GPT‑6는 OpenAI의 역대 가장 진보된 모델 제품군으로, 작업 유형에 따라 모델을 선택할 수 있습니다.
아이디어를 작동하는 프로토타입으로 구현하거나, 기능을 개발하고 테스트하거나, 코드 리포지터리·데이터베이스·외부 API를 아우르는 다단계 워크플로를 조율할 때 이 가이드를 활용하세요. GPT‑6 모델 선택, 효과적인 지침 제공, 장시간 작업 관리, 프로덕션 배포 준비 방법을 안내합니다.
프로덕션에서 효율적으로 운영하세요. 캐싱(새 창에서 열기)과 컨텍스트 압축(새 창에서 열기)을 활용해 컨텍스트와 비용을 관리하세요. 작업 성공률과 지연 시간을 측정하고, 모니터링 및 데이터 제어 계획을 세우세요.
워크로드에 맞는 모델을 선택하세요. 작업에 맞는 모델, 추론 노력(새 창에서 열기), 속도를 선택해 성능과 비용, 지연 시간의 균형을 맞추세요.
프롬프트와 스킬을 조정하세요. 모델이 제공해야 할 결과물, 독자적으로 수행할 수 있는 작업, 완료 기준에 관한 프롬프트, 스킬, 리포지터리 지침을 일관되게 유지하세요.
장시간 작업이 방향을 잃지 않도록 관리하세요. 작업 방향 조정(새 창에서 열기), 비동기 도구(새 창에서 열기), 위임(새 창에서 열기) 기능으로 변경 사항과 독립적인 작업을 처리하세요. 모델이 언제 사용자에게 의견을 구해야 하는지 명확한 기준을 정하세요.
배포 전에는 몇 가지 점검 항목과 모범 사례를 적용해야 합니다.
효율성을 고려하세요. (새 창에서 열기)작업에 필요한 근거는 유지하되 불필요한 컨텍스트는 줄이세요(새 창에서 열기). 애플리케이션에서 지원한다면 독립적인 작업을 동시에 실행해(새 창에서 열기) 느린 단계 하나가 관련 없는 작업까지 지연시키지 않도록 하세요.
반복 작업에서는 프롬프트 캐싱(새 창에서 열기)으로 공통 컨텍스트를 재사용하세요. 캐시된 입력 토큰은 모델에 따라 캐시되지 않은 입력 토큰보다 비용이 최대 95% 저렴합니다(새 창에서 열기). 고정된 지침과 참고 자료를 변경되는 작업 세부 정보보다 앞에 배치하고, 도구 정의를 일관되게 유지하세요. 캐싱 대시보드(새 창에서 열기)와 진단 가이드(새 창에서 열기)를 활용하면 어디서 재사용이 이루어지지 않는지 파악할 수 있습니다. 전체 워크플로의 비용을 추산할 때는 캐시 쓰기 비용과 적용되는 긴 컨텍스트 요금도 포함하세요.
긴 대화에서는 컨텍스트 압축(새 창에서 열기)으로 대화를 이어가는 데 필요한 상태를 유지하면서 컨텍스트 크기를 줄일 수 있습니다.
동작 모니터링(새 창에서 열기) 방법을 정하고, 애플리케이션의 데이터 제어 설정(새 창에서 열기)을 검토하세요.
배포 전에 테스트하세요. 대표적인 작업을 실행하고 작업 성공률, 지연 시간, 성공한 작업당 비용을 측정하세요. API 배포 체크리스트(새 창에서 열기)를 확인하세요.
모델과 추론 수준을 선택할 때는 지능과 가격 사이의 균형을 고려하세요.
모델:
최고 수준의 지능이 필요한 고난도 추론 작업에는 GPT‑6 Astra(새 창에서 열기)를 사용하세요.
복잡한 코딩, 리서치, 컴퓨터 사용 작업에는 GPT‑6.1 Sol(새 창에서 열기)을 사용하세요.
범위가 명확한 대규모 작업과 목표가 뚜렷한 일상적인 반복 작업에는 GPT‑6 Luna(새 창에서 열기)를 사용하세요. 청구서 필드 추출, 요청 분류, 구조화된 요약 생성 등이 여기에 해당합니다.
