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GPT-5の新機能まとめ & 実例紹介【開発者向け】

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新機能
GPT-5
chatgpt5
tech

2025年8月に発表されたOpenAI GPT-5は、開発者にとって革命的なアップデートでした。この記事では、実際のAPI使用例・挙動の違い・新パラメータの使い所をコード付きで紹介します。

✅ 主な新機能一覧

機能 内容
reasoning_effort 応答にどれだけ「深く考えるか」を制御（minimal〜maximal）
verbosity 応答の長さを制御（low〜high）
context length 入力最大40万トークン、出力は12.8万トークン！
unified smart/thinking mode "think hard"などの自然言語プロンプトで高思考モードへ自動切替
マルチモーダル対応 テキスト・画像・音声・動画を一貫して処理可能（例：画像→コード化）
自動ツールチェーン実行 複数ツールの連携実行が可能に（JSONレスポンスでの指示呼び出しも進化）
Gmail/Google Calendar連携 ワークフロー自動化に最適な統合（OAuth2で接続可）

🧠 例1：reasoning_effortの違い

import openai

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement in simple terms."}
    ],
    extra_body={
        "reasoning_effort": "minimal",  # or "maximal"
    }
)

print(response.choices[0].message.content)
  • minimal: 高速な要約調の回答（1〜2文）
  • maximal: 物理学のメタファーや背景理論も含む精緻な解説（500語以上）

💬 例2：verbosityによる出力制御

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What's the difference between TCP and UDP?"}
    ],
    extra_body={
        "verbosity": "low"  # → 要点だけ / "high" → 丁寧な長文で説明
    }
)
  • low → 1行で回答：「TCPは信頼性あり、UDPは速度重視」
  • high → ネットワーク構造やパケット再送の仕組みまで詳細解説

🔗 例3：「think hard」で高思考モード発動

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Think hard: What's the optimal way to shard a PostgreSQL database for 100M users?"
        }
    ]
)

このプロンプトだけで、GPT-5は「深い思考ルート」に切り替わり、以下のような戦略的回答を返します：

“Based on user distribution, usage frequency, and data hotspots, you could consider range-based sharding on user ID modulo, and employ Citus or Vitess for transparent routing…”

📷 例4：画像からコードを生成（マルチモーダル）

UI sketch image

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-5-vision",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Generate React code for this UI sketch"},
        {"role": "user", "image": open("upload-sketch.jpg", "rb")}
    ]
)

出力：React + Tailwind CSS構成のコンポーネントコード

🧩 例5：複雑なワークフローの自動化

{
  "tool_calls": [
    {
      "tool": "get_customer_data",
      "args": { "user_id": 123 }
    },
    {
      "tool": "send_email",
      "args": {
        "to": "customer@example.com",
        "subject": "Thanks!",
        "body": "Here is your data..."
      }
    }
  ]
}

→ GPT-5はこのチェーンを自動実行順序付きで処理可能。途中でのエラー検知・分岐処理もこなします。

🧠 まとめ

GPT-5はもはや「ただのチャットAI」ではなく、深く考えるAIプラットフォームへと進化しています。

  • 実装の柔軟性
  • カスタムパラメータによる精度制御
  • 圧倒的な文脈理解力
  • 自然言語だけで高度な指示も可能

業務効率化にも、開発補助にも、**“AIと本気で共創する時代”**が本格的に始まったと感じます。

📎 参考

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