GPT-5 是 OpenAI 推出的首个引入四个可调节思考层级的模型，可以控制模型在响应提示时所用的时间和 tokens 数量。在选择使用哪种模型，或是否使用推理模型时，考虑你的应用优先级非常重要。
像调研和撰写报告这样的场景涉及大量数据的收集、处理和生成。在这些场景中，客户通常愿意等待数分钟，以获得高质量的报告。像 GPT-5 这样具备中等或高级思考能力的推理模型非常适合这种用例。
另一个例子是编程助手，在这种场景下，你希望根据编程任务的复杂程度来调整思考量。在这里，你希望让客户能够控制模型在给出响应前所花费的时间和努力程度。具备可控思考层级的 GPT-5 或 GPT-5 mini 是很好的解决方案。
相比之下，一个客户服务助手在实时回答客户问题、从高效的搜索索引中检索信息并提供类人回复时，需要快速、友好且高效。对于这些场景，OpenAI 的 GPT-4.1 是更好的选择。
| 功能 | GPT-5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|
| 模型类型 | 推理 | 非推理，快速响应 |
| 最适合 | 复杂推理，多步逻辑，思考 | 实时聊天，简短事实查询，高吞吐量工作负载 |
| 延迟 | 更高（由于更深入的推理和更长的输出） | 较低（针对速度和响应性进行了优化） |
| 吞吐量 | 中等 | 高 |
| 标记长度 | 输入 272K 标记，输出 128K 标记（总计 400K） | 128K（短上下文），最长可达 1M（长上下文） |
| 视角 | 结构化、分析性、循序渐进 | 简明、快速、对话式 |
| 成本 | Cost 成本 | Cost 成本 |
| 变体 | GPT-5 GPT-5-mini GPT-5-nano | GPT-4.1 GPT-4.1-mini GPT-4.1-nano |
| Reasoning Effort | Description | 推理深度 | 延迟 | 成本 | 准确性 / 可靠性 | 典型用例 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Minimal | 几乎没有或没有内部推理标记；针对吞吐量和首次生成标记时间进行了优化 | 非常浅显 | 最快 | 最低 | 复杂任务中最低 | 批量操作，简单转换 |
| Low | 轻度推理与快速判断 | 浅层到轻度 | Fast 快速 | Low 低 | Moderate 中等 | 分诊、简短回答、简单编辑 |
| Medium (Default) | 深度与速度平衡；安全的通用选择 | Moderate 中等 | Moderate 中等 | Medium 中等 | Good for most tasks 适合大多数任务 | 内容撰写、中等难度编程、RAG 问答 |
| High | 针对最难问题的深入、多步骤“深度思考” | Deep 深入 | Slowest 最慢 | Highest 最高 | Highest 最高 | 复杂的规划、分析、多步推理 |
如果您的应用需要以下功能，请选择 GPT-5：
- 针对难题进行深入的多步推理（规划、分析、复杂的综合与总结）。
- 优先考虑可靠性而非速度——GPT-5 在许多任务中比前代模型提供更高的质量和更少的错误，尤其是在启用推理时。
- 适用于需要规划、调用多个工具并执行操作的 Copilot 风格工具的智能工作流，GPT-5 的规划（“前言”）和强大的工具使用能力将带来显著优势。
- 细致的意图理解和结构化的跟进：对于可预测的格式使用结构化输出，并通过详细程度来控制响应长度。
Example Use Cases:示例用例：
- 法律或财务文件分析
- 技术故障排查助手
- 具有多轮逻辑的企业 Copilot
- 研究总结与综合
如果您的应用需要以下功能，请选择 GPT-4.1：
- 低延迟：非常适合实时交互或面向用户的聊天机器人。
- 高吞吐量：支持大规模部署并具备成本效益。
- 长上下文处理：使用 GPT-4.1 长上下文模型可处理最多 100 万个标记的输入。
- 简短、事实性回复：非常适合问答、搜索和短内容摘要。
Example Use Cases:示例用例：
- 客户支持聊天机器人
- 实时产品推荐引擎
- 高容量摘要处理流程
- 用于内部工具的轻量级助手