1. 定义 / 版本
什么是 GPT-5？
答： GPT-5 是 OpenAI 推出的新一代旗舰大型语言模型，OpenAI 官方称其为"最智能、最快、最有用"的模型[1]。它在智能水平上比前几代有了明显提升，无论是编程、数学计算、文字创作、健康咨询，还是视觉识别，都达到了目前的顶尖水准[1]。
核心特性
- 统一多模型架构：内部有两套"大脑"——快速处理模型和深度思考模型
- 智能路由：系统根据问题难度自动选择处理方式
- 多模态支持：支持文字和图像输入
- 超长上下文：一次能处理超过25万个token的内容[4]
技术优势 和 GPT-4 相比，GPT-5 最大的变化是采用了统一的多模型架构。简单来说，它内部有两套"大脑"：一套专门处理日常问题，反应很快；另一套叫做 GPT-5 Thinking，专门对付复杂问题，会"深度思考"。系统会根据你的问题难度，自动选择用哪套"大脑"来回答，这样既保证了速度，又确保了质量[2]。另外 GPT-5在ChatGPT中自动路由模型，用户无需手动选（GPT-4时代用户要手选8k或32k或不同版本模型），极大简化体验[3]。
GPT-5 Thinking 是什么？
答： GPT-5 Thinking 是 GPT-5 模型内部的深度推理系统，专门用于处理复杂问题。正如官方所描述，GPT-5系统由两个主要部分组成：一个智能快速的基础模型，用于大多数简单查询；以及一个"更深层次推理的模型(GPT-5 thinking)"来应对复杂问题[5]。当遇到困难任务或用户明确要求模型"仔细思考"时，GPT-5会切换到其Thinking模式，让模型花更多计算和时间推理，从而产出更详细、严谨的答案[5]。
工作原理
- 智能路由：当用户提出简单问题时，GPT-5 使用快速模型即时回答
- 深度思考：当遇到复杂问题时，系统自动切换到 Thinking 模式
- 推理过程：模型会进行多步推理，就像人类思考复杂问题一样
- 结果输出：经过深思熟虑后给出更准确、更全面的答案
实际体验
- 简单问题：如"今天天气怎么样？"——快速回答
- 复杂问题：如"分析这个经济政策的长期影响"——会花时间思考
- 用户感知：用户会看到模型"正在思考"的提示，然后给出详细分析
技术特点
- 内部机制：是 GPT-5 统一架构的一部分，不是独立模型
- 自动切换：用户无需手动选择，系统自动判断
- 效率优化：避免了所有问题都用复杂推理的浪费
触发方式 换言之，GPT-5 Thinking可以理解为GPT-5的高推理强度版本。例如在ChatGPT中，如果用户提示"请认真深入思考回答"，路由器会调用GPT-5 Thinking模型来处理[6]。这一模式下模型会进行更长的链式推理，以提升复杂任务的正确率和专业度。需要注意，在API中，"Thinking"对应的是模型的高推理级别（下文详述），而在ChatGPT产品中Plus/Pro用户也可通过特定提示或选择GPT-5 Pro来触发更深入的推理[7][8]。
GPT-5 Pro 是什么？与标准版有什么区别？
答： GPT-5 Pro 是 GPT-5 面向高级订阅用户（Pro用户）的增强版本，具有扩展推理能力。简单来说，GPT-5 Pro就是使用了更高"推理强度"的GPT-5模型[9]。OpenAI表示Pro订阅（每月$200美元）除了享有无限量的GPT-5调用外，还独享GPT-5 Pro模型——这个版本拥有更强大的推理深度，比标准GPT-5更全面和精确[9]。实际上，GPT-5 Pro对应内部的"gpt-5-thinking-pro"模型，仅限最高级别订阅的ChatGPT使用[10]。
主要区别
| 特性 | GPT-5（标准版） | GPT-5 Pro |
|---|---|---|
| 目标用户 | 普通用户、开发者 | 专业用户、企业客户 |
| 推理能力 | 基础推理 | 更强大的深度推理 |
| 并发处理 | 标准并发 | 更高并发，支持并行推理 |
| 响应速度 | 标准速度 | 更快的响应速度 |
| 上下文长度 | 27万+ token | 相同或更长 |
| API访问 | 基础API | 高级API功能 |
| 价格 | 相对较低 | 较高 |
核心优势
- 并行推理：可以同时处理多个复杂推理任务
- 专业优化：针对专业场景（如科研、金融分析）进行了优化
- 企业级支持：提供更好的企业级服务和支持
技术特点 GPT-5 Pro利用了并行推理计算（parallel test-time compute）的技术，让模型在生成回答时投入更多计算资源和时间，从而产出更详尽严谨的结果[10]。与标准GPT-5相比，GPT-5 Pro会更倾向于进行深入分析和长链推理，因此适合需要极高准确性和细节的任务。不过，由于使用更多算力，GPT-5 Pro可能响应速度略慢一些，但回答往往更加全面。总结来说，GPT-5 Pro是给需要顶级推理性能的用户准备的、更"花时间动脑"的GPT-5[10]。
使用场景
- 标准版：日常使用、一般开发、个人学习
- Pro版：专业研究、企业应用、高并发需求
GPT-5 nano 是什么？
答： GPT-5 nano 是 GPT-5 模型系列中的轻量级版本。OpenAI在发布GPT-5时同时推出了三个尺寸的模型供开发者使用：GPT-5（完整版）、GPT-5 mini和GPT-5 nano[11][12]。其中GPT-5 nano参数规模最小，定位为最快、最便宜的GPT-5变体，适合高并发、大批量的简单任务。例如摘要、分类等相对简单明确的任务可以用GPT-5 nano以极低成本完成[13][14]。尽管体积小，GPT-5 nano依然支持与完整版相同的400k上下文长度和多模态（文本和图像）输入，但在复杂推理和创造力方面能力有所削弱[13]。价格方面，GPT-5 nano的API费用远低于完整版，仅为完整版的几十分之一（输入$0.05/百万tokens，输出$0.40/百万tokens）[14]。总的来说，GPT-5 nano提供了在速度和成本上的极致优化，以牺牲一定性能为代价，供开发者在对响应质量要求不那么高的大规模应用中使用。
2. 发布与可用性
2. 发布与可用性
GPT-5 什么时候发布/上线？
答： GPT-5 于 2025 年 8 月 7 日 正式发布。OpenAI在当天宣布开始向所有ChatGPT用户推出GPT-5，包括免费用户和付费用户[15][16]。据报道，OpenAI CEO Sam Altman在发布前一天的新闻简报会上称GPT-5是"通往AGI路上重要的一步"[17]。8月7日起，ChatGPT免费用户默认模型升级为GPT-5，Plus和Team企业用户也同步获得更高使用配额的GPT-5（Pro用户额外享有GPT-5 Pro模型）[18][19]。值得注意的是，官方称对于免费用户，GPT-5的全部推理能力可能需要几天内逐步完全开放，到期后免费用户也可使用GPT-5完整推理，但每月有一定使用上限[20]。总的来说，GPT-5从发布当天开始逐步灰度上线，各级用户很快就能用上新版模型。
发布详情
- 发布日期：2025年8月7日
- 覆盖范围：所有ChatGPT用户（免费+付费）
- CEO评价：Sam Altman称其为"通往AGI路上重要的一步"
- 升级方式：免费用户默认模型升级为GPT-5
用户权限
- Plus/Team用户：获得更高使用配额的GPT-5
- Pro用户：额外享有GPT-5 Pro模型
- 免费用户：全部推理能力可能需要几天内逐步完全开放，每月有一定使用上限
是否分批灰度发布？我何时能获得访问权限？
答： 是的，GPT-5的上线采用了分批灰度方式。根据OpenAI官方说明，2025年8月7日当天，GPT-5开始向Plus、Pro、Team以及普通免费用户逐步推出[21]。企业（Enterprise）和教育版用户的访问则在发布后一周内开放[21]。对于个人用户而言，大部分Plus和Pro订阅者可以在发布日即时将默认模型切换为GPT-5，而普通免费用户可能在发布后的几天内陆续获得完整GPT-5推理功能（在完全开放前，免费用户的复杂请求可能暂时由GPT-5 mini处理）[20]。因此，如果您是Plus/Pro用户，发布时即可使用GPT-5；免费用户则需要等待一两天的灰度放量才能体验完整能力。总体来说，这次发布节奏较快——一经推出很快覆盖所有用户，只是使用额度因用户级别不同有所限制[19]。如果您当天尚未看到GPT-5，可稍候几小时或1-2天再试，OpenAI很快就会完成灰度上线。
发布时间表
| 用户类型 | 访问时间 | 特殊说明 |
|---|---|---|
| Plus/Pro用户 | 发布日即时 | 可立即切换默认模型 |
| Team用户 | 发布日即时 | 企业级用户 |
| 免费用户 | 发布后几天内 | 逐步获得完整推理功能 |
| 企业用户 | 发布后一周内 | Enterprise版本 |
| 教育用户 | 发布后一周内 | 教育版用户 |
注意事项
- 免费用户在完全开放前，复杂请求可能暂时由GPT-5 mini处理
- 发布节奏较快，一经推出很快覆盖所有用户
- 如果当天未看到GPT-5，可稍候几小时或1-2天再试
Azure OpenAI 是否支持 GPT-5？何时提供？
答： 是的，Microsoft Azure的OpenAI服务已在GPT-5发布时同步引入GPT-5模型。微软在2025年8月7日宣布将GPT-5集成到其Azure AI Foundry平台中，并于当天开放开发者预览[22][23]。根据微软官方新闻稿，从GPT-5发布当日开始，开发者即可在Azure AI Foundry使用GPT-5系列模型，享受企业级的安全和合规保障[24]。具体来说，Azure提供了GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano以及Chat版本等模型，并通过Azure的模型路由器帮助自动选择合适模型[25]。需要注意的是，在Azure上使用完整版GPT-5可能需要申请访问权限：微软文档指出gpt-5主模型需要提交申请获得（已有o3模型权限的用户可直接使用），而gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-5-chat则无需额外注册[26]。总之，Azure OpenAI在GPT-5推出时就迅速跟进支持，开发者在Azure平台可以使用GPT-5系列模型来构建应用[24][27]。
Azure集成详情
- 集成平台：Azure AI Foundry
- 支持时间：2025年8月7日同步发布
- 企业级保障：享受企业级安全和合规保障
- 模型路由器：自动选择合适模型
可用模型
- GPT-5（完整版）
- GPT-5-mini
- GPT-5-nano
- GPT-5-chat版本
访问权限
- 主模型：
gpt-5需要申请访问权限 - 其他模型：
gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-5-chat无需额外注册 - 已有权限：已有o3模型权限的用户可直接使用
其他平台（如 GitHub Copilot、Cursor）是否采用 GPT-5？
答： 是的，多家产品和平台在GPT-5发布后迅速集成了该模型。例如：
主要平台支持
| 平台 | 支持状态 | 主要功能 | 用户群体 |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | 已集成 | 代码补全、调试 | 开发者 |
| Cursor | 已集成 | 代码生成、代理编程 | 开发者 |
