Sedmý srpen 2025 se měl zapsat do dějin jako den, kdy umělá inteligence udělala další obrovský krok kupředu. Po téměř dvou letech spekulací, záhadných tweetů a odkladů představila společnost OpenAI svůj nejnovější výtvor: GPT-5. Generální ředitel Sam Altman nešetřil silnými slovy, mluvil o „týmu PhD expertů ve vaší kapse“ a o nástroji tak mocném, že návrat ke starší verzi je prý doslova „utrpením“. Sliby fundamentální změny se nesly hodinovým živým přenosem a marketingová mašinérie běžela na plné obrátky.
Samozřejmě jsem hned o tom začal hned psát článek, ale znáte mě – snažím se nejen papouškovat marketingové bláboly, ale vše detailně otestovat a podělit se s vámi o reálné zkušenosti a praktické rady. A tady to smrdělo od první minuty a nejenom mně.
3× AI školení s dotací – pro začátečníky, pokročilé a firmy. Předregistrace na zcela nová školení – GPT-5, automatizace (n8n), vibecoding…
Chcete dostávat tyto články na e-mail, aby vám nic neuteklo?
Názor veřejnosti na novinku dokonale ilustruje následující graf z predikční platformy Polymarket, kde lidé sází na budoucí události. U otázky “Která společnost bude mít nejlepší AI model ke konci srpna” si všimněte prudkého zlomu právě v průběhu představení OpenAI novinek a spuštění nových modelů prvním uživatelům – ještě chvíli předtím si 76 % lidí myslelo, že tou společností bude právě OpenAI a 23 % že Google, o hodinu později už Google vedl v poměru 84/12. Sebevražda v přímém přenosu.
Jen těžko hledat horší uvedení jakéhokoliv produktu, srovnal bych to snad s nedávným “woke” rebrandingem značky Jaguar či s uvedením New Coke v roce 1985.
Jasně, mohlo by jít o jen dočasnou negativní vlnu emocí, ale situace se nelepší ani po týdnu, sociální sítě jsou plné rozzuřených reakcí uživatelů žádajících vrácení “svých” starých GPT-4o a o3. Kdybych měl shrnout své pocity po téměř týdenním testování, tak bych byl tak kritický nebyl. Ve skutečnosti hlavní problém je jinde:
Uživatelé jsou naučení na nějaký styl svých promptů a zvyklí na nějakou podobu odpovědí chatbota. To se teď změní a lidé se musí naučit ptát jinak, budou-li se chtít příblížit tomu, na co si oblíbili. Zároveň ale došlo k mnoha chybám na straně OpenAI, které se teď rychle snaží napravovat.
Realita je prostě jako vždy o poznání složitější. Pojďme se tedy podívat na to, co vlastně bylo představeno a v čem se nové modely liší od předchozích a od konkurence a pak to rozeberu do detailů.
Představené novinky GPT-5 změny ve stručnosti
Nebudu vám zde detailně rozebírat, co OpenAI ukazovali, nejspíš to tu už všichni četli a viděli, kdo ne, doporučuji článek Introducing GPT-5 | OpenAI a jejich hodinovou prezentaci Introducing GPT-5. Takže jen stručně shrnu oficální materiály a vyjádření vedení OpenAI:
- Výrazné zlepšení napříč disciplínami: GPT-5 je dosud nejvýkonnějším a nejinteligentnějším modelem OpenAI. Společnost deklaruje skokové zlepšení ve všech klíčových oblastech. GPT-5 má být podstatně lepším programátorem schopným řešit komplexní zadání od začátku do konce, kreativnějším spisovatelem a spolehlivějším asistentem pro práci s daty. Zlepšení se má týkat i vizuálního vnímání, což rozšiřuje jeho schopnosti analyzovat a interpretovat obrázky, grafy a videa.
- Pokročilé schopnosti uvažování: Na rozdíl od předchozích základních modelů, které generovaly odpovědi především na základě vzorů v datech, je GPT-5 navržen tak, aby dokázal o problémech „přemýšlet“. To v praxi znamená, že si model dokáže lépe rozložit složité úkoly, zvážit různé kroky a odůvodnit svá řešení, což má vést k přesnějším a relevantnějším odpovědím, zejména v oblastech jako jsou matematika, programování nebo vědecká analýza.
- GPT-5 vévodí v klíčových metrikách. V matematickém uvažování dosahuje 94,6% na AIME 2025 oproti Claude 93,2% a Gemini 86,7%. V software engineeringu GPT-5 s 74,9% těsně předstihuje Claude s 74,5%, oba výrazně převyšují Gemini s 63,8%.
- Od chatbotů k agentům: Cílem již nemá být pouhý konverzační nástroj. GPT-5 je podle OpenAI základem pro budoucí „všestranné agenty“, kteří budou schopni pro uživatele samostatně plnit komplexní úkoly – od plánování dovolené až po analýzu firemních dat a následné vytvoření prezentace.
- Demokratizace expertízy: Model má fungovat jako „tým expertů na zavolanou“, dostupný komukoli. Tím, že zvládá pokročilé úkoly z mnoha oborů, má jednotlivcům i firmám poskytnout přístup ke znalostem a schopnostem, které byly dříve vyhrazeny pouze specialistům.
