GPT‑6 — это наш самый передовой набор моделей на сегодняшний день, который предлагает вам выбор моделей для различных видов работы.

Независимо от того, превращаете ли вы идею в рабочий прототип, создаете и тестируете функцию или организуете многоэтапные рабочие процессы в репозиториях кода, базах данных и внешних API, это руководство объясняет, как выбрать модель GPT‑6, дать ей эффективные инструкции, управлять длительными процессами и подготовиться к продакшену.

Коротко (TL;DR)

Эффективный запуск в продакшене. Используйте кэширование⁠(opens in a new window) и компактизацию⁠(opens in a new window) для управления контекстом и затратами. Измеряйте успешность задач и задержку, а также планируйте мониторинг и элементы управления данными.

Эффективный запуск в продакшене. Используйте кэширование⁠(opens in a new window) и компактизацию⁠(opens in a new window) для управления контекстом и затратами. Измеряйте успешность задач и задержку, а также планируйте мониторинг и элементы управления данными.

Сопоставьте модель с вашим рабочим процессом. Сбалансируйте возможности, стоимость и задержку, выбрав модель, уровень рассуждений⁠(opens in a new window) и скорость, подходящие для конкретной задачи.

Сопоставьте модель с вашим рабочим процессом. Сбалансируйте возможности, стоимость и задержку, выбрав модель, уровень рассуждений⁠(opens in a new window) и скорость, подходящие для конкретной задачи.

Настройте свои промпты и навыки. Поддерживайте согласованность промптов, навыков и инструкций репозитория в отношении того, что должна предоставить модель, что она может делать самостоятельно и что считается выполненным.

Настройте свои промпты и навыки. Поддерживайте согласованность промптов, навыков и инструкций репозитория в отношении того, что должна предоставить модель, что она может делать самостоятельно и что считается выполненным.

Держите долгосрочные задачи под контролем. Используйте управление ходом⁠(opens in a new window), асинхронные инструменты⁠(opens in a new window) и делегирование⁠(opens in a new window) для обработки обновлений и самостоятельной работы. Установите четкие границы для случаев, когда модель должна запрашивать ввод.

Держите долгосрочные задачи под контролем. Используйте управление ходом⁠(opens in a new window), асинхронные инструменты⁠(opens in a new window) и делегирование⁠(opens in a new window) для обработки обновлений и самостоятельной работы. Установите четкие границы для случаев, когда модель должна запрашивать ввод.

1. Эффективная работа в продакшене

Подготовка рабочего процесса к продакшену

Перед развертыванием вам потребуется выполнить несколько проверок и внедрить лучшие практики.

Помните об эффективности. Удаляйте контекст, который не нужен задаче⁠(opens in a new window), сохраняя при этом необходимые данные. Там, где это поддерживается вашим приложением, выполняйте независимые задачи вместе⁠(opens in a new window), чтобы один медленный шаг не задерживал несвязанную работу.

Помните об эффективности. Удаляйте контекст, который не нужен задаче⁠(opens in a new window), сохраняя при этом необходимые данные. Там, где это поддерживается вашим приложением, выполняйте независимые задачи вместе⁠(opens in a new window), чтобы один медленный шаг не задерживал несвязанную работу.

Повторно используйте общий контекст с помощью кэширования промптов⁠(opens in a new window) для повторяющейся работы. Токенизированный кэшированный ввод стоит до 95% дешевле⁠(opens in a new window) некэшированного ввода, в зависимости от модели. Размещайте стабильные инструкции и справочные материалы перед изменяющимися деталями задачи и сохраняйте определения инструментов согласованными. Панель управления кэшированием⁠(opens in a new window) и руководство по диагностике⁠(opens in a new window) помогут вам увидеть, где это повторное использование нарушается. Включайте запись в кэш и любые тарифы для длинного контекста при оценке стоимости полного рабочего процесса.

Повторно используйте общий контекст с помощью кэширования промптов⁠(opens in a new window) для повторяющейся работы. Токенизированный кэшированный ввод стоит до 95% дешевле⁠(opens in a new window) некэшированного ввода, в зависимости от модели. Размещайте стабильные инструкции и справочные материалы перед изменяющимися деталями задачи и сохраняйте определения инструментов согласованными. Панель управления кэшированием⁠(opens in a new window) и руководство по диагностике⁠(opens in a new window) помогут вам увидеть, где это повторное использование нарушается. Включайте запись в кэш и любые тарифы для длинного контекста при оценке стоимости полного рабочего процесса.

Для более длинных диалогов компактизация⁠(opens in a new window) уменьшает размер контекста, сохраняя при этом состояние, необходимое для продолжения.