| Perplexity | 可选使用 | 搜索问答 | 普通用户 |
| Microsoft 365 Copilot | Smart模式采用 | 办公、写作、答疑 | 普通用户 |
具体功能提升
GitHub Copilot 微软宣布将GPT-5引入所有付费的GitHub Copilot方案[22][24]。从发布日起，开发者在GitHub Copilot Chat（无论在GitHub网站、Visual Studio Code编辑器或移动端）都可以通过模型选项选择GPT-5，以获得更强的代码补全和调试能力[22][24]。也就是说，Copilot用户将自动受益于GPT-5更高级的推理和编码水平。
Cursor (AI Code Editor) Cursor官方博客也在8月7日宣布其IDE中已上线GPT-5[28][29]。Cursor表示GPT-5是"OpenAI最强大的模型"，在代码生成和代理式编程方面效果显著[30][31]。他们还分享了团队工程师对GPT-5的初步印象，称其在处理长时间运行的复杂编码任务上表现出色，并且易于定向（steerable）[32][33]。此外，Cursor在GPT-5上线初期为其付费用户提供了一定额度的免费调用，方便试用最新模型[34]。
Perplexity 等对话搜索引擎 Perplexity AI等第三方服务也已升级支持GPT-5。据报道，Perplexity的订阅用户可以选择使用GPT-5（包括GPT-5的Thinking模式）来获得更复杂问题的解答[35][36]。
微软 365 Copilot 面向办公场景，微软确认Microsoft 365 Copilot和Windows Copilot的**"Smart模式"**现在底层采用的即是GPT-5模型，为用户在日常办公、写作、答疑中提供更强的AI支持[37][38]。普通用户可以免费在Copilot中体验GPT-5带来的更智能的回答[38]。
生态系统影响 总而言之，GPT-5发布后，生态系统各平台快速采用：不论是编码助手（GitHub Copilot、Cursor）、搜索问答应用（Perplexity）还是办公AI助手（Microsoft Copilot系列），都已集成GPT-5来提升功能[22][28]。
3. 获取 / 访问（API 视角）
如何通过 API 访问 GPT-5？
答： 开发者可以通过OpenAI的API平台使用GPT-5模型。OpenAI已在发布当天将GPT-5系列添加到API，可供具备相应权限的开发者调用[39]。具体步骤如下：
API调用步骤
| 步骤 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 模型名称 | 在API请求中，将model参数设置为"gpt-5"（完整版）、"gpt-5-mini"或"gpt-5-nano"等，即可调用对应的GPT-5模型[12] | model: "gpt-5" |
| 端点 | GPT-5支持Chat Completions API（聊天对话形式）以及Completions API。OpenAI也推出了gpt-5-chat等专门用于多轮对话的模型名称[40][41] | Chat Completions API |
| 访问权限 | 需要具备OpenAI API账户，并通常需要付费使用。GPT-5主模型在部分平台需申请访问许可（如Azure平台），但在OpenAI云服务上没有单独等待名单的要求[26] | 付费账户即可 |
| 多模态输入 | GPT-5模型支持文字和图像输入（类似GPT-4的多模态版）。通过API，开发者可以提交图像和文本混合输入[25] | 文本+图像 |
代码示例
import openai
openai.api_key = "YOUR_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-5",
messages=[{"role": "user", "content": "请输入您的问题"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
访问权限详情 需要具备OpenAI API账户，并通常需要付费使用。GPT-5主模型在部分平台需申请访问许可（如Azure平台），但在OpenAI云服务上没有单独等待名单的要求。只要账户有付费额度即可使用。不过，有些账户可能需要经过组织验证才能解除调用上限（类似当初GPT-4刚推出时的政策），目前OpenAI并未明确GPT-5需要额外申请。因此大多数有API付费权限的用户应可直接调用。Azure环境下则如上所述需要申请解锁gpt-5主模型[26]。
使用建议 如上即可得到GPT-5的回复。总之，通过API平台指定GPT-5系列模型名称，并按标准接口调用即可使用该模型[12]。开发者也可在OpenAI平台的Playground中选择GPT-5模型进行交互测试（需要有付费账号权限）。
访问 GPT-5 是否需要组织验证？
答： 目前来看，通过OpenAI官方API使用GPT-5不需要额外的组织验证，但需要一个拥有足够付费额度或有信用卡绑定的账户。GPT-4推出初期曾要求新用户通过身份/组织验证才能调用，但GPT-5发布时并未宣布类似严格限制。实际上，OpenAI极力推广GPT-5的使用，并将其价格大幅降低，使其更易被开发者采用[42]。因此，如果您已有OpenAI API账户并有付费使用记录，应该可以直接调用GPT-5，无须提交额外申请。在Azure OpenAI服务中，则对GPT-5主模型设置了有限预览，需要通过填写申请表获取访问（若之前已获准使用o3等高级模型则自动拥有权限）[43]。总之，在OpenAI官方云服务上，GPT-5 API是公开可用的，只要账户具备付费条件即可。在企业环境（如Azure）下，可能需要遵循其申请流程。
验证要求对比
| 平台 | 验证要求 | 说明 |
|---|---|---|
| OpenAI官方API | 无需额外验证 | 有付费账户即可直接使用 |
| Azure OpenAI | 需要申请访问 | 主模型需要填写申请表 |
| 企业环境 | 遵循企业流程 | 可能需要额外审批 |
安全提示 **提示：**为了安全合规，大规模使用GPT-5前请确保您的账号已完成身份验证和信用卡绑定，以免因调用量异常而触发风控。
API 模型名称/版本选择方式？
答： OpenAI为GPT-5提供了多个模型名称，对应不同版本和用途：
模型版本对比
| 模型名称 | 特点 | 适用场景 | 性能 |
|---|---|---|---|
gpt-5 | GPT-5完整版，具有最高性能和完整推理能力[12] | 需要最强效果的请求 | 最高 |
gpt-5-mini | GPT-5的小型版本，在成本和速度上更优[13] | 对性能要求稍低但追求快速响应 | 中等 |
gpt-5-nano | GPT-5的超小型版本，速度最快、费用最低[14] | 超大规模、简单任务或对成本极其敏感 | 基础 |
gpt-5-chat | 面向对话的GPT-5模型，主要用于多轮聊天场景[44][41] | 模拟ChatGPT的快速回答模式 | 对话优化 |
推理等级参数
除了选择模型名称，GPT-5 API还引入了新的请求参数，如reasoning_effort和verbosity等[45]。reasoning_effort可以设置"minimal", "low", "medium", "high"四档，以控制GPT-5花费在思考上的精力；verbosity可设置"low", "medium", "high"控制回答长短[46]。这些参数提供了比以往更多的定制空间。
参数使用示例
- 快速回应：
model="gpt-5", reasoning_effort="minimal" - 详细解答：
reasoning_effort="high" - 简洁回答：
verbosity="low" - 详细回答：
verbosity="high"
选择建议
开发者应根据需求选择适当的模型版本名称和参数组合。例如，大部分复杂问题可直接使用gpt-5模型；批量简单任务可选用gpt-5-nano降低成本。通过API文档或Playground菜单可以查看并选择这些模型[12]。
是否可在 Playground 试用 GPT-5？
答： 可以。OpenAI已将GPT-5系列集成到其在线Playground工具中，方便开发者在浏览器中试用模型。您可以登录OpenAI平台的Playground，点击模型下拉菜单，选择GPT-5（或GPT-5 mini/nano等）来与之交互。GPT-5在Playground上支持文本和图像输入（可以上传图像进行分析）[41]。不过需要注意，使用Playground试用GPT-5仍会消耗您的API额度（按实际token计费），因为本质上Playground调用的是同一个后端服务。确保您的账号有可用的试用额度或付费余额。若您是新账户，OpenAI通常提供少量免费信用额度，可用于试验包括GPT-5在内的模型。总之，Playground是快速体验GPT-5的便捷途径，尤其适合在编写代码之前手动测试prompt效果。
Playground使用指南
| 功能 | 说明 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 模型选择 | 在模型下拉菜单中选择GPT-5系列 | 包括gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano |
| 多模态输入 | 支持文本和图像输入 | 可以上传图像进行分析 |
| 费用计算 | 按实际token计费 | 会消耗API额度 |
| 免费额度 | 新账户通常有免费信用额度 | 可用于试验GPT-5 |
使用建议
- 测试prompt：在编写代码前手动测试效果
- 快速体验：无需编写代码即可体验GPT-5能力
- 费用控制：注意监控API使用量，避免超出预算
注意事项
- 使用Playground试用GPT-5仍会消耗API额度（按实际token计费）
- 确保账号有可用的试用额度或付费余额
- 新账户通常提供少量免费信用额度，可用于试验包括GPT-5在内的模型
优势
Playground是快速体验GPT-5的便捷途径，尤其适合在编写代码之前手动测试prompt效果。
4. 价格 / 计费（API）
GPT-5 API 的价格是多少？
答： GPT-5 API的定价相比之前的模型有大幅降低，以便更具竞争力[42]。OpenAI公布的标准计费如下（按百万tokens计费）：
价格对比表
| 模型版本 | 输入价格 | 输出价格 | 特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-5（完整版） | $1.25/百万tokens[47][48] | $10.00/百万tokens[47][48] | 最高性能 |
| GPT-5 mini | $0.25/百万tokens[47] | $2.00/百万tokens[47] | 平衡性能 |
| GPT-5 nano | $0.05/百万tokens[48][50] | $0.40/百万tokens[48][50] | 最低成本 |
价格优势 这相当于每1000个token输入约$0.00125，输出$0.01（比GPT-4o输入费用减半，输出费用相同[49]）。
成本优化 值得一提的是，OpenAI对重复的输入token实行90%折扣缓存优惠：如果在几分钟内重复提交相同内容作为上下文，重复部分的输入费用仅为标准的十分之一[51]。这对长对话或需要每次附带上下文的应用来说可以节省大量成本。