- Nová generace hlasové interakce: Součástí uvedení je i pokročilý hlasový mód „ChatGPT Voice“, který nahrazuje předchozí verze. Konverzace s umělou inteligencí má být díky němu plynulejší, přirozenější a více se blížit lidskému dialogu.
- Snížení „halucinací“: OpenAI se zaměřilo na jeden z největších problémů současných jazykových modelů – tendenci vymýšlet si fakta. GPT-5 má být podle firmy upřímnější a spolehlivější. Pokud si model není jistý odpovědí, měl by to transparentně přiznat, namísto generování nepravdivých informací.
- „Bezpečnější“ ale více užitečné odpovědi: Doteď když dotaz narážel na nějaká pravidla slušnosti, bezpečnosti, legality… tak prostě odmítl odpovědět. GPT-5 zkusí vysvětlit důvody, zodpoví alespoň na ty části otázky, kde odpovědět je možné, zobecní otázku atp.
- Omezení “podlézavosti”: Jazykové modely byly vždy trénované na tom, aby poskytli uživateli odpovědět, která se bude uživateli líbit. To ale nutně vedlo k “vlezdoprdelství” a modely měly tendenci prostě s uživatelem souhlasit a podpořit jej v tom co dělá, i když to není správně. To může mít někdy i fatální následky (např. při podpoře sebepoškozování atp.) a OpenAI v GPT-5 velmi výrazně tenhle vliv omezila.
- Software na vyžádání: Sam Altman představil vizi „softwaru na vyžádání“ jako jednu z klíčových myšlenek éry GPT-5. Místo používání desítek specializovaných aplikací by si uživatel mohl pomocí přirozeného jazyka „objednat“ software na míru pro konkrétní úkol, který by AI okamžitě vytvořila a spustila.
- Výrazné snížení cen modelů pro vývojáře – nejdůležitější je však GPT-5 kombinace vysokého výkonu s dramaticky nižšími cenami.
Inteligentní dispečer, nebo schizofrenní chaos?
Nešlo tedy jen o další produktovou premiéru v řadě ale o zásadní strategický posun a dospívání celé platformy. Ústředním bodem prezentace nebyla jen hrubá síla či překonávání benchmarků, ale především nová architektura – přechod od monolitických modelů k takzvanému „unifikovanému systému“. Tento systém dynamicky přiděluje výpočetní zdroje podle povahy dotazu a představuje klíč k pochopení celé filozofie GPT-5.
Když uživatel zadá dotaz do ChatGPT, nově jej nezpracovává jeden vybraný model s daným nastavením. Místo toho jej nejprve analyzuje „router“ (směrovač, dispečer…) v reálném čase, který vyhodnotí jeho složitost, kontext a záměr. Pro nejjednodušší odpovědi nevyžadující jakékoliv přemýšlení, použije samotný jazykový “chat” model.
Obvyklejší ale bude použití reasoning modelů, tedy je zde takzvaný Mixture of Experts (MoE) – úkol je rozdělen na menší části, každá je poslaná svému “expertovi”. Technicky jde o jazykový model dotrénovaný a pomocí svého promptu uzpůsobený na konkrétní typ úlohy, případně funguje jako agent – má přístup k dalším zdrojům (internetové hledání, python, další konektory…) a router pak spojuje odpovědi a případně (podle úrovně reasoningu) vytváří další kolo úvah nad řešením.
Pro jednoduché odpovědi použije efektivní a méně náročné nastavení. Pokud je však problém komplexní, vyžaduje hlubší analýzu nebo uživatel explicitně použije frázi jako „think hard“ (přemýšlej usilovně), router aktivuje výpočetně náročnější režim nazvaný „GPT-5 thinking“. Ten se pak ještě liší podle toho, jestli má uživatel základní placenou verzi, nebo mnohem dražší “Pro”.
Mechanismus dynamického přidělování zdrojů je zásadním odklonem od předchozího přístupu specializovaných modelů a u nich „jedna velikost pro všechny“ a je klíčový pro optimalizaci nákladů a výkonu v masivním měřítku.
Systém je navíc dvousečnou zbraní. Na jedné straně zjednodušuje používání, protože odpadá nutnost manuálně přepínat mezi různými modely pro dosažení optimálního výsledku. Na straně druhé však komunita vyjadřuje hlubokou frustraci ze ztráty kontroly. Uživatelé mají pocit, že systém funguje jako „černá skříňka“, a panuje podezření, že ve snaze ušetřit náklady OpenAI systém automaticky přesměrovává dotazy na levnější a „hloupější“ režimy.
GPT-5 pod kapotou
Pro pochopení celého systému a možná i odhalení problému rozličného vnímání novinek od OpenAI se musíme podívat pod kapotu celého systému. Budu teď trochu techničtější, ale uvidíte, že to má smysl.
