A GPT-5 az OpenAI eddigi legfejlettebb nyelvi modellje, amely jelentős előrelépést jelent az önálló feladatvégzés, a kódolás és az utasításkövetés területén. Ez a modell már nemcsak válaszokat ad, hanem képes hosszabb gondolatmenetet fenntartani, komplex feladatokat több lépésben végrehajtani, és közben a felhasználó által meghatározott keretek között maradni. Ez különösen fontos olyan munkafolyamatokban, ahol a konzisztencia és a folyamatosság alapfeltétel.
A GPT-5 egyik legnagyobb újítása az agentikus működés támogatása. Ez azt jelenti, hogy a modell képes saját „munkatervet” kialakítani és követni, valamint a különböző eszközökkel (API-k, adatbázisok, kódszerkesztők) való interakciót intelligensen irányítani. A Responses API segítségével megőrzi a korábbi gondolatmenetét, így nincs szükség minden körben a kontextus újrafelépítésére. Ez időt, költséget és erőforrást takarít meg.
A modell képességei különösen akkor érvényesülnek, ha a felhasználó tudatosan építi fel az utasításait, azaz „promptol”. A GPT-5 kifejezetten érzékeny a részletes, logikusan felépített és ellentmondásmentes promptokra, így a felhasználó oldalán nagyobb a felelősség, de ezzel együtt nagyobb a lehetőség is a pontos, magas minőségű eredmények elérésére.
Miért érdemes GPT-5-öt használni?
A GPT-5 minden korábbi modellnél hatékonyabban használja a rendelkezésére álló eszközöket. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy képes célzott API-hívásokat végrehajtani, adatbázisokban keresni, vagy akár szoftverkörnyezetben kódot írni és módosítani. Ez az eszközhasználati képesség nemcsak gyorsabbá, hanem megbízhatóbbá is teszi a munkát, mivel csökkenti a fölösleges lépések számát.
A modell kódolási képességei is jelentősen fejlődtek. Képes nagy kódbázisokban összefüggéseket feltárni, hibákat kijavítani és több fájlon átívelő refaktorálást végezni. Frontend és backend fejlesztésben is magabiztosan mozog, és teljes alkalmazásokat képes nulláról felépíteni. Ez különösen hasznos lehet olyan fejlesztők számára, akik gyors prototípusokat szeretnének létrehozni, vagy komplex projektekben keresnek automatizált segítséget.
Az utasításkövetés terén a GPT-5 precízebb és kiszámíthatóbb, mint elődei. A világos, egyértelmű promptokra pontos és következetes válaszokat ad. Ez lehetővé teszi, hogy komplex, több részből álló feladatokat is biztonsággal rábízzunk, anélkül hogy attól kellene tartani, hogy eltér az előírt módszertől vagy céltól.
A jó prompt alapjai
A GPT-5 teljesítménye nagymértékben függ a felhasználó által megadott prompt minőségétől. Egy jó prompt világosan meghatározza a feladat célját, a végrehajtás módját és a korlátokat. A modell úgy működik a legjobban, ha pontosan tudja, mit várunk tőle, és egyértelmű szabályrendszerben dolgozhat. Ez csökkenti a bizonytalanságot és növeli a hatékonyságot.
A cél megfogalmazása során fontos kerülni az ellentmondásokat és a túl általános kéréseket. Például a „Készíts egy rövid, de részletes összefoglalót” típusú utasítás zavarba hozhatja a modellt, mivel a rövidség és a részletesség egyszerre nehezen teljesíthető. Ehelyett célszerű pontos terjedelmi és tartalmi elvárásokat megadni, például „Írj három bekezdéses összefoglalót a legfrissebb statisztikákkal”.
A módszertani utasítások legalább olyan fontosak, mint a cél. Ha a feladat több lépésből áll, érdemes ezeket lépésről lépésre leírni. A GPT-5 képes ezeket követni és a megfelelő sorrendben végrehajtani, így a munka strukturáltabb és átláthatóbb lesz. Ez a megközelítés különösen jól működik nagyobb projektekben, például piackutatások, műszaki dokumentációk vagy szoftverfejlesztési feladatok esetén.
A proaktivitás beállítása
A GPT-5 egyik fontos újítása, hogy szabályozható a proaktivitás mértéke, vagyis az, hogy a modell mennyire önálló a feladatvégzés során. Alacsony proaktivitás esetén gyorsan, egyszerűen válaszol, minimális kontextusgyűjtéssel és eszközhasználattal. Ez akkor ideális, ha azonnali, célzott információra van szükség.
Magas proaktivitásnál a modell alapos kutatást végez, több forrást is felhasznál, és kevésbé kér visszaigazolást a felhasználótól. Ez hasznos összetett, több lépéses projektek esetén, ahol a felhasználó inkább a végeredményt szeretné látni, mint a folyamat közbeni részleteket. Ilyenkor érdemes egyértelműen megadni, hogy a modell addig dolgozzon, amíg teljesen el nem készíti a feladatot.
A proaktivitás mértékét a promptban egyértelmű utasításokkal lehet szabályozni. Például alacsony szinten: „Max 2 eszközhívás, válaszolj a legjobb tudásod szerint, még ha nem 100% pontos.” Magas szinten: „Addig dolgozz, amíg a feladat teljesen kész, ne kérdezz vissza, ha bizonytalan vagy, hanem tégy feltételezést és jegyezd fel.” Ez a beállítás jelentős hatással van a sebességre, az alapos munkára és a felhasználói élményre.