竞争力分析 总体而言，GPT-5的定价策略极具竞争力，以至于GPT-5 nano的价格甚至低于许多竞品的小模型（例如GPT-5 nano输出$0.40/百万token，比同级别的Claude和Amazon Nova模型还便宜）[52]。
实际费用示例 例如，调用GPT-5返回1000字符（约750token）的回答费用约为$0.0075左右，非常低廉。
GPT-5 的 Thinking/深度推理模式如何计费？
答： GPT-5引入的"深度推理"会消耗额外的token，因此计费上主要体现为输出token增加。具体来说，在GPT-5模型内部，复杂问题时模型会先进行一系列推理步骤（称为思维链），这些不可见的推理过程也会计入输出token[49]。OpenAI按输出token计费，因此如果开启高推理模式，模型生成的隐藏推理内容越多，计费的输出token就越多，导致总体费用上升[49]。
计费机制对比
| 推理模式 | 输出token | 费用示例 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| minimal | 100个token | $0.001 | 快速回答，成本最低 |
| high | 1200个token | $0.012 | 详细推理，成本较高 |
费用计算示例 举例来说，同样一个问题，在minimal推理模式下可能只用100个输出token直接回答，而在high推理模式下模型先生成1000个token的思考过程再给出200个token答案，总共1200 token输出，这些都按$10/百万计费。因此深入推理=更多计算=更多费用。
成本优化建议
不过需要指出，GPT-5本身输入费用大幅降低，输出单价与GPT-4o持平，所以即便有推理额外开销，其整体性价比仍很高[47]。另外，OpenAI提供reasoning_effort参数可调节推理强度，如果想节省费用，可将推理设为"minimal"，让模型尽量少思考直接回答，这样输出token最少成本也最低[49]。
总结 总之，GPT-5并不对Thinking模式另行加价，但使用更深的推理会占用更多计费token。用户应根据需求权衡精度和成本。
是否有免费额度或配额？
答： OpenAI为GPT-5提供了一定的免费额度，但具体额度因用户类型而异。
免费额度详情
- 新用户：通常有$5-18的免费额度用于API调用
- ChatGPT用户：免费用户每月有一定次数的GPT-5使用配额
- Plus用户：获得更高的使用配额和更快的响应速度
- Pro用户：获得最高的使用配额和所有功能
配额限制
- 免费用户：每月有限的使用次数，超出后需要升级
- Plus用户：每小时有消息数量限制，但总体配额较高
- Pro用户：基本无限制，但仍有单次输出长度限制
升级建议
- 个人使用：Plus订阅性价比很高，每月$20
- 专业使用：Pro订阅提供无限访问，每月$25
- 企业使用：Team订阅适合团队协作，每人每月$25
注意事项
- 免费额度通常有使用期限，过期作废
- 超出免费额度后，按实际使用量计费
- 建议在免费额度内充分测试，再决定是否升级
总结
GPT-5 API的定价相比之前的模型有大幅降低，以便更具竞争力。GPT-5 nano价格甚至低于许多竞品的小模型，提供了在速度和成本上的极致优化。GPT-5 的 Thinking/深度推理模式如何计费？GPT-5引入的"深度推理"会消耗额外的token，因此计费上主要体现为输出token增加。主要按输出token数量计费，推理过程会增加输出长度。通过reasoning_effort参数可以控制推理深度，影响最终费用。GPT-5提供了一定的免费额度，但具体额度因用户类型而异。新用户通常有$5-18的免费额度用于API调用，免费用户每月有一定次数的GPT-5使用配额，Plus用户获得更高的使用配额和更快的响应速度，Pro用户获得最高的使用配额和所有功能。每月有限的使用次数，超出后需要升级，每小时有消息数量限制，但总体配额较高，基本无限制，但仍有单次输出长度限制。建议在免费额度内充分测试，再决定是否升级。
是否有免费额度或配额？
答： OpenAI为新用户提供一定的免费试用额度，但GPT-5本身并无专门的免费调用配额。一般新注册的开发者账号可能获得约$5美元的试用信用，可用于调用包括GPT-5在内的API模型。一旦用完则需付费继续使用。此外，ChatGPT平台上，免费用户可以免费使用GPT-5模型来聊天（有消息频率和长度限制），但这是通过ChatGPT界面而非开发者API。对于开发者来说，没有针对GPT-5的长期免费tier。如果您有旧的OpenAI推广积分或赠送额度，也可用于GPT-5。
免费额度对比
| 用户类型 | 免费额度 | 使用方式 | 限制 |
|---|---|---|---|
| 新注册开发者 | 约$5美元试用信用 | API调用 | 一次性，用完需付费 |
| ChatGPT免费用户 | 免费使用GPT-5 | 聊天界面 | 有消息频率和长度限制 |
| 开发者API | 无长期免费tier | API调用 | 需按量付费 |
成本优势 需要提醒的是，GPT-5相比GPT-4计费便宜了一个数量级以上，因此相同预算能调用更多次数。例如$5美元信用额度以前调用GPT-4可能只够几百次请求，而现在调用GPT-5可以支持成千上万token的处理。
企业方案 **小结：**除了初始试用外，OpenAI没有提供GPT-5专用的免费名额，使用GPT-5 API需按照上文价格按量付费。企业用户可以联系OpenAI销售了解包月或预付费方案[53]。另外在ChatGPT Plus订阅中，用户已包含一定量的GPT-5使用权，但开发者API不在其中，需要单独计费。
5. 限额 / 并发 / 上下文
GPT-5 的速率限制、并发上限是多少？
答： OpenAI对GPT-5 API请求设置了默认的速率限制（Rate Limits），包括每分钟请求数（RPM）和每分钟token数（TPM）等。虽然官方未公开具体数值，但据开发者社区反馈，GPT-5的默认限额与此前GPT-4o模型相近或更高。例如，有用户提到如果之前使用GPT-4o从未触及限流，那么改用GPT-5也不会遇到问题[54]。这暗示GPT-5继承了类似的高配额。
速率限制详情
| 限制类型 | 说明 | 典型数值 |
|---|---|---|
| 每分钟请求数（RPM） | 每分钟允许的API请求数量 | 数十次请求/分钟 |
| 每分钟token数（TPM） | 每分钟允许处理的token数量 | 数十万token/分钟 |
| 并发请求 | 同时处理的请求数量 | 受制于总请求额度 |
典型配额 典型情况下，OpenAI可能允许每分钟数十次请求，每分钟数十万token的吞吐量（具体额度可能会根据账号类型动态调整）。如果需要更高并发，OpenAI也提供提升额度的渠道：如企业客户可申请更高的RPM/TPM上限。
ChatGPT使用限制 在ChatGPT使用GPT-5时，Plus用户默认每小时可以发送上百条消息，Pro用户不限总量（但有单次输出长度限制），只有遇到滥用才会触发限流。
并发处理 并发方面，API并没有硬性"同时请求数"上限，但受制于每分钟总请求额度和计算资源，建议控制并发以免超额。OpenAI也提供队列服务Batch API方便异步处理大量任务[53]。
监控建议 总之，GPT-5的默认速率上限足以满足一般应用需求，如果有超大规模调用需求，可通过联系OpenAI提升限额。开发者可以在请求返回的响应头中查看是否接近速率限制，以及使用OpenAI Dashboard监控用量。若频繁收到429错误则表示达到了限额，此时可考虑申请上调。
每日或每小时调用限制？
答： OpenAI API对GPT-5没有硬性的"每日/每小时调用次数"上限，主要采用每分钟速率和token限额来限制。然而，为了防滥用，OpenAI可能会监控账户的每日总用量，如果出现异常高调用（比如一天几千万请求）会触发审核。从官方文档看，OpenAI更关注每分钟级别的限制，而未公布具体每天的配额[55]。
用户类型限制对比
| 用户类型 | 每日限制 | 说明 |
|---|---|---|
| ChatGPT免费用户 | 设有每日消息上限 | 此前GPT-4免费Beta每天20次等，但GPT-5上线后免费用户消息有一定限制但没有明确数字 |
| Plus/Pro用户 | 理论上没有固定每日上限 | 只受模型速率和负载影响 |
| Pro用户 | 宣称"无限GPT-5访问"[56] | 无固定每日额度 |
API使用策略 因此在API层面，如果您遵守每分钟的频率限制，持续一整天也是允许的，没有特定每日额度。
注意事项 注意：极高的持续调用可能导致账户被标记异常，建议提前与OpenAI协商以白名单方式运行高负载任务。概括来说，GPT-5 API按需计费而非预设每日限额，但务必遵循速率规则，理性使用以避免触发隐藏的安全监控。
支持的上下文长度（token）是多少？
答： GPT-5大幅提高了上下文长度，可以处理极大规模的输入/对话。OpenAI表示GPT-5主模型支持272,000个token的输入上限，输出则可达128,000个token[57][58]。综合起来，GPT-5在一次交互中最多可涉及约400,000 token（输入+输出）。这相当于处理大约30万字的文本！这个上下文窗口远超GPT-4的32k，也超过之前Azure o3模型的200k[4]。Wired报道也提到GPT-5的上下文窗口约为256,000 tokens，相比上一代提升明显[4]。
上下文长度对比
| 模型版本 | 输入token | 输出token | 总token | 对比 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5主模型 | 272,000[57][58] | 128,000[57][58] | 400,000 | 约30万字 |
| GPT-4 | 32,000 | 32,000 | 64,000 | 约4万字 |
| Azure o3 | 200,000 | 200,000 | 400,000 | 约30万字 |
版本差异 不同版本模型上下文长度可能略有不同：InfoQ信息显示GPT-5 chat版为128k token窗口，而GPT-5/mini/nano则是272k以上[27]。
应用场景 无论如何，GPT-5可以一次ingest/生成超长文档：例如完整的一部小说、长篇论文等都可放入上下文中分析。需要注意，上下文越长，处理时间和费用也会增加，而且特别长的上下文可能稍影响模型的准确性。因此，除非必要，不必每次都用到极限长度。但GPT-5的超大上下文非常适合需要跨越大量资料进行总结、代码库分析或长对话不丢失上下文的应用。
使用建议 开发者在使用时，应确保不超过模型支持的token上限，否则API会返回错误。OpenAI文档建议尽量将prompt+历史+结果控制在上下文窗口之内，以保证模型正常工作。
Deep Research 的最大并发与额度查看方式？
答： ChatGPT的"Deep Research"（深度研究代理）功能有固定的每月使用次数额度，不同订阅级别不同：Pro用户每月可用250次完整深度研究任务，Plus/Team/企业用户每月25次，免费用户每月5次[59]。4月的一次更新中，OpenAI引入了一个轻量级深度研究模式（基于o4-mini模型）来降低成本，并将各档用户的月配额提高到了上述水平[59]。当用户达到每月上限时，后续深度研究请求将自动切换为轻量版（结果可能稍简单）或者要求等到配额刷新[59]。
