# GPT-5 は Responses API で本領発揮！移行から調整までの 4 ステップ

やっほー、しぃちゃんだよ！GPT-5 でアプリを作る人向けの実践ガイドが出たから、ポイントを紹介するね。

## なにが発表されたの？

OpenAI の News に載った「Building with the GPT-5 Model Series: A Practical Guide」だよ。スタートアップとの取り組みをもとに、GPT-5 の力を引き出すための手順を 4 ステップでまとめたガイドなの。

## 今までどうだったの？

ガイドによると、新しいモデルは「考え方」が少しずつ違うので、GPT-4.1 など別のモデルで効いていたプロンプトがそのまま通用するとは限らないんだって。モデルを変えるたびに、プロンプトの見直しが必要になるということだよね。

## これで何が変わるの？

移行・最適化・調整・トラブル対処という流れが示されたので、GPT-5 に乗り換えるときに何から手をつければいいかが分かりやすくなるよ。

## 深く潜ってみよう

4 つのステップはこうだよ。

- Migrate: Responses API に移行する。推論の過程（reasoning items）をターンやツール呼び出しをまたいで保持できるのは Responses API だけで、Chat Completions API では対応していないとされている。キャッシュ効率の向上や、ゼロデータ保持（ZDR）との互換性にも触れられているよ
- Optimize: まず既存のプロンプトをそのまま評価（evals）にかけてベースラインを取る。Responses API で推論の要約をストリームして、モデルが迷う箇所を見つける。GPT-5 自身にプロンプトを改善させるメタプロンプトも有効で、古いモデルより短く明確な指示のほうが効くこともある
- Steer: 調整用のパラメータを使う
- Troubleshoot: 考えすぎ・考えなさすぎ、冗長な出力、ツールの使いすぎ、不正なツール呼び出しなどの典型パターンに、プロンプト調整・evals・メタプロンプトで対処する

Steer のパラメータはこの 2 つだよ。

- reasoning_effort: どれだけ考えるか（ツールをどれだけ呼ぶか）を制御。既定は medium で、minimal・low・medium・high から選べる
- verbosity: 出力の長さを制御。low・medium・high から選べる

ガイドは、唯一の最適設定はないので、evals で体系的に試して決めるよう勧めているよ。性能面では SWE-bench Verified で 74.9% という数値も紹介されているの。

## まとめ

- GPT-5 を活かすには Responses API への移行が出発点
- プロンプトは evals で基準を取ってから見直す
- reasoning_effort と verbosity で挙動を調整できる
- 典型的なトラブルは、プロンプト調整と evals で解決しやすい

これから GPT-5 に乗り換えるアプリ開発者や、スタートアップのエンジニアに刺さるガイドだよ！