und verfügt über leistungsstarke und hilfreiche Funktionen. Das Modell verfügt über eine Vielzahl von Parametern und Optionen zur Auswahl, die Sie richtig auswählen müssen, um die Leistung von GPT-5 für Ihren Anwendungsbereich zu optimieren.
In diesem Artikel gehe ich eingehend auf die verschiedenen Optionen ein, die Ihnen bei der Verwendung von GPT-5 zur Verfügung stehen, und helfe Ihnen bei der Auswahl der optimalen Einstellungen, damit es für Ihren Anwendungsfall intestine funktioniert. Ich bespreche die verschiedenen Eingabemodalitäten, die Sie verwenden können, die verfügbaren Funktionen von GPT-5, wie Instruments und Datei-Add, und ich bespreche die Parameter, die Sie für das Modell festlegen können.
Dieser Artikel wird nicht von OpenAI gesponsert und ist lediglich eine Zusammenfassung meiner Erfahrungen mit GPT-5 und erörtert, wie Sie das Modell effektiv nutzen können.
Warum Sie GPT-5 verwenden sollten
GPT-5 ist ein sehr leistungsstarkes Modell, das Sie für eine Vielzahl von Aufgaben nutzen können. Sie können es beispielsweise für einen Chatbot-Assistenten oder zum Extrahieren wichtiger Metadaten aus Dokumenten verwenden. GPT-5 verfügt jedoch auch über viele verschiedene Optionen und Einstellungen, von denen Sie viele mehr im OpenAI-Leitfaden zu GPT-5 lesen können. Ich werde besprechen, wie Sie durch alle diese Optionen navigieren und GPT-5 optimum für Ihren Anwendungsfall nutzen können.
Multimodale Fähigkeiten
GPT-5 ist ein multimodales Modell, d. h. Sie können Textual content, Bilder und Audio eingeben und das Modell gibt Textual content aus. Sie können bei der Eingabe auch verschiedene Modalitäten kombinieren, beispielsweise die Eingabe eines Bildes und einer Aufforderung, nach dem Bild zu fragen, und eine Antwort erhalten. Natürlich wird von einem LLM die Eingabe von Textual content erwartet, aber die Möglichkeit, Bilder und Audio einzugeben, ist sehr leistungsfähig.
Wie ich in früheren Artikeln besprochen habe, sind VLMs aufgrund ihrer Fähigkeit, Bilder direkt zu verstehen, äußerst leistungsstark, was normalerweise besser funktioniert, als OCR an einem Bild durchzuführen und dann den extrahierten Textual content zu verstehen. Das gleiche Konzept gilt auch für Audio. Sie können beispielsweise direkt einen Audioclip einsenden und nicht nur die Wörter im Clip analysieren, sondern auch die Tonhöhe, die Sprechgeschwindigkeit usw. aus dem Audioclip. Das multimodale Verständnis ermöglicht Ihnen einfach ein tieferes Verständnis der Daten, die Sie analysieren.
Werkzeuge
Instruments ist eine weitere leistungsstarke Funktion, die Ihnen zur Verfügung steht. Sie können Instruments definieren, die das Modell während der Ausführung nutzen kann, wodurch GPT-5 zu einem Agenten wird. Ein Beispiel für ein einfaches Software ist die Funktion get_weather():
def get_weather(metropolis: str):
return "Sunny"Anschließend können Sie Ihrem Modell Ihre benutzerdefinierten Instruments zusammen mit einer Beschreibung und den Parametern für Ihre Funktion zur Verfügung stellen:
instruments = (
{
"kind": "operate",
"identify": "get_weather",
"description": "Get immediately's climate.",
"parameters": {
"kind": "object",
"properties": {
"metropolis": {
"kind": "string",
"description": "The town you need the climate for",
},
},
"required": ("metropolis"),
},
},
)
Es ist wichtig, dass Ihre Funktionsdefinitionen detaillierte und beschreibende Informationen enthalten, einschließlich einer Beschreibung der Funktion und der Parameter zur Verwendung der Funktion.