Asi většina z vás ví, že ChatGPT je “jen” jakousi aplikační nadstavbou nad API samotných jazykových modelů OpenAI. Dříve zde existovaly dvě rodiny jazykových modelů, každá s několika modely
- Běžné – GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4-turbo, GPT-4
- Reasoning – o3, o4-mini, o1-pro, o1, o3-mini
Jako uživatel ChatGPT i jako vývojář využívající OpenAI API jste tak vybírali, jak moc chcete aby model aby před napsáním odpovědi “uvažoval”, a jak moc “chytrý” model jste chtěli (náročnější model je dražší a pomalejší). Tyto modely se výrazně lišily, byly trénované v různých dobách, s jinými daty atd., takže to nebylo úplně porovnatelné.
Nově máte už v API “pouze”:
- GPT-5-chat – běžný (ne-reasoning) model
- GPT-5 – základní reasoning model
- GPT-5-mini – rychlejší a levnější reasoning model
- GPT-5-nano – speciální extrémně levný a rychlý miniaturní reasoning model vhodný jen pro nejjednodušší úlohy typu jednoduchá sumarizace či klasifikace.
Modely mini a nano jsou odvozené z GPT-5 pomocí pokročilých optimalizačných a kompresních technik jako je kvantizace, prořez a snížení počtu vrstev a pokud tomu rozumím správně, nepoužívají se v rámci ChatGPT, tam je vždy GPT-5, případně GPT-5-Chat podle toho, jak router určí, že je nutné použít nějaký reasoning.
Reasoning v GPT-5
Ale ne každý dotaz na GPT-5 je stejný – stejně ale jako u předchozích “o” reasoning modelů můžete nastavit, “jak moc” má model snažit uvažovat. V API pro to existuje parametr “Reasoning effort”, který měl 3 hodnoty: low, medium, high, a nově přibyla i hodnota ‘minimal’.
Interně každá z těchto hodnot má v API přiřazenou svou hodnotu (vývojáři v OpenAI jí říkali “juice”), která vyjadřuje míru alokovaných výpočetních zdrojů pro zpracování jednoho konkrétního dotazu. Nejde o měření „inteligence“ jako takové, ale spíše o kvantifikaci toho, jak intenzivně musí model „přemýšlet“, aby vygeneroval odpověď. Vyšší hodnota „juice“ by znamenala, že model pro daný úkol použil více výpočetních kroků, prohledával širší spektrum možností nebo zapojil složitější části své neuronové sítě.
Pro zajímavost jak vypadají (neoficiálně) konkrétní hodnoty “juice” pro jednotlivé “reasoning efforts v API, později přidám i hodnoty pro ChatGPT (kde se ještě liší jestli máte “Pro” tarif případně použijete “Pro” režim v nižších tarifech). Konkrétní číslo není ani tak podstatné, jde spíš o poměr mezi nimi, vysvětlím to v další kapitole.
| GPT-5 reasoning_effort | Juice |
|---|---|
| Minimal | 5 |
| Low | 16 |
| Medium | 64 |
| High | 200 |
Verbosity / Ukecanost
Zároveň v API přibyl další parametr – “Verbosity”, česky bych řekl “Ukecanost” a to v obou smyslech toho slova – má 3 úrovně, na “low” píše jen to nejnutnější, na high bude odpověď nejspíš několikanásobně delší (a bude v ní asi i podstatně více ne tak jednoznačných informací, tedy možná i halucinací), medium je tak někde uprostřed.
Tahle volba je zde navíc oproti předchozím “reasoning” modelům a uplatňuje se v posledním kroku reasoningu, kdy se ze všech těch uvažujících kroků generuje finální odpověď modelu. Nedá se tak přesně říct, jaký bude rozdíl ve výsledné délce, protože prostě záleží na úkolu. Například ale u generování kódu vám nejnižší hodnota dá samotný kód (a někdy i třeba výpustky tam, kde se kód nezměnil), medium přidá i popisky a high i vysvětlení celého kódu.
Jak ChatGPT používá GPT-5?
Většinu z vás ale asi nezajímá pohled programátorů a OpenAI API, chcete vědět, jak to funguje v ChatGPT. Sam Altman zmiňoval zjednodušení, vize je, že budete prostě používat chatbot a ten se sám rozhodne (pomocí zmíněného routeru), jak moc má přemýšlet a jak moc má být ukecaný – tedy “programátorštinou” – jakou má nastavit hodnotu pro reasoning a pro verbosity.
Dokonce jejich krátké propagační video začíná právě scénou, jak se nepřehledný a nejasný výběr různých modelů mění na jednoduché “GPT-5”. Ale to vydrželo jen asi dva dny a po té obří kritice se to začalo výrazně měnit. Například na mém Team tarifu první dva dny jsem měl jen “GPT-5”, pak přibyl “GPT-5 Thinking” a včera “GPT-5 Pro”. No a dnes ráno opět další změna, přibyl výběr Auto, Fast, Thinking a Pro. Jen neplatící uživatelé mají jen GPT-5 (což nejspíš bude ekvivalent onoho Auto).
Navíc ta kritika přiměla OpenAI vrátit postupně alespoň platícím uživatelům dočasně zpět starší modely (najdete to pod Nastavení / Obecné) a pak vám (po obnovení stránky) přibude ve výběru modelů i odkaz na Starší modely, tak jak vidíte na ukázce výše. Mně tato volba v Nastavení přibyla v doslova před několika minutami (a ještě není ani přeložená), někteří ji tam už měli pár dní, takže jestli ji ještě nemáte, vyčkejte.
