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）
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。