Для более длинных диалогов компактизация⁠(opens in a new window) уменьшает размер контекста, сохраняя при этом состояние, необходимое для продолжения.

Решите, как вы будете отслеживать поведение⁠(opens in a new window) и проверьте элементы управления данными⁠(opens in a new window) для вашего приложения.

Решите, как вы будете отслеживать поведение⁠(opens in a new window) и проверьте элементы управления данными⁠(opens in a new window) для вашего приложения.

Проверьте перед развертыванием: запустите репрезентативные задачи и измерьте успешность задач, задержку и стоимость успешного выполнения задачи. Ознакомьтесь с нашей контрольной списком развертывания API⁠(opens in a new window).

Проверьте перед развертыванием: запустите репрезентативные задачи и измерьте успешность задач, задержку и стоимость успешного выполнения задачи. Ознакомьтесь с нашей контрольной списком развертывания API⁠(opens in a new window).

Сопоставьте модель с рабочей нагрузкой

Рассматривайте выбор модели и уровень рассуждений как компромисс между интеллектом и ценой.

Модель: GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window) для самых сложных задач рассуждения, где требуется максимальный интеллект. GPT‑6.1 Sol⁠(opens in a new window) для сложного кодирования, исследований и использования компьютера. GPT‑6 Luna⁠(opens in a new window) для сфокусированных задач в масштабе и повседневной повторяющейся работы с четкой целью, такой как извлечение полей счетов, классификация запросов или создание структурированных сводок.

Модель:

GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window) для самых сложных задач рассуждения, где требуется максимальный интеллект.

GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window) для самых сложных задач рассуждения, где требуется максимальный интеллект.

GPT‑6.1 Sol⁠(opens in a new window) для сложного кодирования, исследований и использования компьютера.

GPT‑6.1 Sol⁠(opens in a new window) для сложного кодирования, исследований и использования компьютера.

GPT‑6 Luna⁠(opens in a new window) для сфокусированных задач в масштабе и повседневной повторяющейся работы с четкой целью, такой как извлечение полей счетов, классификация запросов или создание структурированных сводок.

GPT‑6 Luna⁠(opens in a new window) для сфокусированных задач в масштабе и повседневной повторяющейся работы с четкой целью, такой как извлечение полей счетов, классификация запросов или создание структурированных сводок.

При оценке лучшей модели для задачи сравните ценообразование⁠(opens in a new window) для каждой модели.

Уровень рассуждений: в API выберите, сколько усилий модель тратит на задачу. Низкий: рутинные задачи, такие как извлечение фактов или внесение небольших изменений. Средний: работа, требующая суждений, например планирование функции или сравнение вариантов. Высокий: сложная отладка, более глубокий анализ или тщательный обзор. Сверхвысокий / Максимальный: тестирование там, где это поддерживается, если Высокий не справляется, и сохранение только в том случае, если улучшение оправдывает дополнительные затраты времени и средств.

Уровень рассуждений: в API выберите, сколько усилий модель тратит на задачу.

Низкий: рутинные задачи, такие как извлечение фактов или внесение небольших изменений.

Низкий: рутинные задачи, такие как извлечение фактов или внесение небольших изменений.

Средний: работа, требующая суждений, например планирование функции или сравнение вариантов.

Средний: работа, требующая суждений, например планирование функции или сравнение вариантов.

Высокий: сложная отладка, более глубокий анализ или тщательный обзор.

Высокий: сложная отладка, более глубокий анализ или тщательный обзор.

Сверхвысокий / Макс.: Тестируйте там, где это поддерживается, когда «Высокий» уровень недостаточен, и оставляйте его только в том случае, если прирост производительности оправдывает дополнительные затраты времени и ресурсов.

Сверхвысокий / Макс.: Тестируйте там, где это поддерживается, когда «Высокий» уровень недостаточен, и оставляйте его только в том случае, если прирост производительности оправдывает дополнительные затраты времени и ресурсов.

В Codex начинайте с уровня рассуждений по умолчанию для данной модели, а затем снижайте его для более простых задач или повышайте для более глубокого анализа.

Скорость:В API используйте быструю режим⁠(opens in a new window), когда важно время отклика, например в чат-приложениях или инструментах для написания кода. Он обеспечивает более быстрое и стабильное время отклика при более высокой стоимости за токен по сравнению со стандартной обработкой.В Codex и API используйте сверхбыстрый режим⁠(opens in a new window), когда более быстрый ответ стоит дополнительных затрат, например при быстрой итерации кода. Он ускоряет генерацию токенов независимо от глубины рассуждений. Доступно для GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window).