Pro uživatele Teams a Enterprise by mělo být možné to nastavit administrátorem v Nastavení pracovního prostoru v sekci Nastavení a oprávnění – opět to je něco, co se mi objevilo před pár minutami.
Co znamenají jednotlivé volby GPT-5?
A co tedy ty různé GPT-5 “modely” vlastně znamenají? Jak už jsem popsal u API, ve skutečnosti jde o jeden a tentýž jazykový model, který má svou reasoning a non-reasoning variantu. A u toho základního (reasoning) GPT-5 se pak liší parametr “reasoning effort” – tedy jak moc má nad odpovědí uvažovat. Opět použiji neoficiání tabulku “Juice”, tedy interní hodnoty kvantifikující tuto snahu.
| ChatGPT-5 reasoning_effort | Juice | Kvóta |
|---|---|---|
| auto routing (volba Auto) | 0 (non reasoning) či 5-64 (reasoning) | GPT-5 |
| vyžádání “think harder” v promptu při auto routingu | 64 | GPT-5 |
| volba Fast (okamžité odpovědi) | 0 (non-reasoning) | GPT-5 |
| volba Thinking Mini (myslí rychle) | 5 | Thinking mini |
| volba Thinking | 64 | Thinking |
| volba Pro | 128 | Pro |
| tarif ChatGPT Pro a v něm volba Thinking | 128 | Thinking |
| kontextová volba Hluboký výzkum | 128? | Thinking? |
? nejsem si jist, jaký Reasoning effort / Juice používá volba Hlubokého výzkumu (Deep research), která je na výběr v rozbalovací nabídce u promptu, nikde se k tomu nic nepíše a protože výrazně využívá agenta – webové hledání, nemá ani nějaký jednoduchý ekvivalent v GPT API. Zdá se ale, že na ní nemá zásadní vliv volba “modelu” v horní nabídce a počet kroků a délka uvažování je u mých testovacích výrazně delší než u volby Thinking.
Kvóty používání GPT-5 „modelů“ v ChatGPT
Ještě mi dovolte vysvětlit tu kvótu – v ChatGPT máte podle svého tarifu nově až 4 různé kvóty týkající se GPT-5 (a vedle toho také další kvóty na ostatní modely, pakliže je budete používat)
- na základní GPT-5 dotazy
- na dotazy používající Thinking mini
- na dotazy používající Thinking
- na dotazy používají Pro režim (když jej využíváte v rámci Plus nebo Team tarifu)
Například v nejoblíbenějším tarifu Plus je to aktuálně 160 dotazů na GPT-5 během 3 hodin a maximálně 3000 Thinking dotazů na týden (tohle číslo je ale nějak podivně veliké, navýšené včera z původních 200 dotazů týdně, přesná dokumentace chybí).
U Team tarifů je neomezený počet GPT-5 dotazů, 200 dotazů denně na Thinking (tedy nesmyslně méně než u tarifu Plus, ale nejspíš jen neaktualizovali dokumentaci a i tady to bude 3000), 2800 dotazů týdně na Thinking mini a 15 požadavků měsíčně pro používání “Pro” dotazů.
Tarif Pro má neomezené vše (jsou tam nějaká pravidla „slušného užívání“ aby to lidi nezneužívali)
Do thinking kvóty se počítají pouze ty dotazy, kde si explicitně zvolíte thinking “model”. Pakliže ale automatický router sám zvolí toto pokročilejší uvažování (případně pakliže jej k tomu přimějete například tak, že mu do instrukcí napíšete, ať to pořádně promyslí), tak se to počítá do základní GPT-5 kvóty, která se resetuje každé 3 hodiny.
Více džusu pro lepší odpovědi
Co se týče toho, co přesně znamená ta “Juice” – těžko se bez interních informací popisuje, co konkrétně vyjadřuje, nejviditelnějším měřítkem, kromě “promyšlenosti” odpovědí (a její ceny v API) je počet reasoning kroků a délka uvažování. Odhaduji na základě svého pozorování, že s minimálním reasoningem (a juice 5), proběhne jen jedno či dvě jednoduchá kola s vybráním jednoho konkrétního experta/agenta a odpověď je v řádu vteřin, u medium se dostanete k asi 15 postupným krokům a odpověď trvá nižší jednotky minut. U Pro režimu těch kroků je i několik desítek a odpověď trvá až nižší desítky minut, zejména pakliže tam jsou třeba i agenti hledající další kontext na webu. High režim dostupný v API s Juice 200 pak uvažuje i nižší jednotky hodin.
Zároveň si můžete všimnout, že v rámci ChatGPT nemáte přístup k nejdokonalejšímu uvažování, tedy k Juice s hodnotou 200, ta je dostupná jen prostřednictvím API. V případě, že máte placený tarif, dostanete se pouze maximálně na hodnotu 64 a i když budete mít nejdražší tarif Pro, dostanete se maximálně na 128 (případně to můžete max. 15× měsíčně využít u nižších placených tarifů).
