三步对接gpt-5-pro!地表强AI模型实测
GPT-5的评价两极分化，实测下来表现还飘忽不定，推测可能跟“路由”功能有关；但一旦切到GPT-5 Pro模式、强制拉满最强功能，那是真的让人眼前一亮——它大概率就是目前市面上的最强模型了。
实测结果如下：
1、看图求解数独
只需要1分钟10s中，完美解决数独问题
2、 比大小变体
比较9.9和9.11已经有了变体形式，通过求解方程来进一步测试模型的推理和计算能力。
网友们也都玩出了花！
有人在实测后认为GPT-5 Pro确实是一个顶级模型，是最优秀的。
OpenAI在Pro版本上取得了巨大的进步！
Peter进行了12次测试。
结论是：没有任何其他模型能够匹敌，无论是OpenAI、Google、xAI还是Anthropic的模型。
所有这些测试都只用了 1-3 次尝试，输出结果确实非常出色。
沃顿商学院CS教授EthanMollick惊叹道，自己全程没有输出一行代码，就让GPT-5做出一个建筑生成器。
只需要重复一句话——改进它，就实现了如下的效果。
指南基于官方团队与早期测试者（如Cursor）的实践经验，总结了在不同场景下提升GPT-5输出质量的提示策略，涵盖智能体主动性调控、上下文收集优化、Responses API 的高效利用，以及在前端/全栈开发中的最佳实践。
OpenAI表示他们从规划到执行，尽可能的最大化编码性能。
比如前端开发，GPT-5 在训练中具备了出色的基准审美品味，同时拥有严谨的实现能力。
对于新应用，OpenAI建议使用以下框架和包，以最大程度地发挥该模型在前端方面的能力：
框架：Next.js（TypeScript）、React、HTML
样式/UI：Tailwind CSS，shadcn/ui，Radix 主题
图标：Material Symbols、Heroicons、Lucide
动画: Motion
字体：San Serif、Inter、Geist、Mona Sans、IBM Plex Sans、Manrope
并且网友们也整了一套GPT-5的提示词范例。比如
1.深度推理与问题解决（Deep Reasoning & Problem-Solving）
先把问题拆解成清晰步骤，再输出答案，减少推理错误。
2.先批评再定稿模式（Critique Before Final Mode）
先完成初稿，再让GPT-5批评并修改，提升质量。
3.角色+目标+约束（Role + Objective + Constraints）
设定身份、目标和严格约束，让输出更贴合需求。
4.逐步加深（Progressive Deepening）
先给高层概述，再逐步深入细节，避免一次性信息过载。
现在OpenAI已经把GPT-5之前的所有模型都放了出来。快去看看你的ChatGPT里是否已经有了。
也可通过以下方式三步对接gpt-5-pro模型：
三步对接gpt-5-pro
通过以下三步，可基于Go AI官方平台 快速完成gpt-5-pro模型的对接，全程兼容主流协议，无需复杂改造。
第一步：准备对接前置条件
对接前需完成3项基础准备，确保后续请求能正常发起。
- 获取Go AI的Key
前往Go AI平台注册账号。 - 确认gpt-5-pro模型ID
因Go API兼容多模型，需先通过平台客服（邮箱：1614284665@qq.com 或微信客服）确认gpt-5-pro的正式模型ID（如“gpt-5-pro”，需与平台提供的ID完全一致，避免请求失败）。 - 准备请求工具/环境
选择常用的请求方式，如命令行工具（curl）、编程语言（Python、JavaScript等），确保环境能正常发起HTTPS POST请求。
第二步：构建API请求（核心参数配置）
Go API完全兼容OpenAI协议，需按要求配置Header和Body参数，核心是确保必需参数不缺失。
1. 配置Header参数（3个必需项）
Header用于指定请求格式、鉴权信息，参数如下：
Content-Type：固定为application/json，表示请求体为JSON格式。Accept：固定为application/json，表示接受JSON格式的响应。Authorization：格式为Bearer {{YOUR_API_KEY}}，将{{YOUR_API_KEY}}替换为第一步获取的Go API Key。
2. 配置Body参数（4个必需项+可选项）
Body需包含模型选择、对话内容、工具配置等核心信息，其中model、messages、tools、tool_choice为必需项，其他为可选优化项：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
model | string | 填入第一步确认的gpt-5-pro模型ID（如“gpt-5-pro”） |
messages | array[obj] | 对话历史列表，每个对象含role（角色，如“user”代表用户）和content（对话内容） |
tools | array[string] | 模型可调用的工具列表，目前仅支持函数，无特殊需求时填空数组[] |
tool_choice | object | 控制工具调用，无工具时固定为{"type": "none"} |
temperature | integer | 可选，0-2之间，值越高输出越随机（如0.8），越低越确定（如0.2） |
max_tokens | integer | 可选，生成内容的最大token数，需满足“输入+输出token≤模型上下文长度” |
第三步：发送请求与处理响应
通过工具/代码发送请求，解析返回结果，同时处理常见问题。
1. 示例代码（2种常用方式）
方式1：curl命令（快速测试）
直接在命令行执行，替换{{YOUR_API_KEY}}和{{gpt-5-pro-model-id}}：
curl --location --request POST 'https://api.goaigc.vip/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}' \
--data-raw '{"model": "{{gpt-5-pro-model-id}}","messages": [{"role": "user","content": "请介绍gpt-5-pro的核心优势"}],"tools": [],"tool_choice": {"type": "none"},"stream": false,"temperature": 0.6,"max_tokens": 500
}'
方式2：Python代码（可集成到项目）
需先安装requests库（pip install requests），代码中替换API Key和模型ID：
import requests
import json# 1. 基础配置
BASE_URL = "https://api.goaigc.vip/v1/chat/completions"
API_KEY = "{{YOUR_API_KEY}}"
MODEL_ID = "{{gpt-5-pro-model-id}}"# 2. 请求头
headers = {"Content-Type": "application/json","Accept": "application/json","Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}# 3. 请求体
payload = {"model": MODEL_ID,"messages": [{"role": "user", "content": "请介绍gpt-5-pro的核心优势"}],"tools": [],"tool_choice": {"type": "none"},"stream": False,"temperature": 0.6,"max_tokens": 500
}# 4. 发送请求并解析响应
try:response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))response.raise_for_status() # 捕获HTTP错误result = response.json()# 提取模型回复内容assistant_reply = result["choices"][0]["message"]["content"]print("gpt-5-pro回复：", assistant_reply)# 查看token消耗（可选）token_usage = result["usage"]print("Token消耗：", f"请求{token_usage['prompt_tokens']}个，响应{token_usage['completion_tokens']}个，总计{token_usage['total_tokens']}个")except Exception as e:print("请求失败：", str(e))
2. 响应结果解析
成功请求后会返回JSON格式响应，核心字段说明如下：
id：请求唯一标识，用于问题排查。choices[0].message：模型回复内容，role为“assistant”，content为具体回复文本。finish_reason：回复结束原因，“stop”表示正常结束，“length”表示因max_tokens限制截断（需增大该参数）。usage：token消耗统计，用于成本核算。
3. 常见问题处理
- 鉴权失败：检查
Authorization格式是否正确（需带“Bearer ”前缀），API Key是否过期（可联系客服核实）。 - 模型不存在：确认
model参数是否与平台提供的gpt-5-pro模型ID一致（需区分大小写）。 - 请求超时：可开启
stream=false（非流式响应），或联系客服优化全球中继节点。