What’s actually new in OpenAI’s GPT-5 prompting guide?

Controls for reasoning effort, tighter structured outputs (including JSON mode), and agentic task patterns. The guide shows how to tune GPT-5 for reliability, not just creativity, with concrete examples and migration tips.

How do I make GPT-5 return clean JSON every time?

Define a schema, enable strict output requirements, and add an error object path for invalid cases. Validate programmatically and ask the model to self-check against the schema before returning.

When should I increase GPT-5’s reasoning effort?

Crank it up for investigations, long-horizon planning, and multi-source synthesis. Keep it low for formatting, extraction, and high-frequency tasks where speed and cost matter more than deep thinking.

How do I migrate old GPT-4 prompts to GPT-5?

Trim fluff, clarify roles and constraints, define output schemas, and add verification steps. Batch-test using prompt optimization techniques and iterate based on format compliance and accuracy.

Is GPT-5 better for coding prompts too?

Yes—use GPT-5-Codex-style prompting: provide environment details, failing tests, and expected behavior. Ask for explain-propose-patch, and request structured diffs and rationales to reduce hallucinations.

Az OpenAI hivatalos GPT-5 Promptolási Útmutatója: A Tippek, Amiket Tényleg Használni Fogsz

Próbáltad már elmagyarázni egy kisgyereknek, hogyan vegyen fel cipőt, majd nézted, ahogy mindkettőt ugyanarra a lábára húzza? Évekig ez volt a helyzet a nagyméretű nyelvi modellekkel: el lehetett jutni a célhoz, de türelemre, mély lélegzetekre és néha egy kis sütire volt szükség. A --tel az végre egy szülői kézikönyvet adott a kezünkbe. Igen, létezik egy hivatalos - prompting útmutató – és tele van olyan trükkökkel, amelyek okosabbá és kiszámíthatóbbá teszik a modellt. Elolvastam, hogy neked ne kelljen. Oké, azért olvastam el, mert egy stréber vagyok – és mert ha meglátod, mi újdonság van itt, a promptjaid nem fognak többé elbukni, hanem maratonokat fognak futni.

A lényeg: A - megváltoztatja, hogyan beszélsz a mesterséges intelligenciával. Nem csak annyi, hogy „írj nekem egy verset a salátáról”. Hanem a következtetés finomhangolásáról, a kimeneti formátumok kikényszerítéséről és arról szól, hogy a modell úgy viselkedjen, mint az a gondos asszisztens, akit bárcsak a múltbeli éned felvett volna – mielőtt impulzusból megvetted azt a harmadik teendő alkalmazást.

Mi az igazán új a --ben?

A következtetési erőfeszítés szabályozása: Megmondhatod a --nek, hogy mennyire gondolkodjon keményen – lényegében mennyi kognitív energiát fordítson egy problémára. Több erőfeszítés a nehéz dolgokhoz, kevesebb a sablonos dolgokhoz. Ez nem valami hangulat kérdése; ez egy tárcsa, amelyet beállíthatsz a minőség és a sebesség között.

Szigorúbb kimeneti formátumok: A mód és a séma validálás most azt jelenti, hogy a „kérem, adjon tiszta adatokat” kérésed nem egy mesterséges intelligencia szabadvers értelmezésével végződik. A pipeline-jaid hálásak lesznek érte.

Ágensi feladatvégzés: A - jobban bontja le az összetett feladatokat, és úgy viselkedik, mint egy igazi projektmenedzser. Kevesebb „hoppá, elfelejtettem a 7. lépést” pillanat.

Migrációs segítség a régebbi promptokból: Van útmutató a promptok frissítéséhez, így a - korszakbeli -promptjaid felnőhetnek és abbahagyhatják a repóid kísértését.

Gyors kontextus, amellyel okosnak tűnhetsz a megbeszéléseken: Az elkezdett több szakácskönyv-stílusú dokumentumot és példát közzétenni kifejezetten a --höz, beleértve a rövid, gyakorlati recepteket a prompt optimalizáláshoz, migrációhoz és olyan speciális felhasználási esetekhez, mint a kódgenerálás. Fordítás: áttértünk a „találd ki” -ről a „itt a forgatókönyv” -re.

