概要
https://note.com/npaka/n/nd4591ba3f278
詳細内容
## GPT-5 の新パラメータとツール
https://note.com/npaka/n/nd4591ba3f278
GPT-5は、出力の詳細度、外部ツール連携、構文制約、推論レベルを制御する新しいパラメータとツールを導入し、開発者のモデル活用を大きく進化させます。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:1/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:3/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 60/100
**Topics**: [[GPT-5, APIパラメータ制御, 関数呼び出し, 文法制約, コード生成]]
npaka氏がOpenAI Cookbookからの情報として、GPT-5で導入されると見られる新機能を紹介しています。これらの機能は、開発者がLLMの挙動をより細かく制御し、多様なワークフローに統合できるようになる点で重要です。
まず「verbosity」パラメータにより、モデル出力のトークン数を低・中・高の3段階で調整可能になります。これにより、例えばコーディングにおいては、簡潔なコード、詳細なコメント付きコード、テストや検証コードを含んだ完全なコードなど、ユースケースに応じた柔軟なコード生成が実現し、APIコスト最適化にも貢献します。
次に「Free-Form Function Calling」は、従来のJSONスキーマの制約なしに、PythonスクリプトやSQLクエリなどの生テキストを直接外部ツールに送信できる画期的な機能です。これにより、サンドボックスでのコード実行やデータベース連携など、LLMと外部ランタイムのより自由度の高い、シームレスな統合が可能となり、複雑な自動化ワークフローが実現できます。
さらに「Context-Free Grammar (CFG)」サポートにより、モデルの出力を特定の文法に厳密に制約することが可能になりました。プログラミング言語の構文や特定のデータフォーマット（SQL方言、日時形式など）に従う出力を強制できるため、後処理の手間や生成エラーを大幅に削減し、特にコード生成や設定ファイル生成において信頼性の高い自動化を実現します。
最後に「Minimal Reasoning Effort」は、モデルが推論トークンをほとんど、または全く出力しないようにすることで、応答速度を最小限に抑えます。これは、抽出、フォーマット変換、単純な分類など、決定論的で軽量なタスクに最適であり、レイテンシが重要なアプリケーションでUXを犠牲にすることなくLLMの応答速度を最大化するのに役立ちます。
これらの機能は、単なるLLMの性能向上に留まらず、LLMをシステムの中核コンポーネントとして組み込む際の柔軟性、信頼性、効率性を飛躍的に高めます。これにより、開発者はこれまで難しかった複雑なタスクの自動化、既存システムとの深い連携、そして多様なニーズに応じた動的なAIアプリケーションの構築が可能になるでしょう。