Manual de estrategias de GPT-5
GPT-5, nuestro modelo insignia más reciente, representa un avance sustancial en rendimiento de tareas de agencia, codificación, inteligencia bruta y capacidad de dirección. Si bien confiamos en que funcionará excelentemente desde el primer momento en una amplia gama de dominios, en esta guía abordaremos consejos de incitación para maximizar la calidad de los resultados del modelo, basados en nuestra experiencia entrenándolo y aplicándolo a tareas del mundo real. Analizaremos conceptos como la mejora del rendimiento de las tareas de agencia, la garantía del cumplimiento de las instrucciones, el uso de las nuevas funciones de la API y la optimización de la codificación para tareas de frontend e ingeniería de software, con información clave sobre el ajuste de las incitaciones del editor de código de IA Cursor con GPT-5. Hemos observado avances significativos al aplicar estas prácticas recomendadas y adoptar nuestras herramientas canónicas siempre que sea posible. Esperamos que esta guía, junto con la herramienta de optimización de solicitudes que hemos creado, le sirva de punto de partida para usar GPT-5. Sin embargo, como siempre, recuerde que la solicitud no es una solución universal; le animamos a experimentar e iterar sobre la base que se ofrece aquí para encontrar la mejor solución a su problema. Previsibilidad del flujo de trabajo de la agencia Hemos entrenado GPT-5 pensando en los desarrolladores: nos hemos centrado en mejorar la llamada a herramientas, el seguimiento de instrucciones y la comprensión del contexto extenso para que sirva como el mejor modelo base para aplicaciones de agencia. Si se adopta GPT-5 para flujos de llamada a herramientas y de agencia, recomendamos actualizar a la API de Respuestas , donde el razonamiento se conserva entre llamadas a herramientas, lo que genera resultados más eficientes e inteligentes. Controlar el entusiasmo agente Los andamios agénticos pueden abarcar un amplio espectro de control: algunos sistemas delegan la mayor parte de la toma de decisiones al modelo subyacente, mientras que otros lo controlan estrictamente mediante una fuerte ramificación lógica programática. GPT-5 está entrenado para operar en cualquier punto de este espectro, desde la toma de decisiones de alto nivel en circunstancias ambiguas hasta la gestión de tareas específicas y bien definidas. En esta sección, explicamos cómo calibrar mejor el entusiasmo agéntico de GPT-5: en otras palabras, su equilibrio entre la proactividad y la espera de instrucciones explícitas.