Скорость:

В API используйте быструю режим⁠(opens in a new window), когда важно время отклика, например в чат-приложениях или инструментах для написания кода. Он обеспечивает более быстрое и стабильное время отклика при более высокой стоимости за токен по сравнению со стандартной обработкой.

В API используйте быструю режим⁠(opens in a new window), когда важно время отклика, например в чат-приложениях или инструментах для написания кода. Он обеспечивает более быстрое и стабильное время отклика при более высокой стоимости за токен по сравнению со стандартной обработкой.

В Codex и API используйте сверхбыстрый режим⁠(opens in a new window), когда более быстрый ответ стоит дополнительных затрат, например при быстрой итерации кода. Он ускоряет генерацию токенов независимо от глубины рассуждений. Доступно для GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window).

В Codex и API используйте сверхбыстрый режим⁠(opens in a new window), когда более быстрый ответ стоит дополнительных затрат, например при быстрой итерации кода. Он ускоряет генерацию токенов независимо от глубины рассуждений. Доступно для GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window).

2. Настройте свои промпты и навыки

Дайте модели четкую задачу

—Эрик Провеншер (Eric Provencher), специалист по работе с разработчиками в OpenAI

Начните с четкой задачи: желаемый результат, целевая аудитория, соответствующий контекст и ограничения, а также критерии выполнения. Затем изучите эти четыре области, обобщенные в материале Переосмысление навыков и промптов для GPT‑6 Astra⁠(opens in a new window), чтобы более подробно ознакомиться с обновлением ваших инструкций:

Создавайте более качественные навыки: делайте описания короткими и четко указывайте, когда должен запускаться каждый навык; загружайте вспомогательные детали только по мере необходимости и заменяйте жесткие рецепты инструкциями, подходящими для моделей, которые использует ваша команда.

Создавайте более качественные навыки: делайте описания короткими и четко указывайте, когда должен запускаться каждый навык; загружайте вспомогательные детали только по мере необходимости и заменяйте жесткие рецепты инструкциями, подходящими для моделей, которые использует ваша команда.

Обновите файл AGENTS.md: объясните, когда актуальны те или иные документы и тесты, а также явно разрешите безопасные рутинные рабочие процессы, такие как запуск локальных тестов с использованием одноразовых данных без доступа к рабочей среде.

Обновите файл AGENTS.md: объясните, когда актуальны те или иные документы и тесты, а также явно разрешите безопасные рутинные рабочие процессы, такие как запуск локальных тестов с использованием одноразовых данных без доступа к рабочей среде.

Установите границы принятия решений: укажите, какие действия можно выполнять самостоятельно, а какие требуют согласования, заменив тотальные правила «всегда спрашивать» четкими границами.

Установите границы принятия решений: укажите, какие действия можно выполнять самостоятельно, а какие требуют согласования, заменив тотальные правила «всегда спрашивать» четкими границами.

Будьте точны в отношении завершенности: определите, что включает в себя понятие «готово» (реализация изменений, их запуск, проверка результата и исправление ошибок), и укажите любые решения, требующие вашего рассмотрения.

Будьте точны в отношении завершенности: определите, что включает в себя понятие «готово» (реализация изменений, их запуск, проверка результата и исправление ошибок), и укажите любые решения, требующие вашего рассмотрения.

Определите необходимый вам результат

Независимо от того, работаете ли вы в Codex или создаете решения с помощью API, укажите, какие решения модель может принимать самостоятельно, когда ей следует запрашивать ввод данных и как выглядит полезный ответ.

Предоставьте модели достаточно указаний, чтобы продвигать работу вперед без необходимости угадывать важные решения.Укажите, какие решения она может принимать самостоятельно, а когда следует запросить ваше мнение⁠(opens in a new window); например, она может выбрать способ организации сводки, но должна проконсультироваться с вами перед изменением масштаба проекта.Опишите, как выглядит полезный ответ⁠(opens in a new window): например, простой язык, техническая детализация, подходящая для вашей аудитории, и краткий отчет о передаче результатов, в котором указано, что изменилось, что было проверено и что все еще требует внимания.

3. Оптимизируйте долго выполняющиеся задачи

Поддерживайте продвижение сложных задач

С семейством моделей GPT‑6 вы теперь можете решать задачи, длящиеся часы или дни. Используйте следующие функции для более эффективного управления агентами при выполнении долгосрочных задач.

API

В API используйте управление (steering), асинхронные инструменты и параллельную работу, чтобы продвигать долго выполняющиеся задачи.

