GPT‑5 專為各類程式開發及代理任務而打造，速度、智能與適應性全面超越我們之前推出的所有版本。它最大的優勢在於，能對你的指示迅速作出回應，讓你比以往任何時候都更容易塑造其行為，以配合你的具體使用場景。
但須注意：每個新模型的「思考」方式都不盡相同。適用於 GPT‑4.1 或其他模型的提示詞，未必能直接套用。要充分發揮 GPT‑5 的全部潛能，你需要優化提示詞，並根據其獨特的行為模式和特性加以客製化調整。
我們這款最新的旗艦模型標誌著初創企業所能實現的一大躍進，這既歸因於其頂尖表現（SWE-bench Verified 得分 74.9%），亦歸因於開發者可用來引導及塑造模型行為的各種控制項。GPT‑5 在代理式和多步驟推理任務方面表現出色，特別適用於對可靠性、深度和可控性要求很高的情境：解析複雜輸入、編排工具使用或管理多階段工作流程。除了代理式使用場景之外，無論是優化自然語言介面、搭建開發者工具、生成結構化輸出內容，還是自動化複雜業務流程，GPT‑5 都能提供比以往任何模型都更高的準確性、更佳的一致性，以及更可預測的行為表現。
在本指南中，我們將基於與領先初創企業合作的經驗，分享經實證的技巧，幫助你充分發揮 GPT‑5 的效能，同時提供技術資源和可立即採取的入門步驟。
遷移：遷移至 Responses API 的步驟，專為長期擴展、高速運算和全新推理功能而設計。
優化：學習構建有效提示詞的技巧，協助你加快工作進度並減少工程負擔。
引導：全新控制項，讓你可引導模型如何推理和表達，以根據任務複雜度調整投入程度和輸出成果。
疑難排解：提供資源，協助避免常見錯誤，例如過度思考或回答過於冗長。
讀完本指南後，你應該會了解如何充分發揮 GPT‑5 的全部潛能，在優化成本的同時，實現更一致、可預測且準確的模型表現。
要解鎖 GPT‑5 的全部智能潛能，第一步是基於專為其設計的基礎架構進行構建。只有 Responses API 能讓模型在不同輪次和工具調用之間持續保留其思路鏈（推理項目），可由 OpenAI 管理狀態，亦可透過傳回加密推理項目來實現管理。
這表示每個傳送至模型的請求，都可存取其完整的內部情境，從而大幅提升效能並強化快取以降低成本——而這些能力完全不被 Chat Completions API 支援。
更智能的工具使用與內建狀態管理，可減少黏合程式碼與協調工作。你能以更少的工程師人手，更快地推出產品，並將更多精力專注於產品研發與客戶維繫。
全情境下的推理、更快的效能表現，以及更高的快取命中率，讓你隨著業務擴展進一步降低基礎架構成本和延遲。支援零資料保留 (ZDR) 後，不再受限於當前的部署模式，而是已準備好迎接將定義未來應用程式的代理式工作流程。
Responses API 是全新推理能力的前進方向。以此為基礎開發，能讓你在最強大的功能推出時無需依賴舊版 API，並讓你的程式碼庫與 OpenAI 重點投入的方向保持一致，隨著生態系統不斷演進帶來長期穩定性。
Responses API 是使用 GPT‑5 的統一介面。為了將效能發揮到極致，並讓你的初創公司更具前瞻性，我們強烈建議你立即將工作流程遷移至 Responses API。
轉用 GPT‑5 不僅是採用新模型，更是要掌握如何進行優化。建立完善提示詞實務的初創企業，效率更高、工程額外成本更低，同時能打造用戶體驗大幅升級的產品。
先使用現有的提示詞來進行評測，以建立基線，並對比輸出結果與預期的差異。
針對特定失敗情況，重複執行評測，透過 Responses API 串流讀取 GPT‑5 的推理摘要。觀察模型的推理過程，有助於辨明需要更多引導的地方。
GPT‑5 具備出色的元提示能力，在反覆迭代過程中，可使用模型優化自身提示詞。相較舊款模型，它無需繁複框架；簡潔清晰的指示反而能帶來更好效果。
當提示詞穩定有效時，可將其整理成可重複使用的範本或提示詞庫。記錄輸出結果良好與不佳的場景，讓團隊能夠一致地進行建構，並隨著技術演進定期檢視。
GPT‑5 推出新的控制項，讓你可以微調模型的推理和回應方式。這些能力可協助初創企業依照其產品的複雜度，靈活匹配模型的投入程度與輸出形式。
reasoning_effort 控制模型的思考深度（以及它有多傾向於調用工具）。預設值為 medium;；選項包括 minimal、low、medium 及 high。嘗試依照你的任務複雜程度調整投入程度，並根據你的評測衡量成效，詳情請參閱提示詞指南（在新視窗中開啟）。
verbosity 影響模型輸出內容的長度。選項有 low、medium 和 high。如果你希望模型覆蓋預設設定，亦可新增提示詞指示。
GPT‑5 具有高度可引導性。這些參數讓你可更好地控制模型行為。並不存在單一、確定性的最佳配置，需透過系統地進行實驗和評估，找出最適合你使用情境的做法。
透過與數百家初創企業緊密合作，我們發現一些反覆出現的問題，例如過度思考、思考不足、過度順從、輸出結果過於冗長、延遲問題（請參閱延遲優化（在新視窗中開啟））、工具濫用，以及格式錯誤的工具調用。因為 GPT‑5 具有高度可引導性，且傾向積極遵循指示，所以只要仔細調整提示詞，再配合可靠的評測和元提示，便能迅速解決其中大部分問題。如需有關診斷及修正各種模式的更深入指引，請參閱 GPT‑5 疑難排解手冊（在新視窗中開啟）。
本指南由 Hillary Bush（在新視窗中開啟）（初創企業客戶總監）及 Prashant Mital（在新視窗中開啟）（初創企業解決方案架構師）共同撰寫，內容基於他們與運用 GPT‑5 的頂尖初創企業合作的經驗。
他們在協助數十家早期及成長階段的初創企業，於生產環境中採用 GPT‑5 後撰寫了這份指南，並觀察到一些一致的模式：最成功的團隊如何遷移 API、調整提示詞，以及使用新的推理控制項，以更快推出產品並打造更強大的產品。
OpenAI 初創企業團隊的目標是廣泛分享這些最佳實踐，讓任何初創企業，不論處於種子前階段還是正擴展至全球規模，都能藉助 GPT‑5 加快從構想到產生實際影響的歷程。希望這份指南對你有幫助，祝你建構順利！
