GPT-5 全面解析与最佳实践指南

随着 GPT-5 的发布，这款迄今为止最智能的模型在编码、推理和多步骤任务处理上都带来了显著提升。本文将以技术博客的形式，全面介绍 GPT-5 的功能特性、API 新参数、迁移指南以及最佳实践，帮助你在项目中充分发挥它的优势。

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一、概览

GPT-5 在以下方面有着特别突出的表现：

• 代码生成、错误修复与重构
• 精准的指令执行
• 长上下文处理与工具调用

与 GPT-5 一同发布的 新 API 功能 包括：

• 控制输出冗长程度（verbosity）
• 最小化推理模式（minimal reasoning effort）
• 自定义工具（custom tools）
• 允许工具列表（allowed tools）

本文将逐步解析这些功能，并结合实例教你如何最大化利用 GPT-5 的能力。

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二、GPT-5 系列模型

GPT-5 系列共包含 三款模型：

版本	最适合场景
gpt-5	复杂推理、广泛世界知识、大量代码或多步骤代理任务
gpt-5-mini	成本优化的推理与对话，平衡速度、成本与能力
gpt-5-nano	高吞吐任务，适用于简单指令执行或分类

选择建议：

• 如果你的任务涉及 多步骤推理 或 复杂逻辑，优先考虑 gpt-5。
• 若注重 速度与成本，且任务结构清晰，可用 gpt-5-mini。
• 对于 简单批量处理，gpt-5-nano 更合适。

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三、GPT-5 新 API 特性

1. 最小化推理（Minimal Reasoning Effort）

reasoning.effort 参数可控制模型在生成回答前的推理步骤数量。相比早期 o3 模型的 low / medium / high 三档，GPT-5 新增了 minimal 模式，几乎不进行推理，以最快速度返回结果。

适用场景：

• 代码生成
• 精确指令执行
• 对延迟要求极高的任务

示例（Python）：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()response = client.responses.create