ngắn, xử lý hàng loạt hoặc các tác vụ suy luận phức tạp. GPT-5 trong ChatGPT được trình bày như một hệ thống với các thành phần "suy nghĩ", và phiên bản API nhắm trực tiếp vào mô hình suy luận để các nhà phát triển sử dụng.
Tham số API mới (cấp cao)
Một số tham số nổi bật làm thay đổi cách bạn kiểm soát sản lượng và chi phí đặc biệt đáng chú ý:
- Tham số mới:
verbosity(thấp/trung bình/cao) để kiểm soát độ dài/hình dạng câu trả lời vàreasoning_effort(Hiện nay:minimal,low,medium,high) để kiểm soát mức độ suy nghĩ của mô hình trước khi trả lời. Sử dụngminimalkhi bạn muốn tốc độ nhanh hơn là chuỗi suy nghĩ sâu sắc. - chế độ tối thiểu / lý luận — các tùy chọn ưu tiên trả lời nhanh hơn, ít lý luận hơn (hữu ích cho việc truy xuất thông tin thực tế ngắn gọn) so với lý luận mở rộng (“suy nghĩ”) khi cần chuỗi suy nghĩ sâu hơn.
- Ngữ cảnh dài và mã thông báo: GPT-5 hỗ trợ ngữ cảnh rất lớn (tổng cộng ~400 nghìn mã thông báo: ~272 nghìn đầu vào + 128 nghìn đầu ra trong tài liệu) — sử dụng tùy chọn này cho các tài liệu lớn, cơ sở mã hoặc các cuộc hội thoại dài.
Các thông số này cho phép bạn điều chỉnh sự cân bằng giữa chất lượng, độ trễ và chi phí ở cấp độ cuộc gọi thay vì chỉ bằng cách chọn kích thước mô hình.
Các loại công cụ mới và hỗ trợ tải trọng thô
Một trong những bổ sung thiết thực nhất của GPT-5 là custom loại công cụ cho phép mô hình gửi tải trọng văn bản thô vào thời gian chạy công cụ của bạn (ví dụ: tập lệnh Python, câu lệnh SQL, lệnh shell hoặc văn bản cấu hình tùy ý) mà không cần các lệnh gọi hàm được đóng gói JSON. Điều này giúp giảm thiểu sự bất tiện khi kết nối mô hình với hộp cát, trình thông dịch hoặc cơ sở dữ liệu và cho phép các mẫu "phần mềm theo yêu cầu" phong phú hơn.
Hạn chế đầu ra: Bạn có thể áp dụng ngữ pháp/hợp đồng (Ngữ pháp phi ngữ cảnh, CFG) để các tải trọng công cụ hợp lệ về mặt cú pháp trong thời gian chạy của bạn. Các lệnh gọi công cụ song song + CFG cho phép bạn tự động hóa quy trình làm việc đa bước một cách an toàn.
Làm thế nào để gọi các tham số và công cụ mới trong API?
(Sử dụng mẫu SDK Python chính thức from openai import OpenAI và API Phản hồi như trong tài liệu.)
1) Đặt mức độ chi tiết + nỗ lực suy luận
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
Điều này trả về câu trả lời ngắn gọn, nhanh chóng khi bạn muốn có độ trễ + sự ngắn gọn.
2) Gọi một công cụ tùy chỉnh với tải trọng văn bản thô (dạng tự do)
# 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)
Sử dụng CFG nếu SQL phải tuân theo cú pháp nghiêm ngặt hoặc các mẫu được phép. (, )
3) Ví dụ: yêu cầu đầu ra bị ràng buộc với 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 đảm bảo GPT-5 chỉ đưa ra các mẫu lệnh được phép mà trình chạy của bạn chấp nhận.
Làm thế nào để tôi đăng ký và sử dụng custom công cụ để gửi tải trọng thô?
custom Công cụ được định nghĩa khi bạn đăng ký công cụ trong hệ thống. Công cụ nhận được văn bản thuần túy (không phải JSON có cấu trúc), do đó thời gian chạy của bạn phải sẵn sàng để phân tích và xác thực.
