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- GPT-5 於 2025年8月7日發佈，將進階推理、多模態輸入與任務執行整合於單一系統，無需再切換不同專用模型。
- GPT-5 專為複雜、多步驟的工作流程設計。
- GPT-5 相較於先前版本，大幅減少了幻覺現象。
- GPT-5 的變體包括：
gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano以及gpt-5-chat。
過去一年，OpenAI 推出了 GPT-4o、o1 和 o3，每一代都提升了 AI 的思考、推理與互動能力。
這些模型讓 AI 回應更快、更準確、更直覺，但每一步都只是邁向更大目標的過程。
在 8月6日，OpenAI 以相當明顯的方式宣布了 GPT-5 即將登場。
現在，於 2025年8月7日，GPT-5 正式亮相，將 OpenAI 最先進的推理與多模態能力整合於一個統一模型。GPT-5 現已成為 ChatGPT 所有免費與付費用戶的預設模型，完全取代 GPT-4o。
本指南將完整解析 GPT-5 已確認的所有資訊：功能、效能升級、訓練流程、發佈時程與費用。
什麼是 GPT-5？
GPT-5 是 OpenAI 最新一代大型語言模型，於 2025年8月7日正式發佈。它在 GPT 架構基礎上，融合了 以推理為核心的 o1 與 o3 等模型的進展。
在 GPT-5 之前，OpenAI 曾於 ChatGPT 內推出 GPT-4.5（Orion），這是一個過渡型模型，提升了推理準確度、降低幻覺現象，並為 GPT-5 現有的深層思考鏈打下基礎。
過去曾預告的多步邏輯、更佳的上下文記憶、流暢的多模態切換等能力，如今在 GPT-5 中已完全實現並整合。
GPT-5 運作於統一的自適應系統中。全新的即時路由器會自動選擇適合的模型：常規查詢用快速高吞吐量模型，複雜推理則用「思考型」模型，無需手動切換。
GPT-5 有哪些不同模型？
GPT-5 是一系列模型——針對不同應用場景優化的專用變體，從 ChatGPT 應用 到 API 的大規模部署皆涵蓋。
每個 GPT-5 變體都基於同一統一架構，但針對知識截止點、推理深度、速度與運算規模進行調校。
這些變體結合 OpenAI 以推理為核心的方向與針對性效能調校，讓開發者能依工作負載複雜度與部署規模靈活選擇模型。
GPT-5 的效能如何？
GPT-5 於 2025年8月7日正式發佈後，現已能觀察其架構在推理、多模態與代理任務執行等實際應用表現。
Sam Altman 先前曾暗示，GPT-5 不僅僅是「更好的聊天機器人」——從早期使用情況來看，確實如此。
即時適應的推理能力
內建路由系統會判斷何時即時回應、何時分步思考。遇到複雜問題時，GPT-5 會進入 思考鏈流程，結合 提示鏈接，在給出最終答案前先規劃中間步驟。
這讓基於 GPT-5 的聊天機器人在持續解決問題上表現更佳——無論是多階段程式除錯還是層層商業分析——都不需切換模型或模式。
大規模上下文處理能力
在 ChatGPT 中，模型可記憶約 256,000 個 token；透過 API 則可擴展至 400,000。這讓整本書、多小時會議記錄或大型資料庫都能不漏細節地處理。
在長時間對話中，ChatGPT 回答的準確度 明顯提升，矛盾更少，前文記憶更強。
更佳的全球語言支援
GPT-5 的統一架構大幅提升多語言與語音能力。ChatGPT 現可支援 更多語言，翻譯更準確，長對話中上下文遺失更少。
這些進步也延伸到語音互動。無論是西班牙語、印地語、日語或阿拉伯語，語音回應都更自然，讓多語言聊天機器人在語音上同樣流暢。
從聊天機器人到 AI 代理人
GPT-5 推展了應用連接器的策略——原生整合，讓模型能直接與外部工具、CRM、資料庫及生產力套件互動。
將任務導向輕量連接器，而非每一步都經高成本推理，團隊可降低 API 支出，同時在需要時保留複雜邏輯。
GPT-5 價格多少？
GPT-5 可透過 ChatGPT 訂閱與 OpenAI API 使用，價格依變體而異。API 用戶可選 gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano 等多種變體，按每百萬輸入與輸出 token 計價。
除了 API 價格外，OpenAI 也確認 GPT-5 已在多個 ChatGPT 方案中提供，讓免費用戶也能使用，同時付費方案可解鎖進階功能：
- 免費方案 – 標準推理能力的 GPT-5，每日使用有上限。
- Plus 方案 – 提高使用上限，推理效能更佳。
- Pro 方案 – 可用 GPT-5 Pro，高推理「思考型」變體，擁有更長上下文視窗、更快路由與進階工具優先權。
