GPT-5
OpenAI - Thinking Mode & Personalizace
Text, analýza, logika. Primární jazykový model pro tvorbu obsahu, strukturování informací, analýzu a podporu produktové logiky s Thinking Mode a personalizací.
O GPT-5
Co to je a proč ho používáme
Co je GPT-5?
GPT-5, vydaný v srpnu 2025 s aktualizací GPT-5.1 v listopadu, se OpenAI silně zaměřila na 'myšlení' a personalizaci. GPT-5 využívá vestavěný proces myšlenkových řetězců (podobně jako série o1/o3) k plánování odpovědí na složité dotazy. Funkce 'Quick Reset' vs. 'Deep Recalibration' umožňuje řídit kognitivní zátěž modelu. GPT-5.1 zavedl hluboké nastavení personalizace, umožňující uživatelům ladit 'vřelost', 'nadšení' a styl formátování modelu.
Proč ho používáme?
Používáme GPT-5 pro text, analýzu a logiku. Model exceluje v obecném uvažování, personalizaci a práci s komplexními dotazy. Ideální pro tvorbu obsahu, strukturování informací, analýzu a podporu produktové logiky. Thinking Mode umožňuje hlubší uvažování nad složitými problémy, zatímco personalizace zajišťuje konzistentní styl napříč relacemi.
Klíčové výhody
Klíčové schopnosti
Technické detaily a funkce
Thinking Mode
GPT-5 využívá vestavěný proces myšlenkových řetězců (podobně jako série o1/o3) k plánování odpovědí na složité dotazy. Tento režim umožňuje modelu provádět hlubší uvažování před generováním odpovědi, což zvyšuje kvalitu a přesnost odpovědí na komplexní problémy.
Quick Reset vs Deep Recalibration
Funkce 'Quick Reset' vs. 'Deep Recalibration' umožňuje řídit kognitivní zátěž modelu. Quick Reset je rychlý restart pro jednodušší úkoly, zatímco Deep Recalibration umožňuje modelu provést hlubší analýzu a přepracování pro komplexnější problémy.
Hluboká Personalizace
GPT-5.1 zavedl hluboké nastavení personalizace, umožňující uživatelům ladit 'vřelost', 'nadšení' a styl formátování modelu. Toto umožňuje vytvářet konzistentní zkušenost napříč různými interakcemi, kde model odpovídá v preferovaném stylu uživatele.
Project-only Memory
Model pamatuje si preference uživatelů napříč relacemi prostřednictvím 'Project-only memory'. Toto umožňuje zachovat kontext a preference pro konkrétní projekty, což je klíčové pro dlouhodobou práci na komplexních úkolech.
400K Token Context Window
API podporuje kontextové okno 400 000 tokenů, což je výrazný skok oproti GPT-5.2. Toto umožňuje práci s delšími dokumenty a komplexnějšími kontexty, což je důležité pro analýzu rozsáhlých textů a práci s celými projekty.
Obecné Uvažování
GPT-5 exceluje v obecném uvažování a personalizaci, což z něj činí ideální volbu pro širokou škálu úkolů od tvorby obsahu přes analýzu až po podporu produktové logiky. Model kombinuje pokročilé uvažování s personalizovaným přístupem.
Případy použití
Obecné uvažování a personalizace
Tvorba Obsahu
Generování textového obsahu s využitím Thinking Mode pro komplexnější úkoly a personalizace pro konzistentní styl.
Analýza a Logika
Analýza komplexních problémů a strukturování informací s využitím 400K context window pro práci s rozsáhlými dokumenty.
Produktová Logika
Podpora produktové logiky a rozhodování s využitím Project-only memory pro zachování kontextu napříč relacemi.
Strukturování Informací
Organizace a strukturování informací s využitím Thinking Mode pro hlubší porozumění a personalizace pro preferovaný formát.
Jak používat GPT
Praktické workflow pro různé scénáře
Tvorba Obsahu
- 1.Začněte s jasným briefem - definujte cíl, cílovou skupinu a tón
- 2.Použijte Thinking Mode pro komplexnější témata vyžadující hlubší analýzu
- 3.Využijte personalizaci pro konzistentní styl napříč všemi výstupy
- 4.Iterujte s Project-only memory pro zachování kontextu projektu
Pro dlouhodobé projekty nastavte Project-only memory, aby GPT pamatovalo vaše preference a styl.
Analýza Dokumentů
- 1.Nahrajte dokumenty do kontextu (až 400K tokenů)
- 2.Použijte Deep Recalibration pro komplexní analýzu
- 3.Požádejte o strukturovaný výstup (souhrn, klíčové body, doporučení)
- 4.Využijte Thinking Mode pro identifikaci souvislostí a vzorců
Pro rozsáhlé dokumenty použijte Quick Reset pouze pro rychlé dotazy, Deep Recalibration pro komplexní analýzu.