- Đăng ký công cụ (phía máy chủ; định nghĩa giả):
{
"name": "code_executor",
"type": "custom",
"description": "Runs Python code in a sandbox and returns output or errors."
}
- Mô hình gọi công cụ — ví dụ hướng dẫn trợ lý (những gì mô hình tạo ra khi muốn gọi công cụ):
<tool name="code_executor">
print(run_tests_on_module('payment_processor'))
</tool>
- Thời gian chạy của bạn thực thi văn bản thô được lưu trữ an toàn (trong hộp cát), trả về chuỗi đầu ra cho API hoặc vòng lặp tác nhân của bạn và mô hình tiếp tục cuộc trò chuyện bằng cách sử dụng văn bản được trả về.
Nên thúc đẩy thay đổi kỹ thuật như thế nào với các tùy chọn mới của GPT-5?
Khi nào tôi nên sử dụng “suy nghĩ” (lý luận mở rộng) thay vì phản hồi tối thiểu?
Sử dụng chế độ suy nghĩ/lý luận mở rộng cho các nhiệm vụ yêu cầu suy luận từng bước, lập kế hoạch nhiều giai đoạn hoặc tạo mã phải tuân thủ các ràng buộc. Dành riêng cho lý luận tối thiểu hoặc mini/nano Đối với các truy vấn ngắn, nhiệm vụ truy xuất và khối lượng công việc lớn (ví dụ: chấm điểm nhiều ứng viên). Khi độ chính xác là yếu tố quan trọng (tài chính, luật, chẩn đoán), hãy ưu tiên phương pháp lập luận cao cấp/mặc định. gpt-5 và thêm các kiểm tra sau. OpenAI vẫn nhấn mạnh rằng GPT-5 không phải là AGI — nó tăng cường khả năng nhưng không phải là nguồn chân lý hoàn hảo — vì vậy hãy chọn chế độ suy luận cho phù hợp.
Những phương pháp tốt nhất để tích hợp GPT-5 với thời gian chạy và công cụ bên ngoài là gì?
Tôi nên thiết kế kiến trúc thời gian chạy của công cụ như thế nào?
- Cô lập môi trường thực thi công cụ: các thùng chứa tạm thời theo yêu cầu hoặc các quy trình hộp cát chuyên dụng.
- Giới hạn tỷ lệ và hạn ngạch sử dụng công cụ riêng biệt với API mô hình để kiểm soát chi phí và rủi ro.
- Nhật ký kiểm toán: ghi lại đầu vào, đầu ra của công cụ nhật ký và quyết định của mô hình khi sử dụng công cụ để kiểm tra và tuân thủ.
- Xử lý lỗi: thiết kế thời gian chạy để trả về mã lỗi có cấu trúc và một thông báo ngắn mà con người có thể đọc được để mô hình có thể thử lại, quay lại hoặc giải thích lỗi.
Những biện pháp kiểm soát an ninh nào là cần thiết?
- Phân tích tĩnh đối với mã nhận được dưới dạng văn bản thô, các mô-đun và API thời gian chạy được phép đưa vào danh sách trắng.
- Cách ly mạng và các quy định thoát hiểm nghiêm ngặt đối với container.
- Quản lý bí mật — không bao giờ tiết lộ khóa tài khoản dịch vụ trực tiếp cho mô hình; sử dụng mã thông báo tạm thời do phần phụ trợ của bạn tạo ra nếu cần truy cập từ xa.
- Cổng vòng lặp con người dành cho các hoạt động rủi ro cao (giao dịch tài chính, triển khai). Đây là các mô hình an toàn tiêu chuẩn dành cho các tác nhân được hỗ trợ bởi công cụ.
