GPT-5.1 is door OpenAI ontworpen om intelligentie en snelheid in balans te brengen voor agentic en coding-taken. Het belangrijkste verschil met GPT-5: het model is veel beter gekalibreerd op de moeilijkheid van je prompt — het verbruikt veel minder tokens op makkelijke input en gaat efficienter om met lastige vragen. Daarnaast is het sterk stuurbaar in personality, toon en output-formatting, en uitstekend in instruction-following. De kern: wees expliciet over wat je wilt, controleer op tegenstrijdige instructies, en het model volgt je nauwgezet.

Kies bewust je reasoning effort (inclusief none)

GPT-5.1 introduceert een nieuwe none reasoning-modus die het model nooit reasoning tokens laat gebruiken — vergelijkbaar met klassieke non-reasoning modellen zoals GPT-4.1. Anders dan de oude minimal-instelling werkt none ook met hosted tools zoals web search en file search, en is function-calling fors verbeterd.

• Voor low-latency taken zonder reasoning: gebruik none, en pas dan de oude GPT-4.1-aanpak toe — few-shot prompting en goede tool-descriptions.
• Bij none helpt het toch om het model expliciet te laten plannen welke functies het aanroept, ook al gebruikt het geen reasoning tokens.

Dwing complete oplossingen af (persistence)

Doordat GPT-5.1 zuiniger met tokens omgaat, kan het soms te beknopt worden of een lange agentic taak voortijdig afronden. Dit is goed te sturen via je prompt: vraag om volledigheid en doorzettingsvermogen.

- Persist until the task is fully handled end-to-end
  within the current turn whenever feasible.
- Be extremely biased for action: bij een ietwat
  ambigue opdracht, ga door en maak de wijziging.

Vorm personality, toon en preambles

Je stuurt verbosity via de aparte verbosity parameter, maar stijl, toon en cadans vorm je via de prompt. Definieer een duidelijke agent-persona — vooral bij klantgerichte agents. Vermijd overdreven bevestigingsfrases als “got it” of “thank you”.

Daarnaast kan GPT-5.1 user updates (preambles) geven: korte voortgangsberichten tijdens een rollout. Je stuurt die op vier assen — frequentie, verbosity, toon en inhoud — en vraagt het model bijvoorbeeld vooraf een plan met doel en constraints te delen, en elke update minstens een concreet resultaat te benoemen.

Tool-calling, planning en verificatie

Voor effectieve tool-calls: beschrijf de functionaliteit in de tool-definitie zelf, en beschrijf hoe en wanneer een tool gebruikt wordt in de prompt. Verdere aandachtspunten uit de documentatie:

• GPT-5.1 voert parallelle tool-calls efficienter uit — moedig parallelisme aan in de tool-description met concrete voorbeelden (“batch reads en edits”).
• Gebruik bij langere taken een planning-tool met 2-5 outcome-gerichte milestones; nooit micro-stappen, en houd precies een item op in_progress.
• Laat het model zijn output verifieren bij lange runs — dit verbetert instruction-following voor tool-gebruik.

Output-formatting en design-systeem

GPT-5.1 houdt zich goed aan concrete lengte-richtlijnen. Wil je beknopte antwoorden, geef dan harde regels mee (bijvoorbeeld “ten hoogste 2 zinnen” of een snippet-budget voor coding-antwoorden). Bij frontend-werk kun je een design-systeem afdwingen: laat het model kleuren uitsluitend via tokens/variabelen halen in plaats van hardgecodeerde hex-waarden.

De KOMPAS-methode sluit hier direct op aan: je bepaalt eerst het gewenste resultaat en de juiste reasoning effort, geeft expliciete instructies over persistence en formatting, en bouwt heldere tool- en output-specs op — precies wat GPT-5.1 nodig heeft om betrouwbaar te presteren. Test je prompt gratis in de prompt-coach, en wil je dit structureel onder de knie krijgen, kijk dan bij coaching. Gebaseerd op de officiele documentatie van OpenAI.