Produktové Rozhodování
- 1.Definujte problém nebo rozhodnutí, které potřebujete vyřešit
- 2.Poskytněte relevantní kontext a omezení
- 3.Použijte Thinking Mode pro zvážení různých perspektiv
- 4.Požádejte o strukturované doporučení s pro a proti
Využijte personalizaci pro nastavení preferovaného formátu odpovědí (strukturované vs. volný text).
Tipy a triky
Best practices pro efektivní použití
Využijte Thinking Mode strategicky
Thinking Mode není potřeba pro jednoduché dotazy. Používejte ho pro komplexní problémy, které vyžadují hlubší analýzu nebo více kroků uvažování.
Příklad: Místo: 'Napiš e-mail' použijte Thinking Mode pro: 'Analyzuj tento obchodní případ a navrhni strategii komunikace s klientem'
Nastavte personalizaci na začátku projektu
Personalizace (vřelost, nadšení, styl) se učí z vašich interakcí. Nastavte ji na začátku projektu pro konzistentní výstupy.
Příklad: Pro formální projekty nastavte nižší vřelost, pro kreativní projekty vyšší nadšení.
Využijte Project-only Memory
Project-only Memory umožňuje GPT pamatovat si vaše preference a kontext napříč relacemi. Aktivujte ho pro dlouhodobé projekty.
Příklad: Pokud pracujete na projektu několik týdnů, Project-only Memory zajistí, že GPT bude konzistentní s předchozími rozhodnutími.
Quick Reset vs Deep Recalibration
Quick Reset je rychlý restart pro jednoduché úkoly. Deep Recalibration umožňuje modelu provést hlubší analýzu a přepracování.
Příklad: Quick Reset: 'Přelož tento text'. Deep Recalibration: 'Analyzuj tento komplexní problém a navrhni řešení'
Strukturovejte dlouhé prompty
Pro lepší výsledky strukturujte dlouhé prompty do sekcí: kontext, úkol, požadovaný formát výstupu.
Příklad: Kontext: [vaše informace] | Úkol: [co chcete] | Formát: [jak chcete výstup]
Kombinujte s jinými nástroji
GPT exceluje v textu a logice. Pro kódování použijte Claude, pro exploraci Gemini. Vytvořte workflow kombinující silné stránky každého modelu.
Příklad: GPT pro strukturování myšlenek → Claude pro implementaci → Gemini pro exploraci alternativ
Praktické příklady
Konkrétní use cases s ukázkami promptů
Tvorba Marketingového Obsahu
Potřebujete vytvořit sérii příspěvků na sociální sítě pro nový produkt
Prompt:
Jsem produktový manažer a potřebuji vytvořit sérii 5 příspěvků na LinkedIn pro nový produkt [název produktu]. Kontext produktu: - [popis produktu] - Cílová skupina: [popis cílové skupiny] - Klíčové výhody: [seznam výhod] Požadavky: - Tón: profesionální, ale přístupný - Formát: každý příspěvek max 200 slov - Struktura: hook, problém, řešení, call-to-action - Použij Thinking Mode pro hlubší analýzu cílové skupiny Vytvoř 5 různých příspěvků, každý s jiným úhlem pohledu.
Výsledek: GPT vygeneruje 5 různých příspěvků s využitím Thinking Mode pro analýzu cílové skupiny a personalizace pro konzistentní styl.
Analýza Obchodního Problému
Potřebujete analyzovat komplexní obchodní problém a navrhnout řešení
Prompt:
Jsem CEO startupu a čelím následujícímu problému: Problém: [popis problému] Kontext: [relevantní informace o společnosti, trhu, konkurenci] Omezení: [rozpočet, čas, zdroje] Úkol: 1. Analyzuj problém z různých perspektiv (obchodní, technická, lidská) 2. Identifikuj hlavní příčiny 3. Navrhni 3 možná řešení s pro a proti 4. Doporuč nejlepší řešení s odůvodněním Použij Deep Recalibration pro komplexní analýzu a Thinking Mode pro zvážení různých scénářů.
Výsledek: GPT provede hlubokou analýzu pomocí Deep Recalibration a Thinking Mode, poskytne strukturované řešení s různými perspektivami.
Strukturování Rozsáhlého Dokumentu
Máte dlouhý dokument a potřebujete ho strukturovat a vytvořit souhrn
Prompt:
Mám následující dokument (400K tokenů kontextu): [Dokument] Úkol: 1. Vytvoř strukturovaný souhrn hlavních bodů 2. Identifikuj klíčové témata a kategorizuj je 3. Vytvoř hierarchickou strukturu dokumentu 4. Navrhni zlepšení struktury pro lepší čitelnost Formát výstupu: - Executive Summary (max 200 slov) - Klíčové sekce s popisem - Doporučení pro reorganizaci Použij Thinking Mode pro identifikaci souvislostí mezi sekcemi.
Výsledek: GPT analyzuje celý dokument, vytvoří strukturovaný souhrn a navrhne zlepšení struktury s využitím 400K context window.