GPT-4o был рабочей лошадкой 2024–2025 годов: быстрый, дешёвый, мультимодальный. В августе 2025 OpenAI выпустила GPT-5, а к началу 2026 GPT-4o из ChatGPT убрали совсем (в феврале — для большинства тарифов, к апрелю — окончательно; в API он ещё какое-то время оставался). Так что сравнение уже отчасти ретроспективное, но понять, что именно поменялось при переходе, полезно: это объясняет, почему ответы стали другими и за что вы теперь платите.
Главное отличие: GPT-5 сам решает, когда думать
GPT-4o был одной моделью с фиксированной скоростью: вы спрашивали — он сразу отвечал. Для рассуждений приходилось вручную переключаться на отдельные модели серии o (o1, o3).
GPT-5 устроен иначе. Это связка из быстрой модели и «думающей», между которыми внутренний роутер переключается сам, по сложности запроса. Простой вопрос обрабатывается мгновенно, сложный уходит в режим рассуждений. В интерфейсе ChatGPT это свелось к трём понятным вариантам вместо прежнего зоопарка моделей: Instant, Thinking и Pro.
На практике это значит, что вам больше не нужно гадать, какую модель выбрать. Раньше можно было задать сложную задачу быстрой 4o и получить поверхностный ответ, просто не зная, что есть вариант посильнее. Теперь система чаще включает рассуждения там, где они нужны.
Где разница реально ощутима
Сильнее всего скачок виден на задачах, требующих многошагового мышления.
Код и отладка. Это самый наглядный разрыв. На бенчмарке SWE-bench Verified (реальные задачи из репозиториев) GPT-5 в режиме рассуждений показывает около 74,9% против примерно 30,8% у GPT-4o. Разница не косметическая: то, где 4o выдавал правдоподобный, но нерабочий код, GPT-5 чаще доводит до решения.
Длинные документы и большой контекст. GPT-5 работает с окном до 400 тысяч токенов — это сотни страниц за один заход. GPT-4o ограничивался куда меньшим объёмом. Если вы загружаете договор, методичку или массив переписки и просите проанализировать целиком, GPT-5 удерживает в «памяти» больше и реже теряет детали из начала документа.
Меньше выдумок. Галлюцинации никуда не делись, но их стало заметно меньше. По данным OpenAI, ответы GPT-5 примерно на 45% реже содержат фактическую ошибку, чем у GPT-4o, а в режиме рассуждений разрыв ещё больше. Для задач, где цена ошибки высока (юридический текст, расчёты, факты для публикации), это ключевое улучшение. Но «реже» не значит «никогда» — проверять всё равно надо.
Если хочется системно сравнить логику разных топовых моделей на своих задачах, есть отдельный разбор ChatGPT, Claude и Gemini — там видно, что у каждой свои сильные стороны, и GPT-5 не всегда выигрывает по всем фронтам.
Где разница почти не чувствуется
Честно: не для всех задач переход что-то меняет.
Короткие бытовые запросы (переформулировать письмо, накидать список идей, перевести абзац, придумать заголовок) GPT-4o решал отлично. На таких задачах GPT-5 в быстром режиме выдаёт сопоставимый результат — потолок здесь упёрся ещё у 4o, и «уметь думать дольше» тут просто незачем.
То же с базовой мультимодальностью. GPT-4o умел работать с картинками и голосом, и для рядового «опиши, что на фото» или «расшифруй голосовое» разница с GPT-5 невелика. Скачок мультимодальности заметен скорее на сложном визуальном анализе (разобрать схему, график, многостраничный скан), чем на простом распознавании.
По скорости простой ответ у GPT-5 в быстром режиме примерно такой же мгновенный, как у 4o. А вот когда включаются рассуждения, ответ идёт дольше — это нормальная плата за качество, но для задач, где важна именно скорость потока, иногда быстрый режим предпочтительнее.
Цена: за что платим
GPT-4o был дешёвым, и это была его сила. GPT-5 в базовом тарифе API сопоставим по цене за входные токены, но рассуждающий режим расходует больше токенов на «обдумывание», так что итоговый счёт за сложную задачу выходит выше. При этом OpenAI отмечает, что GPT-5 с рассуждениями нередко достигает результата меньшим числом выходных токенов, чем старые o-модели, — то есть эффективность на сложных задачах растёт.
Практический вывод простой: гонять GPT-5 в режиме рассуждений на «придумай 5 хэштегов» — переплата. На анализе договора или отладке кода — оправданная инвестиция.
Стоит держать в голове, что линейка движется быстро: после GPT-5 вышли GPT-5.2 (конец 2025) и GPT-5.5 (весна 2026) с ещё большим контекстом. Привязываться к конкретной версии смысла мало — важнее понимать, какой класс задачи перед вами.
Доступ из России
Напрямую с российских карт и без VPN ни ChatGPT, ни API OpenAI не работают — это главное практическое ограничение. Поэтому в РФ удобнее пользоваться моделями GPT-класса через кабинет, где доступ и оплата уже решены.
В Крафти ведущие LLM собраны в одном окне: без VPN, интерфейс на русском, оплата картой РФ. Можно сравнить ответы разных моделей на своей реальной задаче и понять, где разница в качестве оправдывает разницу в цене. Попробовать.
Если выбираете между GPT и отечественными моделями, которые работают в РФ напрямую, полезен разбор GigaChat против ChatGPT: для русскоязычных бытовых задач разрыв часто меньше, чем кажется.
Итог
GPT-5 заметно сильнее GPT-4o там, где нужно думать: код, длинные документы, многошаговые рассуждения, меньше фактических ошибок. На коротких бытовых запросах разница невелика, а в режиме рассуждений вы платите больше и временем, и деньгами.
С чего начать: возьмите одну свою реальную задачу — не абстрактную, а ту, что делаете регулярно. Прогоните её и оцените три вещи: качество, скорость, стоимость. Для простых задач хватит быстрого режима; рассуждения включайте там, где ошибка дорого стоит. Это честнее любого бенчмарка покажет, нужен ли вам шаг вперёд.
Попробуйте в Крафти
Соберите такой результат сами: Крафти — нейросети для текста, изображений, видео и музыки в одном кабинете. Без VPN, на русском, оплата картой РФ.
Telegram-бот: @KraftiAI_bot · промты и разборы в канале @aidea_lab.