Der GPT-5.1 Geheim-Code
OpenAI verrät im neuen Prompt-Guide, wie Coder die KI mit Shell-Zugriff und Patch-Befehlen wirklich ausreizen.
OpenAI stellt sein neues Modell GPT-5.1 vor. Parallel dazu erscheint ein detaillierter Prompting-Guide. Dieser Leitfaden richtet sich an Entwickler und erklärt, wie sie die neuen Fähigkeiten des Modells optimal nutzen. Der Fokus liegt auf erweiterter Konfigurierbarkeit und neuen Werkzeugen.
Mehr Kontrolle über Logik und Sprache
Das neue Modell GPT-5.1 zeichnet sich laut OpenAI durch "adaptives Reasoning" aus. Das bedeutet, die KI passt ihre logischen Schlussfolgerungen besser an den Kontext einer Anfrage an. Entwickler erhalten zudem eine überarbeitete Kontrolle über den Tonfall der Antworten. Auch die Ausführlichkeit und die genaue Länge der generierten Texte lassen sich nun feiner justieren.
Diese verbesserte Steuerbarkeit ist ein zentraler Punkt des neuen Guides. Statt nur auf den Inhalt zu zielen, können Entwickler jetzt das "Wie" der Antwort präziser vorgeben. OpenAI will damit die Verlässlichkeit der Modellausgaben erhöhen und die Anpassung an spezifische Anwendungsfälle erleichtern.
Neue Werkzeuge für Entwickler
Wirklich neu im GPT-5.1-Leitfaden sind spezielle Werkzeuge für Entwickler. Besonders stechen die Funktionen "apply_patch" und "shell" hervor. Mit "apply_patch" können Coder der KI Anweisungen geben, spezifische Codeänderungen vorzunehmen, ähnlich einem Patch in der Softwareentwicklung.
Die "shell"-Funktion erlaubt es dem Modell, direkt mit einer Kommandozeile zu interagieren. Dies eröffnet Möglichkeiten für komplexere Automatisierungen und Systemaufgaben. Diese Werkzeuge signalisieren einen Schritt hin zu einer KI, die nicht nur Text generiert, sondern aktiv in Entwicklungsprozesse eingreift.
Metaprompting senkt Fehlerquote
OpenAI stellt außerdem einen neuen Ansatz namens "Metaprompting" vor. Dabei geht es darum, System-Prompts systematisch zu optimieren. Ein System-Prompt gibt der KI die grundlegende Anweisung oder Rolle vor, in der sie agieren soll.
Durch diesen Metaprompting-Ansatz soll die KI lernen, ihre eigenen Anweisungen zu verfeinern. OpenAI gibt an, dass sich die Fehlerquote bei Programmieraufgaben durch diese Methode um beachtliche 35 Prozent senken ließ. Das Modell wird dadurch robuster für komplexe Code-Aufgaben.
Der neue Guide zeigt, dass künftige KI-Modelle weniger durch ihre reine Intelligenz als durch ihre präzise Steuerbarkeit für Fachanwender definiert werden.