GPT-1からGPT-5.2までの特殊トークン解説：LLMの内部構造を理解してプロンプトを最適化する

2025年12月26日AI,ChatGPT,GPT,LLM,プロンプトエンジニアリング

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「ChatGPTやClaudeを使っていて、なぜモデルが突然会話を打ち切るのかわからない」「プロンプトの書き方で出力が大きく変わる理由を知りたい」「LLMの内部構造を理解して、より効率的なプロンプトを書きたい」——こうした疑問を抱えているエンジニアは多いのではないでしょうか。

実は、LLMの動作を理解する上で欠かせないのが「特殊トークン」の存在です。GPT-1からGPT-5.2まで、モデルの進化とともに特殊トークンの種類と役割は大きく変化してきました。特殊トークンとは、「ここからユーザーの発話だよ」「ここで思考を始めるよ」といった制御情報をモデルに伝えるための特別なトークンです。

私がプロダクトマネージャーとして社内のAIプロジェクトに関わる中で、この特殊トークンの理解がプロンプト設計に大きな影響を与えることを実感しました。本記事では、GPT各バージョンの特殊トークンを時系列で整理し、実際のプロンプト最適化に活かす方法を解説します。

Contents

1. 特殊トークンとは：LLMの内部構造を理解する
- 1.1. 特殊トークンの代表的な種類
2. GPT-1からGPT-4までの特殊トークン進化
3. GPT-o1とGPT-5.2：思考トークンの登場
- 3.1. o1モデルの思考トークン
- 3.2. GPT-5.2の高度な制御トークン
4. プロンプト最適化への活用：実践的なテクニック
5. まとめ
- 5.1. 厳しめIT女子アラ美による解説ショート動画はこちら

特殊トークンとは：LLMの内部構造を理解する

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特殊トークンとは、通常のテキストとは異なる役割を持つ制御用のトークンです。モデルに対して「ここから新しい会話が始まる」「ここで応答を終了する」といった指示を伝えます。

一般的に、LLMはテキストをトークンに分解して処理します。「こんにちは」というテキストは複数のトークンに分割されますが、特殊トークンはこれらとは異なり、モデルの動作を制御するメタ情報として機能します。

私のチームでLLMを活用したチャットボットを開発した際、特殊トークンの理解不足が原因で「なぜか応答が途中で切れる」という問題が発生しました。調査の結果、モデルが<|im_end|>（発話終了トークン）を生成したタイミングで応答が終了していたことが判明しました。Anthropic Skillsで始めるAIエージェント開発：Tool Useとの違いと実装パターンでも触れていますが、LLMの内部動作を理解することは、安定したAIシステム構築の基盤となります。『プロンプトエンジニアリングの教科書』でも、特殊トークンの概念が重要なトピックとして扱われています。

特殊トークンの代表的な種類

特殊トークンは主に以下のカテゴリに分類されます。

会話制御トークン：会話の開始・終了、役割（ユーザー/アシスタント）の切り替えを示します。例えば<|im_start|>や<|im_end|>がこれに該当します。

思考プロセストークン：o1やGPT-5.2で導入された、モデルの内部思考を制御するトークンです。<|think_start|>や<|think_end|>などがあります。

コンテキスト制御トークン：システムプロンプトやツール呼び出しの境界を示すトークンです。

GPT-1からGPT-4までの特殊トークン進化

GPTシリーズの特殊トークンは、モデルの進化とともに大きく変化してきました。各バージョンの特殊トークンを理解することで、モデルの設計思想と能力の変遷を把握できます。

GPT-1〜GPT-2：シンプルな制御

初期のGPTモデルでは、特殊トークンは非常にシンプルでした。GPT-1では<|endoftext|>というテキスト終了トークンが主に使用され、GPT-2でもこの基本構造は維持されました。

当時は「テキストの終わり」を示すだけで十分でした。なぜなら、GPT-1/2は主にテキスト補完タスクを想定しており、対話型のユースケースは限定的だったためです。

GPT-3：対話フォーマットの萌芽

GPT-3では、InstructGPTの登場により対話形式が重要になりました。ただし、この時点では特殊トークンによる制御よりも、プロンプト内のテキストフォーマット（例：「Human:」「AI:」）による役割分担が主流でした。

