GPT-5 の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Using GPT-5 1. 概要「GPT-5」は、これまでで最もインテリジェントなモデルであり、特に以下の分野で優れています。 ・コード生成、バグ修正、リファクタリング ・指示追跡 ・ロングコンテキストとツール呼び出し このモデルと同時にリリースされる「GPT-5」のAPIの新機能には、「Reasoning Effort の minimal」「verbosity」「カスタムツール」「allowed_tools」などがあります。 2. モデルについて「GPT-5」シリーズには3つのモデルがあります。一般的に、「GPT-5」は、広範な世界知識を必要とする最も複雑なタスクに最適です。miniモデルとnanoモデルは、一般的な世界知識をある程度犠牲にすることで、コストとレイテンシを低減しています。miniモデルは、より明確に定義されたタスクにお
GPT-5 で OpenAI API のクイックスタート｜npaka
「GPT-5」での「OpenAI API」のクイックスタート手順をまとめました。 1. OpenAI API のセットアップ「Google Colab」での「OpenAI API」のセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -U openai(2) 環境変数の準備。 左端の鍵アイコンでOPENAI_API_KEYを設定します。 import os from google.colab import userdata # 環境変数の準備 (左端の鍵アイコンでOPENAI_API_KEYを設定) os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get("OPENAI_API_KEY")(3) クライアントの準備。 from openai import OpenAI # クライア
GPT-5 の新パラメータとツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-5 New Params and Tools - OpenAI Cookbook 1. verbosity1-1. 概要「verbosity」は、出力トークン数を調節できます。 ・low : 簡潔なUX、簡潔な文章 ・medium (デフォルト) : バランスの取れた詳細 ・high : 詳細な情報。監査、教育、引き継ぎに最適 1-2. verbosityの効果の確認プロンプトを一定に保ったまま、「verbosity」を変更することで、効果を確認できます。 response = client.responses.create( model="gpt-5", input="人生、宇宙、そして万物に関する究極の問いに対する答えは何でしょうか?", text={ "verbosity": "low" } ) print(response
GPT-5 のモデルの一覧｜npaka
「GPT-5」のモデルの一覧をまとめました。 1. ChatGPT のモデル「ChatGPT」では、「Auto」「Fast」「Thinking」「Pro」の4つのモデルを選択できます。 ・Auto 考える時間を自動で最適化するモデルです。リアルタイムルーターが「Fastモデル」と「Thinkingモデル」を自動的に切り替えます。 コンテキストウィンドウは、Free : 8K / Plus : 32K / Pro : 128Kです。 ・Fast 即時応答するモデルです。 ・Thinking じっくり思考して高品質な回答を返すモデルです。 コンテキストウィンドウは、Plus : 196K です。 ・Pro 最上位のThinkingモデルです。高度で専門的な課題に強いですが、応答には時間がかかります。 ・レガシーモデル GPT-4oなどの過去のモデルを選択できます。 2. ChatGPT のモデ
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