작업에 가장 적합한 모델을 평가할 때는 모델별 가격을 비교하세요(새 창에서 열기).
추론 수준: API에서 모델이 작업에 들이는 노력을 선택하세요.
낮음: 사실 추출이나 간단한 수정 같은 일상적인 작업.
중간: 기능 기획이나 선택지 비교처럼 판단이 필요한 작업.
High: 어려운 디버깅, 심층 분석, 면밀한 검토.
Extra High / Max: High로 부족할 때 지원되는 환경에서 테스트하고, 개선 효과가 추가 시간과 비용을 정당화할 때만 유지하세요.
API에서는 캐시를 무효화하지 않고 대화 도중 추론 노력을 변경(새 창에서 열기)할 수 있습니다.
Codex에서는 해당 모델의 기본 추론 수준으로 시작한 뒤, 간단한 작업에서는 낮추고 심층 분석이 필요할 때는 높이세요.
속도:
채팅 앱이나 코딩 도구처럼 응답 시간이 중요한 경우 API에서 패스트 모드(새 창에서 열기)를 사용하세요. 표준 처리보다 토큰당 비용은 높지만, 더 빠르고 일관된 응답 시간을 제공합니다.
빠르게 코드를 수정하며 반복 작업을 하는 경우처럼 더 빠른 응답에 추가 비용을 지불할 가치가 있다면, Codex와 API에서 Ultrafast(새 창에서 열기)를 사용하세요. 추론 노력과 별개로 토큰 생성 속도를 높여줍니다. GPT‑6 Astra에서 사용할 수 있습니다(새 창에서 열기).
—에릭 프로벤처, OpenAI 개발자 경험 담당
원하는 결과, 결과물을 사용할 대상, 관련 컨텍스트와 제약 조건, 완료 기준을 명확하게 제시하는 것부터 시작하세요. 그런 다음 GPT‑6 Astra에 맞춰 스킬과 프롬프트 재설계하기(새 창에서 열기)에서 요약한 다음 네 가지 영역을 검토하며 지침을 개선하는 방법을 자세히 살펴보세요.
더 나은 스킬 만들기: 각 스킬을 언제 실행해야 하는지 짧고 명확하게 설명하고, 보충 세부 정보는 필요할 때만 불러오세요. 경직된 절차 대신 팀에서 사용하는 모델에 맞는 지침을 제공하세요.
AGENTS.md 업데이트: 특정 문서와 테스트가 언제 필요한지 설명하고, 안전한 일상적 워크플로는 명시적으로 허용하세요. 예를 들어 프로덕션에 접근하지 않고 임시 데이터로 로컬 테스트를 실행하는 작업이 이에 해당합니다.
의사 결정 범위 설정: 독자적으로 진행할 수 있는 행동과 승인이 필요한 행동을 명시하세요. 일괄적인 “항상 물어보기” 규칙을 명확한 기준으로 대체하세요.
끝까지 수행할 범위 명시: 변경 사항 구현, 실행, 결과 확인, 실패 해결 등 “완료”에 포함되는 항목을 정의하고, 사용자의 검토가 필요한 결정을 명시하세요.
추가 지침은 추론 모범 사례(새 창에서 열기)를 참고하세요.
Codex에서 작업하든 API로 개발하든, 모델이 내릴 수 있는 결정, 사용자에게 의견을 구해야 하는 시점, 유용한 응답의 형태를 명시하세요.
모델이 중요한 결정을 추측에 의존하지 않고 작업을 계속할 수 있도록 충분한 지침을 제공하세요. (새 창에서 열기)모델이 직접 선택할 수 있는 사항과 사용자의 의견을 구해야 하는 시점을 알려주세요(새 창에서 열기). 예를 들어 요약의 구성 방식은 스스로 정할 수 있지만, 프로젝트 범위를 변경하기 전에는 사용자에게 확인하도록 하세요. (새 창에서 열기)유용한 응답의 형태를 설명하세요(새 창에서 열기). 예를 들어 쉬운 표현, 대상 독자에게 적합한 수준의 기술적 설명, 변경 사항과 확인한 내용, 아직 주의가 필요한 사항을 정리한 짧은 인계 요약 등을 요청할 수 있습니다.