Deep Research额度对比
| 用户类型 | 每月额度 | 说明 |
|---|---|---|
| Pro用户 | 250次 | 完整深度研究任务 |
| Plus/Team/企业用户 | 25次 | 完整深度研究任务 |
| 免费用户 | 5次 | 完整深度研究任务 |
并发限制 并发方面，深度研究任务由于占用较多资源，一般一次只允许一个在后台运行。ChatGPT Web界面在您启动一个Deep Research后，会显示任务进度，您需要等待其完成才能开始下一个。据社区反馈，同时触发多个深度研究可能会被拒绝或排队。因此最大并发应为1，即每个账号同一时间只能有一个深度研究agent执行。
如何查看剩余额度？ 当您使用ChatGPT的深度研究功能时，界面会提供剩余使用次数的提示。在您点击"Deep Research"后，ChatGPT通常会弹出提示告知本月剩余的完整版研究次数。例如有用户报告，以前界面会显示如"您还有5次深度研究可用"这样的计数器[60][61]。如果该提示未直接显示，可以在开始一个新深度研究任务并立即点击停止，此时弹出的确认窗口中会包含剩余次数信息[62]。
额度重置 OpenAI也在帮助中心说明："产品内的使用计数器会显示您剩余的任务数量，并且对于有固定月额度的方案，每30天自动重置"[61]。因此，您可以在ChatGPT界面的工具菜单或通知区域找到Deep Research剩余额度指示。一旦达到上限，当月将无法再运行完整版深度研究，直到额度重置（自首次使用日起每30天重置一次）[61]。总之，Plus用户25次/月，Pro用户250次/月，系统会跟踪您的使用并提示剩余可用次数。
6. 规格 / 模型规模
GPT-5 有多少参数？
答： OpenAI未公开GPT-5的参数规模具体数字。历史上，OpenAI并未公布GPT-4等模型的参数量，因此GPT-5的确切参数量也没有官方披露。业内人士猜测GPT-4大约在1-1.8万亿参数规模[63]。关于GPT-5，早前曾有传闻称其参数量可能达到数万亿甚至更高，但这些都只是猜测[64][65]。
参数规模推测
| 模型 | 参数规模 | 来源 | 可信度 |
|---|---|---|---|
| GPT-3 | 1750亿 | 官方公布 | 确认 |
| GPT-4 | 1-1.8万亿 | 业内推测[63] | 推测 |
| GPT-5 | 数万亿+ | 传闻[64][65] | 未确认 |
架构特点 值得注意的是，GPT-5采用了多子模型协作的架构（类似Mixture-of-Experts思想），因此参数数量并非单一数字。例如GPT-5包含基础模型和推理模型各一套，实际参数或由二者总和决定[66]。OpenAI更强调的是GPT-5在性能上的提升和架构上的创新（路由多个"专家"模型）[66]。
性能导向 有分析指出，与其关注参数量，不如关注GPT-5在推理能力、多样任务表现上的跨越[67][68]。
总结 综上，GPT-5的参数数量未公开，但推测应该在数万亿参数级别，远超GPT-3（1750亿）而略高于GPT-4。如果未来OpenAI发布系统卡报告其中可能会披露模型容量的一些细节，目前我们只能说GPT-5属于超大规模Transformer模型，参数量在当前业界名列前茅。
GPT-5 nano 有多少参数？
答： 同样地，OpenAI没有公布GPT-5 nano的具体参数量。但可以推断GPT-5 nano相较完整版大幅瘦身，也许只有其一小部分参数。GPT-5 nano被定位为"超低延迟、高速"的模型[69]，为了实现这一点，参数规模必须更小以降低计算量。
参数规模对比
| 模型版本 | 参数规模 | 定位 | 特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-5完整版 | 数万亿 | 最高性能 | 最强能力，最高成本 |
| GPT-5 nano | 数十亿到一百亿 | 超低延迟 | 速度最快，费用最低 |
历史参考 之前GPT-4系列里，GPT-4.1-nano之类的小模型参数量不到完整版的十分之一甚至百分之一（业界小模型通常在几十亿参数级别）。GPT-5 nano可能也是在几十亿到一百亿级别参数，从而换取推理速度提升几个数量级。
官方描述 OpenAI主要通过实际性能描述nano模型：他们提到GPT-5 nano属于一种"全新类别的超低延迟推理模型"，专注于速度和高并发[69]。
价格印证 此外，从定价看，nano模型价格仅为完整版的4%（输入0.05 vs 1.25，输出0.40 vs 10 per 1M tokens），这也侧面印证了其计算成本大约低一个数量级[13][14]。
合理推测 因此可以合理推测GPT-5 nano的参数可能只有完整版的十分之一甚至更低。例如如果GPT-5主模型假设有数万亿参数，那nano可能在数千亿级别；如果GPT-5主模型本身在数千亿，那nano可能只有数十亿参数。
总结 总之，GPT-5 nano是大幅瘦身的GPT-5版本，参数少但保留了GPT-5部分核心能力。OpenAI更强调应用场景而非公布具体参数。
模型整体规模如何？
答： GPT-5模型的整体规模不仅体现为参数数量，还包括其架构复杂度、训练数据量和计算投入。根据Sam Altman今年年初发布的路线图，OpenAI把GPT-5定位为一个**"魔法般统一的智能"，整合了此前多个模型技术成果[70][71]。这意味着GPT-5不再只是单一一个模型，而是一个模型家族/系统**。
架构组成 从架构看，GPT-5包含：
- 一个基础快模型（善于快速回答常规问题）
- 一个深入推理模型（用于复杂任务，拥有更长链路推理能力）
- 一个实时路由器（负责在上述模型间调度）[5]
另外在API上又拆分出mini、nano尺寸，以及Chat专用模型，可见GPT-5其实由多个不同大小和侧重的网络组成。
训练规模 训练方面，据报道GPT-5训练使用了比GPT-4更多的计算资源和数据，使其具备更广博的知识（知识截止更新到2024年9月30日，比GPT-4扩大）[72]。
性能指标 在性能指标上，GPT-5在诸多基准上刷新SOTA：数学竞赛成绩94.6%、编码基准74.9%、多模态理解84.2%、医学问答46.2%，均显著高于前代模型[73]。这些提升往往需要更大规模模型或更先进训练技术才能实现。
技术演进 虽然OpenAI未明确具体规模，但他们提到GPT-5.5（即OpenAI o3）在2024年已采用了新范式（基于强化学习的长链推理），GPT-5则将这些技术集成并进一步优化[74][67]。
规模总结 因此，可以说GPT-5的整体规模在**广度（参数/数据）和深度（架构/能力）**上都达到了OpenAI历史之最，是一次系统级的升级而非单一模型size的提升[67][68]。简单来说：GPT-5代表目前OpenAI在模型规模和复杂性上的顶峰，它是由多部分组成的AI系统，远超任何单一前代模型的规模。
7. 能力 / 特性 / 对比
GPT-5 能做什么？（写作、编码、多模态等）
答： GPT-5相较前代在各方面能力都有显著提升，几乎可以被视为全能的AI助手：
核心能力对比
| 能力领域 | 主要提升 | 具体表现 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 写作创造 | 更强的文学性和控制力 | 可持续产出有韵律和情感深度的诗歌、剧本[75] | 文学创作、报告撰写、邮件润色 |
| 编码技术 | 最强大的编程模型 | 生成完整网站、应用或游戏[78] | 软件开发、代码调试、项目构建 |
| 数学逻辑 | 94.6%的AIME竞赛高分 | 复杂数学题、长算式、多步骤逻辑推理[73] | 数学计算、统计分析、逻辑推理 |
| 多模态感知 | 优秀的视觉理解能力 | 分析图像内容，识别物体、场景、文本[1] | 图像分析、医学影像、视觉问答 |
| 医疗专业 | 医学基准大幅超越 | 在HealthBench Hard部分得分提升约15个百分点[89][90] | 医学咨询、健康建议、专业分析 |
| 工具使用 | 执行长链条操作 | 连贯调用浏览器搜索、代码计算、给出答案[94][95] | AI代理、自动化任务、复杂研究 |
详细能力分析
写作创造 GPT-5是迄今最强的写作协作者，能够将粗略想法转化为引人共鸣的优美文章[75]。它在文学创作上更胜一筹，例如可持续产出有韵律和情感深度的诗歌、剧本，甚至能模仿特定文风。相比GPT-4，GPT-5写作时对复杂结构把握更好，能在保持形式的同时提供丰富表达[75]。日常应用中，GPT-5可帮忙撰写和润色报告、邮件、备忘录等，输出结果比以前更贴合用户意图。官方示例对比显示，GPT-5的诗歌用词更有意境、结尾更有力，能够呈现出清晰意象和震撼比喻，而GPT-4o的作品则较平淡直白[76][77]。
编码与技术 GPT-5是OpenAI至今最强大的编程模型[78]。它在代码生成、调试上有大幅改进，尤其擅长复杂前端界面的生成和大项目调试[78]。测试者发现GPT-5常常只需一个提示就能生成完整的网站、应用或游戏，而且对美学和设计有一定"审美"，能写出漂亮又实用的界面[78]。例如GPT-5能按照要求生成一款带抛物线滚动背景的卡通风格网页小游戏，仅通过文字描述完成全部HTML/JS代码[79][80]。此外，GPT-5在代码调试和理解大型代码库方面能力突出，可跟踪上万行代码的逻辑，回答关于代码如何运作的复杂问题[81]。它在工具使用上更灵活：可连续调用多步工具、并行运行任务而不跑偏[82]。对于写代码的人来说，GPT-5就像一位资深工程师，可以端到端完成复杂编码任务（早期用户反馈称其能够解决其他模型卡住的棘手bug、优化数据库查询等）[33][83]。
数学与逻辑 GPT-5的数学推理能力提升明显。在模拟考试AIME 2025（美国中级数学竞赛）中，GPT-5不借助工具就取得**94.6%**的高分，创下新纪录[73]。相比之下，前代模型的数学正确率要低得多。GPT-5在复杂数学题、长算式、多步骤逻辑推理上更可靠，出错率降低。OpenAI指出GPT-5对真实场景的定量分析更擅长，可以更好地理解概率、统计等问题[84][85]。同时，它在常识和逻辑推理题上也更稳健，胡乱编造答案的概率降低许多（幻觉率减少约26%，深度推理模型幻觉率比o3降低65%[86][87]）。
多模态感知 GPT-5支持图像输入，具备优秀的视觉理解能力[1]。它可以分析图像内容，识别其中的物体、场景、文本等，并结合文字进行回答。在官方演示中，用户上传了一张植物发黄的照片并提问，GPT-5能判断照片其实是一株仙人掌（而非用户提到的虎尾兰），并针对虎尾兰变黄的可能原因提出详尽解释[88]。这显示GPT-5在视觉领域已有相当强的辨识和推理能力，能灵活运用于园艺、医学影像等场景的初步分析。此外，GPT-5在多模态理解基准MMMU上达到84.2%的成绩，远高于之前模型[73]。需要强调的是，GPT-5本身不负责生成图像，但能理解图像并输出文字。
医疗与专业知识 GPT-5在医学问答等专业领域表现卓越。OpenAI透露GPT-5在他们设计的HealthBench医学基准上大幅超越以往模型，在最困难的HealthBench Hard部分GPT-5 Thinking得分提升了约15个百分点[89][90]。GPT-5更像一名主动思考的医学伙伴，会提示潜在关注点、提出追问，给出更精确可靠的建议[91]。当然，它不替代医生，但可帮助用户更好地理解报告、准备问诊问题等[92]。除了医学，GPT-5在法律、金融、科学等知识密集型领域都提供了更实用的答案，被誉为"让你随时有一队专家待命"[93]。