OpenAI 的價格模式讓開發者可依需求選擇最大推理深度、更快回應或成本效益。
如何存取 GPT-5？（提示：取決於你的需求）
如果你只想與 GPT-5 聊天，8月7日起可直接在 ChatGPT 使用。應用程式會根據你的方案自動選擇合適變體（如 Pro 方案會用 GPT-5 Thinking）。無需設定——開啟 App 開始輸入即可。
但若你想在自己的產品或流程中用 GPT-5，則需 API 存取。有 兩種主要方式可用 OpenAI API：
- OpenAI 平台 – 前往 platform.openai.com，可依需求選擇 gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-5-chat。這是最快從程式碼發送請求給 GPT-5 的方式。
- OpenAI 官方 Python SDK（GitHub） – 若你在本地開發或寫腳本，安裝 OpenAI Python 用戶端。支援 API 金鑰，能用簡單 Python 函式操作所有 GPT-5 變體。
如果只是想探索模型行為，GitHub Models Playground 也已上線——可直接測試提示，無需建置完整應用。
如何用 GPT-5 打造 AI 智能代理
判斷 GPT-5 是否適合你的應用場景，最好的方式就是實際動手打造。觀察它如何處理真實輸入、多步推理，以及在實際部署流程中的表現。
這裡我們以 Botpress 為例——這是一款可視化 AI 智能體建構工具，讓你無痛串接 GPT-5。
步驟一：明確定義你的智能體要做什麼
明確說明你的智能體角色。GPT-5 能處理複雜任務，但效果最佳時，是它有明確目標的時候。
先從一個明確的功能開始——例如回答產品問題、協助預約、或摘要法律文件——再逐步擴展。你不需要一開始就把它設計得很複雜。
步驟二：建立智能體並給予指示
在 Botpress Studio 裡，建立一個新的 bot 專案。
於 Instructions 區塊，明確告訴 GPT-5 它的工作內容。
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範例：「你是一位貸款顧問機器人。協助用戶了解不同貸款類型，根據他們的輸入計算資格，並引導他們前往申請連結。」
GPT-5 能理解細緻的任務描述——指示越明確，表現越好。
步驟三：提供智能體所需內容
上傳文件、貼上重點內容，或在知識庫中連結即時網頁。這些都是 GPT-5 回答問題和做決策時會參考的資料。
建議納入的內容：
- 價格明細
- 產品或服務總覽
- 重點頁面（如產品演示、試用、聯絡表單）
- 內部流程文件（若是內部智能體）
GPT-5 能處理長篇文件，所以不用刻意精簡——只要內容相關且結構清楚即可。
步驟四：選擇 GPT-5 作為 LLM
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要確保你的智能體使用 GPT-5，請到 Botpress Studio 左側選單的 Bot Settings。
- 點擊 Bot Settings
- 捲動到 LLM Provider 區塊
- 在 模型下，選擇一個 GPT-5 變體：
gpt-5用於完整推理與多步邏輯gpt-5-mini適合更快、更輕量的互動gpt-5-nano：極低延遲任務
選定模型後，所有指示、知識庫回答與推理行為都將由 GPT-5 驅動。你可隨時根據成本、延遲或輸出品質切換變體。
步驟五：部署到 WhatsApp、Slack 或網站等渠道
當你的 GPT-5 智能體表現符合預期後，可立即部署到以下平台：
像 Botpress 這類 AI 智能體平台會處理整合——讓用戶能輕鬆運用 GPT-5 並快速部署到任何渠道。
GPT-5 有哪些優於 GPT-4o 的地方？
GPT-5 帶來自 GPT-4 以來最大架構變革，與前一代 GPT-4o 直接比較時，差異更為明顯。
下表以可量化的方式列出兩者差異，並說明開發者與用戶實際體驗到的變化。
理論上，GPT-5 大幅擴展上下文視窗，並以更少 tokens 輸出相同長度內容。其多模態回應在文字、圖片、語音間也更一致。
不過，開發者與用戶社群的實際體驗，比規格表上更為複雜。
用戶對 GPT-5 上線的反應
GPT-5 發布是 OpenAI 史上最具爭議的更新之一。除了基準數據外，社群幾乎立刻分為兩派：一派對模型更深層推理感到興奮，另一派則懷念 GPT-4o 的優點。
「4.o 就像我最需要時的好朋友。現在它沒了，感覺就像失去親人一樣。」
— Reddit 用戶在 GPT‑4o 突然下架後表達情感依附與哀傷。參考來源： Verge
技術層面上：
「GPT‑5 的進階表現無可否認，但缺乏模型選擇，讓許多開發者失去了原本簡單的掌控權。」
