Ouvrez le sélecteur de modèle et choisissez une variante adaptée à la tâche : choisissezGPT‑5 (thinking)pour une analyse plus approfondie ou revenez àGPT‑4oouo3lorsque GPT‑5 semble laconique ou hors sujet. Ce simple changement restaure souvent la profondeur, la précision et la stabilité.
Méthode 1 : Choisir le bon modèle (ou restaurer les anciens)
Étape 1 :Vérifiez quel modèle a réellement produit la dernière réponse. Dans ChatGPT, regardez sous l'en-tête du message ou dans les informations de la conversation pour confirmer si les réponses proviennent d'une route GPT-5 rapide ou d'une route de raisonnement. Lors du déploiement, des problèmes de routage ont envoyé des requêtes vers un modèle moins profond ; la vérification du modèle actif empêche une attribution erronée.
Étape 2 :Sélectionner explicitementGPT‑5 (thinking)pour les tâches lourdes d'analyse telles que la recherche, la planification en plusieurs étapes et le débogage. Cette variante échange un peu de latence contre un raisonnement plus solide et réduit les erreurs trop confiantes, rendant les réponses plus complètes et plus cohérentes.
Étape 3 :Revenir à un modèle reconnu pour des flux de travail spécifiques. Après la réaction des utilisateurs, OpenAI a réintroduit l’accès aux anciennes options. Dans les paramètres ChatGPT, recherchez une option telle que « Afficher les anciens modèles », puis démarrez une nouvelle discussion avecGPT‑4oouo3lorsque GPT‑5 semble brutal ou manque de détails. Un nouveau chat garantit que le contexte antérieur ne biaise pas le routage.
Étape 4 :Mappez les tâches sur les modèles pour gagner du temps. Utilisez le GPT‑5 rapide pour des réponses courtes et à faibles enjeux ;GPT‑5 (thinking)ouo3pour le raisonnement ;GPT‑4opour un ton de conversation plus convivial. Si vous avez besoin d'une analyse de contexte à long terme, envisagez de passer à un service offrant une fenêtre fiable plus grande pour cette tâche, puis revenez à votre flux de travail principal.
Étape 5 :Démarrez une session propre après le changement. Les discussions antérieures volumineuses ralentissent la sélection des réponses et peuvent provoquer une « dérive du contexte ». Un nouveau fil réduit le bruit et améliore la concentration sur la tâche en cours.
Méthode 2 : forcer le raisonnement et stabiliser les résultats
Étape 1 :Dans l'interface utilisateur, choisissez la variante de raisonnement. Si vous voyez une option « réflexion » pour GPT‑5, sélectionnez-la avant de poser des questions complexes. Les utilisateurs ont signalé des réponses courtes et superficielles lorsque le routeur choisissait des chemins rapides ; le chemin de raisonnement consacre plus de calcul à l'analyse et élimine généralement les réponses incorrectes et confiantes.
Étape 2 :Réglez une température basse pour les tâches factuelles. Dans les outils qui exposent les paramètres, utiliseztemperature=0–0.3pour la recherche, les spécifications et les mathématiques afin de réduire les formulations spéculatives et de conserver des résultats clairs et vérifiables.
Étape 3 :Coup de pouce pour vérification, pas pour verbosité. Ajoutez une instruction telle que :“If information is missing or uncertain, say ‘I don’t know’ and list what’s needed.”Cela réduit le temps perdu en cas de mauvaises réponses et incite le modèle à demander des entrées spécifiques.
Étape 4 :Utilisez l'API pour sélectionner la voie de raisonnement lorsqu'elle est disponible. Définissez le modèle sur une variante capable de raisonner et privilégiez une réflexion plus longue. Exemple de modèle :
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"model": "gpt-5-thinking",
"temperature": 0.2,
"messages": [
{"role": "system", "content": "When uncertain, say ‘I don’t know’ and state what’s missing."},
{"role": "user", "content": "Analyze these three designs and choose the most robust one. Cite assumptions."}
]
}'Étape 5 :Régénérez avec parcimonie avec de nouvelles contraintes. Si la première passe passe sous silence les détails, ajoutez une seule contrainte comme“Return a decision plus the top 3 risks and mitigations.”Évitez d’accumuler des instructions vagues ; une contrainte précise améliore la qualité de sortie sans faire dérailler le routeur.
Méthode 3 : nettoyer le contexte pour améliorer la fiabilité
Étape 1 :Réduisez les entrées au minimum nécessaire pour la question. Les décharges importantes réduisent le rapport signal/bruit et ralentissent le modèle. Au lieu de coller des documents complets, fournissez un bref mémoire accompagné uniquement des extraits exacts à analyser. Cela réduit les réponses hors cible et accélère les réponses.
Étape 2 :Segmentez le travail long en threads étendus. Si votre discussion a pris de l'ampleur, démarrez un nouveau fil de discussion par sous-tâche (par exemple, « résumer les résultats », « créer un plan de test », « finaliser le tableau »). Des historiques plus petits et ciblés préservent mieux l’exactitude qu’une conversation sans fin.