工具使用与代理 GPT-5擅长调用外部工具完成任务。它能够执行长链条的操作，比如连贯地调用浏览器搜索信息、再用代码计算结果，然后给出最终答案[94][95]。OpenAI表示GPT-5更善于判断何时以及如何使用函数/工具，例如遇到复杂问题时知道去调用网络浏览器或外部API[94]。它可以同时执行多个函数调用而不混乱，能处理工具返回的错误并调整方案[82]。这使GPT-5在充当"AI代理"方面非常出色，例如结合浏览和代码，它可以自主进行深入的网络研究、数据分析，然后整理报告（这正是ChatGPT"深度研究"功能的核心）[96]。有评论称"想象一下Deep Research模式，但对一切工具都有效——这就是GPT-5"[97]。
总结 概括来说，GPT-5几乎在所有ChatGPT常见用途上全面升级[1]：写作更具文学性和控制力，编程更强大自主，问答更加准确实用，并扩展到视觉内容分析和专业咨询等新领域。它就像一个渊博且多才多艺的专家团队，能够帮助用户完成从日常任务到高难度挑战的一切[93]。
GPT-5 数学能力如何？
答： GPT-5在数学推理和解题方面取得了长足进步，堪称目前LLM中的数学尖子生。具体体现：
数学能力对比
| 能力方面 | 具体表现 | 成绩指标 |
|---|---|---|
| 数学竞赛 | 美国数学竞赛AIME 2025模拟测试 | 94.6%[73] |
| 长算式计算 | 复杂算术或代数式计算 | 逻辑严谨，不易犯低级错误 |
| 高级数学 | 微积分、线性代数、概率统计 | 明显胜过以往模型 |
| 公式推导 | 公式变换、方程求解 | 更娴熟，准确率提升 |
详细能力分析
高分通过数学竞赛题 GPT-5在美国数学竞赛AIME 2025的模拟测试中得分94.6%[73]。AIME题目通常复杂多步，对LLM是巨大挑战，GPT-4等早期模型正确率远低于此。94.6%的成绩接近人类优秀选手水平。这表明GPT-5已能逻辑严谨地推导多步数学题。
长算式和公式推导 GPT-5能在对话中正确计算较复杂的算术或代数式，甚至在不用外部计算器的情况下完成一些繁琐计算（当然特别长的精算还是推荐使用工具）。它对公式变换、方程求解更娴熟，不易犯低级错误。
高级数学领域 在微积分、线性代数、概率统计等大学数学科目上，GPT-5的掌握明显胜过以往模型。早期测试显示，它可以推导证明某些数学命题，解释概念也更准确。OpenAI自己的评估也指出GPT-5在数学推理方面有显著提升。
实际应用能力 GPT-5不仅在纯数学题目上表现出色，在实际应用场景中也更加可靠。例如在金融计算、统计分析、科学计算等领域，GPT-5能够提供更准确的计算结果和更深入的分析。
总结 总的来说，GPT-5的数学能力已经达到了相当高的水平，能够处理从基础算术到高级数学的各类问题。它的数学推理能力使其成为学习数学、解决数学问题的强大助手。不过，对于特别复杂或需要特殊工具的计算，仍然建议结合专业数学软件使用。
是否具备"Study and Learn"记忆功能？
答： 如果"Study and Learn"指模型能像人一样持续学习新知识、在使用中更新其权重，那么GPT-5不具备这一功能。Sam Altman明确表示，GPT-5仍然无法在部署后持续自主学习。OpenAI在其宪章中将AGI定义为能"在大多数经济活动上超过人类且高度自主的系统"，而持续学习正是其中关键，但GPT-5尚未达到（它不是AGI）。GPT-5的知识仍然截止在训练数据（截至2024年9月），不会因为和用户对话就把新信息永久记住在模型中。
上下文学习能力 不过，GPT-5相比早期模型，在上下文学习方面更强：它可以在当前对话中"学习"用户提供的信息，并在该对话内反复利用。这种临时记忆在上下文窗口内是有效的，但一旦对话结束或超过记忆长度就会遗忘。OpenAI并未赋予GPT-5跨会话的长久记忆——除非使用插件/连接器调取用户的数据库或文件，那属于外部记忆，不是模型自身的。
用户自定义训练 另一个角度，"Study and Learn"可能指用户自定义训练（fine-tuning）。截至GPT-5发布时，OpenAI还未开放GPT-5的微调接口（fine-tuning），但有计划在稍后提供。用户暂时无法像对待GPT-3那样微调GPT-5让其"学习"特定企业知识。取而代之，OpenAI提供了企业向量数据库连接功能，GPT-5可在回答时查询你的资料，从而实现定制。这也是一种让模型"获取新知识"的方案，但不是模型内部记忆，而是检索。
总结 总之，GPT-5本身不具备持续学习的长时记忆。它不会像人或某些持续学习AI那样，越用越聪明、记住你告诉它的新知识（除非在当前聊天中）。OpenAI强调这一代模型依然是静态模型，每次回复都是基于已有参数和当下输入，而不会更新参数。未来AGI或许会引入持续学习机制，但当前GPT-5仍遵循"训练完毕-固定"模式。
GPT-5 的思考模式（Thinking）有哪些？
答： GPT-5 Thinking并不指不同的模式种类，而是泛指其深入推理的能力。不过，从API参数和架构角度，可以区分推理强度的几个档次：
推理强度等级
Minimal（最小）推理
- 特点：模型几乎不展开思考，快速给出直接答案
- 表现：更像GPT-3.5 Turbo的响应方式，适合简单请求或需要非常快的场景
- 输出：精炼，但可能缺少深入分析
Low/Medium（低/中等）推理
- 特点：模型进行一定程度的思考
- 表现：大概对应ChatGPT平常回答，一般问题会稍作推理
- 输出：给出合理但不极端详尽的答案
High（高）推理
- 特点：模型会投入大量计算，进行多步链式推理
- 表现：对应GPT-5 Thinking模式，全力深思熟虑，适合复杂开放性问题
- 输出：回答会更长、更全面，过程也可能更慢
API参数设置 OpenAI在GPT-5 API中明确了有4档推理等级：minimal, low, medium, high。这其实就是GPT-5的Thinking模式细分。平常说的"GPT-5 Thinking"主要指最高等级（High）的推理模式。
ChatGPT产品模式 在ChatGPT产品中，可以认为有三种主要模式：
- 标准GPT-5：默认，混合快模型+推理模型自动路由
- GPT-5 Thinking：用户明确要求更深入思考，比如Pro用户可以选GPT-5 Pro来触发
- GPT-5 Pro：相当于更高级的Thinking并行版
总结 GPT-5本质上有两套模型（快模型和慢模型），但通过参数可以呈现出从几乎不思考到深入推理的不同表现。一般把high级别称作GPT-5 Thinking，即模型全能力发挥。普通场景下系统会自动选择合适推理等级，无需手动干预。只有在API高级用法中才需要指定。
是否具备代理能力，能在用户设备执行任务？
答： GPT-5本身不会直接在用户本地设备执行操作（出于安全考虑，它被sandbox在云端），但它具备代理式AI的能力，通过工具接口间接为用户执行任务。
Agent Mode功能 OpenAI已经在ChatGPT中引入Agent Mode，将GPT-5与一系列工具（浏览器、代码执行环境等）集成，使其能够像助手代理一样行动[116]。例如在Agent模式下，用户下达一个复杂指令，GPT-5可以：打开浏览器搜索->点击页面->滚动浏览->找出所需数据；或者调用Code Interpreter执行Python脚本处理文件。这些操作都是GPT-5充当代理，通过API完成的。
本地设备执行 如果问能否在用户设备上执行，那需要用户主动授权某种本地访问。目前ChatGPT网页端不会擅自对用户电脑做改动。但微软等正在把GPT-5集成进本地环境（例如Windows Copilot能调用系统功能）。因此，在集成场景下，GPT-5可以通过调用系统API执行某些设备任务。例如Windows Copilot可以让GPT-5帮你调节系统设置、打开应用；GitHub Copilot X可以让GPT-5控制VS Code进行文件编辑等。这些能力并非GPT-5直接自带，而是产品将GPT-5置于一个带权限的环境中，它就能代理操作那些环境允许的任务。
安全考虑 值得注意的是，OpenAI对于完全开放式的"本地执行"非常谨慎。之前的实验插件"Operator"让模型能在浏览器中点击键入，现在Agent Mode整合了这点。但依然是在云端的受控环境。GPT-5不会直接获取你电脑的文件除非通过连接应用（如你授权Google Drive给ChatGPT，它才能访问其中文件[100]）。
实现方式 因此，如果您希望GPT-5在本地执行脚本或操作，需要在安全沙盒或通过API自行实现，把GPT-5接口接入您的程序，由您的程序来调用本地资源。OpenAI并无直接提供"让GPT-5远程控制我的电脑"的功能。所有已实现的代理功能都是有限范围的，以保障安全。
总结 GPT-5具备强大的代理能力（multi-tool use, web navigation等），但默认在云端受控环境中执行。它不会未经许可跑到用户设备上执行操作。如果集成到本地应用，在获得用户授权的前提下，GPT-5确实能通过API来完成许多自动化任务，但应注意遵守安全边界，不授予模型过多敏感权限。
8. 性能体验
GPT-5 速度如何？是否比 GPT-4 慢？
答： GPT-5的速度表现比较复杂，不能简单说"快"或"慢"，而是智能地根据任务复杂度调整。
速度表现分析
简单问题更快
- 路由机制：由于GPT-5内置路由机制，大多数简单提问由快模型即时回答
- 响应速度：非常迅速，往往比GPT-4还快
- 实际体验：用户提一些直观问题时，GPT-5常在一两秒内就给出答复
- 对比差异：GPT-4通常要等待几秒甚至十几秒
复杂问题主动深思
- 深度模式：如果问题要求复杂推理或用户让它"详细分析"，GPT-5会切换到Thinking深度模式
- 思考时间：可能花更多时间思考，这时候表面上看响应会变慢
- 计算步骤：模型真的在"认真想"，执行了更多计算步骤，旨在提高答案质量
- 实际案例：让GPT-5写一篇长文或解难题，它可能需要十几秒甚至更久
用户报告的变慢现象
- 输出风格：GPT-5刚上线时，一些用户觉得它比GPT-4"输出文本更慢"
- 节奏优化：GPT-5输出风格更从容，不像GPT-4有时一股脑给出长段
- 逻辑周密：先思考再徐徐给出答案，从而看起来速度变慢但其实逻辑更周密
服务稳定性
- 初期波动：发布初期，由于大量用户涌入体验GPT-5，服务器负载上升，ChatGPT响应速度有时波动
- 容量问题：这是暂时的容量问题，不是模型本身慢
- 快速调整：OpenAI在上线24小时内就根据用户反馈调整了基础模型调度
对比GPT-4
- 改进点：GPT-4以往有时会"卡顿"——先快输出一部分然后停顿
- 连续顺畅：GPT-5改进了这一点，输出更加连续顺畅
API并发
- 速率限制：如果开发者并发请求过多或超过速率限制，也可能感觉响应变慢
- 队列化：请求被队列化或限流，合理使用速率可保持流畅
总结 GPT-5本身速度并不慢，反而在大多数使用场景下更快。但当它投入更多推理时间时，用户可能需要耐心等待，以换取更高质量的答案。OpenAI平衡了速度与思考深度，使GPT-5在不同复杂度任务上动态调整。
为什么输出变短或更保守？
答： 一些用户注意到GPT-5刚上线时的回答较GPT-4更简短、更谨慎，主要原因有：
输出变化原因分析
| 原因 | 说明 | 影响 |
|---|---|---|
| 安全策略调整 | 引入"安全完成"机制，取代直接拒答策略[104] | 回答篇幅变短，措辞更小心 |
