GPT‑5 專為各種程式設計與自主任務打造，速度更快、更聰明，也更具適應性，超越我們先前發布的任何產品。它最大的優勢在於能對你的引導做出靈敏回應，讓你比以往更容易形塑行為，以符合你的特定使用案例。
但問題在於：每個新模型的「思考」方式都有些不同。適用於 GPT‑4.1 或其他模型的提示詞不一定能直接套用。若要發揮 GPT‑5 的全部潛力，您需要調整提示詞，並根據其獨特的行為模式與個性加以量身調整。
我們最新的旗艦模型代表了新創公司所能達成的一大躍進，這不僅歸功於其最先進的表現（SWE-bench Verified 上達到 74.9%），也來自開發人員用於引導及塑造行為的控制能力。GPT‑5 在代理式與多步驟推理任務方面表現出色，特別是在重視可靠性、深度與控制能力的情境中：剖析複雜輸入、協調工具使用或管理多階段工作流程。除了自主任務使用案例之外，無論是在精進自然語言介面、支援開發人員工具、產生結構化輸出，還是自動化複雜業務流程，GPT‑5 在準確率、一致性和行為可預測性方面，表現都優於以往任何模型。
在本指南中，我們將分享經實證的技巧，協助你充分發揮 GPT‑5 的效益，並提供技術資源與可立即採取的入門步驟，這些內容基於我們與頂尖新創公司合作的經驗。
移轉：移轉至 Responses API 的步驟，專為長期擴展、速度與全新推理能力而設計。
最佳化：開發強大的提示技巧，幫助加快速度並減少工程負擔。
引導：全新控制項可讓您引導模型如何進行推理與溝通，並根據任務複雜度調整投入程度與輸出。
疑難排解：資源可協助避免常見陷阱，例如過度思考或回答過於冗長。
讀完本指南後，您應能了解如何充分發揮 GPT‑5 的潛力，在優化成本的同時，實現更一致、可預測且準確的表現。
要發揮 GPT‑5 的完整智慧，第一步是建立在專為其設計的基礎設施之上。只有 Responses API 允許模型在多個回合與工具呼叫之間持續保留其思路鏈（推理項目），無論是由 OpenAI 管理狀態，或是透過傳回加密的推理項目。
這代表每次向模型發出的請求都能存取完整的內部上下文，能大幅提升效能，並透過更好的快取來降低成本——而 Chat Completions API 並不支援這些能力。
更智慧的工具使用與內建狀態管理可減少黏合程式碼與協調流程。您可以用更少的工程師更快交付，並將更多時間專注於產品與客戶。
完整背景推理、更快的效能與更高的快取命中率，能讓您隨著業務成長進一步降低基礎架構成本與延遲。具備零資料保留 (ZDR) 相容性後，您不會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樣貌的代理式工作流程。
Responses API 是新推理能力的未來方向。在這裡進行開發，可讓你在最強大的功能推出時避免受限於舊版 API，並讓程式碼庫與 OpenAI 目前投入最多資源的方向保持一致，隨著生態系持續演進，獲得長期穩定性。
Responses API 是用於使用 GPT‑5 的統一介面。為了提升效能，並讓您的新創事業更具未來性，我們強烈建議您立即將工作流程遷移至 Responses API。
轉向 GPT‑5，不只是採用新模型，而是掌握如何將 GPT‑5 最佳化。建立完善提示詞實務的新創公司，行動更快、花在工程方面的額外成本更少，並能打造出讓使用者明顯感受到更出色的產品。
先直接以原樣執行你現有的提示詞來進行評估，以建立基準，並查看輸出在哪些地方偏離預期。
針對特定失敗案例，請再次執行 eval 迴圈，並在 Responses API 中使用 GPT‑5 串流傳回推理摘要。觀察模型如何推理，有助於你精準找出哪些地方需要更多引導。
GPT‑5 擅長中介提示，在反覆迭代的過程中，使用該模型來改進其自身的提示詞。通常，它所需的鷹架比起較舊的模型更少；較短且更清楚的指令，反而可能有更好的效果。
當提示詞能穩定發揮效果時，請將其整理成可重複使用的範本或提示詞庫。記錄良好與不良輸出的樣貌，讓團隊在建置時能保持一致性，並隨著技術演進定期重新檢視。
GPT‑5 推出新的控制項，讓你可微調模型推理與溝通的方式。這些能力可協助新創公司依其產品的獨特複雜性，調整模型投入程度與輸出。
reasoning_effort 會控制模型思考的程度（以及它呼叫工具的積極程度）。預設為 medium;；可選項目為 minimal、low、medium 和 high。試著讓投入的心力與任務的複雜度相符，並使用提示指南(在新視窗中開啟)，根據您的 Eval 進行衡量。
verbosity 會影響模型輸出的長度。可選項目為 low、medium 和 high。你也可以為想讓模型覆寫預設值的情境加入提示詞指示。
GPT‑5 很容易引導。這些參數可讓你更能掌控模型行為。沒有唯一、確定的最佳配置。請有系統地進行實驗與評估，找出最適合你使用情境的設定。
從與數百家新創公司密切合作的經驗中，我們看到一些反覆出現的問題，例如想太多、想得太少、過度順從、輸出內容過於冗長、延遲問題（請參閱 延遲最佳化(在新視窗中開啟)）、工具過度使用，以及格式錯誤的工具呼叫。因為 GPT‑5 具有高度可引導性，且樂於遵循指令，只要搭配扎實的評測與後設提示，並仔細調整提示詞，就能很快解決其中大多數問題。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)（新創客戶總監）與 Prashant Mital(在新視窗中開啟)（新創解決方案架構師）根據他們與運用 GPT‑5 的頂尖新創公司合作的經驗共同撰寫。
他們在協助數十家處於早期階段與成長階段的新創公司在生產環境中導入 GPT‑5 之後，根據所觀察到的一致模式編寫了這份指南；這些模式顯示，最成功的團隊如何遷移 API、調整提示詞，以及運用新的推理控制項，以更快推出產品並打造更強大的產品。
OpenAI Startup 團隊的目標，是廣泛分享這些最佳實務，讓任何新創公司，無論是處於種子前階段，還是在全球擴張，都能藉助 GPT‑5 加速從想法走向影響力的歷程。希望這份指南對您有所幫助，祝您建置順利！
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