Обновление инструкций во время выполнения: корректировка на лету (Mid-turn steering)⁠(opens in a new window) позволяет отправлять исправления через WebSocket API ответов⁠(opens in a new window), пока модель работает. Обновления ставятся в очередь; они не отменяют работающие инструменты и не отменяют уже выполненные действия.

Обновление инструкций во время выполнения: корректировка на лету (Mid-turn steering)⁠(opens in a new window) позволяет отправлять исправления через WebSocket API ответов⁠(opens in a new window), пока модель работает. Обновления ставятся в очередь; они не отменяют работающие инструменты и не отменяют уже выполненные действия.

Продолжайте работу во время выполнения инструмента: асинхронный вызов инструментов (Asynchronous tool calling)⁠(opens in a new window) позволяет модели продолжать независимую работу, пока ваше приложение выполняет более медленную задачу, такую как тесты. Ваше приложение возвращает результат, когда он готов. Дождитесь этого результата, прежде чем приступать к работе, которая от него зависит.

Продолжайте работу во время выполнения инструмента: асинхронный вызов инструментов (Asynchronous tool calling)⁠(opens in a new window) позволяет модели продолжать независимую работу, пока ваше приложение выполняет более медленную задачу, такую как тесты. Ваше приложение возвращает результат, когда он готов. Дождитесь этого результата, прежде чем приступать к работе, которая от него зависит.

Делегируйте независимые подзадачи: GPT‑6.1 Sol поддерживает многоагентные рабочие процессы в API ответов (Responses API)⁠(opens in a new window). Она может назначать независимую работу субагентам (например, исследовать различные части кодовой базы) и объединять их выводы в окончательный ответ. Многоагентный режим в настоящее время находится в бета-версии.

Делегируйте независимые подзадачи: GPT‑6.1 Sol поддерживает многоагентные рабочие процессы в API ответов (Responses API)⁠(opens in a new window). Она может назначать независимую работу субагентам (например, исследовать различные части кодовой базы) и объединять их выводы в окончательный ответ. Многоагентный режим в настоящее время находится в бета-версии.

Codex

Долго выполняющиеся задачи могут выявить решения, которые вы не обязательно могли предвидеть в исходном промпте. Используйте уточнения и управление, чтобы направлять работу в нужное русло.

Отвечайте на вопросы по ходу работы: с помощью GPT‑6 Astra модель Codex может запрашивать уточнения во время работы⁠(opens in a new window). Разрешайте вопросы, влияющие на следующий шаг, и указывайте, какая независимая работа может продолжаться, пока вы принимаете решение. Если вас не будет на месте, укажите Codex, какие задачи могут продолжаться и когда ей следует сделать паузу в ожидании вашего ответа.

Отвечайте на вопросы по ходу работы: с помощью GPT‑6 Astra Codex может запрашивать уточнения в процессе выполнения задачи⁠(opens in a new window). Решайте вопросы, которые влияют на следующий шаг, и указывайте, какая независимая работа может продолжаться, пока вы принимаете решение. Если вас не будет на месте, сообщите Codex, какие задачи можно продолжать и когда следует приостановить работу до получения вашего ответа.

Изменяйте направление работы при изменении требований: корректируйте активную задачу⁠(opens in a new window) с помощью новой информации, объясняя, что должно измениться, а что остаться прежним. Это помогает избежать траты времени на подход, который больше не отвечает вашим потребностям.

Изменяйте направление работы при изменении требований: корректируйте активную задачу⁠(opens in a new window) с помощью новой информации, объясняя, что должно измениться, а что остаться прежним. Это помогает избежать траты времени на подход, который больше не отвечает вашим потребностям.

Используйте управление компьютером для выполнения большей части работы

Функция управления компьютером⁠(opens in a new window) позволяет GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol и GPT‑6 Luna напрямую взаимодействовать с веб-сайтами и настольными приложениями, даже теми, которые не имеют API. Например, вы можете попросить модель исследовать ошибку, исправить код и открыть ваш продукт в браузере, чтобы убедиться, что исправление работает.

Выбирайте самый простой и надежный способ для каждого шага:

Используйте API или подключенный инструмент, когда он может выполнить задачу напрямую.

Используйте API или подключенный инструмент, когда он может выполнить задачу напрямую.

Используйте управление компьютером, когда модели нужно прочитать экран, нажать кнопки или заполнить за вас форму.

Используйте управление компьютером, когда модели нужно прочитать экран, нажать кнопки или заполнить за вас форму.

Если вы встраиваете функцию управления компьютером в собственное приложение, предоставьте модели инструмент, способный выполнять код для управления браузером или рабочим столом. Playwright работает с браузерами⁠(opens in a new window); PyAutoGUI работает с настольными приложениями.