Každopádně chcete-li kvalitní odpovědi, musíte prostě chtít, aby GPT-5 uvažoval. Dobře to ilustruje následující obrázek od @petergostev srovnávající inteligenci GPT-5 modelů s těmi staršími. ChatGPT vám bude mít tendenci používat na běžné dotazy minimální či low uvažování (případně ChatGPT Chat zcela bez uvažování) a v tom případě skončíte snadno s horší kvalitou výstupu, než byly starší modely. Pakliže chcete kvalitní odpovědi, tak prostě použijte vyšší reasoning režim, ale počítejte s tím, že odpověď zabere čas.
Tento přístup dává z inženýrského a ekonomického pohledu dokonalý smysl – optimalizuje výkon i náklady. Problém je, že první dny po spuštění tento klíčový dispečer nefungoval správně. Sám Sam Altman později přiznal, že automatický přepínač byl zčásti mimo provoz, což způsobilo, že se model jevil jako výrazně „hloupější“, než ve skutečnosti je. To odstartovalo vlnu extrémně negativních recenzí, která poškodila první dojem a zrodila pocit nedůvěry, že OpenAI ve snaze ušetřit podsouvá uživatelům levnější a méně schopné verze. A navíc lidem vadí ona ztráta kontroly, což dnes napravili a chystají i další změny, viz příspěvek šéfa OpenAI.
Verbosity/Ukecanost v ChatGPT?
To, co se mi dosud nepovedlo vypátrat a ověřit a kde si nejsem jist, jestli jze nějak přímo ovlivnit v rámci ChatGPT hodnota “verbosity”. Tedy tak jako můžete říct “pořádně to promysli” a on přejde na medium reasoning_effort, jestli když mu řeknu, aby napsal krátkou stručnou odpověď, tak jestli přepne na verbosity low. Mám pocit že ne, nebo alespoň nedaří se mi jej přepnout na “verbosity high” a dostat z něj košaté odpovědi.
To je totiž trochu problém všech reasoning modelů – mají skryté uvažování a jsou trénované spíše na to, aby poskytly tu finální souhrnnou odpověď. To je skvělé když chcete třeba shrnout nějaké informace, ale ne když chcete třeba jen zkontrolovat dlouhý článek (ale zachovat všechny informace).
Tip: Co pomáhá pro více čtivé odpovědi je zapnout Canvas (Pracovní plochu).
Doktor Jekyll a pan Hyde: Dvě tváře jednoho modelu
Žádná technická specifikace nedokáže plně vystihnout propast v uživatelské zkušenosti, která se po spuštění GPT-5 rozevřela. Model má totiž dvě naprosto odlišné tváře, které komunitu rozdělily na dva nesmiřitelné tábory.
Na jedné straně stojí vývojářská extáze. Pro programátory, inženýry a technické profesionály je GPT-5 téměř zjevením. V klíčovém benchmarku SWE-bench Verified, který testuje řešení reálných problémů v softwarovém inženýrství, dosáhl úspěšnosti 74,9 % a mírně tak překonal i ceněný model Claude Opus 4.1. Vývojáři nadšeně popisují, jak GPT-5 na první pokus řeší zapeklité konflikty v závislostech, autonomně opravuje chyby v rozsáhlých kódových bázích a generuje komplexní aplikace včetně funkčního uživatelského rozhraní s překvapivým citem pro design. Profesor Ethan Mollick z Wharton School demonstroval tzv. „vibe coding“, kdy pouhým příkazem „udělej procedurální brutalistický tvořič budov“ nechal model během pár minut vytvořit funkční 3D aplikaci s neonovými světly a systémem ukládání. Firmy jako Cursor, populární nástroj pro AI kódování, označily GPT-5 za „nejchytřejší model, který kdy používali“.
Sám jsem GPT-5 používal několik týdnů před uvedením pomocí neveřejného modelu na platformě OpenRouter a svých vibecoding nástrojů pro vibe-programování aplikací a byl jsem nadšený, konečně to dělalo to co chci a nemělo to větší záseky.
Na druhé straně barikády však stojí uživatelská deziluze. Jakmile se od kódu a dat přesuneme k běžným uživatelům ChatGPT, atmosféra zhoustne. Sociální sítě zaplavila vlna stížností a nostalgie po předchozí, „přátelštější“ verzi GPT-4o. Nový GPT-5 je popisován jako chladný, mechanický a bez empatie – jako „korporátní zombík“ či byrokrat vyplňující formulář. Kde GPT-4o přirozeně konverzoval a občas přidal vtip nebo emoji, GPT-5 odpovídá stroze a bez osobnosti. Tohle je právě jedna z věcí, kterou Sam Altman slibuje v nějakém blízkém updatu změnit.
Navíc je přecitlivělý na tzv. „líné prompty“. Jeho schopnost kreativního a poutavého psaní je podle mnohých paradoxně horší než u předchůdců – texty jsou formulované, předvídatelné a chybí jim lidský rytmus.
Nový kabát pro ChatGPT: Osobní asistent, nebo jen barevnější bubliny?
