关于GPT-5你需要了解的一切 [2025年9月]

过去一年，OpenAI推出了GPT-4o、o1和o3，每一代都提升了AI的思考、推理和交互能力。

这些模型让AI响应更快、更准确、更直观，但它们只是迈向更大目标的阶段性成果。

在8月6日，OpenAI以不太隐晦的方式宣布了GPT-5即将发布。

现在，截止2025年8月7日，GPT-5已正式上线，将OpenAI最先进的推理和多模态能力集于一体。GPT-5已成为ChatGPT所有免费和付费用户的默认模型，完全取代了GPT-4o。

本指南将详细介绍GPT-5已确认的所有信息：其能力、性能升级、训练过程、发布时间表和费用。

什么是GPT-5？

GPT-5是OpenAI最新一代的大型语言模型，于2025年8月7日正式发布。它在GPT架构基础上，融合了以推理为核心的o1和o3等模型的最新进展。

在GPT-5之前，OpenAI在ChatGPT中推出了GPT-4.5（Orion）——这是一个过渡模型，提升了推理准确性，减少了幻觉，并为GPT-5现在具备的更深层次链式思维执行打下了基础。

许多此前预示的能力——如分步逻辑、更好的上下文保持、更流畅的多模态切换——如今在GPT-5中已完全实现并整合。

GPT-5作为统一自适应系统的一部分运行。全新的实时路由器会根据需求自动选择快速高吞吐量模型处理常规查询，或选择“思考型”模型处理复杂推理，无需手动切换专用模型。

GPT-5有哪些不同的模型？

GPT-5是一系列模型——针对不同应用场景优化的专用变体，涵盖了ChatGPT应用到通过API进行的大规模部署。

每个GPT-5变体都基于同一统一架构，但针对知识截止、推理深度、速度和运行规模进行了专门调优。

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这些变体将OpenAI以推理为核心的方向与针对性性能调优相结合，开发者可根据工作负载复杂度和部署规模灵活选择模型。

GPT-5性能如何？

随着GPT-5于2025年8月7日正式发布，我们现在可以看到其架构在推理、多模态和智能体式任务执行等实际应用中的表现。

Sam Altman曾暗示，GPT-5将不仅仅是“更好的聊天机器人”——从早期使用来看，确实如此。

实时自适应推理

内置路由系统会判断何时即时回答，何时分步思考。对于复杂问题，GPT-5会进入链式思维流程，并嵌入提示链，在给出最终答案前先规划中间步骤。

这让基于GPT-5的聊天机器人在持续解决问题方面表现更佳——无论是多阶段代码调试还是分层业务分析——无需切换模型或模式。

大规模上下文处理

在ChatGPT中，模型可记忆约256,000个token；通过API则可扩展至400,000。这使得处理整本书、多小时会议记录或大型代码库时，依然不会丢失早期细节。

在长时间会话中，ChatGPT回复的准确性有了明显提升，矛盾更少，对早期上下文的保持更强。

更好的全球语言支持

ChatGPT现在能够支持更多语言，翻译准确率更高，在长对话中上下文丢失更少。

这些提升同样适用于语音交互。无论是西班牙语、印地语、日语还是阿拉伯语，GPT聊天机器人的语音回复在不同口音和语音模式下都更加自然，几乎与文本交流一样流畅。

从聊天机器人到AI智能体

借助GPT-5，OpenAI扩展了应用连接器的策略——原生集成让模型可直接与外部工具、CRM、数据库和办公套件交互。

通过将任务路由到轻量级连接器，而不是每一步都用高成本推理调用，团队可以降低API花费，同时在需要时仍能保留复杂逻辑能力。

GPT-5多少钱？

GPT-5可通过ChatGPT订阅和OpenAI API获取，价格因变体而异。对于API用户，GPT-5提供多个变体——gpt-5、gpt-5-mini和gpt-5-nano——按每百万输入和输出token计费。

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除了API定价外，OpenAI已确认GPT-5在多个ChatGPT套餐中均可用，免费用户也能体验，同时付费方案解锁更多高级功能：