Sie können viele Instruments definieren, die Sie Ihrem Modell zur Verfügung stellen möchten. Es ist jedoch wichtig, sich die Grundprinzipien für die Definition von KI-Instruments zu merken:
- Werkzeuge sind intestine beschrieben
- Werkzeuge überschneiden sich nicht
- Machen Sie dem Modell klar, wann die Funktion verwendet werden soll. Mehrdeutigkeit macht die Verwendung von Werkzeugen unwirksam
Parameter
Bei der Verwendung von GPT-5 sollten Sie auf drei Hauptparameter achten:
- Argumentationsaufwand
- Ausführlichkeit
- Strukturierte Ausgabe
Ich beschreibe nun die verschiedenen Parameter und wie man bei deren Auswahl vorgeht.
Argumentationsaufwand
Argumentationsaufwand ist ein Parameter, aus dem Sie auswählen können:
Minimale Argumentation macht GPT-5 im Wesentlichen zu einem nicht-logischen Modell und sollte für einfachere Aufgaben verwendet werden, bei denen Sie schnelle Antworten benötigen. Sie können beispielsweise in einer Chat-Anwendung, bei der die Fragen einfach zu beantworten sind und die Benutzer schnelle Antworten erwarten, mit minimalem Argumentationsaufwand arbeiten.
Je schwieriger Ihre Aufgabe ist, desto mehr Argumente sollten Sie verwenden. Sie sollten jedoch die Kosten und die Latenz berücksichtigen, die mit der Verwendung weiterer Argumente verbunden sind. Reasoning zählt als Ausgabe-Token, und zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels waren es 10 USD/Million Token für GPT-5.
Normalerweise experimentiere ich mit dem Modell, beginnend mit dem geringsten Argumentationsaufwand. Wenn ich bemerke, dass das Modell Schwierigkeiten hat, qualitativ hochwertige Antworten zu geben, gehe ich auf der Argumentationsebene nach oben, zunächst von minimal -> niedrig. Anschließend teste ich das Modell weiter und schaue, wie intestine es funktioniert. Sie sollten sich bemühen, den geringsten Argumentationsaufwand bei akzeptabler Qualität zu erzielen.
Sie können den Argumentationsaufwand einstellen mit:
shopper = OpenAI()
request_params = {
"mannequin" = "gpt-5",
"enter" = messages,
"reasoning": {"effort": "medium"}, # will be: minimal, low, medium, excessive
}
shopper.responses.create(**request_params)Ausführlichkeit
Die Ausführlichkeit ist ein weiterer wichtiger konfigurierbarer Parameter, aus dem Sie wählen können:
Die Ausführlichkeit legt fest, wie viele Ausgabetokens (hier ohne Denktokens) das Modell ausgeben soll. Der Standardwert ist mittlere Ausführlichkeit, was laut OpenAI im Wesentlichen die Einstellung ist, die auch für die Vorgängermodelle verwendet wurde.
Angenommen, Sie möchten, dass das Modell längere und detailliertere Antworten generiert, sollten Sie die Ausführlichkeit auf hoch einstellen. Meistens entscheide ich mich jedoch zwischen niedriger und mittlerer Ausführlichkeit.
- Für Chat-Anwendungen ist eine mittlere Ausführlichkeit intestine, da ein sehr prägnantes Modell den Benutzern das Gefühl geben kann, dass das Modell weniger hilfreich ist (viele Benutzer bevorzugen etwas mehr Particulars in den Antworten).
- Für Extraktionszwecke, bei denen Sie jedoch nur bestimmte Informationen ausgeben möchten, beispielsweise das Datum aus einem Dokument, stelle ich die Ausführlichkeit auf niedrig ein. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell nur mit der von mir gewünschten Ausgabe (dem Datum) antwortet, ohne zusätzliche Begründung und Kontext bereitzustellen.
