※ 원본 글: https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
GPT-5는 최신 플래그십 모델로, 에이전틱 작업 성능, 코딩, 순수 지능, 조종 가능성steerability에서 큰 도약을 이뤘습니다.
우리는 GPT-5가 다양한 분야에서 별도 설정 없이도 훌륭히 작동하리라 믿지만, 이 가이드에서는 실제 환경에서 모델을 훈련·활용하며 얻은 경험을 바탕으로, 모델 출력 품질을 극대화하는 프롬프트 작성 팁을 다룹니다. 여기에는 에이전틱 작업 성능 향상, 지시 사항 충실 이행, 새로운 API 기능 활용, 프런트엔드와 소프트웨어 엔지니어링 작업의 코딩 최적화 등이 포함됩니다. 또한 AI 코드 에디터 Cursor가 GPT-5를 활용해 프롬프트를 튜닝한 인사이트도 함께 소개합니다.
우리는 이러한 모범 사례와 표준 도구canonical tools를 적극 적용했을 때 성능이 크게 향상되는 것을 확인했습니다. 이 가이드와 우리가 제작한 Prompt optimizer tool이 여러분이 GPT-5를 활용하는 데 좋은 출발점이 되길 바랍니다.
다만, 프롬프트 작성은 만능 공식이 아니므로, 여기서 제시한 토대를 바탕으로 직접 실험하고 반복하며, 여러분의 문제에 가장 잘 맞는 해법을 찾길 권장합니다.
<aside> 💡
*Agentic workflow predictability
우리는 개발자를 위해 GPT-5를 훈련했습니다: 도구 호출, 명령어 준수, 장문 맥락 이해를 개선하는 데 집중하여 에이전트형 애플리케이션의 최상의 기반 모델로 기능하도록 설계했습니다. 에이전트형 및 도구 호출 워크플로우에 GPT-5를 적용할 경우, 도구 호출 간 추론이 유지되어 더 효율적이고 지능적인 출력을 생성하는 Responses API로 업그레이드하는 것을 권장합니다.
*Controlling agentic eagerness
에이전틱 구조(Scaffold)는 통제 수준이 매우 다양합니다.