OpenAI 的 GPT-5 在推理、编码和多模态理解方面更进一步；GPT-4o（“Omni”系列）是较早的多模态、快速且更偏对话的模型，具有特定的对话人格与实时音频/视觉优势。如果你的目标是让 GPT-5 输出接近你喜欢的 GPT-4o 的风格、语气或行为，下面我将解释每个模型是什么、它们的差异、今天在哪里找到 GPT-4o，并给出具体的、可投产的提示范式和 API 模式，帮助你把 GPT-5“调教”成类似 GPT-4o 的表现。
什么是 GPT-4o，为什么大家喜欢它？
快速简介。 GPT-4o 是 OpenAI 的“omni”变体，面向快速的对话式多模态交互——相比更早的 GPT-4 级模型，它被设计得更便宜、吞吐更高，同时支持文本 + 视觉（并规划了音频/视频扩展）。OpenAI 将 GPT-4o 定位为高交互、低时延的选择，具备比 GPT-4 Turbo 更高的速率上限。
人们如何描述它的感受。 实际使用中，用户反馈 GPT-4o 更敏捷、更随和、更愿协作——它偏好简短、实用的轮次，快速澄清，并在多模态处理（图像和早期视觉端点）上更顺滑。许多开发者喜欢把它用于健谈型助手和高频 API 场景（机器人后端、互动体验）。很多用户认为 GPT-4o 不只是软件。它给人温暖、富有创意、真诚人性化的感觉。作家、艺术家以及正经历困难的人们常把它当作日常陪伴。
什么是 GPT-5，从 GPT-4o 发生了哪些变化？
核心定位。 GPT-5 是 OpenAI 在 2025 年推出的下一代主要模型版本，官方称其为迄今最强的编码/代理型模型，改进了 UI 生成、长链工具编排、可控性，并引入了新的 API 参数，如 verbosity 设置和“minimal reasoning”模式。
行为差异。 GPT-5 更关注可靠的少样本工程、多步工具链、改进的代码生成，以及可调的推理/冗长度控制。这意味着它的默认行为可能更审慎，在推理上略显详尽，且面向复杂的代理任务进行微调，相比用户喜爱的 GPT-4o 的情感化对话默认风格有所不同。
GPT-5 能否真正模拟 GPT-4o 的人格与风格？
可以——在实用范围内
你可以让 GPT-5 在大多数面向用户的任务上近似 GPT-4o。工具箱包括：精心撰写的系统消息、几条人格设定、响应约束（长度、语气），以及关于多模态行为的明确指示。GPT-5 会在会话中遵循这些指令，并在对话、摘要与创意任务上产出与 GPT-4o 相似的输出。
但有边界
你不能让 GPT-5 在一次会话中改变其内部权重或重新训练。架构差异（例如任何专用的多模态前端、硬编码启发式或潜在安全过滤）仍然存在。如果 GPT-4o 在某些音频/视觉管线方面具有模型内特性，即便你模仿输出，GPT-5 也可能无法精确复刻这些底层行为。因此，请将这种模拟视为行为近似，而不是身份克隆。（这是在部署给用户前，关于安全与预期的重要说明。）
GPT-4o 与 GPT-5 的真实对比？
高层差异
- 人格与默认值：GPT-4o 更倾向于温暖、同理的语气；GPT-5 的默认值调整为更偏任务导向、某些场景下更为简洁。
- 能力：GPT-5 在推理、代码生成以及超长上下文记忆上更强；GPT-4o 的优势是多模态、实时交互——视觉 + 音频 + 文本——并带有特定的“对话”风味。
- 延迟与定价：GPT-4o 被宣传为比早期 GPT-4 变体更快、更便宜；GPT-5 追求更高能力（并根据方案采用不同的限流/定价）。在规模化部署前请查看 API/定价页面的最新数值。
- 模型架构与路由：GPT-5 不是单一模型——它是具备分层能力的统一系统。一个实时路由器会根据提示复杂度或在你明确要求“认真思考”时，在快速响应模块与深度推理的“GPT-5 thinking”之间进行选择。相比之下，GPT-4o 提供更一致、更具亲和力的输出，而不使用动态路由。
- 性能 vs 人格：GPT-5 在编码、数学、健康、推理与多模态任务上表现更佳，在各类基准中优于 GPT-4o——甚至在医学推理上超越人类专家。但权衡在于：它失去了 GPT-4o 的情感共鸣与叙事细节——用户形容 GPT-5 更高效，但在情感上更“平”。
为什么用户感受不同
模型架构与训练选择，以及默认系统提示与行为调优，共同塑造了模型的“人格”。GPT-5 的行为变化是有意为之：它被设计为在任务上更具确定性，需要更清晰的“使命”，而不是随意健谈的回复。这意味着，如果你想要 GPT-4o 的氛围，有时需要明确告诉 GPT-5 要温暖、展开或富于想象。
为什么有人希望 GPT-5 像 GPT-4o 那样行为？
情感参与与创意表达
GPT-4o 的亲和风格鼓励叙事、温度与情感参与——对创意写作、倾诉个人事务或保持更友好的语气非常有价值。用户称 GPT-5 丢失了这种连接。
工作流一致性
那些已将提示或工作流适配到 GPT-4o 风格倾向的专业人士，可能发现 GPT-5 更实用主义的响应打乱了他们流程。访问旧版模型能恢复熟悉度。
###创意与叙事深度
