Ръководство за моделите от семейството GPT‑6
Практически съвети за най-добри резултати с моделите GPT‑6 при контрол на времето и разходите
GPT‑6 е най-усъвършенстваната ни серия модели досега и ви предлага избор на модели за различни видове работа.
Независимо дали превръщате идея в работещ прототип, разработвате и тествате функция, или координирате многоетапни процеси между хранилища за код, бази данни и външни API, това ръководство обяснява как да изберете модел GPT‑6, да му давате ефективни инструкции, да управлявате продължителни задачи и да се подготвите за работа в реална среда.
Работете ефективно в реална среда. Използвайте кеширане(отваря се в нов прозорец) и сбиване(отваря се в нов прозорец), за да управлявате контекста и разходите. Измервайте успеваемостта на задачите и времето за отговор и планирайте наблюдението и контрола на данните.
Изберете модел според натоварването. Балансирайте възможности, разходи и време за отговор, като изберете подходящите за задачата модел, усилие за структурирано анализиране(отваря се в нов прозорец) и скорост.
Адаптирайте подканите и уменията си. Уверете се, че подканите, уменията и инструкциите в хранилището са съгласувани: какво трябва да предостави моделът, какво може да прави самостоятелно и кога работата е завършена.
Поддържайте правилната посока при продължителни задачи. Използвайте насочване(отваря се в нов прозорец), асинхронни инструменти(отваря се в нов прозорец) и делегиране(отваря се в нов прозорец), за да управлявате промените и независимите задачи. Определете ясно кога моделът трябва да се допита до вас.
Преди внедряването е добре да въведете няколко проверки и добри практики.
Мислете за ефективността. (отваря се в нов прозорец)Премахвайте ненужния за задачата контекст(отваря се в нов прозорец), но запазвайте необходимите факти. Ако приложението ви го поддържа, изпълнявайте независимите задачи паралелно(отваря се в нов прозорец), за да не забавя една бавна стъпка несвързаната с нея работа.
Използвайте повторно общия контекст чрез кеширане на подкани(отваря се в нов прозорец) при повтарящи се задачи. Кешираните входни токени струват с до 95% по-малко(отваря се в нов прозорец) от некешираните в зависимост от модела. Поставяйте постоянните инструкции и справочни материали преди променливите детайли на задачата и поддържайте дефинициите на инструментите непроменени. Таблото за кеширане(отваря се в нов прозорец) и ръководството за диагностика(отваря се в нов прозорец) ви помагат да видите къде повторното използване не сработва. При оценка на разходите за целия процес включвайте записите в кеша и приложимите тарифи за дълъг контекст.
При по-дълги разговори сбиването(отваря се в нов прозорец) намалява размера на контекста, като запазва състоянието, необходимо за продължаване.
Решете как ще наблюдавате поведението(отваря се в нов прозорец) и прегледайте настройките за контрол на данните(отваря се в нов прозорец) за приложението си.
Тествайте преди внедряване: изпълнете представителни задачи и измерете успеваемостта, времето за отговор и разхода за успешно завършена задача. Разгледайте нашия контролен списък за внедряване с API(отваря се в нов прозорец).
Разглеждайте избора на модел и ниво на структурирано анализиране като баланс между интелект и цена.
Модел:
GPT‑6 Astra(отваря се в нов прозорец) за най-трудните задачи със структурирано анализиране, изискващи максимален интелект.
GPT‑6.1 Sol(отваря се в нов прозорец) за сложно програмиране, проучвания и използване на компютър.
GPT‑6 Luna(отваря се в нов прозорец) за конкретни задачи в голям мащаб и ежедневна, повтаряща се работа с ясна цел, като извличане на полета от фактури, класифициране на заявки или създаване на структурирани обобщения.
Когато избирате най-подходящия модел за задачата, сравнете цените(отваря се в нов прозорец) на моделите.
Ниво на структурирано анализиране: В API изберете колко усилие да отделя моделът за задачата.
Ниско: рутинни задачи, като извличане на факти или дребни редакции.
Средно: работа, изискваща преценка, като планиране на функция или сравняване на варианти.
Високо: отстраняване на сложни грешки, задълбочен анализ или внимателен преглед.
Много високо / Max: тествайте, където се поддържа, ако „Високо“ не е достатъчно. Запазете само ако подобрението оправдава допълнителните време и разходи.
В API можете да променяте усилието за структурирано анализиране по време на разговор(отваря се в нов прозорец), без да нарушавате кеширането.
В Codex започнете с нивото на структурирано анализиране по подразбиране за модела, след което го намалете за по-прости задачи или го увеличете за по-задълбочен анализ.
Скорост:
В API използвайте Бърз режим(отваря се в нов прозорец), когато времето за отговор е важно, например в чат приложения или инструменти за програмиране. Той осигурява по-бързи и по-предвидими отговори на по-висока цена за токен спрямо стандартната обработка.
В Codex и API използвайте Свръхбърз режим(отваря се в нов прозорец), когато по-бързите отговори оправдават доплащането, например при бързи итерации в програмирането. Той ускорява генерирането на токени независимо от усилието за структурирано анализиране. Достъпен за GPT‑6 Astra(отваря се в нов прозорец).