이제 GPT‑6 모델 제품군으로 몇 시간에서 며칠에 걸친 작업도 수행할 수 있습니다. 다음 기능을 활용해 장시간 작업을 수행하는 에이전트를 더 효과적으로 관리하세요.
API에서는 작업 방향 조정, 비동기 도구, 병렬 작업을 활용해 장시간 작업을 계속 진행하세요.
실행 중 지침 업데이트: 턴 도중 작업 방향 조정(새 창에서 열기) 기능을 사용하면 모델이 작업하는 동안 Responses WebSocket API(새 창에서 열기)를 통해 수정 지침을 보낼 수 있습니다. 업데이트는 대기열에 추가되며, 실행 중인 도구를 취소하거나 완료된 작업을 되돌리지 않습니다.
도구 실행 중에도 작업 계속하기: 비동기 도구 호출(새 창에서 열기)을 활용하면 앱이 테스트처럼 오래 걸리는 작업을 실행하는 동안 모델이 독립적인 작업을 계속할 수 있습니다. 앱은 결과가 준비되면 반환합니다. 그 결과에 의존하는 작업은 결과가 나올 때까지 기다린 후 시작하세요.
독립적인 하위 작업 위임: GPT‑6.1 Sol은 Responses API의 멀티 에이전트 워크플로(새 창에서 열기)를 지원합니다. 코드베이스의 서로 다른 부분을 조사하는 등의 독립적인 작업을 하위 에이전트에 배정하고, 각 결과를 종합해 최종 응답을 만들 수 있습니다. 멀티 에이전트는 현재 베타 버전으로 제공됩니다.
장시간 작업을 수행하다 보면 최초 프롬프트에서 미처 예상하지 못한 결정을 내려야 할 수 있습니다. 추가 확인과 작업 방향 조정을 통해 작업이 의도한 방향으로 진행되도록 하세요.
작업이 진행되는 동안 질문에 답하기: GPT‑6 Astra를 사용하는 Codex는 작업 중 추가 확인을 요청(새 창에서 열기)할 수 있습니다. 다음 단계에 영향을 주는 질문에 답하고, 결정을 내리는 동안 계속 진행해도 되는 독립적인 작업을 지정하세요. 자리를 비울 예정이라면, 계속 진행할 수 있는 작업과 답변을 기다리며 멈춰야 하는 시점을 Codex에 알려주세요.
요구 사항 변경 시 작업 방향 전환: 새 정보를 제공해 진행 중인 작업의 방향을 조정(새 창에서 열기)하고, 무엇을 바꾸고 무엇을 유지해야 하는지 설명하세요. 그러면 더 이상 요구 사항에 맞지 않는 접근법에 시간을 낭비하지 않을 수 있습니다.
컴퓨터 사용(새 창에서 열기) 기능을 통해 GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol, GPT‑6 Luna는 웹사이트와 데스크톱 앱을 직접 조작할 수 있으며, API가 없는 애플리케이션도 이용할 수 있습니다. 예를 들어 모델에 버그를 조사하고 코드를 수정한 뒤, 브라우저에서 제품을 열어 수정 사항이 제대로 작동하는지 확인해 달라고 요청할 수 있습니다.
각 단계에 가장 간단하면서도 신뢰할 수 있는 방법을 선택하세요.
API나 연결된 도구로 작업을 직접 수행할 수 있다면 이를 사용하세요.
모델이 사용자를 대신해 화면을 읽거나, 버튼을 클릭하거나, 양식을 작성해야 할 때는 컴퓨터 사용 기능을 활용하세요.
자체 앱에 컴퓨터 사용 기능을 통합한다면, 브라우저나 데스크톱을 제어하는 코드를 실행할 수 있는 도구를 모델에 제공하세요. Playwright는 브라우저에서 사용(새 창에서 열기)하고, PyAutoGUI는 데스크톱 앱에서 사용합니다.
