2025 年，OpenAI 正式推出了ChatGPT-5，並將其定位為「最聰明、最快、最實用」的旗艦模型。與上一代 GPT-4 系列相比，GPT-5 不僅在推理深度與內容品質上全面升級，更透過 mini 與 nano 家族版本提供更具彈性的成本選擇。
本文將詳細比較 GPT-5 系列模型有哪些，並以「編碼能力、文章創作、日常回覆」 等面向來深入比較 GPT-5 與 GPT-4 差異，協助你快速判斷：在不同情境下，該選哪一代模型最合適？
一、 新一代 OpenAI 模型 ： ChatGPT-5
（一）ChatGPT- 5 是什麼？
OpenAI 在 2025 年正式推出 GPT-5，並將其定位為「最聰明、最快、最實用的模型」。GPT-5 是一個由「快速主模型（gpt-5-main）」與「深度推理模型（gpt-5-thinking）」為基礎，並透過即時路由器組成的統一系統。
當面向 ChatGPT 使用者時，可依問題難度與你的明示意圖（如「請仔細推理」）自動選擇模型進行處理。這樣的設計讓 GPT-5 能同時兼顧 速度 與 深度推理能力，並非單一模型，而是一個動態協作的系統。
< 延伸學習> ChatGPT-5是什麼？全面解析邁向AGI的AI新技術
（二）GPT-5 系列擁有了哪些模型？
| 模型 | 主要定位 | 上下文長度（Context） | 最高輸出 | API 價格（USD/1M tokens） |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5 | 旗艦、強推理 / 代理任務 | 400K | 128K | Input $1.25 / Output $10 |
| GPT-5 mini | 低延遲、性價比 | 400K | 128K | Input $0.25 / Output $2 |
| GPT-5 nano | 批量摘要 / 分類 | 400K | 128K | Input $0.05 / Output $0.40 |
< 注意> GPT-5 中的「 Auto、Instant、Thinking 」是模式不是模型。
< 官網 > GPT-5 API 定價一覽
（三）何時選 GPT-5、mini、nano？
1 . 什麼時候用 GPT-5（旗艦版）：
適合需要「深度思考」的情境，例如：同時分析多份文件、處理複雜的工具流程、協助前端+後端一起產出程式碼，或是必須非常精準、不能出錯的專業回答。
2 . 什麼時候用 GPT-5 mini：
適合大部分日常工作，比如：大量資料的整理與擷取、格式化轉換、標準化的問答，或是需要回覆快、延遲低的互動場合。
3 . 什麼時候用 GPT-5 nano：
適合處理「大量但簡單」的任務，例如快速摘要、分類、初步過濾，或是在工作流程的前置步驟先幫你把資料粗分，再交給 GPT-5 來做更深入的處理。
（四）GPT-5 可靠性與安全上升：更少幻覺，但仍需治理
OpenAI 指出 GPT-5 在事實性、指令遵循、避免逢迎上相較於 GPT-4 一代有著顯著地改善；系統內建 safe-completions，避免敏感情境下直接給出危險細節。
不過，幻覺仍無法完全消除，尤其在複雜或模糊問題時仍可能發生。高風險領域（如生物、化學）採用能力分級與額外管控。實務上建議結合「任務分級、來源標註、人審機制」來確保安全可靠。
二、 GPT-5 系列 vs. GPT-4 系列
在眾多LLM 的使用中，ChatGPT 擅長於「文本生成與知識整合、程式開發與技術任務、日常溝通與輔助、推理與決策支持、創意與內容設計」5面向的應用，而現在將會以此作為前後兩代模型的比較基礎。
（一）文本生成與知識整合
- GPT-5
- 支援 400K context，可同時處理多份大型文件，做跨檔整合、長篇研究報告撰寫。
- 輸出更符合結構化需求，能依指令調整長短/嚴謹度。
- 幻覺率下降，知識引用更精準。