Kinek szól ez (igen, neked)

Termékmenedzsereknek, akiknek konzisztens kimenetekre van szükségük a downstream rendszerekhez.

Mérnököknek, akik strukturált adatokkal és munkafolyamatokkal küzdenek.

Tartalomgyártóknak, akik megpróbálják csökkenteni a „írja át háromszor” ciklust.

Bárkinek, aki beírta a „légy tömör” szót, és egy 700 szavas előadást kapott.

Az új - prompting szemlélet: úgy beszélj, mint egy főnök, ne mint egy költő

Nézd, a - lehet kreatív, de nem ez a lényeg. A lényeg az irányítás. Nem csak egy okos papagájt kérsz meg arra, hogy szép dolgokat mondjon. Hanem egy hozzáértő gyakornokot irányítasz, aki tud gondolkodni – ha adsz neki egy tervet.

Gondolkodj szerepekben, lépésekben és ellenőrzésekben. Itt a működő képlet:

Szerep: Te X vagy Y céllal.

Feladat: Tedd meg Z-t ezekkel a korlátozásokkal.

Lépések: 1, 2, 3.

Következtetés: Gondolkodj N erőfeszítési szinten.

Kimenet: séma vagy markdown struktúra.

Korlátok: Tagadd meg, ha… vagy Kérdezz rá, ha hiányzik…

Igen, unalmas. Igen, hatékony. Mint a fogselyem használata.

Hogyan használd valójában a „következtetési erőfeszítést” anélkül, hogy elaludnál

Képzeld el, hogy egy hétvégi programot kérsz. Nincs szükséged egy 45 lépéses gondolatmenetre, amely a „brunch” szó etimológiáját is magában foglalja. De ha egy időszakos hibát debuggolsz? Tekerd fel az erőfeszítést. A - útmutató hangsúlyozza, hogy mondd meg a modellnek, mikor izzadjon és mikor sprinteljen. Próbálj ki valami hasonlót:

Egyszerű feladatokhoz: „Használj minimális következtetést. Hagyd ki a magyarázatokat, hacsak nem kritikusak.”

Összetett feladatokhoz: „Használj nagy következtetési erőfeszítést. Értékeld az alternatív megközelítéseket. Indokold meg a választott utat egy tömör indoklási szakaszban.”

Profi húzás: Válaszd el az indoklást a válaszoktól. Tedd a gondolkodást egy „indoklás” kulcs alá; az eredményeket a „válasz” alá. Így elrejtheted az indoklást a felhasználók elől, és naplózhatod auditokhoz.

A beszélgetés: Beszéltesd a modellt robothangon

A - jobban támogatja a strukturált kimeneteket. Ha valaha is próbáltál már által generált szöveget elemezni, és úgy érezted, mintha 2004-ben kaparnád össze a webet, üdv 2025-ben. Definiálj egy sémát, kérd meg a --öt, hogy validáljon ellene, és kényszerítsd ki a szigorú módot. A szakácskönyv példákat mutat a promptok séma definícióval való párosítására, így az alkalmazásod nem fullad meg egy eltévedt emojitól.

Próbáld ki ezt a mintát:

Rendszer: „Te egy adatformázó vagy. A kimenetnek pontosan meg kell egyeznie ezzel a sémával.”

Add meg a sémát.

Felhasználó: „Alakítsd át a következő tartalmat a sémába.”

Add hozzá: „Ha bármelyik mező hiányzik, adj vissza egy hibaobjektumot az okkal.”

Most nem csak szöveget generálsz – hanem megbízható, géppel olvasható kimeneteket építesz. Ez a különbség a „szép demó” és a „gyártásérett” között.

Ágensi feladatok: A modell, amely (többnyire) önmagát menedzseli

A - jobban tud tervezni, sorrendbe állítani és ellenőrizni a munkát. Megkérheted, hogy:

Generáljon egy tervet, majd hajtsa végre.

