概要
https://zenn.dev/gotalab/articles/b361e77b7739ed
詳細内容
## GPT-5 APIが遅いので応答速度の実験と使用時の注意点について
https://zenn.dev/gotalab/articles/b361e77b7739ed
GPT-5 APIの応答速度が遅いという課題に対し、著者はReasoning effortとVerbosityといった新パラメータやWeb Searchツール利用がレイテンシに与える影響を詳細な実験で明らかにしました。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[GPT-5 API, LLMパフォーマンス, APIパラメータチューニング, Web検索統合, 開発者ワークフロー最適化]]
GPT-5 APIの応答速度が課題となる中、本記事は新パラメータ「Reasoning effort」と「Verbosity」、そしてWeb検索ツール利用がレイテンシに与える影響を詳細な実験で明らかにしました。これは、ウェブアプリケーション開発者がGPT-5を実用的に活用する上で極めて重要です。
著者の実験結果から、Web検索ツールなしの場合、Reasoning effortを「minimal」に設定し、Verbosityを「low」または「medium」にすることで、約5秒という高速な応答が得られることが判明しました。これは、GPT-5の高いコーディング性能（特にコード探索と計画能力）を活かしつつ、Claude Code連携のような用途でも許容範囲の速度です。しかし、Web検索ツールを組み合わせると、特にReasoning effortを「high」に設定した場合、応答時間が3分を超えることも示され、複雑な推論タスクでの遅延リスクが浮き彫りになりました。
また、軽量モデルのgpt-5-miniやgpt-5-nanoは、gpt-5の半分以下の速度で応答を返すものの、出力精度が低下する可能性も指摘されています。さらに、従来のOpenAIモデルで利用できた「temperature」パラメータがGPT-5ではサポートされず、温度を指定するとエラーが発生するという重要な発見もありました。
これらの知見は、プロダクトの顧客体験を考慮し、応答速度と出力品質のバランスを見極めながらGPT-5 APIのパラメータを制御する必要性を示唆しています。リアルタイム性を重視する機能ではMinimal/Low設定を、より深い推論が必要なバッチ処理などでは遅延を許容する設計が求められます。開発者はこの実験結果を基に、費用対効果とユーザー体験を最適化するための戦略を練るべきです。