Почему ваши промпты к GPT-5 больше не работают (и как это исправить)

После выхода GPT-5 миллионы пользователей пожаловались: нейросеть стала выдавать хуже результаты, хотя они ничего не меняли в своих запросах. OpenAI изменила архитектуру модели, и теперь старые техники промптинга дают совершенно другой результат.

В этой статье — пять конкретных приёмов, которые возвращают контроль над GPT-5 и реально повышают качество ответов. Без магии и догадок — только то, что работает.

Проблема не в тебе — проблема в том, что OpenAI переписала правила игры. GPT-5 теперь сам решает, какой подмоделью отвечать на твой запрос. Чаще всего выбирает быструю, но менее точную версию. Твой промпт может случайно попасть не в «умную» модель, а в «экономную». Отсюда — провальные результаты при тех же формулировках, что работали в GPT-4.

Главное обновление — модельная маршрутизация. Раньше у пользователей Plus было несколько отдельных моделей на выбор. Теперь остались три: GPT-5, GPT-5 mini и GPT-5 thinking. В теории это должно упростить работу. На практике — всё наоборот.

GPT-5 теперь сам решает, какой подмоделью отвечать. И чаще выбирает быструю, но менее точную. То есть твой промпт может случайно попасть не в «умную» модель, а в «экономную». Результат — поверхностные ответы вместо глубокого анализа.

Второе обновление — повышенная точность следования инструкциям. GPT-5 теперь не додумывает контекст, если ты не объяснил задачу чётко. Раньше он угадывал намерения. Теперь — просто делает то, что ты сказал. Буквально. Поэтому старые «размытые» промпты проваливаются.

GPT-5 реагирует на ключевые фразы, которые направляют запрос к нужной подмодели. Добавь в конец любого промпта одну из формул:

Эти выражения активируют режим «глубокого мышления». Результат — больше логики, нюансов и учёта вторичных эффектов. Особенно важно при аналитических задачах или разработке сложных стратегий.

Фразы вроде «this is important» не работают: GPT-5 воспринимает их буквально, без переключения маршрутизатора.

Теперь GPT-5 слушает тебя не только по сути, но и по форме. Задавай длину и формат текста прямо в промпте:

Короткий ответ: Give me the bottom line in 100 words or less.

Средний ответ: Aim for a concise 3–5 paragraph explanation.

Длинный разбор: Provide a comprehensive and detailed breakdown, 600–800 words.

GPT-5 чётко следует этим параметрам, особенно если указать диапазон слов. Это удобно для постов, отчётов или коротких заметок.

OpenAI выпустила внутренний инструмент, который улучшает промпты для GPT-5. Но есть способ получить то же самое прямо в чате.

Введи:

You are an expert prompt engineer specializing in creating prompts for GPT-5 thinking model. Take my prompt and make it better. Here's my initial prompt: [вставь свой текст]

Модель сама перепишет запрос, добавит структуру и уточнит формулировки. Получается бесплатный аналог официального Prompt Optimizer, встроенный прямо в GPT-5.

GPT-5 теперь буквально читает структуру текста. Если ты просто скидываешь «простыню», он теряет контекст. Раздели промпт на теги:

Act as a hiring manager and ask me three likely interview questions. …вставь резюме… …описание вакансии…

Так модель понимает, где вводные данные, а где задача. Результаты становятся точнее и структурнее.

GPT-5 умеет критиковать себя. Используй это.

Добавь в конец любого промпта:

Before you begin, create an internal rubric for what a perfect result looks like. Iterate internally until your response scores 10/10.

Модель сама создаст внутренние критерии качества и будет улучшать ответ, пока не дойдёт до идеала. Работает идеально для отчётов, стратегий и кода.

GPT-5 стал не просто умнее — он стал требовательнее к формулировкам. Если продолжаешь писать промпты как в GPT-4, получаешь случайные, непредсказуемые ответы. Но с этими пятью приёмами ты можешь вернуть контроль и выжать максимум из новой архитектуры.