私が以前参加したプロジェクトでは、GPT-3のAPIを使って顧客対応チャットボットを構築しましたが、Pydantic v2のバリデーション設計：型安全なAPIとLLMアプリケーションの実装パターンで紹介したような型安全なAPI設計と組み合わせることで、出力の安定性を確保していました。『ソフトウェアアーキテクチャの基礎』でも、このようなシステム設計の重要性が強調されています。

GPT-3.5：Chat Completions APIと新しいトークン体系

GPT-3.5（ChatGPT）の登場で、特殊トークンは大きく進化しました。Chat Completions APIでは、役割ベースの構造化された会話が導入され、以下のようなトークンが使われるようになりました。

<|im_start|>：発話開始
<|im_sep|>：役割とコンテンツの区切り
<|im_end|>：発話終了

これにより、「system」「user」「assistant」という役割を明確に分離し、モデルに対して構造化されたコンテキストを提供できるようになりました。

GPT-4：マルチモーダルと拡張トークン

GPT-4では、画像入力に対応するためのトークン（<|image|>など）が追加されました。また、ツール呼び出し（Function Calling）のためのトークンも導入され、より複雑なタスクを処理できるようになりました。

GPT-o1とGPT-5.2：思考トークンの登場

2024年以降に登場したo1モデルとGPT-5.2では、「思考プロセス」を制御する新しい特殊トークンが導入されました。これは、Chain-of-Thought推論をモデル内部で実現するための仕組みです。

o1モデルの思考トークン

o1モデルでは、以下のような思考関連トークンが使用されています。

<|think_start|>：内部思考の開始
<|think_end|>：内部思考の終了
<|reasoning|>：推論プロセスのマーカー

これらのトークンにより、モデルは「考えている」状態と「回答している」状態を明確に区別できるようになりました。Model Context Protocol（MCP）でAIエージェントを拡張する実践ガイドでも触れていますが、このような内部思考の可視化は、AIエージェントのデバッグや品質向上に大きく貢献します。『リファクタリング』でも、問題解決における段階的思考の重要性が説明されています。

GPT-5.2の高度な制御トークン

2025年12月に発表されたGPT-5.2では、さらに高度な特殊トークンが導入されました。

<|context_boundary|>：コンテキストの論理的境界
<|tool_call_start|>/<|tool_call_end|>：ツール呼び出しの範囲
<|user_intent|>：ユーザーの意図を示すマーカー
<|knowledge_boundary|>：知識のカットオフを示す

これらのトークンにより、GPT-5.2はより精緻なコンテキスト管理と、複雑なマルチステップタスクの処理が可能になっています。

プロンプト最適化への活用：実践的なテクニック

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特殊トークンの理解は、より効率的で安定したプロンプト設計につながります。ここでは、実際のプロジェクトで活用できるテクニックを紹介します。

システムプロンプトの構造化

Chat Completions APIを使う場合、システムプロンプトは<|im_start|>systemで始まります。この仕組みを理解すると、以下のような最適化が可能です。

ルールの優先順位を明確にする：システムプロンプトの最初に記載したルールほど、モデルに強く認識されます。これは、トークン列の最初の部分がアテンション機構で重視されやすいためです。

区切りを明示する：システムプロンプト内で複数の指示を与える場合、「##」や「—」などの区切りを使うと、モデルが構造を認識しやすくなります。

会話履歴の効率的な管理

長い会話では、トークン数がコンテキストウィンドウを圧迫します。特殊トークンを意識すると、以下のような最適化が可能です。

私のチームでは、チャット履歴を圧縮する際に<|im_end|>の位置を基準にして発話単位で切り出し、CursorとOllamaで構築するローカルRAG環境で紹介したRAG手法と組み合わせることで、コンテキストの質を維持しながらトークン数を50%削減しました。『機械学習システム構築パターン』でも、本番環境でのリソース最適化の重要性が強調されています。