Spolu s novým mozkem dostala i samotná aplikace ChatGPT pár drobných změn jako možnost změnit si barvu chatových bublin. A pokud by vám chladný tón nestačil, můžete si nově zvolit jednu dalších 4 přednastavených osobností: Cynický, Robot, Naslouchající a Nerd, což má interakci zpříjemnit. To jsou sice jen drobnosti, ale symbolizují snahu o větší personalizaci.
Bohužel tohle nastavení je ovšem stejně skryté v menu Přizpůsobení, tedy týká se vždy všech budoucích konverzací. Nelze snadno použít pro konkrétní odpověď, museli byste přepnout osobnost, zapnout nový chat a to je dost nepraktické. Zároveň nemáte možnost vytvořit si tímto způsobem vlastní sadu osobností (můžete jen upravit své vlastní instrukce).
Koho by to ale zajímalo – “hacknul” jsem systémové prompty těchto osobností a vytvořil jsem na základě nich generátor GPT personalit. Stačí napsat, jakou osobnost chcete vytvořit (názvem či popisem) a on vám vytvoří prompt, který můžete použít kdekoliv, kde budete chtít její styl použít, či si z ní například vytvořit svůj “GPT model”.
Mnohem zásadnější jsou funkční novinky. Vylepšení se dočkal hlasový režim, který nyní lépe rozumí pokynům a dokáže přizpůsobit styl, tón a rychlost řeči. Vylepšena byla také paměť, která by si měla lépe uchovávat informace napříč konverzacemi, i když první testy ukázaly, že občas ukládá i nesprávné údaje.
Klíčovou novinkou je přímá integrace s Gmailem a Kalendářem Google pro platící uživatele. ChatGPT tak může na váš pokyn shrnout nové e-maily od šéfa nebo naplánovat schůzku a najít volný termín ve vašem kalendáři. Těch konektorů je ale mnohem více, budu se jim věnovat více v některém z dalších článků a samozřejmě na svých nových školeních, které právě teď vypisuji.
Vylepšená byla i multimodalita – resp. schopnost popsat nějaký obraz (viz můj starší článek GPT-4 Vision – rozpoznání obrázků v OpenAI ChatGPT Plus), zaznamenal jsem několik recenzí, které vychvalovali zlepšení právě i v této oblasti.
Pro studenty je už pár týdnů připraven „studijní mód“, ve kterém se AI chová jako trpělivý učitel, vede látkou krok za krokem, dává cvičné příklady a opravuje chyby. Ten nově také používá GPT-5 (i když je možné, že tento model ve skutečnosti používali už předtím). Budu se tomu věnovat se začátkem školního roku a je to i součást mých přednášek a školení pro učitele, se kterými objíždím školy po republice. Může to razantně změnit způsob a kvalitu výuky.
Ekonomika pokroku a konkurenční řež
Možná největším překvapením, které uvedení GPT-5 přineslo, je agresivní cenová politika, jež může v celém odvětví odstartovat cenovou válku. Cena za použití API, které vývojáři integrují do svých aplikací, radikálně klesla a například oproti Anthropic je tak nyní zhruba desetkrát levnější!
Připravil jsem pro srovnání ceník API vybraných modelů a doplnil je aktuálními výsledky z MMLU Pro benchmarku, což je akademický test z několika předmětů s 12 tisíci otázkami, kde modely vybírají z 10 možných odpovědí.
U reasoning modelů je to s cenami složitější – skryté argumentace reasoning modelů se vám totiž počítají do výstupních tokenů a každý model je trochu jinak “ukecaný”. Anthropic nepatrně v MMLU Pro testu vede (ale v jiných testech zas třeba může zaostat) a má větší kontextové okno, ale cenový rozdíl je tak obří, že by ve většině aplikací nejspíš nutil vývojáře výrazně omezit jeho uvažování, aby se cenově přiblížil GPT-5, ale tím by se snížila kvalita jeho výsledků.
Reasoning modely
Modely optimalizované pro více-krokovou deliberaci, přesnost a hluboké uvažování.
Top modely (Reasoning)
| Název modelu | Výrobce | Cena vstup | Cena výstup | Kontextové okno | MMLU Pro | Datum uvedení |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 | OpenAI | $1.25 | $10.00 | 400 000 | 87.0 | 8. srpna 2025 |
| Claude Opus 4.1 | Anthropic | $15.00 | $75.00 | 1 000 000 | 87.8 | 5. srpna 2025 |
| o3 | OpenAI | $2.00 | $8.00 | 200 000 | 85.6 | 16. dubna 2025 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | 1 000 000 | 84.1 | 17. června 2025 | |
| grok-4 | xAI | $3.00 | $15.00 | 256 000 | 86.6 | 9. července 2025 |
| o1 | OpenAI | $15.00 | $60.00 | 200 000 | 83.5 | 12. září 2024 |
Střední modely (Reasoning)
| Název modelu | Výrobce | Cena vstup | Cena výstup | Kontextové okno | MMLU Pro | Datum uvedení |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5-mini | OpenAI | $0.45 | $3.60 | 400 000 | — | 8. srpna 2025 |
| o4-mini | OpenAI | $1.10 | $4.40 | 200 000 | — | 16. dubna 2025 |
Nejmenší modely (Reasoning)
| Název modelu | Výrobce | Cena vstup | Cena výstup | Kontextové okno | MMLU Pro | Datum uvedení |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5-nano | OpenAI | $0.025 | $0.20 | 400 000 | 77.9 | 8. srpna 2025 |
| o3-mini | OpenAI | $1.10 | $4.40 | 200 000 | 78.7 | 31. ledna 2025 |
| grok-3-mini | xAI | $0.30 | $0.50 | 131 000 | 81.4 | únor 2025 |
Non-Reasoning modely
Univerzální modely pro rychlou konverzaci, shrnutí, kreativitu a běžné úkoly.