— 綜合評論，反映普遍對彈性減少的不滿。
參考來源： Tom's Guide
OpenAI 團隊正即時回應這些複雜反饋，針對模型選擇、舊版回溯、更高限制等議題，Sam Altman 在 X 上持續發布最新進展。
GPT-5 是如何訓練的？
OpenAI 曾公開 GPT-4.5 的訓練細節，這也透露了 GPT-5 的開發方向。GPT-4.5 在 GPT-4o 基礎上擴大預訓練規模，仍屬通用型模型。
訓練方法
與前代類似，GPT-5 預期採用以下組合訓練：
- 監督式微調（SFT）——從人工標註資料學習。
- 來自人類回饋的強化學習（RLHF）——透過反覆回饋優化回應。
- 新型監督技術——可能延續 o3 著重推理的改進。
這些技術是 GPT-4.5 對齊與決策提升的關鍵，GPT-5 預計會進一步強化。
雖然 GPT‑5 本身由 OpenAI 以大規模監督與強化學習訓練，但團隊現在也可透過外部服務商用自有資料訓練 GPT 模型，打造特定領域的專屬行為。
硬體與運算能力
GPT-5 的訓練由 Microsoft 的 AI 基礎設施與 NVIDIA 最新 GPU 提供動力。
- 2024 年 4 月，OpenAI 收到首批 NVIDIA H200 GPU，這是對 H100 的重要升級。
- NVIDIA 的 B100 與 B200 GPU 要到 2025 年才會大量供應，意味著 OpenAI 目前仍在現有硬體上優化訓練。
Microsoft 的 AI 超級運算叢集也參與 GPT-5 訓練。雖然細節有限，但已確認 OpenAI 下一代模型運行於 Microsoft 最新 AI 基礎設施上。
GPT-5 發布日期
經過數月揣測，OpenAI 於 2025 年 8 月 6 日正式宣布 GPT-5 上線，並在 X（原 Twitter）發布神秘預告：
直播標題中的「5」就是唯一需要的確認——這標誌著 GPT-5 的到來。僅 24 小時後，8 月 7 日上午 10 點（太平洋時間），OpenAI 開始在 ChatGPT、API 與 GitHub Models Playground 推出 GPT-5。
這個時程也呼應 Sam Altman 於 2025 年 2 月的說法：GPT-5 將在「幾個月內」推出，以及 Mira Murati 在 GPT-4o 活動中預測「博士級智慧」將於 18 個月內出現。
GPT-5 現已上線、公開可用，代表 OpenAI 最新的「前沿模型」——大幅超越僅屬過渡版本的 GPT-4.5 Orion。
用 OpenAI LLMs 打造 AI 智能體
拋開複雜流程——立即用 OpenAI 模型打造 AI 智能體，無需繁瑣設定。不論你需要 Slack 聊天機器人、Notion 智慧助理，或 WhatsApp 客服機器人，都能輕鬆幾步部署。
Botpress 提供彈性整合、自主推理與簡易部署，讓你打造真正提升生產力與互動體驗的 AI 智能體。
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常見問題
1. GPT-5 會儲存或使用我的資料來改進訓練嗎？
不會，GPT-5 預設不會儲存或用你的資料來訓練。OpenAI 已確認，ChatGPT（包含 GPT-5）資料不會用於訓練，除非你明確選擇同意，且所有 API 與企業用戶資料都自動排除在訓練之外。
2. OpenAI 採取哪些措施確保 GPT-5 對用戶安全可靠？
為了確保 GPT-5 對使用者來說安全可靠，OpenAI 採用了人類回饋強化學習（RLHF）、對抗性測試以及微調等技術來降低有害輸出。他們也會發布「系統卡」來揭露模型的限制，並部署即時監控以偵測濫用情形。
3. 沒有程式經驗可以用 GPT-5 建立自主代理人嗎？
可以，透過像 Botpress 或 Langflow 這類無程式碼平台，即使沒有程式經驗也能用 GPT-5 建立自主代理人。這些工具讓使用者能以拖拉介面設計工作流程、串接 API 並加入邏輯，背後由 GPT-5 提供支援。
4. GPT-5 會如何影響客服、教育和法律等傳統職業？
GPT-5 將自動化重複性工作，例如回答常見問題、批改作業或摘要法律文件，這可能會減少客服、教育和法律等領域初階職位的需求。不過，也預期會創造 AI 監督、流程設計及策略顧問等新機會。
5. GPT-5 支援多國語言嗎？在不同語言的表現如何？
是的，GPT-5 支援多國語言，並預期在非英語語言上的表現優於 GPT-4。雖然英文表現最佳，但它能以高度流利度處理數十種主要語言，不過在資源較少或小眾語言上，品質仍可能略有差距。
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