Hajtsa végre lépésről lépésre, megerősítést kérve a kockázatos lépéseknél.

Ellenőrizze önmaga az eredményeket egy ellenőrzőlista alapján.

Még azt is megkérheted, hogy készítsen teszteket a saját kimenetéhez, majd futtassa le ezeket a teszteket, és mutassa meg a sikeres/sikertelen összefoglalót. Ez azt jelenti, hogy kirúghatod a minőségbiztosítást? Abszolút nem. De azt igen, hogy a minőségbiztosítást a „remény és hangulatok” -ról a „megismételhető folyamatra” skálázhatod. A hivatalos útmutató erre az ágensi keretre támaszkodik az összetett, többlépcsős feladatoknál.

A régi promptjaid migrálása anélkül, hogy mindent tönkretennél

A régi promptok hosszúak, cserfesek és törékenyek voltak. A - a strukturált, tömör utasításokat, a világos szerepeket és a tiszta kimeneti specifikációkat szereti. A migrációs stratégia:

Vágd le a felesleges dolgokat. Cseréld le a „fedezzük fel a varázslatos világot…” részt a „Feladat: Összefoglalás 3 pontban” -ra.

Cseréld a lágy kéréseket korlátozásokra: „Pontosan 3 pontot adj vissza. Bevezetés nélkül.”

Adj hozzá egy sémát a kód által használt kimenetekhez.

Vezess be erőfeszítés hangolást: „Minimális következtetés, hacsak nem észlelhetők ellentmondások.”

Építs be hibakezelést: „Ha hiányoznak bemenetek, tegyél fel egy tisztázó kérdést.”

Az prompt optimalizációs szakácskönyve iteratív értékelést mutat – hívd meg a modellt többször, hasonlítsd össze az eredményeket, és fokozatosan javítsd a prompt minőségét adatokkal, nem hangulatokkal. Gondolj tesztelésre, de szavakhoz.

Valós felhasználási esetek, amelyek nem késztetnek a szemed forgatására

Ügyfél e-mail triázs: Osztályozd a hangnemet, a sürgősséget és a termékterületet; adj vissza -t útválasztási címkékkel. Adj hozzá egy megbízhatósági pontszámot és egy „ember kell” boolean értéket. A támogatási sorod a káoszból „ahh” lesz.

Analitikai összefoglalók: Tápláld a --öt egy havi mérőszámmal; kérj kiugró értékeket, hipotéziseket és következő lépés kísérleteket – majd formázd diavázlatba. Következtetési erőfeszítés: magas.

Kódfelülvizsgálati asszisztens: Add meg a diffet, a lint szabályokat és egy ellenőrzőlistát. Kérj kategorizált megjegyzéseket, súlyossági szinteket és egy végső egyesítési javaslatot indoklással. Ha a tesztek sikertelenek, blokkold az egyesítést. A -- útmutató itt testreszabott, fejlesztő-első prompting javaslatokkal.

Tartalomgenerálás nagy léptékben: Adj meg egy témát, közönséget, hangnem útmutatót és struktúrát. Követelj meg strukturált kimeneteket: cím, bevezető, -k, meta leírás. Ha a márka hangnembeli szabályai sérülnek, kérj újrapróbálkozást egy „stílus megsértése” megjegyzéssel.

Az öt prompt, amelyet folyamatosan újrahasználok (lopd el ezeket)

A Tervezz-Majd-Csináld

Te egy vezető projektasszisztens vagy. Cél: X előállítása.

Először készíts egy lépésről lépésre tervet. Majd hajtsd végre.

Használj mérsékelt következtetési erőfeszítést. Ha egy korlátozás sérül, állj meg és kérdezz rá.

Kimenet: { terv: .

Az erőfeszítési szintek figyelmen kívül hagyása: A „gondolkodj nagyon keményen” alapértelmezettként való beállítása tokeneket pazarol; a „alig gondolkodj” alapértelmezettként való beállítása kihagyja a finom árnyalatokat.

