Sekite ZDNET: Pridėkite mus kaip pageidaujamą šaltinį „Google“.
Pagrindiniai ZDNET pasiūlymai
- GPT-5.1 pagreitina kodavimą naudojant prisitaikančius ir be samprotavimo režimus.
- Naujas greitas talpyklos kaupimas sumažina API išlaidas įterptųjų programų kūrėjams.
- Nauji įrankiai daro AI agentus pajėgesnius šiuolaikiniuose IDE.
OpenAI grįžta su nauju 5.1 atnaujinimu į ankstesnį GPT-5 didelės kalbos modelį. GPT-5 buvo pristatytas rugpjūtį, tai yra prieš kelis dešimtmečius mūsų visatos AI versijoje su laiko keitimo greičiu.
OpenAI, žinoma, naudoja AI, kad padėtų greičiau koduoti. Galų gale, tai yra lenktynės su kitais stambiais žaidėjais, kad gautų trajilijonų dolerių vertę. Be to, neabejotinai įrodyta, kad AI kodavimas profesionalaus programuotojo rankose yra beveik magiškas jėgos daugiklis ir projekto greitintuvas.
(Atskleidimas: Ziff Davis, pagrindinė ZDNET įmonė, 2025 m. balandžio mėn. pateikė ieškinį prieš OpenAI, teigdama, kad ji pažeidė Ziff Davis autorių teises mokydama ir valdydama dirbtinio intelekto sistemas.)
Taip pat: OpenAI GPT-5.1 daro ChatGPT „šiltesnį“ ir išmanesnį – kaip dabar veikia jo atnaujinti režimai
Jei norite apžvelgti GPT-5.1 pranašumus vartotojų pokalbių robotų naudotojams, skaitykite vyresniosios redaktorės Sabrinos Ortiz paaiškinimą. Bet jei jus domina dirbtinio intelekto naudojimas koduojant arba įterptas į programinę įrangą, skaitykite toliau. Šis leidimas turi apčiuopiamų greičio ir išlaidų taupymo pranašumų.
Šiame straipsnyje kalbame apie GPT-5.1 API. Kitaip tariant, mes žiūrime, kaip siųsti raginimus AI per programos funkcijos iškvietimą ir gauti rezultatą kaip to skambučio grąžinimo vertę.
Ši API pagrįsta AI funkcija veikia programinės įrangos gaminiuose, kuriuos kuria kūrėjai, tačiau kadangi patys kūrėjo įrankiai taip pat naudoja API, kad pateiktų informaciją, tai padidina šių įrankių naudingumą. Tai taip pat naudinga kūrėjams, naudojantiems „OpenAI Codex“ kodavimo agentą, nes „Codex“ dabar yra 5.1 versijoje.
Taip pat: geriausi nemokami AI kursai ir kvalifikacijos tobulinimo sertifikatai 2025 m. – aš juos visus išbandžiau
Pavyzdžiui, „JetBrains“ yra puikių kūrimo įrankių kūrėjas. Nors aš atsitraukiau nuo JetBrains platformos, nes VS kodas yra daug plačiau naudojamas (ir man dažnai reikia su jumis apie tai pasikalbėti), JetBrains produktai vis dar yra vieni iš mano mėgstamiausių. Tiesą sakant, naudodamas VS kodą kartais pasigendu kai kurių „JetBrains“ funkcijų.
Štai kodėl buvo taip įdomu, kai Denisas Shiryajevas, „JetBrains“ AI DevTools ekosistemos vadovas, „OpenAI“ tinklaraščio įraše aprašė įmonės patirtį su šiuo nauju GPT-5.1 leidimu. Jis sakė: „GPT 5.1 nėra tik dar vienas LLM – tai tikrai agentas, natūraliausias autonomiškas modelis, kokį aš kada nors išbandžiau“.
„Jis rašo taip, kaip jūs, kodai kaip jūs, be vargo seka sudėtingas instrukcijas ir puikiai susidoroja su pagrindinėmis užduotimis, puikiai prisitaikydamas prie jūsų esamos kodų bazės“, – sakė jis.
Pažvelkime į keletą priežasčių, kodėl GPT-5.1 sulaukia tokio entuziastingo atsako.
Adaptyvus samprotavimas
Man atrodė, kad kodavimas naudojant GPT-5 yra stebėtinai galingas, bet kartais varginantis. Kad ir ko paklausiau AI, atsakymas užtruko. Net į paprasčiausią klausimą gali prireikti kelių minučių, kol bus atsakyta. Taip yra todėl, kad visos užklausos siuntė užklausą tam pačiam modeliui.
GPT-5.1 įvertina pateiktą raginimą ir, atsižvelgdama į tai, ar klausimas iš esmės lengvas, ar sunkus, koreguoja, kiek pažintinių pastangų įdeda į atsakymą. Tai reiškia, kad paprasti klausimai nebeturės vėlavimo, kuris buvo toks varginantis naudojant senesnį kodavimo modelį.
