一、GPT-5 是什么
GPT-5 是 OpenAI 的最新一代通用大型模型家族。与以往按场景区分多个模型不同，GPT-5 采用统一的集成式架构，并由路由系统在后台自动选择最合适的子路径（例如快速响应或深度推理），用户不需要手动切换模型。整体目标是提供更可靠的专业级助手体验，同时保持使用门槛尽可能低。
- 统一路由：根据任务需求在“主模型”和“深度思考（thinking）”路径之间自动选择，平衡速度、成本与质量。
- 多模态原生：在文本、代码、图像等多模态任务上具备更强的理解与生成能力。
- 事实性与稳健性提升：对错误与幻觉显著抑制，适合知识密集型任务与面向客户的生产应用。
二、主要功能与特性
- 更强的代码能力：在真实代码基准（如 SWE-bench Verified）上达到最新水平，能阅读大型代码库、解释复杂逻辑并生成可运行补丁。
- 高水平数学推理：在数学竞赛类测试中表现显著提升，适合涉及计算、证明与推导的任务。
- 多模态理解与工具协同：可处理图表、公式与界面截图等，并与检索、执行器、函数调用等外部工具配合。
- 自动“思考”模式：在高难度任务下延长推理步数，提高正确率；在简单任务时保持快速响应。
- 更长上下文：更大上下文窗口（官方资料显示大幅扩展），利于长文档总结、长对话与跨文件代码分析。
三、性能表现（基准与要点）
以下为 GPT-5 官方与第三方渠道公开的代表性指标（不同设置可能导致数值有差异，建议以官方页面为准）：
- 数学（AIME 2025）：无工具条件下约 94.6%。
- 真实编程（SWE-bench Verified）：约 74.9% 通过率。
- 多模态理解（MMMU）：显著优于上一代通用模型。
- 事实性：在 LongFact、FActScore 等评测中错误率较上一代明显降低。
这些提升不仅体现在基准分数，更在日常使用中的稳定性、可控性与结果质量上带来可感知的改进。
四、版本信息与定价
GPT-5 为一个模型家族，覆盖不同的性能与成本区间，便于按照业务目标做取舍。以下为目前公开的典型形态与 API 价格（以官方定价为准）：
| 版本 | 定位 | 输入计费（每百万 tokens） | 输出计费（每百万 tokens） | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5 | 旗舰模型（深度推理与企业工作流） | $1.25 | $10.00 | 复杂推理、代码协作、智能体、重要业务流程 |
| GPT-5 Mini | 加速与降本版本（明确任务） | $0.25 | $2.00 | 高并发、响应速度优先、成本敏感型应用 |
| GPT-5 Nano | 极致性价比与轻量推理 | $0.05 | $0.40 | 大规模批处理、轻量对话、模板化生成 |
说明：如有“缓存输入”优惠价、上下文窗口规格等细节，请以官方 API Pricing 页面为准。
五、如何使用（ChatGPT 与 API）
1. 通过 ChatGPT 使用
登录 ChatGPT，即可默认使用新一代体验。面向免费用户与付费用户逐步开放。
- 访问官网：访问GPT-5的官网ChatGPT。
- 免费用户：
- 访问方式：GPT-5 已全局上线，免费用户能直接在 ChatGPT 中使用。
- 限制：免费用户的 GPT-5 用量会明显受限。当用量耗尽后，模型会被切换成 GPT-5 mini。
- Plus 用户：Plus 用户有更高的 GPT-5 使用额度。
- 额外功能：Plus 用户能在 Codex CLI 中使用 GPT-5，开启“思考模式”。
- Pro 用户：Pro 用户能无限制访问 GPT-5，可使用 GPT-5 Pro。
- 功能：Pro 用户能访问所有 GPT-5 的功能，包括高级的编程和创作工具。
2. 通过 OpenAI API 使用
开发者可直接调用 API 接入 GPT-5 家族。
- API 调用方法：
- 支持的模型：API 中支持的 GPT-5 模型包括 gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano 和 gpt-5-chat。
- 输入输出：支持用图文输入，并用文字输出。
- Endpoint：支持 /chat/completions、/responses 和 /assistants 等 endpoint。
- 功能支持：
- Streaming：支持流式输出。
- Function calling：支持函数调用。
- Structured outputs：支持结构化输出。
- 微调：支持模型微调。
- Responses API：支持 Web search、File search、Code interpreter 和 MCP 等功能。
集成要点：
- 模型选择：若对延迟与成本敏感，先尝试 GPT-5 Mini 或 Nano；关键路径、复杂推理选 GPT-5。
- 令牌预算：控制输入与输出长度；必要时开启缓存输入（若适用）以降低成本。
- 提示工程：提供清晰任务描述、输入格式与验收标准；复杂流程可拆分多步与函数调用。
- 评测与回归：将业务样本转为基准测试集，持续对比不同版本、不同温度与不同上下文策略。
- 安全与合规：遵循隐私政策与内容安全规范；对面向用户的输出增加审核与日志。
六、应用示例（可直接借鉴）
1. 代码助手与缺陷修复
将代码片段与报错粘贴给模型，请求定位缺陷与补丁建议；在 CI 中接入自动审阅，先由模型给出候选改动，再由工程师复核合并。
2. 文档理解与知识总结
为长篇技术文档与会议纪要生成结构化摘要、行动清单与时间线；在知识库检索后，由模型统一口径输出回答。
3. 数据分析与报表草稿
在提供字段解释与示例数据后，请求模型生成分析思路、SQL 草稿与可视化建议，人工确认后进入 BI 流程。
4. 客服与运营问答
结合 FAQ 与工单语料，构建半自动问答；高置信度自动回复，低置信度转人工，并记录模型置信度与命中知识点。
5. 教学与训练题生成
按难度梯度生成题目与讲解；对学生答案进行逐步点评与重练建议，注意对事实与公式进行抽样校验。
七、常见问题
是否需要手动选择“深度推理”模式？
通常不需要。GPT-5 的统一路由会根据任务类型自动切换；若 API 侧提供相关参数，可按业务策略显式控制。
与上一代模型相比，最大的变化是什么？
一是统一路由降低了使用门槛，二是推理与事实性显著增强，三是代码与数学等硬核任务的可用性更强。
如何控制成本？
选择合适的版本（Mini/Nano）、裁剪输入上下文、启用缓存输入（若可用）、降低温度并限制输出长度。
是否支持多模态？
支持。可在图像、文本等多模态任务中进行理解与生成；复杂流程可结合检索与工具使用。