Top modely (Non-reasoning)
| Název modelu | Výrobce | Cena vstup | Cena výstup | Kontextové okno | MMLU Pro | Datum uvedení |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | OpenAI | $1.00 | $4.00 | 1 000 000 | 80.5 | duben 2025 |
| GPT-4o | OpenAI | $5.00 | $15.00 | 128 000 | 74.1 | 13. května 2024 |
| Claude Sonnet 4 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 1 000 000 | 83.8 –79.4* | květen 2025 |
* Sonnet 4 má 83.8 (thinking) nebo 79.4 (nonthinking) — záleží na variantě
Střední modely (Non-reasoning)
| Název modelu | Výrobce | Cena vstup | Cena výstup | Kontextové okno | MMLU Pro | Datum uvedení |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 | 1 000 000 | — | 17. června 2025 | |
| grok-3 | xAI | $3.00 | $15.00 | 131 000 | 79.9 | 17. února 2025 |
Nejmenší modely (Non-reasoning)
| Název modelu | Výrobce | Cena vstup | Cena výstup | Kontextové okno | MMLU Pro | Datum uvedení |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 3.5 | Anthropic | $0.80 | $4.00 | 200 000 | 64.1 | 2024–2025 |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.10 | $0.40 | 1 000 000 | — | červen–červenec 2025 |
Tato cenová strategie mění pravidla hry. Pokročilá umělá inteligence se stává dostupnou i pro malé startupy a jednotlivce, kteří si dříve nemohli drahý provoz dovolit. Analytici odhadují, že běžný startup může nyní provozovat zákaznickou podporu s GPT-5 za několik desítek dolarů měsíčně. Pro velké firmy to zase znamená mnohem příznivější návratnost investic do AI projektů.
Po dvou letech čekání však GPT-5 není tak dominantní, jak se očekávalo. Konkurence nespala. Zmiňovaný Claude Opus 4.1 je stále mnohými považován za lepší volbu pro kreativní psaní a běžnou konverzaci díky své přívětivější „osobnosti“. Gemini od Googlu zase nabízí obrovské kontextové okno s milionem tokenů a exceluje v multimodálních úkolech. Souboj o titul krále AI je tak otevřenější než kdy dříve.
Jak mluvit s GPT-5: Praktický návod pro přežití
GPT-5 je zjevně jiný a vyžaduje odlišný přístup. Není to kamarád, se kterým si povídáte, ale profesionální kolega, jemuž musíte dát přesné zadání. Po intenzivním testování se ukazuje, že klíčem k úspěchu je změna způsobu, jakým s modelem komunikujeme.
Buďte explicitní jako nikdy předtím, ale pozor na přílišnou specifičnost a to jak co do formy, tak co do obsahu. Můžete mu nadiktovat, jak dlouhé to má být, kolik má být odstavců a podobně. Když jsem mu ale například napsal „Napiš 800slovný článek o (nějaké téma). Tón: profesionální, ale přístupný. Struktura: úvod (100 slov), 3 konkrétní příklady (200 slov každý), závěr (100 slov)” tak strávil dlouhé minuty tím, že si napsal programy, které mu spočítaly přesně délku/počet slov každé té části a pak přidávali či odebírali slova tak aby výsledkem bylo opravdu přesně 100+3×200+100 slov.
Poraďte mu očekávaný výstup – Jestli máte nějakou představu, jak by měl výstup vypadat, rozhodně je použijte v promptu – co je cíl, jaká má být struktura, čím začít, jednotlivé kapitoly atd.
Zkoušejte jednotlivé módy a přepínejte je i v průběhu jedné konverzace – například pro úvodní zjištění podkladů a promyšlení použijte Thinking režim (nebo Deep research) ale pak když chcete jen přepracovat výstup na základě kontextu, který už zná, si přepněte na fast režim.
GPT-5 teď výrazně více dává přednost kratším textům a odrážkám před odstavci textů. Pakliže chcete mít čtivější text – tedy méně odrážek, více odstavců, zapněte si režim s pracovní plochou (Canvas).
Využijte toho, že umí “přemýšlet”. Diskutujte s ním o tom, použijte jej jako parťáka, ne jen jako otroka co musí dělat přesně co chcete a ne jinak. Neříkejte “to je špatně, znovu”. Můžete zkusit i učitelský přístup “Tohle nefunguje protože… Co nám to říká, co z toho pro tebe vyplývá, jak takové chybě zamezíš…?)