• 免费套餐 – GPT-5具备标准推理能力，每日使用有上限。
  
  
• Plus套餐 – 提高使用上限，推理性能更强。
  
  
• Pro套餐 – 可使用GPT-5 Pro，即高推理“思考型”变体，拥有更大上下文窗口、更快路由和优先访问高级工具。

OpenAI的定价模式允许开发者根据需求，在最大推理深度、更快响应或成本效率之间灵活选择。

如何访问GPT-5？（提示：取决于你的需求）

如果你只是想和GPT-5聊天，从8月7日开始可直接在ChatGPT中使用。应用会根据你的套餐自动选择合适的变体（如Pro套餐下的GPT-5 Thinking）。无需设置——打开应用即可开始对话。

但如果你想在自己的产品或工作流中使用GPT-5，则需要API访问。有两种主要方式访问OpenAI API：

1. OpenAI平台 – 访问platform.openai.com，可根据不同需求选择gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano和gpt-5-chat。这是最快将GPT-5集成到代码中的方式。
2. OpenAI官方Python SDK（GitHub） – 如果你在本地开发或编写脚本，可安装官方OpenAI Python客户端。支持API密钥，能通过简单的Python函数与任意GPT-5变体交互。

如果你只是想探索模型表现，GitHub模型游乐场也已上线——无需搭建完整应用即可测试提示效果。

如何用GPT-5构建AI智能体

判断GPT-5是否适合你的使用场景，最好的方法就是实际动手构建。看看它如何处理真实输入、多步推理以及实际部署流程。

本例我们将使用Botpress——一个可视化AI代理构建工具，无需复杂配置即可接入GPT-5。

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步骤1：明确你的代理要完成的任务

明确你的代理的角色。GPT-5能够处理复杂任务，但只有在职责清晰时效果最佳。

从一个明确的功能开始——比如解答产品问题、帮助用户预约或总结法律文件——然后逐步扩展。无需一开始就过度设计。

步骤2：创建代理并编写指令

在Botpress Studio中，创建一个新的机器人项目。
在指令部分，精确说明GPT-5的工作内容。

示例：“你是一名贷款顾问机器人。帮助用户了解不同贷款类型，根据他们的输入计算资格，并引导他们前往申请链接。”

GPT-5能够理解详细的任务描述——你的指令越具体，表现越好。

步骤3：为代理提供工作内容

上传文档、粘贴关键信息，或在知识库中链接实时页面。这些内容将作为GPT-5回答问题和决策的参考。

建议包含的内容：

• 价格明细
• 产品或服务概述
• 关键页面（演示、试用、联系表单）
• 内部流程文档（如为内部代理）

GPT-5可以处理较长文档，无需刻意精简——只需确保内容相关且结构清晰。

步骤4：选择GPT-5作为LLM

要确保你的代理使用GPT-5，请在Botpress Studio左侧边栏进入机器人设置。

1. 点击进入机器人设置
2. 下拉到LLM提供商部分
3. 在 模型下，选择GPT-5的一个变体：‍
   
   • gpt-5，支持完整推理和多步逻辑‍
   • gpt-5-mini，适用于更快、更轻量的交互‍
   • pt-5-nano，适合超低延迟任务

选择模型后，所有指令、知识库回答和推理行为都将由GPT-5驱动。你可以随时根据成本、延迟或输出质量切换变体。

步骤5：部署到WhatsApp、Slack或网站等渠道

当你的GPT-5代理达到预期效果后，可立即部署到以下平台：

• WhatsApp
• Telegram
• Slack
• 网页聊天
• 通过API自定义渠道

像Botpress这样的AI代理平台负责集成——用户可轻松利用GPT-5的能力，快速部署到任意渠道。

GPT-5相比GPT-4o有哪些提升？

GPT-5带来了自GPT-4以来最大的架构变革，与前代GPT-4o直接对比时优势更为明显。

下表以可量化的方式展示了变化，随后将介绍开发者和用户的实际体验。

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理论上，GPT-5大幅扩展了上下文窗口，并在相同输出长度下使用更少tokens。其多模态响应在文本、图片和语音间也更加一致。