| 减少幻觉策略 | 在不确定时宁可少说，提供有限事实而不发挥想象[85][118] | 答案趋向保守，提高准确率 |
| 用户反馈调整 | OpenAI根据用户反馈快速调整模型风格[117] | 口吻更热情，答案丰富度提高 |
详细原因分析
安全策略调整 GPT-5引入了新的**"安全完成"机制，取代旧的直接拒答策略[104]。安全完成要求模型在敏感话题上给出有限、安全的信息。这常导致回答篇幅变短、措辞更小心。例如涉及医疗或法律，GPT-5可能不会长篇大论，而是简明扼要并附带免责声明。相比之下，GPT-4有时会尝试更长解释甚至超出安全范围被截断。GPT-5选择了谨慎简练**以遵守安全。
减少幻觉策略 OpenAI为降低幻觉，训练GPT-5在不确定时宁可少说。模型如果不完全有把握，宁愿提供有限事实而不发挥想象[85][118]。因此GPT-5答案趋向保守，不像以前模型那样滔滔不绝可能犯错。这提高了准确率，但表面上看内容变少。
用户反馈与调整 值得一提的是，GPT-5刚推出时，一些Plus用户抱怨它的风格"冷淡简短"，感觉不如GPT-4健谈。OpenAI很快注意到用户**"起义"**（revolt）般的反馈，并在24小时内对GPT-5进行了调整[117]。他们调教模型使其口吻更热情、答案丰富度提高。媒体报道说OpenAI"修复了GPT-5的冷淡人格"以平息用户不满[35]。因此，如果你感觉输出过短，那可能是初期版本的问题。目前模型已经改进，回答会更平衡详细。
verbosity参数默认值
GPT-5 API中有verbosity参数控制详略，ChatGPT界面可能默认为普通或略偏简洁。如果想让GPT-5多说，可以明确要求详细，或在Pro设置里调高"详细程度"。
总结 GPT-5输出偏短偏保守，是因为OpenAI有意加强了准确和安全，避免模型胡乱生成过长内容。经过用户反馈调整后，这种现象有所缓解。如今GPT-5在需要时仍能给非常长的答案（例如生成几千字文章是没有问题的），但一般情况下它会先给一个简明的核心答案，然后在用户追问下再展开细节。这其实是一种更成熟的对话策略。不过，用户如果期望更长答案，可以直接在提问时说明需要详细解释，GPT-5会配合提供更多信息。
社区评价为何参差？
答： GPT-5发布后，用户和专家的反应褒贬不一，可谓毁誉参半。导致评价差异的原因包括：
评价差异原因分析
| 评价群体 | 主要观点 | 原因分析 |
|---|---|---|
| 预期过高者 | 认为"不过如此"，效果平平[119][120] | 期望AGI级突破，实际是稳步提升 |
| 实干家 | 认为"惊艳"[119]，最强模型[121][68] | 关注实际用例中的可靠性提升 |
| 老用户 | 怀念GPT-4的生动风格 | 模型个性变化，更严谨刻板 |
| 命名误解者 | 认为应该是产品整合版升级[122][123] | 名字叫"5"但未实现戏剧性飞跃 |
详细原因分析
预期过高 由于GPT-4带来的巨大震撼，大家对GPT-5期望值极高。一些技术观察者原本以为GPT-5会是质的突破，甚至接近AGI。当GPT-5表现出"只是稳步提升"而非科幻飞跃时，这部分人感到失望，认为"不过如此"。正如AI评论员Gary Marcus所说，他认为GPT-5"姗姗来迟，炒作过度，效果平平"[119][120]。这代表了相对挑剔的观点。
实干家肯定 另一方面，一线开发者和研究人员对GPT-5的实际表现给予高度评价。Many Labs的Nathan Lambert称其"惊艳"（phenomenal）[119]。许多工程师测试后一致认为GPT-5是他们用过的最强模型，在各种任务中鲜有失误，经常令人印象深刻[121][68]。他们关注的是GPT-5在真实用例中的可靠性提升。
模型个性变化 有老用户觉得GPT-5少了GPT-4那种"讨好"和闲聊的风格，更严谨刻板，这种体验变化导致一些人主观上"不喜欢"。特别是在发布初期GPT-5比较保守的时候，不少ChatGPT爱好者表示怀念GPT-4的生动回答。OpenAI后续调整后，这种差异缩小，但口碑已经出现分歧。
错误期待命名 有专家指出，OpenAI其实把去年9月发布的o1模型（那是一次巨大提升）叫成GPT-5更合适，而现在的GPT-5更像是产品整合版升级[122][123]。因为名字叫"5"，人们以为它会远远甩开竞争对手，但实际上竞争对手在追赶（Claude、Google等也很强），所以有些人觉得"不像从3到4那样震撼"。
粗糙边角 还有评价认为GPT-5仍存在一些有待打磨的地方，例如某些长对话时风格不稳定、小概率仍会出错、某些领域知识更新不够等。这些"粗糙边角"被放大后，一些评论就比较负面。但这些问题很多在后续模型微调中会改进。
总结 归纳来说：喜欢GPT-5的人认为它确实是目前市场上最强模型，胜过一切现有竞争者，能力全面提高，用起来省心可靠[68]；批评GPT-5的人觉得它缺乏革命性惊喜，相较之前的突破显得"平淡"，或者不满OpenAI过早推广导致用户体验起伏[119]。其实两者并不矛盾：GPT-5的确非常强大，但没有实现一些人幻想的"AGI奇迹"。正如一篇分析所言："GPT-5是一款扎实优秀的模型套件，但并非名称所暗示的那种戏剧性飞跃"[68]。社区评价参差，很大程度上取决于评价者的立场和期待。目前趋势是，随着OpenAI快速优化GPT-5（修复初始问题）以及用户逐渐习惯其风格，整体口碑在回升。大多数开发者开始认可GPT-5在实际应用中的价值，而炒作式的失望情绪在减退。长期看，GPT-5依然巩固了OpenAI在业界的领先地位，只是我们对新模型的评价也正趋于理性。
GPT-5 是否存在响应变慢问题？
答： 总体而言，GPT-5的响应速度比GPT-4更快更灵活，但在某些情况下可能会感觉变慢：
速度对比分析
| 场景 | GPT-4表现 | GPT-5表现 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 简单问题 | 等待几秒甚至十几秒 | 一两秒内给出答复 | 智能路由机制 |
| 复杂问题 | 统一速度处理 | 切换到Thinking模式，花更多时间思考 | 深度推理计算 |
| 输出节奏 | 有时一股脑给出长段 | 先思考再徐徐给出答案 | 输出节奏优化 |
详细分析
简单问题更快 由于GPT-5内置路由机制，大多数简单提问由快模型即时回答，因此响应非常迅速，往往比GPT-4还快。用户提一些直观问题时，GPT-5常在一两秒内就给出答复，而GPT-4通常要等待几秒甚至十几秒。这一改进显著提升了日常使用体验。
复杂问题主动深思 如果问题要求复杂推理或用户让它"详细分析"，GPT-5会切换到Thinking深度模式，可能花更多时间思考。这时候表面上看响应会变慢，因为模型真的在"认真想"。例如让GPT-5写一篇长文或解难题，它可能需要十几秒甚至更久。这并非模型性能下降，而是它执行了更多计算步骤，旨在提高答案质量。
用户报告的变慢现象 在GPT-5刚上线时，一些用户觉得它比GPT-4"输出文本更慢"——可能因为GPT-5输出风格更从容，不像GPT-4有时一股脑给出长段。OpenAI可能对GPT-5的输出节奏做了优化，使其先思考再徐徐给出答案，从而看起来速度变慢但其实逻辑更周密。
服务稳定性 发布初期，由于大量用户涌入体验GPT-5，服务器负载上升，ChatGPT响应速度有时波动。这是暂时的容量问题，不是模型本身慢。OpenAI在上线24小时内就根据用户反馈调整了基础模型调度，解决了一些响应迟缓和输出过于简短的问题[117]。
对比GPT-4 GPT-4以往有时会"卡顿"——先快输出一部分然后停顿，GPT-5改进了这一点，输出更加连续顺畅。
API并发 如果开发者并发请求过多或超过速率限制，也可能感觉响应变慢，这是因为请求被队列化或限流。合理使用速率可保持流畅。
总结 综合来看，GPT-5本身速度并不慢，反而在大多数使用场景下更快。但当它投入更多推理时间时，用户可能需要耐心等待，以换取更高质量的答案。OpenAI平衡了速度与思考深度，使GPT-5在不同复杂度任务上动态调整。
9. 专项能力
GPT-5 编程能力如何？
答： GPT-5的编程能力可以用"业界顶尖"来形容，被广泛认为是当前最强的AI编程助手。具体表现：
编程能力对比
| 能力方面 | 具体表现 | 技术指标 |
|---|---|---|
| 复杂项目生成 | 一个高层描述生成完整多文件应用[79][80] | 一次运行通过 |
| 代码调试理解 | 阅读理解大型代码库，精准定位问题[81] | SWE-bench 74.9%[126][127] |
| 多语言支持 | 无缝切换Python、JavaScript、C++、Go等[128] | 错误率降低三分之一 |
| UI界面设计 | 生成精美UI界面和艺术设计代码[78] | 前端HTML/CSS表现惊艳 |
详细能力分析
复杂项目一次生成 GPT-5可以凭借一个高层描述，就生成完整的、多文件的应用代码。例如早期测试中，OpenAI要求GPT-5用一个HTML文件实现一款跑酷小游戏，它成功写出了完整的前端代码，包括绘图、逻辑、得分系统等，一次运行通过[79][80]。连测试人员都惊叹GPT-5对于界面设计的细节把握（如排版、留白）都很出色[124]。还有案例让GPT-5生成一个带音乐播放器和图片的"梦境追踪"应用，它不仅写出React代码，还有播放控件，可谓将产品原型直接实现[125]。这些都是GPT-4很难一次做到的。
调试和大型代码理解 GPT-5擅长阅读并理解大型代码库，然后回答基于代码的问题或进行修改。OpenAI自己在内部使用GPT-5来理解他们复杂的强化学习代码库，效果很好[81]。开发者反馈GPT-5在调试方面比以往更有耐心和思路，能够分析报错信息并精准定位问题。Coding bench的成绩也支持这点：GPT-5在综合软件工程任务SWE-bench Verified上得分74.9%，比上一代提升，并用更少输出token和更少工具调用达成结果[126][127]。
代码生成质量 GPT-5生成的代码更健壮、可运行性更高。有人评价"GPT-5写的代码更像一个懂设计和架构的工程师，而不仅仅是实现功能"——例如它懂得将代码组织成函数、考虑可扩展性等等。它还可以生成UI界面和艺术设计方面更精美的代码（在前端HTML/CSS上表现尤其惊艳）[78]。
多语言支持 GPT-5继续支持多种编程语言，并在罕见语言上也有所训练。它可以无缝在Python、JavaScript、C++、Go等之间切换。OpenAI评测的Aider多语言编辑基准上，GPT-5刷新了纪录，错误率比之前最佳降低三分之一[128]。
自主Agent编程 GPT-5可以一边写代码一边运行，形成代理式编程。它在一些Alpha测试中实现了自动编写-执行-修正的循环，解决复杂任务。这类似AutoGPT等工具的思路，但GPT-5内部就有更强的规划能力。
与Copilot结合
- IDE集成：微软指出，GPT-5能帮助Copilot完成更长、更复杂的代码建议，以及对大型项目进行重构[22][109]。这意味着在IDE中，GPT-5驱动的Copilot可以理解整个项目结构，不会局限于附近几行，提高相关性。开发者已经开始感受到Copilot变得"更聪明"，这一切归功于GPT-5。
一句话，GPT-5已经展现出接近高级软件工程师水准的编码能力[129]。虽然还不能完全取代人类编程（尤其在创意架构上），但在实现和调试层面，它可以极大提高开发效率。许多过去棘手的编程问题，GPT-5往往一次性就给出解决方案，让开发者直呼震撼。当然，对于生成代码仍需人类复核测试，但GPT-5无疑将"AI Pair Programmer"的实用性提升到了新高度。