Sie können den Ausführlichkeitsgrad festlegen mit:
shopper = OpenAI()
request_params = {
"mannequin" = "gpt-5",
"enter" = messages,
"textual content" = {"verbosity": "medium"}, # will be: low, medium, excessive
}
shopper.responses.create(**request_params)Strukturierte Ausgabe
Die strukturierte Ausgabe ist eine leistungsstarke Einstellung, mit der Sie sicherstellen können, dass GPT-5 im JSON-Format antwortet. Dies ist wiederum nützlich, wenn Sie bestimmte Datenpunkte und keinen anderen Textual content, beispielsweise das Datum, aus einem Dokument extrahieren möchten. Dies garantiert, dass das Modell mit einem gültigen JSON-Objekt antwortet, das Sie dann analysieren können. Bei der gesamten Metadatenextraktion, die ich durchführe, wird diese strukturierte Ausgabe verwendet, da sie für die Gewährleistung der Konsistenz äußerst nützlich ist. Sie können eine strukturierte Ausgabe verwenden, indem Sie den Schlüssel „textual content“ in den Anforderungsparametern zu GPT-5 hinzufügen, wie unten.
shopper = OpenAI()
request_params = {
"mannequin" = "gpt-5",
"enter" = messages,
"textual content" = {"format": {"kind": "json_object"}},
}
shopper.responses.create(**request_params)Stellen Sie sicher, dass Sie in Ihrer Eingabeaufforderung „JSON“ erwähnen. Andernfalls erhalten Sie eine Fehlermeldung, wenn Sie eine strukturierte Ausgabe verwenden.
Datei-Add
Das Hochladen von Dateien ist eine weitere leistungsstarke Funktion, die über GPT-5 verfügbar ist. Ich habe zuvor die multimodalen Fähigkeiten des Modells besprochen. In manchen Szenarien ist es jedoch sinnvoll, ein Dokument direkt hochzuladen und OpenAI das Dokument analysieren zu lassen. Wenn Sie beispielsweise noch keine OCR durchgeführt oder Bilder aus einem Dokument extrahiert haben, können Sie das Dokument stattdessen direkt auf OpenAI hochladen und ihm Fragen stellen. Erfahrungsgemäß geht das Hochladen von Dateien auch schnell und Sie erhalten in der Regel schnelle Antworten, meist abhängig vom Aufwand, den Sie verlangen.
Wenn Sie schnelle Antworten auf Dokumente benötigen und keine Zeit haben, zunächst OCR zu verwenden, ist das Hochladen von Dateien eine leistungsstarke Funktion, die Sie nutzen können.
Nachteile von GPT-5
GPT-5 hat auch einige Nachteile. Der größte Nachteil, der mir bei der Verwendung aufgefallen ist, ist, dass OpenAI die Denktokens nicht teilt, wenn Sie das Modell verwenden. Sie können nur auf eine Zusammenfassung der Überlegungen zugreifen.
Dies ist in Reside-Anwendungen sehr restriktiv, denn wenn Sie einen höheren Argumentationsaufwand (mittel oder hoch) verwenden möchten, können Sie keine Informationen von GPT-5 an den Benutzer streamen, während das Modell denkt, was zu einer schlechten Benutzererfahrung führt. Die Choice besteht dann darin, einen geringeren Argumentationsaufwand zu verwenden, was zu qualitativ schlechteren Ergebnissen führt. Andere Anbieter von Grenzmodellen wie Anthropic und Gemini verfügen beide über verfügbare Denktoken.
Es wurde auch viel darüber diskutiert, dass GPT-5 weniger kreativ ist als seine Vorgänger, obwohl dies bei den Anwendungen, an denen ich arbeite, normalerweise kein großes Downside darstellt, da Kreativität normalerweise keine Voraussetzung für die API-Nutzung von GPT-5 ist.
Abschluss
In diesem Artikel habe ich einen Überblick über GPT-5 mit den verschiedenen Parametern und Optionen gegeben und erklärt, wie das Modell am effektivsten genutzt werden kann. Bei richtiger Anwendung ist GPT-5 ein sehr leistungsfähiges Modell, obwohl es natürlich auch einige Nachteile mit sich bringt. Der wichtigste aus meiner Sicht ist, dass OpenAI die Argumentationstoken nicht teilt. Wenn ich an LLM-Anwendungen arbeite, empfehle ich immer, Backup-Modelle von anderen Frontier-Modellanbietern zur Verfügung zu haben. Dies könnte beispielsweise GPT-5 als Hauptmodell sein, aber wenn dies fehlschlägt, können Sie auf Gemini 2.5 Professional von Google zurückgreifen.
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