GPT-5 – новейшая флагманская модель OpenAI, представляющая значительный шаг вперёд в плане «агентности» - умения самостоятельно выполнять задачи, программирования, интеллекта и управляемости. Хотя GPT-5 уже «из коробки» показывает отличные результаты, разработчики OpenAI подготовили руководство с советами, как с помощью правильного промптинга получить от модели максимум качества. Ниже мы рассказываем об этих новых подходах к созданию запросов – от простых изменений до продвинутых техник для опытных пользователей. Для каждого правила указано, чем GPT-5 отличается от GPT-4, сформулирован сам приём и приведён небольшой пример промпта с пояснением.
Пример промпта: Вы пишете системное сообщение для бота: «Всегда отвечай как можно кратче. Если вопрос сложный – дай развёрнутое пояснение.» Здесь первые две фразы противоречат друг другу. Что происходит? GPT-5 попытается одновременно выполнить оба указания и может потратить много «рассуждений» впустую. Как правильно: решите, какой стиль ответа вам нужен, и удалите лишнее. В данном случае либо просите краткий ответ, либо развёрнутый, но не всё сразу. Чёткий, однозначный промпт поможет GPT-5 сразу двигаться к ответу, не теряя времени на разрешение противоречий.
Пример промпта: «Подготовь ответ в формате Markdown: сначала заголовок ## Итоги, затем список плюсов и минусов товара.» – такое указание заставит GPT-5 явно использовать Markdown-разметку. Без него модель могла бы выдать ответ без разметки или обычным текстом. Имейте в виду: в длинных диалогах GPT-5 может «забыть» про требование Markdown со временем, поэтому полезно повторять подобную инструкцию каждые несколько сообщений.
Пример промпта: «Проанализируй следующий документ и составь резюме ключевых рисков для бизнеса:\n\n[текст договора аренды на 50 страниц]\n\nВ конце перечисли пункты договора, которые могут представлять опасность.» – В GPT-4 такой объём текста пришлось бы делить на части из-за ограничения контекста. GPT-5 же примет весь документ целиком и выдаст связное резюме, потому что её окно контекста стало гораздо шире. Это экономит время и снижает риск упустить детали, ведь модель охватывает весь материал разом.
Пример промпта: «Что такое нейронная сеть? Ответьте максимально кратко, в одном коротком абзаце.» – Здесь мы чётко ограничили размах ответа. GPT-5, обученная следовать стилю и объёму, выдаст сжатое определение. Если же нужно развернуть объяснение, достаточно попросить: «Объясните подробно, с примером из жизни.» – и модель добавит деталей. Отличие от GPT-4: выше точность в соблюдении требуемого объёма текста. Вы всегда получаете ответ той длины, что запросили.
Пример промпта: «Сначала коротко перечисли шаги решения списком, затем приведи финальный ответ.» – Такой запрос просит модель явно изложить ход мыслей, прежде чем дать вывод. Это один из приёмов для повышения качества ответа на минимальном режиме. GPT-5 выпишет план или критерии, а потом итог – даже когда её внутренний анализ урезан для скорости. Вывод: если вам нужен супер-быстрый отклик, используйте минимальное рассуждение вместе с чётким пошаговым промптом. Модель ответит мгновенно, не упустив главного, поскольку вы заранее задали структуру решения.
Пример промпта (для максимальной автономности): «Ты – умный агент. Выполняй запрос пользователя полностью, не останавливайся, пока цель не будет достигнута. Не спрашивай лишний раз подтверждений и не возвращай вопрос обратно – действуй по своему плану и реши проблему до конца.» – Такое системное сообщение заставит GPT-5 проявлять упорство и не сдаваться, пока все шаги не будут выполнены. Модель не будет откладывать работу и задавать пользователю вопросов без крайней необходимости, а возьмёт на себя максимум принятия решений. Этот подход нов для GPT-5: в GPT-4 подобную автономность приходилось реализовывать вручную, теперь же модель обучена «думать и выполнять» больше сама. И наоборот, если нужен более быстрый, но поверхностный ответ, вы можете ограничить GPT-5, например: «Не более двух обращений к инструментам, даже если ответ может быть не идеальным.» – модель соблюдёт и эту директиву.
Пример промпта: «Вот мой запрос ассистенту: [ТЕКСТ]. Я ожидал, что ассистент сделает X, но он вместо этого делает Y. Что можно изменить в формулировке запроса, чтобы ответ получил поведение X?» – По такой подсказке GPT-5 проанализирует ваш промпт и предложит конкретные улучшения: например, добавить явное условие или убрать двусмысленность. Вы фактически получаете ревью своего промпта от самой модели. Когда GPT-5 предлагает исправления, стоит прислушаться: OpenAI отмечает, что многие пользователи уже внедрили подсказанные GPT-5 правки прямо в продакшен – настолько хорошо они сработали.
Новые возможности GPT-5 открывают перед вами более широкий спектр задач и упрощают работу с моделью. Если вы переходите с GPT-4, то описанные изменения помогут избежать подводных камней – например, учтите, что теперь нужно тщательнее продумывать формулировки инструкций и формат вывода.
Начинающим эти приёмы дадут быстрый старт: вы сразу научитесь писать запросы, которые GPT-5 понимает правильно и выполняет оптимально.
Опытным пользователям и разработчикам новые техники позволят раскрыть потенциал модели на 100% – будь то сложные агентные сценарии с инструментами, генерация кода по одним требованиям или тонкая настройка стиля ответов.
Практикуйте эти подходы, и вы сможете эффективно использовать GPT-5 как в рутинных вопросах, так и в решении нетривиальных задач, получая нужный результат быстрее и надёжнее, чем раньше.