Egy gyors szó a hype és a hasznosság közötti különbségről

Igen, az internet arról zsong, hogy az „csendben kiadta” a hivatalos prompting útmutatót – mert tényleg megtették, és a technikák (következtetési erőfeszítés, strukturált kimenetek) valósak és hasznosak. Hagyd figyelmen kívül a lélegzetelállító véleményeket; összpontosíts a szakácskönyv dokumentumaira, amelyek a tényleges források, és megmutatják, hogyan kell csinálni.

Hogyan változtatja meg a - prompting a csapat munkafolyamatait

Termék: Definiálj kimeneti szerződéseket előre. Kezeld a promptokat úgy, mint a verziószámozással rendelkező interfészeket. Gyorsabban fogsz szállítani és kevesebb dolgot fogsz elrontani.

Mérnöki munka: Csomagold a promptokat tesztekbe. Validáld a -t. Adj hozzá újrapróbálkozásokat szigorúbb módokkal, ha a validálás sikertelen.

Adatok: Kövesd nyomon a prompt verziókat és eredményeket. Építs ki irányítópultokat a minőségi mérőszámokhoz: pontosság, lefedettség, késleltetés.

: Hozz létre futtatási könyveket, amelyek tartalmazzák a „Ha a modell hibát ad vissza, eszkalálj emberhez kontextussal” részt.

Mikor tekerd fel a modell „következtetési erőfeszítését”

Vizsgálatok: ok-okozati elemzés, biztonsági anomáliák, bevételkiesések.

Szintézis: többdokumentumos kutatás ellentmondó állításokkal.

Tervezés: hosszú távú feladatok függőségekkel és kockázatokkal.

Kreativitás korlátokkal: márka-biztonságos kampányok, amelyek mégis ütnek.

Mikor ne

Formázás, kinyerés, sablonozás.

Összefoglalók egyetlen forrással.

Bármi, amit óránként ezerszer futtatsz.

Érdemes megjegyezni: Ha gyors módot szeretnél a promptok prototípusának elkészítésére és ésszerűségének ellenőrzésére, mielőtt bevezetnéd őket a stack-edbe, a segíthet iterálni, összehasonlítani a kimeneteket és rögzíteni a strukturált formátumokat anélkül, hogy a naplókban kellene kutatnod. Olyan, mint a gyorsrandi a promptok számára, a small talk nélkül – és igen, elhozhatod a sémádat a randira. Figyelem: itt található:

Prompt minták konkrét eredményekhez (jelöld be ezt)

Golyóálló összefoglaló:

Szerep: elemző; Feladat: 5 pont; Korlátozások: nincs melléknév, hacsak nem számszerűsítve; Források: lista; Kimenet: lista.

Biztonságos ötletbörze:

Szerep: kreatív igazgató; Korlátok: nincs jogsértés, nincs orvosi/pénzügyi állítás; Erőfeszítés: közepes; Kimenet: 20 ötlet címkékkel.

Követelmény dokumentum:

Szerep: termék specifikáció író; Bemenetek: felhasználói történetek; Kimenet: szakaszok – Célok, Nem-célok, Elfogadási kritériumok (), Kockázatok.

Hirdetésgenerátor megfelelőséggel:

Szerep: teljesítmény marketinges; Szabályok: márka hangnembeli fájl; Platform: meta/; Variánsok: 10; Kimenet: mezők.

Interjúkérdés készítő:

Szerep: felvételi vezető; Rang: közép; Fókusz: rendszertervezés; Kimenet: kérdések, rubrikák, vészjelzések, mintaválaszok.

A mini forgatókönyv: gyártásérett funkciók szállítása --tel

Írd meg először a szerződést

Definiáld a sémát, a korlátozásokat és az elfogadható tartományokat. Döntsd el, mi történik hiba esetén.

Készítsd el a promptot úgy, mint egy specifikációt

Szerep, feladat, lépések, erőfeszítés, kimenetek, korlátok. Tedd unalmassá. Az unalmas nyer.