Štai raginimas, kurį pateikiau GPT-5 vos prieš kelias dienas: „Patikrinkite mano darbą. Pervardijau EDD_SL_Plugin_Updater, kad kiekvienas jį naudojantis papildinys turėtų unikalų pavadinimą, kad būtų išvengta konfliktų. Atnaujinau klasės pavadinimą atnaujinimo faile, atnaujinau atnaujinimo failo pavadinimą, tada atnaujinau nuorodas į papildinį, o įskiepyje nėra pagrindinio failo ir klasės. klaidų? Praneškite man, jei ką nors radote ir neatliekate jokių pakeitimų.
Taip pat: 10 „ChatGPT“ raginimo gudrybių, kurias naudoju – kad greičiau pasiektumėte geriausių rezultatų
Tai didelis prašymas, reikalaujantis, kad AI nuskaitytų maždaug 12 000 failų ir pateiktų man analizę. Ji turėtų panaudoti visą mąstymo jėgą, kurią gali sukaupti.
Priešingai, raginimas, pvz., “Kokia WP-CLI komanda rodo įdiegtų papildinių sąrašą?” yra tikrai paprastas prašymas. Iš esmės tai yra dokumentų paieška, kuriai nereikia jokios tikros žvalgybos. Tai tik greitas laiko taupymo raginimas, todėl man nereikia perjungti naršyklės ir ieškoti „Google“.
Atsakymai į greitą klausimą yra greitesni, o procesas naudoja mažiau žetonų. Žetonai yra panaudoto apdorojimo kiekio matas. API skambučiai apmokestinami pagal žetonus, o tai reiškia, kad paprasti patogumo klausimai kainuos pigiau.
Yra dar vienas gana galingas aspektas, kurį OpenAI apibūdina kaip „patvaresnį gilų samprotavimą“. Nieko nėra blogiau, kaip ilgai kalbėtis su dirbtiniu intelektu, o tada prarasti supratimą apie tai, apie ką kalbėjote. Dabar „OpenAI“ sako, kad dirbtinis intelektas gali tęstis ilgiau.
Režimas „be samprotavimo“.
Tai dar vienas iš tų atvejų, kai manau, kad OpenAI galėtų gauti naudos iš patikimo produkto valdymo dėl produkto pavadinimo. Šis režimas neišjungia konteksto supratimo, kokybiško kodo rašymo ar instrukcijų supratimo. Tai tiesiog išjungia gilią, minčių grandinės stiliaus analizę. Jie turėtų tai pavadinti „nepergalvok“ režimu.
Pagalvokite apie tai taip. Visi turime draugą, kuris per daug apgalvoja kiekvieną problemą ar veiksmą. Tai juos pribloškia, užtrunka visam laikui atlikti paprastus darbus ir dažnai sukelia analizės paralyžių. Atėjo laikas dideliam mąstymui, o laikas tiesiog pasirinkti popierių ar plastiką ir judėti toliau.
Taip pat: sujungiau du AI įrankius, kad išspręsčiau didelę klaidą, bet jie negalėjo to padaryti be manęs
Šis naujas be samprotavimo režimas leidžia AI išvengti įprasto nuoseklaus svarstymo ir tiesiog pereiti prie atsakymo. Tai idealiai tinka paprastoms paieškoms ar pagrindinėms užduotims atlikti. Tai labai sumažina delsą (atsakymo laiką). Tai taip pat sukuria jautresnę, greitesnę ir sklandesnę kodavimo patirtį.
Nesujungus samprotavimo režimo su adaptyviu samprotavimu, dirbtinis intelektas gali skirti laiko atsakyti į sudėtingus klausimus, tačiau gali greitai reaguoti į paprastesnius.
Išplėstas greitas talpyklos saugojimas
Kitas greičio padidinimas (su tuo pačiu sumažinant išlaidas) yra išplėstinis greitas talpyklos kaupimas. Kai AI pateikiamas raginimas, jis pirmiausia turi naudoti savo natūralios kalbos apdorojimo galimybes, kad išanalizuoti raginimą, kad išsiaiškintų, ko jo prašoma.
Tai nėra mažas žygdarbis. AI tyrinėtojams prireikė dešimtmečių, kad AI suprastų natūralią kalbą, taip pat kontekstą ir subtilias to, kas sakoma, reikšmes.
Taigi, kai išleidžiamas raginimas, AI turi atlikti tam tikrą darbą, kad jį patvirtintų, kad sukurtų vidinį vaizdą, iš kurio būtų sukurtas atsakymas. Tai neapsieina be išteklių naudojimo sąnaudų.
Taip pat: 10 „ChatGPT Codex“ paslapčių, kurias sužinojau tik po 60 valandų programavimo su juo.
Jei klausimas pakartotinai užduodamas seanso metu ir tas pats ar panašus raginimas turi būti iš naujo interpretuojamas, tos išlaidos vėl patiriamos. Atminkite, kad kalbame ne tik apie raginimus, kuriuos programuotojas suteikia API, bet ir apie raginimus, kurie veikia programoje, kurie dažnai gali kartotis naudojant programą.