Mẹo thực tế và thực hành tốt nhất
- Pick
verbositykhông phẫu thuật ngay lập tức. Sử dụngverbosityđể điều chỉnh độ dài/mức độ chi tiết thay vì viết lại lời nhắc nhiều lần. - Sử dụng
reasoning_effortđể cân bằng giữa chi phí/độ trễ. Thiết lậpminimalđể truy xuất thông tin nhanh hoặc UI,highcho các nhiệm vụ suy luận phức tạp. - An toàn dụng cụ: Luôn xác thực/thoát khỏi bất kỳ văn bản thô nào mà mô hình phát ra trước khi thực thi. Sử dụng CFG và khử trùng phía máy chủ làm tuyến phòng thủ thứ hai. (Cookbook cảnh báo về các biện pháp bảo mật công cụ.)
- Gọi công cụ song song: Bạn có thể thực hiện nhiều lệnh gọi công cụ cùng lúc để tăng tốc độ (ví dụ: tìm kiếm trên web + tra cứu cơ sở dữ liệu), sau đó để mô hình tổng hợp kết quả. Tốt cho các luồng tác nhân.
- Đầu ra có cấu trúc khi bạn cần. Nếu người dùng của bạn cần JSON, hãy sử dụng hỗ trợ Structured Outputs/JSON Schema. Chỉ sử dụng dạng tự do khi văn bản thô tự nhiên hơn cho thời gian chạy mục tiêu.
- Phát trực tuyến và phát sóng dài: sử dụng luồng để xử lý các đầu ra dài (đặc biệt là với ngân sách mã thông báo lớn) trong khi chúng được tạo.
Làm thế nào để đo lường, kiểm tra và tối ưu hóa hiệu suất và chi phí?
Tôi nên theo dõi những số liệu nào?
- Mã thông báo cho mỗi yêu cầu và giá mỗi cuộc gọi (sử dụng kích thước mô hình + mức độ chi tiết để ước tính).
- Độ trễ (trang 95/trang 99) và tỷ lệ lỗi — đặc biệt đối với các yêu cầu kích hoạt thực thi công cụ bên ngoài.
- Chỉ số chất lượng: tỷ lệ thành công của kiểm tra tự động, tỷ lệ xác thực của con người, tần suất ảo giác trong các bài kiểm tra vàng.
Cách chạy thử nghiệm
- Kích thước mô hình A/B (
gpt-5vsgpt-5-mini) trên khối lượng công việc đại diện để đo lường độ chính xác so với chi phí. Đối với khối lượng công việc cần nhiều câu trả lời ngắn gọn,miniornanothường giảm chi phí đáng kể mà vẫn duy trì độ chính xác chấp nhận được. Nhà cung cấp và báo chí đưa tin về những đánh đổi này trong các điểm chuẩn ban đầu; hãy tự mình thực hiện các bài kiểm tra trên các tác vụ quan trọng.
Những hạn chế và cân nhắc khi sử dụng có trách nhiệm là gì?
GPT-5 có phải là AGI hay không?
OpenAI định vị GPT-5 là một cải tiến đáng kể về khả năng sử dụng và lập luận, chứ không phải AGI. Dự kiến sẽ có những cải tiến đáng kể về năng lực (lập trình, toán học, lập luận nhiều bước), nhưng đôi khi cũng có lỗi và ảo giác. Hãy lập kế hoạch quy trình sản phẩm để xác minh tính chính xác của kết quả đầu ra mô hình trước khi thực thi tự động trong các lĩnh vực nhạy cảm.
Tuân thủ, quyền riêng tư và quản trị dữ liệu
- Xử lý lời nhắc và đầu ra của mô hình là nhạy cảm: che PII trước khi gửi đến API nếu chính sách của bạn cấm gửi dữ liệu như vậy.
- Hiểu rõ các chính sách lưu giữ và sử dụng trong điều khoản OpenAI dành cho tài khoản/khu vực của bạn. Sử dụng hợp đồng doanh nghiệp để bảo vệ dữ liệu chặt chẽ hơn nếu cần.