Neomezujte se na text, nechte jej požadovaný výstup naprogramovat. ChatGPT umí dnes nejen psát texty, ale napsat kód a spustit jej – můžete tak své prezentace doplňovat například zajímavými infografikami, interaktivními widgety které budou měnit výstupy podle toho jak uživatel mění data, hrami atd. Nemusíte přitom sami umět ani čárku v jakémkoliv programovacím jazyku. Pro složitější věci lze použít u placených tarifů Codex, tam už to chce alespoň nějaké základy programování a využívá to Github pro ukládání. Není to tak schopné jako specializované programátorské vibecoding nástroje, ale máte to na několik hodin týdně v ceně.
Nespoléhejte na ChatGPT, kombinujte různé AI nástroje. Ty tam jsou doby, kdy prostě existovalo ChatGPT, které umělo vše nejlépe a konkurence se snažila naskočit na rozjetý vlak ale dokázala bojovat jen svou cenou. Dnes na prakticky každou činnost dokážu najít lepší řešení. Texty tvoří lépe Claude, Deep Research má lepší Perplexity či Gemini, jako research asistent je nejlepší NotebookLM, novinky skvěle hledá Grok, aplikace lépe vytváří nějaké speciální vibe coding nástroje, grafiku lépe dělá Midjourney… Plus tuna specializovaných nástrojů využívajících nějaký AI model na pozadí a které řeší konkrétní problém, jako například ScioBot pro tvorbu příprav na hodinu pro učitele.
Verdikt: Evoluce převlečená za revoluci
GPT-5 je bezpochyby významným technologickým počinem, ale ne tím kvantovým skokem, který OpenAI dva roky slibovala. Je to spíše Windows Vista než Windows 95 – technicky pokročilý, ale s problematickou uživatelskou zkušeností a nejasnou přidanou hodnotou pro běžného člověka. Marketingový cyklus Sama Altmana, sestávající z budování masivních očekávání a následného vydání něčeho, co je „OK, ale není to AGI“, je už poněkud předvídatelný a vede k rostoucí nedůvěře komunity.
Pro koho je tedy GPT-5 zlatým dolem? Pro vývojáře, firmy automatizující technické procesy, výzkumníky a datové analytiky. Je to skvělý dostupný model pro každého, kdo řeší komplexní, vícekrokové a strukturované problémy. Naopak GPT-5 v rámci ChatGPT je spíše zklamáním – pro kreativce, běžné uživatele zvyklé na přátelského asistenta a pro všechny, kdo naivně čekali příchod umělé inteligence z hollywoodských filmů.
Příjde mi, že OpenAI trpí bolestí mnohých firem postavených vývojáři či vědci – zaměřují se na své osobní potřeby a vidění světa, na technologicky zajímavé marginálie, vědecky přitažlivé teorie, řešení syntetických testů, omezování a zmírňování teoretických problémů a rizik zasahujících promile uživatelů.
Sám Sam Altman říká, že s GPT-5 má každý „tým PhD expertů ve své kapse”, jenže je tohle něco, co chce majorita uživatelů a pro majoritu svých dotazů? Jak často chcete analyzovat vědecké práce a zodpovídat náročné maturitní otázky či vysokoškolské dotazy?
Pokud něco odhalení GPT-5 ukázalo, pak jen že musíme přestat čekat na zázraky a začít se učit pracovat s nástroji, které máme k dispozici. A hlavně – vyzkoušejte si to sami. Co je pro jednoho zbytečná komplikace, může být pro druhého zásadní zlom.
Chcete ovládat GPT-5? Přihlaste se na má nová základní nebo profi školení. Nově s dotací – poslední šance!
Každopádně ten týden testování GPT-5, porovnávání s konkurencí, zkoušení svých starších promptů a asistentů… byl skvělá škola – mám teď před sebou několik firemních školení a bude se mi to dost hodit. A od konce září se mi bude rozjíždět 5 dotovaných školení:
- Základní praktické školení umělé inteligence (AI od A do Z) – vychází z mých předchozích školení, kde jsem proškolil téměř 1000 účastníků – naučíte se všechny běžné AI nástroje, vysvětlíme si jak to funguje atd.
- Pokročilé AI školení – asistenti (i hlasoví), automatizace (n8n…), vibecoding – když už chatovací nástroje ovládáte, ale chcete o level výš – nechat automatizovat svou práci, vytvářet aplikace, asistenty, včetně hlasových, telefonních… Úplná novinka
- (v přípravě, zveřejním zítra) Školení AI programování a programování AI aplikací – 2 školení určená programátorům – s odborníkem na využití AI při programování se naučíte jednak využívat AI pro zefektivnění a zkvalitnění vašeho programování, v tom druhém se pak budete učit programovat AI aplikace, tak aby fungovaly. Úplná novinka
- Firemní AI školení – a samozřejmě budu pokračovat i ve školeních na míru pro firmy, nově také s možností dotací.
Více informace najdete na stránce AI školení.
Pozor! Ty dotace u individuálních školení budou možné jen do poloviny listopadu a bude velmi omezený počet míst, v tuhle chvíli navíc ještě probíhá schvalování – registrujte se předběžně a já vás budu v nejbližších týdnech kontaktovat.