Építs be ellenőrzést

Kérd meg a --öt, hogy önmaga ellenőrizzen egy ellenőrzőlista alapján. Majd validáld programozottan. Dupla kerítések.

Tesztelj nagy léptékben

Kötegelt promptok valós adatokkal. Pontozz a pontosság és a formátummegfelelőség szempontjából. Iterálj a optimalizációs szakácskönyv minták segítségével.

Mérj mindent

Naplózz verziószámozott promptokat, következtetési erőfeszítési beállításokat, késleltetést, token használatot és hiba típusokat.

Állíts be eszkalációs útvonalakat

Ha a megbízhatóság < küszöbérték vagy a séma kétszer megbukik, irányítsd egy emberhez. Csatold az indoklást a gyorsabb triázshoz.

Kezeld az elvárásokat

Kommunikáld, hol ragyog a - (strukturált generálás, tervezés, kódsegítség) és hol csak oké (nyílt végű esszék korlátozások nélkül). A felhasználók megbocsátják a korlátokat; utálják a meglepetéseket.

Mi a helyzet a kódolással a --tel?

Az anyagai a fejlesztő-specifikus promptingra mutatnak a ---hez: légy egyértelmű a környezettel, a függőségekkel, a hibaüzenetekkel és a várt futásidejű viselkedéssel kapcsolatban. Adj meg sikertelen teszteket, és kérd meg a modellt, hogy tegye őket sikeressé. Strukturáld a kéréseket „magyarázd el, javasold, javítsd” formában. Ez tisztább diffeket és kevesebb hallucinált importot eredményez. Ha még mindig azt kérdezed, hogy „Írj nekem egy szkriptet, amely megteszi X-et”, akkor a teljesítményt az asztalon hagyod.

Egy 10 perces kezdő sablon (igen, lemásolhatod ezt)

Rendszer

Te egy vezető asszisztens vagy, aki a következőre specializálódott: .

Most pedig add meg a régi promptjaidnak a megérdemelt átalakítást. Cipők a megfelelő lábakon. becipzárazva. A következtetés „éppen elég”-re állítva. És talán tarts egy sütit kéznél – magadnak.

: Mi az igazán új az - prompting útmutatójában? Kontrollok a következtetési erőfeszítéshez, szigorúbb strukturált kimenetek (beleértve a módot) és ágensi feladat minták. Az útmutató megmutatja, hogyan hangold a --öt a megbízhatóságra, nem csak a kreativitásra, konkrét példákkal és migrációs tippekkel.

: Hogyan érhetem el, hogy a - minden alkalommal tiszta -t adjon vissza? Definiálj egy sémát, engedélyezd a szigorú kimeneti követelményeket, és adj hozzá egy hibaobjektum útvonalat az érvénytelen esetekhez. Validáld programozottan, és kérd meg a modellt, hogy önmaga ellenőrizzen a séma alapján a visszatérés előtt.

: Mikor növeljem a - következtetési erőfeszítését? Tekerd fel a vizsgálatokhoz, a hosszú távú tervezéshez és a többforrásos szintézishez. Tartsd alacsonyan a formázáshoz, a kinyeréshez és a nagy gyakoriságú feladatokhoz, ahol a sebesség és a költség fontosabb, mint a mély gondolkodás.

: Hogyan migráljam a régi - promptokat a --re? Vágd le a felesleges dolgokat, tisztázd a szerepeket és a korlátozásokat, definiálj kimeneti sémákat, és adj hozzá ellenőrzési lépéseket. Kötegelt tesztelés prompt optimalizációs technikák segítségével és iterálj a formátummegfelelőség és a pontosság alapján.

: A - jobb a kódolási promptokhoz is? Igen – használd a ---stílusú promptingot: adj meg környezeti részleteket, sikertelen teszteket és a várt viselkedést. Kérj magyarázd el-javasold-javítsd módszert, és kérj strukturált diffeket és indoklásokat a hallucinációk csökkentése érdekében.