Paimkite, pavyzdžiui, išsamų raginimą klientų aptarnavimo agentui, kuris turi apdoroti tą patį pagrindinių kiekvienos kliento sąveikos pradžios taisyklių rinkinį. Norint išanalizuoti šį raginimą, gali prireikti tūkstančių žetonų, o tai reikės atlikti tūkstančius kartų per dieną.
Išsaugojus raginimą talpykloje (o OpenAI dabar tai daro 24 valandas), raginimas sukompiliuojamas vieną kartą, o tada jį galima naudoti pakartotinai. Greičio patobulinimai ir išlaidų sutaupymas gali būti labai didelis.
Geresnis verslo pavyzdys projektuojant
Visi šie patobulinimai suteikia OpenAI geresnį verslo pavyzdį, kurį galima pateikti klientams, kad jie galėtų kurti. „Design-in“ yra gana senas meno terminas, naudojamas apibūdinti, kada komponentas yra sukurtas gaminyje.
Tikriausiai garsiausias (ir pats reikšmingiausias) projektavimas buvo tada, kai 1981 m. IBM pasirinko Intel 8088 procesorių originaliam IBM asmeniniam kompiuteriui. Toks sprendimas paleido visą x86 ekosistemą ir dešimtmečius skatino Intel sėkmę procesoriuose.
Šiandien „Nvidia“ yra naudos gavėja, kai duomenų centrų operatoriai priima didžiulius sprendimus dėl projektavimo, ištroškę didžiausios DI apdorojimo galios. Dėl šios paklausos „Nvidia“ tapo vertingiausia įmone pasaulyje pagal rinkos kapitalą, kažkur į šiaurę nuo 5 trilijonų USD.
Taip pat: per 4 dienas už 200 USD sukūriau 4 metus gaminį ir vis dar esu priblokštas
„OpenAI“ taip pat turi naudos iš dizaino įvedimų. „CapCut“ yra vaizdo įrašų programa, kurią 2025 m. buvo atsiųsta 361 mln.. „Temu“ yra apsipirkimo programa, kurią 2025 m. buvo atsiųsta 438 mln.. Jei, pavyzdžiui, kuri nors įmonė įterptų dirbtinį intelektą į savo programą ir tai padarytų naudodama API iškvietimus iš OpenAI, „OpenAI“ uždirbtų daug pinigų iš bendro API skambučių kiekio ir susijusių sąskaitų.
Tačiau, kaip ir fizinių komponentų atveju, parduotų prekių kaina visada yra dizaino problema. Kiekviena COGS cento dalis gali padidinti bendrą galutinę kainą arba pavojingai paveikti maržas.
Taigi, jei „OpenAI“ gali žymiai sumažinti API skambučių kainą ir vis tiek suteikti AI vertę, kaip, atrodo, buvo padaryta naudojant GPT-5.1, yra daug didesnė tikimybė, kad GPT-5.1 bus įtraukta į kūrėjų produktus.
Daugiau naujų galimybių
GPT-5.1 leidimas taip pat apima geresnį kodavimo našumą. Dirbtinis intelektas yra labiau valdomas ir patrauklesnis, o tai reiškia, kad jis geriau laikosi nurodymų. Jei tik mano šuniukas galėtų būti patrauklesnis, neturėtume nuolatinio skausmingo trūkčiojimo, kai pristatomas paštas.
Koduojantis AI nereikalauja pernelyg didelio mąstymo, yra labiau bendraujantis įrankių iškvietimo sekų metu, o sąveikos sekų metu elgiasi draugiškiau. Taip pat yra naujas įrankis Applyd_patch, kuris padeda atlikti kelių žingsnių kodavimo sekas ir agentinius veiksmus, kartu su nauju apvalkalo įrankiu, kuris veikia geriau, kai prašoma generuoti komandų eilutės komandas ir įvertinti bei veikti pagal atsakymus.
Taip pat: OpenAI dabar turi naują agentinį kodavimo partnerį: GPT-5-Codex
Esu labai sujaudintas dėl šios naujos laidos. Kadangi aš jau naudoju GPT-5, bus malonu pamatyti, kaip dabar jis reaguoja su GPT-5.1.
O kaip tu? Ar bandėte naudoti GPT-5 arba naujus GPT-5.1 modelius savo kodavimo ar kūrimo darbo eigoje? Ar matote, kokius greičio ar išlaidų patobulinimus žada OpenAI, ar vis dar vertinate, ar šie pokyčiai svarbūs jūsų projektams? Kiek svarbios yra tokios funkcijos kaip prisitaikantis samprotavimas, samprotavimo režimo nebuvimas arba greitas kaupimas talpykloje, kai sprendžiate, kurį AI modelį įtraukti į savo įrankius ar produktus? Praneškite mums toliau pateiktuose komentaruose.
Galite sekti mano kasdienius projekto atnaujinimus socialiniuose tinkluose. Būtinai užsiprenumeruokite mano savaitinį naujienlaiškį ir sekite mane Twitter/X adresu @DavidGewirtz„Facebook“ adresu Facebook.com/DavidGewirtz, „Instagram“ adresu Instagram.com/DavidGewirtz, „Bluesky“ adresu @DavidGewirtz.com ir „YouTube“ adresu YouTube.com/DavidGewirtzTV.