- GPT-4 系列
- GPT-4.1：中短篇寫作仍佳，但處理超長內容時容易失焦。
- GPT-4o：多模態能力突出（圖片、語音），但在大篇幅文檔整合上不及 GPT-5。
（二）程式開發與技術任務
- GPT-5
- 在基準測試（SWE-bench 等）超越 GPT-4，能更好處理多檔案除錯與跨語言轉換。
- 支援更靈活的 工具調用（序列、平行、錯誤修正），適合代理型開發流程。
- 前端設計與排版更貼近真實專案需求。
- GPT-4 系列
- GPT-4.1：程式碼生成可靠，但大型專案維護時錯誤較多。
- GPT-4o：能結合影像（如讀 UI 畫面生成代碼），但對大型程式庫的推理仍有限。
（三）日常溝通與輔助
- GPT-5
- 回覆更自然，能自動調整口吻。
- 提供 分層式回答：先簡短，再延伸細節，更貼近人類對話習慣。
- 在 FAQ、自動回覆、會議紀要萃取上表現更佳。
- GPT-4 系列
- GPT-4.1：對話仍有用，但常出現過度冗長或過於簡短的情況。
- GPT-4o：在即時多模態互動（語音助理、影像理解）表現優於 GPT-5。
（四）推理與決策支持
- GPT-5
- 新增 thinking 模式，能自動分配「快速回覆」或「深度推理」。
- 在邏輯推演、數據分析描述、情境模擬等任務上更穩定。
- 決策支持更結構化，能同時比較多選項並輸出利弊表。
- GPT-4 系列
- GPT-4.1：具備一定推理力，但在複雜長鏈條任務中較容易中斷或出錯。
- o 系列（如 o3）：專攻推理，但應用範圍較窄，缺乏 GPT-5 的多用途性。
（五）創意與內容設計
- GPT-5
- 故事、劇本、廣告文案更自然，避免重複句型。
- 更能根據指令控制創意的多樣性與收斂度（例如產生多種風格）。
- 適合長篇小說、品牌行銷策略發想。
- GPT-4 系列
- GPT-4.1：仍有良好的創意能力，但常需要人工潤飾。
- GPT-4o：強在多模態創作（結合語音、影像 prompt），比 GPT-5 更適合互動娛樂或即時演示。
（六）小統整
| 面向 | GPT-5 | GPT-4 系列（4.1 / 4o） |
|---|---|---|
| 文本生成與知識整合 | 長篇持續性強、跨文件整合佳、幻覺率低 | 中短篇佳；4o 偏向多模態，不擅長大文檔 |
| 程式開發與技術任務 | 大型專案除錯、跨語言、工具鏈整合更強 |
4.1 : 可靠但錯誤率高 4o : 適合視覺/代碼互動 |
| 日常溝通與輔助 | 回覆自然、分層式回答、人性化 |
4.1 : 偶爾冗長或模糊 4o : 即時多模態是強項 |
| 推理與決策支持 | 深度推理穩定、能自動切換思考層級 |
4.1 : 推理有限 o3 : 專攻推理但應用較窄 |
| 創意與內容設計 | 長篇故事與策略創意更自然、控制度高 |
4.1 : 常常需要潤飾 4o : 適合多模態互動創作 |
三、總結
綜觀來看，GPT-5 系列不僅在推理深度、內容品質上全面升級，還透過 mini 與 nano 等版本，提供了更靈活的效能與成本組合。與 GPT-4 系列相比，GPT-5 在 長篇文本處理、跨文件整合、程式開發、決策支持 等專業場景表現更為突出；在 日常對話與創意產出 上也展現更自然、更可靠的輸出。
然而，GPT-4 系列（特別是 GPT-4o）在 即時多模態互動 上仍具備明顯優勢，適合需要即時語音、影像處理的場景。因此，未來的最佳實踐並非「單一模型取代」，而是根據需求在 GPT-5 的深度與穩定性 與 GPT-4o 的即時多模態能力 之間做出選擇。對個人使用者來說，若需求是學習、寫作、商務文書，GPT-5 mini 幾乎能涵蓋絕大部分情境；而企業級應用則可透過 GPT-5 旗艦版搭配 Agent 功能，完成跨工具的自動化流程。
GPT-5 像是一位專業助理，適合深度與複雜任務；GPT-4 系列則像是一位互動夥伴，適合即時、多模態的日常體驗。
