GPT-5 stellt eine bedeutende Weiterentwicklung der Sprachmodelltechnologie dar und bietet eine Vielzahl leistungsfähiger Funktionen, die sich je nach Anwendungsfall optimal nutzen lassen. Als multimodales Modell akzeptiert es nicht nur Text, sondern auch Bilder und Audiodaten, wodurch es direkt komplexe Inhalte verstehen kann – etwa eine Bildbeschreibung oder die emotionale Tonlage in einer Sprachaufnahme. Diese Fähigkeit übertrifft klassische OCR- oder Spracherkennungsmethoden, da GPT-5 kontextuelle und semantische Informationen aus mehreren Modalitäten gleichzeitig verarbeitet. Besonders nützlich ist dies bei der Analyse von Dokumenten, wo direkt ein PDF- oder Bildfile hochgeladen werden kann, ohne vorherige Textextraktion. Die Dateiübertragung ist schnell und effizient, was die Entwicklung von Anwendungen beschleunigt, die auf Dokumenten basieren. Ein weiterer zentraler Vorteil ist die Integration von Tools, die GPT-5 in einen agierenden Assistenten verwandeln. Durch die Definition benutzerdefinierter Funktionen – wie beispielsweise get_weather() – kann das Modell externe Systeme aufrufen, um aktuelle Daten abzurufen. Dies erfordert präzise Beschreibungen und Parameterdefinitionen, um eine zuverlässige Interaktion zu gewährleisten. Die Kombination aus Tools und multimodalem Eingabesystem macht GPT-5 ideal für komplexe, reale Anwendungen wie automatisierte Kundenservice-Systeme oder Datenextraktion aus unstrukturierten Quellen. Zur Optimierung der Leistung sind mehrere Parameter entscheidend. Die Reasoning-Effort-Einstellung (minimal, low, medium, high) beeinflusst die Tiefe des Denkprozesses: Je höher der Wert, desto genauer und tiefgründiger die Antwort, jedoch auch teurer und langsamer. Es empfiehlt sich, mit minimaler oder niedriger Einstellung zu beginnen und schrittweise zu erhöhen, solange die Qualität ausreicht. Die Verbosity-Einstellung steuert die Länge der Ausgabe (low, medium, high) und ist besonders nützlich, um die Ausgabe an die Anforderungen der Anwendung anzupassen. Die strukturierte Ausgabe in JSON-Format ist besonders wertvoll für die automatisierte Datenerfassung, da sie eine konsistente, maschinenlesbare Ausgabe garantiert – ideal für Metadatenextraktion aus Texten. Trotz seiner Stärken weist GPT-5 auch kritische Schwächen auf. Die wichtigste ist, dass OpenAI keine detaillierten Denk- oder Zwischenschritte (thinking tokens) freigibt, was die Echtzeit-Interaktion und Transparenz in Anwendungen stark einschränkt. Im Gegensatz zu Modellen von Anthropic oder Google (z. B. Gemini 2.5 Pro) kann man den Prozess des Modells nicht streamen, was die Benutzererfahrung bei komplexen Aufgaben beeinträchtigt. Zudem wird in der Community diskutiert, dass GPT-5 weniger kreativ als frühere Versionen sei – ein Manko, das aber in vielen API-Anwendungen weniger kritisch ist. Insgesamt ist GPT-5 ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug, das sich durch sorgfältige Parameterwahl und den Einsatz von Tools, Dateiupload und strukturierter Ausgabe optimal einsetzen lässt. Dennoch ist es ratsam, alternative Modelle von Anbietern wie Google oder Anthropic als Backup zu haben, um Flexibilität und Robustheit in der Anwendung zu gewährleisten. Die Kombination aus Leistung, Vielseitigkeit und strategischer Nutzung macht GPT-5 zu einer Schlüsseltechnologie im Bereich künstlicher Intelligenz – vorausgesetzt, man nutzt es bewusst und mit Blick auf die technischen und ökonomischen Grenzen.