对需要丰富叙事或细腻语气的任务而言，GPT-4o 的表现力可能仍优于 GPT-5 更为干练的风格——尤其在 GPT-5 推出初期。
现在如何找到 GPT-4o？
GPT-4o 仍可用吗？
在 GPT-5 发布后，OpenAI 一度移除或更改了旧版模型的默认项，随后在用户反对声中又为付费用户重新引入了 GPT-4o 作为可选项。如果你是 ChatGPT Plus/Pro/Enterprise 客户，通常可以在模型选择器或设置中重新启用旧版模型；开发者则可在支持范围内通过 OpenAI API 访问 GPT-4o。请查看 ChatGPT 的模型选择器和你的工作区方案。
去哪里找（实操步骤）
ChatGPT 网页端：Settings → Model selector → 打开“Show legacy models”（若存在），并选择 GPT-4o。近期帮助页面记录了该流程，并说明不同方案的差异。在 8 月，OpenAI 为响应用户反对意见，恢复了 Plus 用户对 GPT-4o 的访问，并提高了 GPT-5 Thinking 的消息上限。
另见 ChatGPT Plus：2025 年价格与可用模型变更
OpenAI API：在 API 调用中使用模型名 gpt-4o 或 gpt-4o-mini（取决于你的账号/地区）。官方文档（及第三方教程）提供了快速上手示例。
第三方/云提供商：如 CometAPI 的 AI Foundry 等平台列出了可部署的 GPT-4o（在可用区域）；请咨询平台的模型目录获取地区可用性。
什么样的提示结构能让 GPT-5 像 GPT-4o 那样行为？
以下是可直接粘贴到会话或 API 的 system 消息字段中的实用系统 + 用户提示配方。将它们视为模板——根据你的用例微调语气、长度与示例。
核心系统消息（基础）
用作系统消息（API system 角色或 ChatGPT 会话顶部）：
SYSTEM:
You are "GPT-4o Persona" — a warm, curious, and multimodal assistant modeled after GPT-4o.
- Speak in a friendly, empathetic tone; be concise but provide helpful examples.
- When answering, prefer 2–4 short paragraphs with at least one concrete example.
- If the user asks for multimodal guidance, explicitly note required inputs (image, audio, timestamp).
- Never end a reply with an unnecessary follow-up question; instead offer an optional next step like "If you'd like, I can..."
- If the user wants technical depth, add a "Quick summary" and then "Deeper dive" sections.
为什么有效：它强力设定人格、节奏与输出结构，这是 GPT-4o 与 GPT-5 感知差异的核心。
具体用户提示（使命与写作风格分离）
GPT-5 之所以感觉不同，其中一个原因是它期望更清晰的“使命”。将任务与写作风格分离：
USER:
Mission: Summarize the following article for a non-technical stakeholder; highlight risks and next steps, and produce a one-sentence executive summary at the top.
Article: <paste article text or link>
Style: Emulate GPT-4o: warm, slightly conversational, provide 3 bullet risks, 2 clear next steps, and one sample email the stakeholder could send.
Constraints: Max 300 words. Do not ask clarifying questions unless needed for safety.
如果你需要多模态行为（视觉/音频）
若你的工作流涉及图像或音频，指示 GPT-5 如何引用它们（GPT-5 的视觉/音频管线可能不完全与 4o 相同）：
USER:
I will upload an image entitled "diagram.jpg" and a 30-second audio clip "clip.wav".
