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开发者视角下的 GPT-5：应用程序接口变更、成本以及何时升级

我在两个服务中生产环境运行 GPT-5 已有大约三个月。其中一个服务是文档摘要生成器，每天处理约 4 万次请求；另一个是用于我们内部拉取请求工作流的代码审查助手。这篇文章是我希望在迁移之前有人能写出来的内容，其中包含实际数据和那些出问题的地方。

应用程序接口中的变化

端点结构大部分向后兼容。如果你的代码使用 client.chat.completions.create(model="gpt-4o", ...)，你可以将其替换为 model="gpt-5"，大多数功能将继续正常工作。差异主要体现在三个方面。

首先，推理参数。GPT-5 暴露了一个 reasoning_effort 字段，可接受 "low"（低）、"medium"（中）或 "high"（高）。将其设置为 "low" 时，你获得的体验接近 GPT-4o，且成本相似。将其设置为 "high" 会调用更深层的推理路径，并使输出端的令牌成本大致翻倍。默认值为 "medium"，这适用于大多数用例，但如果你的账单突然激增，了解这一点就很有必要。

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    reasoning_effort="low",   # 便宜、快速、类似 GPT-4o
    max_completion_tokens=2000,
)

其次，max_tokens 已重命名为 max_completion_tokens。旧名称仍然有效，但会发出弃用警告。如果你的持续集成流程在遇到警告时会失败，这会让你感到意外。

第三，函数调用得到改进。工具选择更加可靠，模型不太可能使用格式错误的 JavaScript 对象表示法参数调用函数。过去，我会用尝试-异常块包裹每个工具调用以处理 JavaScript 对象表示法解析错误。我现在仍然这样做，但在生产环境中大约六周都没有遇到过此类错误。

令牌成本与实际账单

在我迁移时，标准层级的定价大致为每百万输入令牌 1.25 美元，每百万输出令牌 10 美元，而推理路径在输出端的成本更高。GPT-4o 的价格为每百万输入令牌 2.50 美元，每百万输出令牌 10 美元。因此，在输入端，GPT-5 实际上更便宜。输出端的成本取决于你的工作负载是否触发推理路径。

对于我的文档摘要生成器，其输入与输出比例为 50:1，总成本下降了约 30%。对于代码审查服务，其比例更紧凑，并从 reasoning_effort="medium" 中受益，其成