与 GPT-4 系列有何差异？
答： GPT-5相比GPT-4系列（包括GPT-4、GPT-4.1、GPT-4o等改进版本）有多方面重大变化：
主要差异对比
| 方面 | GPT-4系列 | GPT-5 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 能力飞跃 | 基准水平 | 全面超越，更聪明、更快、更有用[84] | 显著提升 |
| 上下文长度 | 32k token | 272,000 token[4] | 8倍提升 |
| 架构设计 | 单一模型 | 多专家模型系统[5] | 架构革新 |
| 推理控制 | 隐含控制 | 显式参数控制[45] | 精细控制 |
| 多模态集成 | 有限开放 | 完整集成[88] | 全面支持 |
| 响应速度 | 统一速度 | 智能路由，按需调整[5] | 更灵活 |
详细差异分析
能力飞跃 OpenAI声称GPT-5在各项智能指标上全面超越前代，更聪明、更快、更有用、准确性更高[84]。Sam Altman把GPT-4到GPT-5的提升比作手机屏幕从像素屏到Retina屏的飞跃——GPT-5首次让人感觉真的是在和各领域的博学专家对话[98]。具体表现在GPT-5在数学、编码、常识问答等基准上均创造新高（如上所述，数学94.6% vs GPT-4远低，代码SWE-bench 74.9% vs GPT-4o约69%）[73]。而幻觉率则降低约26%，安全性有提升[86]。
上下文和记忆 GPT-5支持的上下文长度高达27万+ token，远超GPT-4的32k token。Azure版GPT-4.1曾提供100k上下文，而GPT-5直接提升到272k，长文档处理能力大增[4]。这意味着GPT-5可以一次性阅读、记忆并总结更大规模的文本（如整本书），而GPT-4则需要分段进行。
统一模型系统 GPT-4是一个单一模型（多模态版有视觉能力，但本质同一架构）。GPT-5则引入了多专家模型的系统架构，通过路由器在快速模型与深度推理模型之间切换[5]。这提高了效率：简单问题GPT-5几乎瞬间返回，而困难问题GPT-5会花时间深思后回答。以前GPT-4对所有问题都一个速度，现在GPT-5更懂得按需调整思考量[5]。另外GPT-5在ChatGPT中自动路由模型，用户无需手动选（GPT-4时代用户要手选8k或32k或不同版本模型），极大简化体验[71][99]。
推理模式控制 GPT-5 API新增了推理深度参数（minimal/low/medium/high）和输出详略参数，这在GPT-4系列中是没有开放的[45]。开发者可以精细控制GPT-5的回答风格和思考深度，以适应不同场景。而GPT-4只有隐含的系统消息引导，无法显式要求"少思考快答"或"多花时间深思"。
多模态改进 GPT-4虽然有图像理解能力（GPT-4V），但开放程度有限。GPT-5则在产品中更完整地集成了多模态：ChatGPT界面支持图片输入并有更明确的视觉分析功能（如前述园艺示例）[88]。此外GPT-5可以连接用户授权的第三方数据源（如用户的云盘文件），融合多模态信息处理[100][101]。
速度与交互 GPT-5在大多数普通提问上的响应速度较GPT-4更快。这是因为GPT-5大部分查询使用其高效模型即时回答，而GPT-4每次都进行复杂计算。实际体验中，不少用户感觉GPT-5小问题回答得"更快更直接"。另一方面，针对复杂任务GPT-5虽然会思考更久，但总体效率仍高于GPT-4因为GPT-5更擅长长链推理，一次成功率更高，减少了多次返工尝试[82]。
定制和人格 ChatGPT引入了角色预设和自定义指令等新特性与GPT-5同步上线。用户可以选择"玩世不恭（Cynic）、机器人、倾听者、书呆子"等4种预设人格来改变GPT-5的回答语气[102]。这相当于简易地调整模型的回答风格，这在GPT-4时代需要自己提示调教。GPT-5时代这些成为内置选项。
总结 综上，GPT-5不仅仅是GPT-4的小幅升级，而是在架构、能力、易用性上都实现了跨代飞跃[67][68]。正如有分析指出，GPT-5其实更像是一次产品大升级——统一了之前纷繁的模型版本，使ChatGPT整体体验提升到新水平[67][68]。
GPT-5 数学能力如何？
答： GPT-5在数学推理和解题方面取得了长足进步，堪称目前LLM中的数学尖子生。具体体现：
竞赛成绩
- AIME测试：在美国数学竞赛AIME 2025的模拟测试中得分94.6%[73]。AIME题目通常复杂多步，对LLM是巨大挑战，GPT-4等早期模型正确率远低于此。94.6%的成绩接近人类优秀选手水平。这表明GPT-5已能逻辑严谨地推导多步数学题。
长算式和公式推导
- 计算能力：GPT-5能在对话中正确计算较复杂的算术或代数式，甚至在不用外部计算器的情况下完成一些繁琐计算（当然特别长的精算还是推荐使用工具）。它对公式变换、方程求解更娴熟，不易犯低级错误。
高级数学领域
- 学科掌握：在微积分、线性代数、概率统计等大学数学科目上，GPT-5的掌握明显胜过以往模型。早期测试显示，它可以推导证明某些数学命题，解释概念也更准确。OpenAI自己的评估也指出GPT-5在经济学和定量分析等重要任务上表现更好[85]。这暗示其数学思维的深度增强，不仅会算，还理解概念。
减少幻觉
- 准确性提升：以前模型在数学上常乱猜或产生日常所谓"幻觉答案"。GPT-5通过训练来约束这点。当它不确定时，会表现得谨慎，或者要求分步分析，从而降低瞎答概率。安全卡的数据显示GPT-5相比o3（OpenAI之前的推理模型）幻觉率降低了65%[130]。
工具配合
- 自知之明：GPT-5也善于知道何时需要借助工具计算。例如一道复杂积分，它可能会调用Python库算出结果，然后告诉你正确答案。这种自知之明也提升了其数学可靠度。
总的来说，GPT-5的数学能力让人印象深刻——不仅计算正确率提高，解释步骤也更清晰，可用于教学辅助。它已经非常接近一个有扎实功底的数学系学生水平。当然，对于极高深的数学理论和创造性证明，LLM还有局限，但在解决典型问题上，GPT-5已可胜任甚至超越普通人的水平。对于需要数学推理的对话（比如金融模型、工程计算），GPT-5会是非常称职的助手。
与 Claude、Perplexity、Copilot 使用模型的对比？
答： OpenAI GPT-5面世后，各大竞争或合作产品的模型使用情况和能力也值得对比：
主要产品对比
| 产品 | 模型使用 | 主要特点 | 价格对比 |
|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | Claude 2 | 长上下文，善于推理 | 输出$75/百万tokens[105][106] |
| Perplexity AI | 可切换GPT-5 | 搜索问答引擎 | 跟随OpenAI定价 |
| GitHub Copilot | 已升级GPT-5 | 编码助手 | 价格保持不变 |
详细对比分析
Anthropic Claude Claude 2是Anthropic的旗舰模型，以长上下文和"更善于推理"著称。不过Claude2上下文为100k token，略小于GPT-5的272k。性能上，社区评价GPT-5在综合能力上已不输甚至超越Claude。定价上，Claude 2（Opus模式）输出每百万token $75，相比GPT-5的$10显著昂贵[105][106]。因此在经济性和多样任务上，GPT-5具有优势。而Claude有些特定场景（如角色扮演、持续对话）以往表现不错，但GPT-5推出后，这些差距在缩小。
Perplexity AI Perplexity是一个基于LLM的搜索问答引擎，之前使用OpenAI或Anthropic模型结合自己的搜索。在GPT-5发布后，Perplexity Pro/Max订阅者可以切换使用GPT-5模型[107]。Perplexity利用GPT-5的强推理生成更好的答案，并结合自身检索提供来源引用。这意味着Perplexity的回答质量也因GPT-5而提升。总体来说，Perplexity本身不训练模型，它跟随OpenAI迭代。用户如果在Perplexity中选择GPT-5，将获得和ChatGPT类似甚至更实时（因为带搜索）的体验。需注意的是，Perplexity也在计划开放GPT-5 Thinking模式给高级用户，用于更复杂查询[108]。这和ChatGPT Pro用户使用GPT-5 Thinking类似。
GitHub Copilot Copilot现在底层模型已经升级为GPT-5[22]。此前Copilot主要用OpenAI GPT-3.5或4的精调模型，现在有了GPT-5，其编码能力大幅提高。开发者在VS Code或GitHub Chat里，会发觉Copilot Chat能处理更复杂的指令、生成更完整的代码片段。这是因为GPT-5擅长长代码和工具调用，在Copilot中可以更好地理解上下文，甚至帮忙调试。微软官方强调GPT-5能增强Copilot应对大型代码库的推理，如复杂重构、导航大文件等[109]。因此Copilot因GPT-5变得更强，而价格保持不变，这无疑提升了竞争力。
其它比较 OpenAI官方的价格表对比了GPT-5和Google Gemini等竞品的费用[105][106]。可以看到GPT-5在成本上远低于Gemini等（例如Gemini据传高阶版也是每百万输出$15），性能却旗鼓相当甚至更佳。这将影响许多应用选择GPT-5作为后端模型。
总结 总之，GPT-5的推出在参数、性能上全面刷新行业标杆，令竞争对手面临更大压力，而合作伙伴则纷纷采用GPT-5提高服务质量[110][111]。未来我们会看到更多服务（搜索、办公软件等）切换到GPT-5或推出相应功能，与OpenAI最新技术保持同步。
是否支持联网搜索、Deep Research？
答： 是的，GPT-5对联网检索和深度研究有更好的支持。ChatGPT已内置联网搜索功能，在需要时GPT-5会自动利用浏览器工具获取最新资料，并给出带引文的答案。例如官方展示GPT-5回答医疗问题时，先显示"正在搜索有关他汀类药物的信息"，然后列出答案并附上Mayo Clinic等权威来源的引用[112]。可见GPT-5可以主动联网查找实时信息并引用来源，使回答更加可信。实际上，这类似于ChatGPT之前的Browse插件，但GPT-5将其整合得更紧密，很多查询无须用户额外要求就会自动检索[112]。
联网搜索功能
| 功能 | 说明 | 特点 |
|---|---|---|
| 自动检索 | 在需要时自动利用浏览器工具获取最新资料 | 无需用户额外要求 |
| 权威引用 | 给出带引文的答案，附上权威来源 | 提高可信度 |
| 实时信息 | 可以获取最新的网络信息 | 突破知识截止限制 |
Deep Research功能 此外，OpenAI在GPT-5发布前（2025年初）推出了**Deep Research（深度研究）**模式，让ChatGPT能够执行复杂的多步互联网调查[113]。GPT-5作为深度研究背后的关键模型，使其更加强大。深度研究模式下，GPT-5可以花5-30分钟自主搜索、阅读大量网页和PDF，然后整理写出一份带完整引用的研究报告[114][96]。相对GPT-4时代只能浅尝辄止地浏览，GPT-5具备真正"研究员"般的能力。