不过，开发者和用户社区的实际体验比参数表上显示的要复杂得多。

用户对GPT-5发布的反应

GPT-5的发布成为OpenAI最具争议的更新之一。除了基准测试外，社区几乎立刻分为两派：一派对模型更深层次推理感到兴奋，另一派则怀念GPT-4o的表现。

“我的4.o就像我需要时的好朋友。现在它没了，就像失去了某个人一样。”
—— Reddit用户在GPT‑4o被突然移除后表达情感依赖和失落。参考： Verge

技术层面：

“GPT‑5的高级性能毋庸置疑，但缺乏模型选择让许多开发者失去了原本依赖的简单控制。”
—— 反映广泛观点的评论，表达了灵活性丧失的遗憾。
参考： Tom's Guide

OpenAI团队正在积极回应这种复杂反馈，关于模型选择、旧模型回滚、更高限制等新动态由Sam Altman在X平台实时发布。

GPT-5是如何训练的？

OpenAI曾披露GPT-4.5的训练细节，这为GPT-5的开发提供了线索。GPT-4.5在GPT-4o基础上扩大了预训练规模，同时仍为通用模型。

训练方法

与前代类似，GPT-5预计采用以下组合方式训练：

• 有监督微调（SFT）——基于人工标注数据集学习。
• 基于人类反馈的强化学习（RLHF）——通过迭代反馈优化响应。
• 新型监督技术——可能基于o3的推理改进进一步提升。

这些技术是GPT-4.5在对齐和决策改进中的关键，GPT-5预计会进一步深化。

虽然GPT‑5本身由OpenAI通过大规模有监督和强化学习训练，但团队现在可以通过外部服务商用自有数据训练GPT模型，以实现特定领域的定制行为。

硬件与算力

GPT-5的训练由微软的AI基础设施和NVIDIA最新的GPU提供支持。

• 2024年4月，OpenAI收到了首批NVIDIA H200 GPU，这是对H100的重要升级。
• NVIDIA的B100和B200 GPU要到2025年才会大规模应用，这意味着OpenAI目前仍在优化现有硬件上的训练。

微软的AI超级计算集群也参与了GPT-5的训练。虽然细节有限，但已确认OpenAI下一代模型运行在微软最新AI基础设施上。

GPT-5发布时间

经过数月猜测，OpenAI于2025年8月6日正式宣布GPT-5发布，并在X（原Twitter）上发布了神秘预告：

直播标题中的“5”就是唯一需要的确认——这标志着GPT-5的到来。仅24小时后，8月7日上午10点（太平洋时间），OpenAI开始在ChatGPT、API和GitHub Models Playground上线GPT-5。

这一时间点也与Sam Altman在2025年2月的早期评论（GPT-5将在“几个月内到来”）以及Mira Murati在GPT-4o活动中预测的“博士级智能将在18个月内出现”相吻合。

GPT-5现已上线，面向公众开放，是OpenAI最新的“前沿模型”——远超仅为过渡版本的GPT-4.5 Orion。

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常见问题

1. GPT-5会存储或使用我的数据来改进训练吗？

不会，GPT-5默认不会存储或使用你的数据进行训练。OpenAI已确认，ChatGPT（包括GPT-5）的数据不会用于训练，除非你明确选择同意，所有API和企业级使用也会自动排除在训练之外。

2. OpenAI采取了哪些措施确保GPT-5对用户的安全性？

为了确保GPT-5对用户的安全性，OpenAI采用了人类反馈强化学习（RLHF）、对抗性测试和微调等技术，以减少有害输出。他们还发布“系统卡”披露模型的局限性，并部署实时监控以检测滥用行为。

3. 没有编程经验可以用GPT-5构建自主智能体吗？

可以，通过使用像Botpress或Langflow这样的零代码平台，即使没有编程经验也能用GPT-5构建自主智能体。这些工具允许用户通过拖拽界面设计工作流程、连接API并添加逻辑，底层由GPT-5驱动。

4. GPT-5将如何影响客户支持、教育和法律等传统岗位？

GPT-5将自动化诸如回答常见问题、批改作业或总结法律文件等重复性任务，这可能会减少客户支持、教育和法律等领域初级岗位的需求。但同时，它也有望创造AI监管、流程设计和战略顾问等新岗位机会。

5. GPT-5支持多语言吗？在不同语言中的表现如何？

是的，GPT-5支持多语言，并且在非英语语言上的表现预计优于GPT-4。虽然其在英语环境下表现最佳，但也能以较高流利度处理数十种主要语言，不过在资源较少或小众语言上，质量可能仍有一定差距。