Openai GPT-5 模型来了！通过 OpenAI API 立即体验 ​

GPT-5 是 OpenAI 在 2025 年下半年推出的旗舰模型。它专为更深层的推理、更好的编程能力和代理工作流程而构建，并添加了两个在实践中重要的控制参数：详细程度和推理深度。它运行时支持 400,000 个 token 的总上下文（不是 GPT-4.1 的 100 万个），每个响应最多可输出 128,000 个 token。

如果您对大型语言模型还不熟悉，请浏览我关于 GPT 风格 LLM 工作原理的通俗解释。阅读后您会更好地使用提示。

准备好了吗？让我们发送您的第一个 GPT-5 请求。

创建账户以获取您的 GPT-5 API 密钥 ​

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• 打开账单概览页面，添加信用额度或付款方式，这样您的密钥就能立即工作。（免费信用额度计划在 2024 年中期结束。）

• 生成您的第一个 GPT-5 API 密钥。密钥只显示一次；请立即将其粘贴到密码管理器中。

拿到密钥了吗？太好了。是时候调用 API 了。

如何向 GPT-5 发出您的第一个请求 ​

OpenAI 的 Responses API 是现代端点。Chat Completions 仍然可用，但除非有特殊原因，否则请从 Responses 开始。

macOS 和 Linux（Responses API）：

curl -s https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "input": [
      { "role": "user", "content": [{ "type": "input_text", "text": "Hello!" }] }
    ],
    "verbosity": "medium",
    "reasoning_effort": "minimal",
    "max_output_tokens": 200
  }'

Windows（单行命令，Chat Completions 仍然可用）：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer %OPENAI_API_KEY%" https://api.openai.com/v1/chat/completions -d "{ \"model\": \"gpt-5\", \"messages\": [{\"role\":\"user\",\"content\":\"Hello!\"}], \"verbosity\":\"medium\", \"reasoning_effort\":\"minimal\", \"max_output_tokens\":200 }"

专业提示： 使用 gpt-5 来跟踪最新的 GPT-5 快照。如果您需要严格的可重现性，请在您的技术栈中固定一个快照。

Token 预算： 单次调用最多支持 400,000 个 token（比 GPT-4.1 的 100 万个要少）。最大输出为 128,000 个 token（比之前的 32K 增加了！）。您的速率限制层级必须足够高才能提供那么多 TPM；在长提示之前检查您组织的配额。

使用结构化输出的可靠 JSON（Responses API） ​

在 Responses API 中，JSON 位于 text.format 下。如果您在这里发送 response_format，您会看到错误。请使用这种格式：

curl -s https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "input": [
      { "role": "system", "content": [{ "type": "input_text", "text": "Return compact JSON only." }] },
      { "role": "user",   "content": [{ "type": "input_text", "text": "Solve 8x + 31 = 2." }] }
    ],
    "text": {
      "format": {
        "type": "json_schema",
        "name": "equation_solution",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "steps": { "type": "array", "items": { "type": "string" } },
            "final_answer": { "type": "string" }
          },
          "required": ["steps", "final_answer"],
          "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
      }
    }
  }'

这是 Responses API 强制执行模式的正确方式。对于 Chat Completions，您仍然使用 response_format。

视觉和多模态（快速入门） ​

GPT-5 在一个请求中接受文本和图像。使用 Responses API 时，将图像部分设置为 { "type": "input_image", "image_url": "<url or data URL>" }，然后将文本放在图像后面以获得更好的结果。

支持的图像格式： PNG、JPEG/JPG、WEBP、非动画 GIF。不支持 HEIC。大小限制： 每个请求的图像字节总负载最多 50 MB。

图像 URL 示例：

curl -s https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "input_image", "image_url": "https://cdn.example.com/slide.jpg" },
          { "type": "input_text",  "text": "Describe this slide in 5 bullets." }
        ]
      }
    ],
    "max_output_tokens": 250
  }'

Base64 选项：

{ "type": "input_image", "image_url": "data:image/jpeg;base64,...." }

专业提示：

• 除非明确比较，否则每个内容部分使用一张图像；如果有多张图像，请为每张图像添加说明。
• 在长对话中优先使用 URL，避免重复发送 Base64。
• 始终设置 max_output_tokens 上限，这样多模态回答就不会失控。

详细程度（新功能） ​

作用： 在不重写提示的情况下约束回答的紧凑程度或详细程度。值： "low"、"medium"（默认）、"high"。请有意识地设置它。

何时使用 low： 简洁的助手、工具优先的用户体验、状态回复。何时使用 high： 审计、代码审查、教学解释。

"verbosity": "low"

推理深度（新功能） ​

作用： 控制模型在响应之前进行多少内部推理。值： "minimal"、"low"、"medium"（默认）、"high"。"minimal" 是新功能，对于简单任务速度很快。

• 使用 "minimal" 进行检索、格式化、简单转换、低延迟用户体验。
• 使用 "high" 进行复杂规划、多步重构、模糊权衡。

"reasoning_effort": "minimal"

GPT-5 定价 ​

提示缓存输入更便宜；请查看官方定价和您的模型页面了解缓存输入费率。

输出限制： GPT-5 每次调用最多可输出 128K token；GPT-4.1 的最大输出约为 32K，上下文约为 1.0-1.05M。如果您需要绝对最长的上下文，4.1 仍然有优势；否则默认使用 GPT-5。

GPT-5（完整版）、mini 还是 nano？ ​

• GPT-5（完整版）： 用于深度推理、复杂编程、长上下文分析的旗舰质量。
• GPT-5 mini： 具有清晰提示的成本敏感应用。
• GPT-5 nano： 超低延迟和大容量工作负载。

如果您想要非推理聊天版本，还有 gpt-5-chat-latest。