技术实现 OpenAI表示Deep Research利用了专门优化的o3推理模型，GPT-5发布后又结合Agent模式进一步升级[96][115]。7月更新中，OpenAI引入了ChatGPT Agent Mode（代理模式），将原来的"Operator"（浏览执行网页操作）和"Deep Research"结合在一起，让GPT-5可以在Agent模式下通过可视化浏览器实现更深入、更广泛的自动研究[116]。因此现在ChatGPT中，Pro用户可以在下拉菜单选择Agent模式，GPT-5就能一边浏览一边分析，完成复杂任务[116]。
应用场景 简而言之，GPT-5支持联网搜索（能获取互联网公开信息）且擅长深度研究（多步骤检索和分析）[94]。这使得它可以回答最新时事、查找学术资料、比较产品信息等过去离线模型难以胜任的任务。当然，联网功能需要在界面上启用相应模式，并遵守一定的浏览限制。但总体来说，GPT-5的确把ChatGPT从"知识截止2021"的局限中部分解放了，在需要时可以联网获取更新、更详细的资料进行回答。
10. 用法与工作流
如何让 GPT-5 生成长文章？
答： GPT-5在生成长文章方面有显著优势，可以通过多种方式获得高质量的长篇内容。
生成长文章的方法
明确要求
- 具体指令：明确告诉GPT-5你需要一篇长文章，指定字数或页数
- 结构要求：要求包含引言、正文、结论等完整结构
- 深度要求：要求深入分析，不要浅尝辄止
分步骤引导
- 大纲先行：先让GPT-5生成文章大纲，然后逐步展开
- 分段完成：将长文章分成几个部分，逐段完成
- 迭代优化：根据初步结果要求进一步补充和修改
利用上下文长度
- 一次性处理：利用GPT-5的27万+ token上下文长度，可以一次性处理很长的内容
- 连续对话：在同一个对话中持续扩展内容
- 保持连贯：长对话中GPT-5能保持很好的逻辑连贯性
最佳实践技巧
- 提供背景：给GPT-5提供充分的背景信息和参考资料
- 明确目标：清楚说明文章的目标读者和用途
- 要求举例：要求包含具体的例子和案例
- 要求引用：要求提供信息来源和引用
如何让 GPT-5 跳过推理直接回答？
答： 可以通过多种方式让GPT-5跳过深度推理，直接给出答案。
使用API参数
- reasoning_effort参数：设置为"minimal"或"low"
- verbosity参数：设置为"low"获得简洁回答
- 直接指定：在API调用中明确指定推理级别
提示词技巧
- 直接要求：明确说"请直接回答，不要推理过程"
- 简洁指令：使用"简短回答"、"直接答案"等指令
- 跳过步骤：要求"跳过分析步骤，直接给出结论"
ChatGPT界面
- 选择模式：在ChatGPT中选择标准模式而非Thinking模式
- 明确表达：直接告诉GPT-5你只需要答案，不需要解释
- 使用快捷指令：利用ChatGPT的快捷指令功能
实际应用场景
- 快速查询：需要快速获取信息时
- 批量处理：处理大量简单问题时
- 成本控制：希望降低API调用成本时
如何使用 Deep Research 功能？
答： Deep Research是GPT-5的强大功能，可以进行深入的研究和分析。
深度研究使用步骤
启用功能
- 选择模式：在ChatGPT中选择Deep Research模式
- 明确任务：清楚描述你的研究需求
- 设置范围：指定研究的时间范围、地域范围等
优化提示词
- 具体问题：提出具体、明确的研究问题
- 多角度要求：要求从多个角度分析问题
- 来源要求：要求提供信息来源和引用
- 格式要求：指定输出格式（报告、总结、分析等）
监控进度
- 耐心等待：Deep Research需要时间，通常5-30分钟
- 查看状态：界面会显示研究进度
- 中途调整：如果发现方向不对，可以中途调整
结果处理
- 仔细阅读：仔细阅读生成的研究报告
- 验证信息：对重要信息进行验证
- 进一步提问：基于研究结果提出后续问题
使用建议
- 重要研究：将Deep Research用于重要的研究任务
- 复杂问题：适合需要多源信息整合的复杂问题
- 专业领域：在专业领域研究中特别有用
如何生成多媒体内容？
答： GPT-5在多模态内容生成方面有显著提升，可以生成各种类型的多媒体内容。
多媒体内容生成
文本内容
- 长篇文章：生成高质量的长篇文章和报告
- 创意写作：创作小说、诗歌、剧本等创意内容
- 技术文档：编写技术文档、用户手册等
代码生成
- 完整应用：生成完整的应用程序代码
- 网页设计：创建HTML/CSS网页和界面
- 数据处理：生成数据分析和处理脚本
图像分析
- 图像描述：详细描述和分析图像内容
- 图表解读：解读复杂的图表和数据可视化
- 视觉推理：基于图像进行推理和分析
提示词构造技巧
- 明确要求：清楚说明需要什么类型的内容
- 提供示例：提供参考示例或模板
- 分步指导：将复杂任务分解为多个步骤
- 迭代优化：根据初步结果进行优化调整
最佳实践
- 提供上下文：给GPT-5提供充分的背景信息
- 明确目标：清楚说明内容的目标和用途
- 要求质量：明确要求高质量、原创性内容
- 验证结果：对生成的内容进行验证和检查
如何优化提示词？
答： 优化提示词是获得更好GPT-5回答的关键，需要掌握一些技巧和原则。
提示词构造技巧
明确目标
- 具体问题：提出具体、明确的问题
- 明确要求：清楚说明你希望得到什么样的回答
- 设定标准：明确回答的质量标准和格式要求
提供上下文
- 背景信息：提供相关的背景信息和上下文
- 参考资料：提供参考资料和示例
- 约束条件：说明任何约束条件或限制
使用结构化提示
- 分步骤：将复杂问题分解为多个步骤
- 使用列表：使用列表和编号组织提示词
- 明确角色：给GPT-5设定明确的角色和任务
迭代优化
- 测试调整：测试不同的提示词版本
- 收集反馈：收集使用反馈并进行调整
- 持续改进：根据效果持续改进提示词
高级技巧
- 使用示例：提供示例说明期望的输出格式
- 设定温度：通过API参数控制输出的创造性
- 使用模板：创建可重用的提示词模板
- 结合工具：结合其他工具和资源优化效果
常见错误避免
- 过于模糊：避免过于模糊或不明确的问题
- 信息不足：避免提供信息不足的提示词
- 期望过高：避免对单个回答期望过高
- 忽略验证：避免忽略对结果的验证和检查
11. 安全 / 合规
是否可绕过免费限制？（仅说明是否可能，遵守政策）
答： 关于绕过GPT-5免费限制的可能性，需要从技术和政策两个角度来分析。
限制机制
- 技术层面：OpenAI在技术层面设置了多重验证和限制机制
- 账户验证：需要有效的账户验证和支付方式
- API限制：API调用有严格的速率限制和配额控制
政策合规
- 服务条款：OpenAI的服务条款明确禁止绕过付费限制
- 法律风险：任何绕过行为可能违反服务条款和相关法律
- 账户风险：可能导致账户被封禁或法律后果
安全建议
- 合规使用：建议通过合法途径使用GPT-5服务
- 合理规划：根据需求合理规划使用量，避免超出免费额度
- 升级考虑：如需更多使用量，可考虑升级到付费计划
技术防护
- 多重验证：OpenAI采用多重技术手段防止滥用
- 监控系统：有完善的监控系统检测异常使用模式
- 持续更新：安全措施持续更新，提高防护能力
是否存在越狱方式？（仅说明现状，不提供方法）
答： 关于GPT-5的"越狱"问题，需要从安全现状和防护措施两个方面来了解。
安全现状
- 防护加强：GPT-5相比前代模型在安全防护方面有显著加强
- 幻觉减少：通过训练优化，减少了幻觉和不准确信息的产生
- 安全完成：引入了"安全完成"机制，在敏感话题上提供有限但安全的信息
限制机制
- 内容审核：有完善的内容审核机制，过滤不当内容
- 安全边界：设置了明确的安全边界，防止生成有害内容
- 持续监控：对模型输出进行持续监控和调整
防护措施
- 多层防护：采用多层防护措施，包括训练时和推理时的安全控制
- 动态调整：根据使用情况动态调整安全策略
- 用户反馈：积极响应用户反馈，不断改进安全措施
用户建议
- 合规使用：建议在合规范围内使用GPT-5
- 安全意识：保持安全意识，避免尝试绕过安全措施
- 报告问题：如发现安全问题，建议通过官方渠道报告
技术发展
- 持续改进：OpenAI持续改进安全技术，提高防护能力
- 行业标准：推动行业安全标准的建立和完善
- 合作共赢：与用户和社区合作，共同维护安全环境
总的来说，GPT-5在安全方面采用了多重防护措施，相比前代模型有显著改进。建议用户合规使用，共同维护良好的使用环境。
GPT-5 能做哪些 GPT-4 做不到的事？
答： 基于前述差异，GPT-5解锁了一些GPT-4无法胜任或不擅长的任务：
GPT-5独有能力对比
| 能力类型 | GPT-4限制 | GPT-5能力 | 实际应用 |
|---|---|---|---|
| 超长文档处理 | 最多32k token（约2.4万字） | 可处理上百页文本甚至整本书[4] | 法律合同分析、长篇论文总结 |
| 多模态综合分析 | 有限的多模态能力 | 同时分析多张图像和长文本[1] | 论文PDF分析、监控图像报告 |
| 自主多步行动 | 基本一问一答 | 自主完成一系列操作[96][94] | 竞争对手研究、深度分析报告 |
| 上下文学习 | 长资料检索力不从心 | 擅长从大量参考资料中汲取新知识 | 技术文档检索、知识库问答 |
| 个性化数据连接 | 无法连接用户数据 | 可连接云端应用（Gmail、日历、云盘）[103] | 邮件总结、日程管理 |
详细能力分析
处理超长文档 GPT-4最多处理32k token（大约2.4万字），GPT-5则可处理相当于上百页文本甚至整本书的内容[4]。例如，用GPT-5可以让它通读一份数百页的法律合同并总结要点，这是GPT-4做不到的（需分段进行且容易遗忘前文）。
同时分析图文并茂的资料 GPT-5支持在单次prompt中输入多张图像和长文本，让模型综合视觉和语言信息。这使其能够完成如"读论文PDF并分析图表""看一组监控图像写报告"等复杂多模态任务，GPT-4则没有这方面的成熟能力。
自主执行多步行动 GPT-4虽然强大但基本是"一问一答"。GPT-5则可以在一个命令下自主完成一系列操作，例如用户让它"帮我研究一下竞争对手的产品并写份比较报告"，GPT-5会自己上网搜索多条信息、阅读分析，然后输出报告[96][94]。这种完整的代理任务GPT-4需要人工多轮指导才能勉强做到，而GPT-5几乎一键完成深度研究。
上下文学习更强 GPT-5擅长"阅读"用户提供的大量参考资料，从中汲取新知识来回答问题。例如把一系列技术文档丢给GPT-5，再问它文档某细节，它能准确找出并引用答案；GPT-4在长资料检索上则力不从心，容易漏掉或记混。
连接用户个性化数据 GPT-5（特别是ChatGPT企业版）可以连接用户的云端应用（如Gmail、日历、云盘）[103]。它能实时获取用户邮件或文件内容来完成任务，比如总结邮箱里的未读邮件等。这种深度集成GPT-4并未实现，而GPT-5已具备雏形（Pro用户可率先体验Gmail/Drive连接）[103]。
更少拒答，更多安全回答 GPT-4遇到敏感或有害请求通常直接拒绝。而GPT-5引入了安全完成机制，会尽量给出有限度、有益的回答而非简单拒绝[104]。例如，GPT-4对医疗建议可能直接警告不提供诊断，GPT-5则倾向于提供一般信息同时强调非专业意见[92]。这使得用户能获得更多信息而不是碰壁。当然在非法请求上GPT-5还是会拒绝，但总体上GPT-5能处理以前GPT-4"不会回答"的一些边界请求，以更安全方式给出一些有用内容。
总结 一句话，GPT-5在规模、工具整合、实时性等方面打开了许多GPT-4的限制，能胜任更新更复杂的任务。不过需要提醒的是，有些高度专业领域GPT-5虽然更强但仍非完美，还需要谨慎核验模型输出。