- Ghi chép và tiết lộ vai trò của mô hình cho người dùng cuối khi các quyết định ảnh hưởng đáng kể đến họ (yêu cầu về tính minh bạch ở nhiều khu vực pháp lý).
Danh sách kiểm tra nhanh và các mẫu mã để bắt đầu
Danh sách kiểm tra trước khi ra mắt
- Chọn mô hình mục tiêu (độ chính xác so với chi phí):
gpt-5,gpt-5-mini, hoặc làgpt-5-nano. - Định nghĩa
verbositymặc định cho mỗi điểm cuối (ví dụ: điểm cuối API hỗ trợ tìm kiếm nhanh so với phân tích sâu). - Đăng ký và làm cứng
customthời gian chạy công cụ (hộp cát, trình xác thực, nhật ký). - Thêm các bước xác minh tự động cho bất kỳ đầu ra công cụ nào được thực hiện trên hệ thống của bạn.
- Tạo bảng thông tin giám sát cho mã thông báo, độ trễ và số liệu về chất lượng mô hình.
Ví dụ về mẫu phối hợp (mã giả)
- Yêu cầu của người dùng → chọn mô hình & mức độ chi tiết (logic định tuyến).
- Dấu nhắc hệ thống xác định cú pháp công cụ + chế độ suy luận.
- Gửi yêu cầu hoàn tất trò chuyện.
- Nếu trợ lý triệu tập
customcông cụ: xác thực tải trọng → thực thi trong hộp cát → trả kết quả cho trợ lý → trợ lý hoàn tất phản hồi. - Nếu hoạt động có rủi ro cao: cần có sự chấp thuận của con người.
Sử dụng GPT-5 trong CometAPI
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Để có tài liệu tham khảo chính thức, hãy xem mục Cookbook của OpenAI về các tham số và công cụ GPT-5 — đây là các nguồn chính cho các trường API, đăng ký công cụ và mẫu sử dụng.
Lời cuối
Sự kết hợp giữa kích thước mô hình, các thông số mới của GPT-5 như verbosityvà custom Hỗ trợ tải trọng thô của công cụ tạo ra các tùy chọn mới mạnh mẽ cho các nhóm sản phẩm — từ các công việc chấm điểm hàng loạt chi phí thấp đến quy trình làm việc "phần mềm theo yêu cầu" trong đó mô hình tạo mã hoặc SQL để thời gian chạy an toàn của bạn thực thi. Những đánh đổi này rất quen thuộc: năng lực so với chi phí, tốc độ so với độ sâu, và tự động hóa so với giám sát của con người. Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ (chọn một trường hợp sử dụng khám phá duy nhất), sử dụng nhiều công cụ và lặp lại — thiết kế thời gian chạy công cụ và lời nhắc của bạn sao cho đầu ra của mô hình được có thể kiểm chứng trước khi chúng trở thành hành động.
Các nhà phát triển có thể truy cập GPT-5 , GPT-5 Nano và GPT-5 Mini thông qua CometAPI, các phiên bản mẫu mới nhất được liệt kê tính đến ngày bài viết được xuất bản. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mẫu trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Bạn có thể sử dụng API gpt-5 của Cpmr để thử nghiệm các tham số mới. Chỉ cần thay thế khóa openAI bằng khóa CometAPI. Bạn có thể sử dụng API gpt-5 của CometAPI để thử nghiệm các tham số mới. Chỉ cần thay thế khóa openAI bằng khóa CometAPI. Hai lựa chọn: Mẫu gọi hàm hoàn thành trò chuyện và Mẫu gọi hàm phản hồi.
Việc truyền CoT chỉ tồn tại trong API Phản hồi, điều này cải thiện trí thông minh, giảm số lượng mã thông báo suy luận được tạo ra, cải thiện tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm và giảm độ trễ. Hầu hết các tham số khác vẫn giữ nguyên, nhưng định dạng thì khác. Vì vậy, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng Phản ứng định dạng để truy cập gpt-5 trong CometAPI.