Étape 3 :Utilisez un workflow de récupération pour les sources volumineuses. Indexez les documents et alimentez uniquement les passages les mieux adaptés. Même un simple modèle « citer puis demander » (coller un extrait, poser une question) surpasse le dumping de centaines de pages à la fois.
Étape 4 :Frontières des États. Ajoutez une brève instruction comme“Use only the provided excerpts. If needed details are missing, list them.”Cela empêche les détails inventés et restreint la portée au texte vérifiable.
Étape 5 :Actualisez après environ 100 à 150 000 jetons de va-et-vient intensifs. Les discussions prolongées peuvent « oublier » les premières décisions et devenir incohérentes. Une réinitialisation verrouille les conclusions antérieures et maintient les réponses ultérieures alignées.
Méthode 4 : Rendre les sessions de codage concrètes et testables
Étape 1 :Fournissez une carte de dépôt, pas seulement un texte d'erreur. Collez une arborescence de fichiers compacte et les fonctions clés impliquées. Exemple:src/server/ws.ts (websocket auth), src/client/app.tsx (login flow), shared/types.ts. Ce contexte améliore considérablement la précision des correctifs par rapport aux traces de pile autonomes.
Étape 2 :Demandez d’abord un test d’échec. Instruire:“Write a minimal failing test that reproduces the bug, then propose the smallest fix that makes it pass.”Cela fonde le modèle et réduit les refactors trop étendus.
Étape 3 :Exiger un plan d’application concret. Avant le code, demandez une liste d'étapes comme“1) Patch ws.ts auth guard, 2) Add unit test, 3) Verify reconnect, 4) Summarize risks.”Confirmez le plan, puis laissez-le se mettre en œuvre. Cela évite les changements sinueux.
Étape 4 :Gardez les différences petites et isolées. Si le modèle essaie de toucher de nombreux fichiers, répondez avec“Limit the patch to ws.ts and its test. No UI changes.”Les modifications mineures sont plus faciles à vérifier et à annuler.
Étape 5 :Fermez avec des étapes d’auto-vérification. Demandez-lui de répertorier les vérifications post-correction (par exemple,“Run npm test; validate reconnect; check auth error path.”). Exécuter ces contrôles de votre côté rapidement fait apparaître des erreurs sans de longs allers-retours.
Méthode 5 : Vérification des faits et vérification croisée des réponses aux enjeux élevés
Étape 1 :Sources de demande pour les revendications clés. Ajouter:“Provide URLs for any statistics or paper findings.”Si les liens sont manquants ou génériques, demandez-lui de reformuler l'affirmation comme étant incertaine et de préciser quelles preuves la confirmeraient.
EN RAPPORT:OpenAI va ramener GPT-4o après le contrecoup de GPT-5
Étape 2 :Recoupez-vous avec un deuxième modèle lorsque les résultats déterminent les décisions. Un rapide test de bon sens avec un autre modèle solide (par exemple, un modèle connu pour sa lecture contextuelle longue et son ton prudent) détecte souvent les erreurs de lecture, en particulier dans les résumés de recherche et les comparaisons politiques.
Étape 3 :Demandez des tableaux ou des résultats structurés. Pour les comparaisons de produits et les synthèses de recherche, demandez un tableau avec les colonnes qui vous intéressent (critères, source, date, mises en garde). Les résultats structurés révèlent immédiatement les lacunes et accélèrent l’examen humain.
Étape 4 :Signalez et corrigez les mauvaises réponses en toute confiance. Si le modèle argumente un point erroné, répondez avec la ligne spécifique et une courte citation de votre source. Suivez avec“Acknowledge the error and correct the answer in one paragraph.”Cela met fin aux allers-retours improductifs.
Étape 5 :Conservez un ensemble test d’invites pour votre flux de travail. Exécutez de nouveaux modèles/itinéraires sur la même petite suite (par exemple, un problème de codage délicat, une tâche de résumé long, un élément mathématique). Vous verrez rapidement quelle combinaison fonctionne systématiquement pour vous.
Facultatif : quand utiliser des alternatives
Si GPT‑5 reste incohérent pour une tâche spécifique, faites correspondre la tâche à un modèle connu pour bien la gérer, puis revenez pour tout le reste :
- Fenêtres contextuelles longues et fiables : services prenant en charge des entrées stables plus importantes pour l'analyse de documents.
- Confidentialité ou personnalisation complète : modèles open-weight locaux ou auto-hébergés.
- Chaînes d’outils de codage autonomes : outils ou modèles de codage agent avec de solides flux de travail en boucle de test.
Avec le bon itinéraire, un contexte clair et des invites testables, GPT‑5 peut fournir des résultats solides ; dans le cas contraire, changer de modèle pour le travail et conserver un petit ensemble de références personnelles permet de gagner du temps. Ajustez une fois, réutilisez souvent et vous éviterez la plupart des résultats « décevants ».