Tool preamble a jobb átláthatóságért
A tool preamble funkció lehetővé teszi, hogy a GPT-5 a feladat elkezdése előtt röviden ismertesse a munkatervét. Ez különösen hasznos, ha a felhasználó szeretné követni a folyamatot, vagy ha a feladat több lépésből áll és hosszabb időt vesz igénybe. A tervezett lépések előzetes bemutatása átláthatóvá és ellenőrizhetővé teszi a folyamatot.
Ez a módszer a hibák számát is csökkentheti. Ha a felhasználó a terv láttán észreveszi, hogy valami kimaradt vagy rossz irányba halad a gondolkodás, még a végrehajtás előtt korrigálhatja a modellt. Így nem kell utólag javítani a kész munkát, ami idő- és erőforrás-megtakarítást jelent.
A tool preamble különösen értékes az agentikus munkafolyamatokban, amikor a modell több eszközt is hív egymás után. Ilyenkor a felhasználó világosan láthatja, milyen lépéseket tervez a GPT-5, és ezek hogyan vezetnek a kívánt eredményhez. Ez az együttműködés egyik kulcseleme.
A reasoning_effort beállítás határozza meg, hogy a GPT-5 mennyire mélyen gondolja át a feladatot. A minimal gyors választ ad, de kevesebb kontextust vesz figyelembe, a high alaposabb, de lassabb. A medium az alapértelmezett, kiegyensúlyozott megoldás. A feladat bonyolultsága alapján érdemes kiválasztani a megfelelő szintet.
A verbosity a kimenet részletességét szabályozza. Alacsony értéknél a válasz tömör és lényegre törő, magas értéknél részletesebb, magyarázatokkal és példákkal kiegészített. Ez különösen fontos olyan feladatoknál, ahol a folyamat megértése vagy dokumentálása is cél, például oktatási anyagok készítésénél vagy kódfelülvizsgálatnál.
A két beállítás kombinálása lehetővé teszi a teljesítmény optimalizálását. Például alacsony verbosity és magas reasoning_effort alkalmas lehet komplex, de tömör jelentések készítésére, míg magas verbosity és alacsony reasoning_effort ideális lehet részletes, de gyorsan elkészülő magyarázó anyagokhoz.
-
Low Reasoning + Low Verbosity
Prompt:
„Hány lakosa van Magyarországnak?”
Eredmény: egyetlen szám, gyorsan.
-
High Reasoning + Low Verbosity
Prompt:
„Készíts 3 mondatos összefoglalót a magyar napenergia-piac trendjeiről, mély elemzés alapján.”
Eredmény: tömör, de adatvezérelt összefoglaló.
-
High Reasoning + High Verbosity
Prompt:
„Írj 5 oldalas tanulmányt a magyar e-kereskedelem fejlődéséről az elmúlt 10 évben.”
Eredmény: fejezetekre bontott, részletes, forrásokkal alátámasztott elemzés.
Elérhetőek még a korábbi modellek?
A GPT‑5 bevezetésével – különösen a ChatGPT-ben – már nincs lehetőség közvetlenül kiválasztani a korábbi modelleket, mint például a GPT‑4o, GPT‑4.1 vagy GPT‑4.5. Ezek a modellek fokozatosan kivonásra kerültek, és a GPT‑5 vált az új alapértelmezett modellszinttel, amely automatikus „router” mechanizmusának köszönhetően intelligensen választja ki, mikor „gondol” hosszabb ideig a feladatra (GPT‑5 Thinking). ChatGPT Plus, Pro és Team felhasználók továbbra is választhatják kézzel a GPT‑5 vagy GPT‑5 Thinking üzemmódot a modellválasztóban, de régi modellek már nem szerepelnek.
A felhasználók között jelentős felháborodást váltott ki a GPT‑4o hirtelen eltűnése — többek szerint ez a modell barátibb hangnemet és több személyiséget kínált. Ennek hatására OpenAI bejelentette: visszahozzák a GPT‑4o opciót Plus előfizetők számára is, ami azt mutatja, hogy a felhasználói visszajelzések fontos szerepet játszanak a modellválasztás lehetőségeiben.
Összegzés
A GPT-5 valódi ereje akkor mutatkozik meg, ha tudatosan használjuk. A világos célok, a módszerek és korlátok meghatározása, a proaktivitás szabályozása, a tool preamble alkalmazása, valamint a reasoning_effort és verbosity beállítása mind hozzájárulnak a pontos, gyors és konzisztens eredményekhez.
Az új funkciók – például a Responses API-val való kontextus-megőrzés vagy a proaktivitás finomhangolása – lehetővé teszik, hogy a GPT-5 valódi munkatársként működjön, ne csak válaszadó eszközként. Aki megtanulja jól promptolni, annak a kezében a GPT-5 nemcsak időt, hanem minőséget is nyer. Ez a modell már nem csak kérdésekre felel, hanem képes teljes munkafolyamatokat átlátni és irányítani.
A jövő mesterséges intelligencia alapú munkafolyamataiban a GPT-5-höz hasonló rendszerek adják majd a gerincet. A most megszerzett tudás a promptolásról és a modell képességeiről hosszú távon versenyelőnyt jelenthet mind a fejlesztők, mind az üzleti felhasználók számára.