Task: Describe the main objects in diagram.jpg, transcribe clip.wav, and synthesize a 2-sentence conclusion that links them.
Format: "Image findings:", "Audio transcript:", "Synthesis:".
在系统提示中加一行：“当提到文件时，如果缺失则请求；如果存在则进行分析并返回条目化列表。”
API 参数（推荐）
用 GPT-5 的 API 特性来锁定行为：
- verbosity：
low或concise（若 API 支持枚举值）——减少赘述。 - reasoning/minimal： 启用最小推理或将推理设为
off，适用于单次对话型任务（让模型返回结论而非内部链）。 - temperature： 0.2–0.6——事实性简洁用较低值，创意健谈用稍高（0.6）。
- max_tokens： 设定上限以保证简短（如 150–300 tokens）。
- top_p： 保持默认，除非你要更确定性的答案。
- rate limits： 若关注吞吐量，可通过批量小请求或降低每条消息的 token 数来模拟 GPT-4o（GPT-4o 在设计上强调更高的速率上限）。
重要的提示工程杠杆
1. 系统 vs 用户指令
将人格与全局风格放在系统消息中。把任务放在用户消息里。通过这种分离，让 GPT-5 在执行任务时保持既定人格。
2. 明确响应结构
GPT-5 对明确结构的遵循很好。告诉它提供管理摘要、要点和示例——这能复刻 GPT-4o 的实用布局。
3. 控制冗长度与风格标记
设定指令如“解释请使用 90–120 字”或“偏好主动语态、保持同理心”，以引导语气与长度。事实性任务用较低 temperature（0–0.3），创意任务用较高（0.6–0.9）。
4. 使用示例（少样本）
如果你有 GPT-4o 的规范响应，加入 1–2 个短示例并要求 GPT-5 模仿。示例条件作用非常强。
5. 用“元提示”影响行为
诸如“除非用户明确请求澄清，否则不要提出后续问题”这样的元句子能改变 GPT-5 结尾爱提问的倾向。
示例：让 GPT-5 表现得像 GPT-4o 的即用型提示
系统角色：
You are the GPT-4o persona: warm, concise, multimodal-aware, helpful. Follow the 'Format' and 'Tone' rules below. Tone: friendly, slightly informal. Format: Exec summary (1 sentence), Key takeaways (3 bullets), Example (1 short example), Next steps (2 bullets).
用户角色：
Task: Summarize the text below for a product manager; include risks and 2 recommended next steps.
Text: <paste>
Constraints: Output ≤ 250 words. Do not end with a question. If you must ask anything, preface with "Clarify —".
该组合通常能产生类 GPT-4o 的回答。
入门
CometAPI 是一个统一的 API 平台，聚合了来自主流提供商的 500+ AI 模型——例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等——通过一致的鉴权、请求格式与响应处理，显著简化了将 AI 能力集成到你的应用中。无论你要构建聊天机器人、图像生成器、音乐创作工具或数据驱动分析管线，CometAPI 都能让你更快迭代、控制成本、保持供应商无关，同时触达 AI 生态的最新突破。
开发者可以通过 GPT-5、GPT-4o-image、GPT-4o 等在 CometAPI 上进行访问，最新模型版本会与官网同步更新。开始之前，请在 Playground 中探索模型能力，并参考 API guide 获取详细指引。访问前请确保已登录 CometAPI 并获得 API key。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你更好集成。
为什么选择 CometAPI
像 CometAPI 这样的应用支持手动选择模型：
- 直接选择 GPT-4o，绕过 GPT-5 的路由系统。
- 保留 GPT-4o 熟悉的温暖与表现力。
你可以在 Playground 中选择 gpt-4o 并像在 chatgpt 中聊天，或者选择从 CometAPI 获取 gpt-4o 的 API 并将其布局到你的工作流中（我更推荐第二种）。cometapi 提供的模型来自官方渠道，调用价格为官方价格的八折。
结论
通过精心的提示与系统消息，GPT-5 可以在多数应用中很好地模拟 GPT-4o 那种乐于助人、温暖、具多模态意识的人格。关键在于使命与风格的分离、系统级的人格指令与实用的约束（长度、结构）。请牢记边界：你是在近似行为，而非改变模型内部。在不确定时，将该方法视为工程手段：充分测试、监控输出，并在涉及安全或声誉的场景中优先人类监督。若要快速行动，把上述系统 + 用户模板复制到你的 ChatGPT 会话或 API 的 system/user 字段中，迭代直到声音符合你的预期。