OpenAI 正式推出了其
指南亮点: 优化复杂任务与编程能力
OpenAI 在其官方提示词指南中详细阐述了如何通过精准的提示设计提升 GPT-5 在代理任务 （agentictasks）、代码生成和指令遵循方面的表现。根据指南，GPT-5 在代理任务中展现出更高的自主性和上下文理解能力，尤其在需要工具调用和长上下文处理时表现优异。指南建议用户通过调整推理力度 （reasoning_effort）参数，控制模型在快速响应与深入分析之间的平衡。例如，对于简单查询，降低推理力度可提升效率; 对于复杂问题，则推荐使用高推理力度以确保准确性。
在编程方面，GPT-5 被誉为 「
控制代理行为: 从谨慎到自主
指南还深入探讨了如何通过提示词调节 GPT-5 的代理行为倾向 （agenticeagerness）。对于需要快速响应的场景，用户可以通过限制工具调用次数或明确任务目标来减少模型的 「过度探索」。
例如，指南提供了一个提示模板，建议设置 「
此外，指南强调了工具序言 （toolpreambles）的重要性，建议用户要求模型在执行复杂任务时提供清晰的计划和进度更新。这种透明化的交互方式能显著提升用户体验，尤其在长时间运行的任务中。
多模态与个性化: 更贴近用户需求
GPT-5 不仅在文本处理上更进一步，还支持多模态交互，包括文本、图像、语音甚至初步的视频处理能力。
指南建议通过明确的上下文指令 （如 「处理图像并生成描述」） 充分利用其多模态功能。此外，GPT-5 引入了个性化功能，例如自定义聊天颜色、预设人格 (如 「愤世嫉俗者」 或 「倾听者」) 以及与 Gmail、GoogleCalendar 等工具的集成，进一步提升了其实用性。
安全与可靠性: 减少幻觉现象
OpenAI 在指南中强调，GPT-5 通过强化训练和安全评估，显著降低了幻觉 （hallucination）发生率。相比前代模型 o3 和 GPT-4o，GPT-5 在匿名化生产流量测试中的错误率降低了约 45%-80%。指南建议用户通过 「安全补全 （safecompletions）」 功能，确保模型在敏感任务中提供符合安全约束的高质量回答，并在无法回答时清晰解释原因。
对 AI 行业的启示
GPT-5 的提示词指南不仅为用户提供了实用工具，还反映了 OpenAI 在简化 AI 交互、提升模型效率和安全性的战略方向。通过统一模型架构 （整合 GPT 和 o 系列模型），OpenAI 旨在消除传统模型选择的复杂性，让 AI「即开即用」。这对开发者、研究人员乃至普通用户而言，都意味着更低的门槛和更高的生产力。
然而，社区反馈也显示出一些担忧。有用户指出，尽管 GPT-5 在性能上大幅提升，但其 API 成本可能较高，且部分任务的改进幅度未完全达到预期。AIbase 认为，随着更多用户和开发者深入使用，GPT-5 的实际表现和优化空间将进一步明朗。
结语
OpenAI 的 GPT-5 官方提示词指南为用户提供了一套科学且实用的工具集，帮助他们充分发挥这一前沿模型的潜力。从代理任务到多模态交互，再到安全补全，GPT-5 展现了 AI 技术在通用性和专业性上的新高度。AIbase 将持续关注 GPT-5 的实际应用表现及社区反馈，为您带来更多前沿资讯。
官方指南入口:https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
