近日，OpenAI 发布了《GPT-5 提示指南》，为开发者提供了关于如何优化 GPT-5 模型输出质量的详细指导。这份指南涵盖了从控制模型主动性到提升编程性能的多个方面，旨在帮助开发者更好地利用 GPT-5 的强大功能，以满足不同应用场景的需求。

一、GPT-5 模型性能提升的关键

GPT-5 作为 OpenAI 的最新旗舰模型，在智能任务执行、编码能力、长文本理解和可指导性等方面取得了显著进步。然而，即使在默认设置下，GPT-5 的表现已经相当出色，但通过优化提示（prompting），开发者可以进一步提升模型的性能。例如，通过调整 reasoning_effort 参数，开发者可以控制模型在任务执行中的思考深度和工具调用频率。对于复杂任务，更高的推理努力可以确保输出质量；而对于需要快速响应的任务，降低推理努力则可以提高效率。

二、控制模型的主动性

在某些应用场景中，开发者可能希望模型更具主动性，而在另一些场景中，则希望模型在执行任务时更加谨慎。《GPT-5 提示指南》详细介绍了如何通过提示来调整模型的主动性。例如，通过在提示中明确指出任务的终止条件、安全与不安全操作的界限，以及在何种情况下可以将任务交还给用户，开发者可以更好地控制模型的行为。此外，通过设置工具调用预算，可以限制模型在收集上下文时的探索范围，从而提高响应速度。

三、优化编程性能

GPT-5 在编程领域的表现尤为突出，能够处理复杂的代码库、修复漏洞、实现多文件重构，甚至从零开始开发全新的应用程序。为了帮助开发者更好地利用 GPT-5 的编程能力，《提示指南》提供了关于前端应用开发的优化建议。例如，推荐使用 Next.js（TypeScript）、React 和 Tailwind CSS 等框架和工具，以实现最佳的前端开发效果。此外，通过在提示中明确代码编辑规则，如模块化、一致性、简洁性和可维护性等原则，可以确保模型生成的代码与现有代码库风格保持一致。

四、工具前置信息与交互体验

在用户监控的智能任务中，模型在执行工具调用时提供实时更新可以显著提升用户体验。GPT-5 被训练为在工具调用前提供清晰的计划，并在执行过程中持续更新进度。开发者可以通过提示来调整这些工具前置信息的频率、风格和内容，从而更好地引导用户理解模型的操作过程。例如，通过在提示中要求模型在执行任务前重新表述用户目标，并详细列出每个步骤的计划，可以帮助用户更好地跟踪任务进展。

五、响应式 API 的优势

为了进一步提升 GPT-5 在智能任务中的表现，OpenAI 推荐使用响应式 API（Responses API）。与聊天补全（Chat Completions）相比，响应式 API 能够显著提高模型在任务执行中的效率和性能。通过在请求中包含 previous_response_id，模型可以引用之前的推理痕迹，从而节省上下文令牌（CoT tokens），避免在每次工具调用后重新构建计划，从而降低延迟并提高性能。

六、实际应用案例与优化建议

《GPT-5 提示指南》还提供了来自实际应用案例的优化建议。例如，AI 代码编辑器 Cursor 在与 GPT-5 的集成过程中，通过调整系统提示和参数设置，成功平衡了模型在任务执行中的自主性和对用户指令的遵循。通过明确提示模型在代码编辑中优先考虑可读性和可维护性，Cursor 能够生成更易于审查的代码更改。此外，通过调整提示中的语言和指令，开发者可以更好地引导模型在不同任务中的表现，从而实现更高效、更准确的任务执行。

《GPT-5 提示指南》为开发者提供了一份全面且实用的参考，帮助他们更好地利用 GPT-5 的强大功能。通过优化提示，开发者可以在不同场景下充分发挥模型的性能，无论是提升任务执行效率、优化编程性能，还是改善用户体验。这份指南的发布，无疑为 GPT-5 的广泛应用和进一步发展奠定了坚实的基础。

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