— Ерик Провенчър, екип „Изживяване на разработчиците“ в OpenAI
Започнете с ясно задание: желания резултат, за кого е предназначен, съответния контекст и ограничения и критериите за завършване. За повече подробности как да обновите инструкциите си, разгледайте тези четири области, обобщени от „Преосмисляне на уменията и подканите за GPT‑6 Astra“(отваря се в нов прозорец):
Създавайте по-добри умения: Описвайте кратко и ясно кога да се задейства всяко умение, зареждайте допълнителни детайли само при нужда и заменете строгите предписания с насоки, съобразени с моделите на екипа ви.
Обновете AGENTS.md: Обяснете кога са приложими конкретни документи и тестове и изрично разрешете безопасни рутинни процеси, като локални тестове с временни данни и без достъп до реалната среда.
Определете границите за вземане на решения: Посочете кои действия могат да се изпълняват самостоятелно и кои изискват одобрение, като замените общите правила „винаги питай“ с ясни граници.
Уточнете докъде да продължава работата: Определете какво включва „готово“ — прилагане на промяната, изпълнение, проверка на резултата и отстраняване на проблемите — и кои решения изискват вашия преглед.
За още насоки вижте добрите практики за структурирано анализиране(отваря се в нов прозорец).
Независимо дали работите в Codex, или разработвате с API, уточнете кои решения може да взема моделът, кога трябва да се допита до вас и как изглежда един полезен отговор.
Дайте на модела достатъчно насоки, за да напредва с работата, без да гадае при важните решения. (отваря се в нов прозорец)Посочете кои решения може да взема сам и кога да се допита до вас(отваря се в нов прозорец) — например може да избере как да организира обобщение, но трябва да ви попита, преди да промени обхвата на проекта. (отваря се в нов прозорец)Опишете как изглежда полезният отговор(отваря се в нов прозорец) — например разбираем език, технически подробности, съобразени с аудиторията, и кратко заключително обобщение на промените, проверките и нещата, които още изискват внимание.
Със семейството модели GPT‑6 вече можете да се заемете със задачи, които отнемат часове или дни. Използвайте следните функции, за да управлявате по-добре агентите при продължителни задачи.
В API използвайте насочване, асинхронни инструменти и паралелна работа, за да поддържате напредъка по продължителните задачи.
Обновявайте инструкциите по време на изпълнение: Насочването в хода на отговора(отваря се в нов прозорец) ви позволява да изпратите корекция чрез Responses WebSocket API(отваря се в нов прозорец), докато моделът работи. Промените се нареждат на опашка; те не спират работещите инструменти и не отменят завършените действия.
Продължавайте работата, докато се изпълнява инструмент: Асинхронното извикване на инструменти(отваря се в нов прозорец) позволява на модела да продължи с независима работа, докато приложението ви изпълнява по-бавна задача, например тестове. Приложението ви връща резултата, когато е готов. Изчакайте този резултат, преди да започнете работа, която зависи от него.
Делегирайте независими подзадачи: GPT‑6.1 Sol поддържа работни процеси с множество агенти в Responses API(отваря се в нов прозорец). Той може да възлага независима работа на подагенти (например проучване на различни части от кодовата база) и да обединява изводите им в окончателен отговор. Работата с множество агенти в момента е в бета версия.
При продължителни задачи може да се наложи вземането на решения, които не сте предвидили в първоначалната подкана. Използвайте уточнения и насочване, за да поддържате правилната посока на работата.
Отговаряйте на въпроси в хода на работата: С GPT‑6 Astra Codex може да иска уточнения, докато работи(отваря се в нов прозорец). Изяснявайте въпросите, които влияят на следващата стъпка, и посочвайте коя независима работа може да продължи, докато решавате. Ако ще отсъствате, кажете на Codex кои задачи могат да продължат и кога трябва да спре, за да изчака отговора ви.
Пренасочвайте работата при промяна на изискванията: Насочвайте текущата задача(отваря се в нов прозорец) с нова информация, като обяснявате какво трябва да се промени и какво да остане същото. Това помага да не губите повече време с подход, който вече не отговаря на нуждите ви.
Функцията за използване на компютър(отваря се в нов прозорец) позволява на GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol и GPT‑6 Luna да взаимодействат директно с уебсайтове и настолни приложения, дори с такива без API. Например можете да помолите модела да проучи грешка, да поправи кода и да отвори продукта ви в браузър, за да провери дали поправката работи.
Изберете най-простия надежден начин за всяка стъпка:
Използвайте API или свързан инструмент, когато той може да свърши работата директно.
Използвайте функцията за работа с компютър, когато моделът трябва да прочете съдържанието на екран, да натисне бутони или да попълни формуляр вместо вас.
Ако вграждате тази функция в собственото си приложение, дайте на модела инструмент, който може да изпълнява код за управление на браузър или работен плот. Playwright работи с браузъри(отваря се в нов прозорец), а PyAutoGUI — с настолни приложения.
