Посібник із моделей сімейства GPT‑6

GPT‑6 — це наш найдосконаліший набір моделей, у якому можна вибрати модель для різних видів роботи.

Створюєте робочий прототип з ідеї, розробляєте й тестуєте функцію чи організовуєте багатоетапні процеси з репозиторіями коду, базами даних і зовнішніми API? Цей посібник пояснює, як вибрати модель GPT‑6, дати їй дієві інструкції, керувати тривалою роботою й підготуватися до промислової експлуатації.

• Забезпечте ефективну роботу в промисловому середовищі. Використовуйте кешування⁠(відкривається у новому вікні) й ущільнення⁠(відкривається у новому вікні) для керування контекстом і витратами. Вимірюйте успішність завдань і затримку, плануйте моніторинг і засоби контролю даних.

• Виберіть модель під своє навантаження. Збалансуйте можливості, вартість і затримку, вибравши модель, інтенсивність міркування⁠(відкривається у новому вікні) та швидкість відповідно до завдання.

• Удоскональте запити й навички. Узгодьте запити, навички та інструкції репозиторію: який результат має надати модель, що вона може робити самостійно та коли робота вважається завершеною.

• Тримайте тривалу роботу на правильному шляху. Використовуйте спрямування⁠(відкривається у новому вікні), асинхронні інструменти⁠(відкривається у новому вікні) й делегування⁠(відкривається у новому вікні), щоб враховувати зміни та керувати незалежною роботою. Чітко визначте, коли модель має звертатися до вас за вказівками.

Перед розгортанням варто запровадити кілька перевірок і рекомендованих практик.

• Пам’ятайте про ефективність. ⁠(відкривається у новому вікні)Приберіть зайвий для завдання контекст⁠(відкривається у новому вікні), зберігши потрібні фактичні дані. Якщо застосунок це підтримує, виконуйте незалежні завдання паралельно⁠(відкривається у новому вікні), щоб один повільний крок не затримував решту роботи.

• Для повторюваної роботи використовуйте спільний контекст повторно завдяки кешуванню промпту⁠(відкривається у новому вікні). Залежно від моделі кешовані вхідні токени коштують до 95% дешевше⁠(відкривається у новому вікні) за некешовані. Розміщуйте сталі інструкції та довідкові матеріали перед змінними деталями завдання й не змінюйте визначення інструментів без потреби. Панель кешування⁠(відкривається у новому вікні) та посібник із діагностики⁠(відкривається у новому вікні) допоможуть виявити, де повторне використання перестає працювати. Оцінюючи вартість усього робочого процесу, враховуйте запис у кеш і тарифи на довгий контекст.

• У довгих розмовах ущільнення⁠(відкривається у новому вікні) зменшує обсяг контексту, зберігаючи стан, потрібний для продовження.

• Визначте, як ви будете відстежувати поведінку⁠(відкривається у новому вікні), і перегляньте засоби контролю даних⁠(відкривається у новому вікні) для свого застосунку.

• Тестуйте перед розгортанням: виконайте типові завдання й виміряйте їхню успішність, затримку та вартість одного успішного завдання. Перегляньте наш контрольний список розгортання з API⁠(відкривається у новому вікні).

Вибір моделі й рівня міркування — це пошук балансу між інтелектуальними можливостями та ціною.

• Модель:

  • GPT‑6 Astra⁠(відкривається у новому вікні) — для найскладніших завдань на міркування, що потребують максимальних інтелектуальних можливостей.

  • GPT‑6.1 Sol⁠(відкривається у новому вікні) — для складного програмування, досліджень і керування комп’ютером.

  • GPT‑6 Luna⁠(відкривається у новому вікні) — для масового виконання вузьких завдань і щоденної повторюваної роботи з чіткою метою, як-от видобування полів рахунків, класифікація звернень чи створення структурованих підсумків.

Вибираючи найкращу модель для завдання, порівняйте ціни⁠(відкривається у новому вікні) на кожну з них.

• Рівень міркування: в API виберіть, скільки зусиль модель витрачатиме на завдання.

  • Низький: рутинні завдання, як-от видобування фактів або дрібні правки.

  • Середній: робота, що потребує зважених рішень, як-от планування функції чи порівняння варіантів.

  • Високий: складне налагодження, глибший аналіз або ретельна перевірка.

  • Найвищий / Max: спробуйте, якщо підтримується, коли рівня «Високий» недостатньо. Залишайте, лише якщо покращення виправдовує додатковий час і витрати.

В API можна змінювати інтенсивність міркування під час розмови⁠(відкривається у новому вікні), не порушуючи роботу кешу.

У Codex почніть зі стандартного рівня міркування для цієї моделі, а потім знижуйте його для простіших завдань або підвищуйте для глибшого аналізу.

• Швидкість:

  • В API використовуйте Швидкий режим⁠(відкривається у новому вікні), коли час відповіді важливий, наприклад у чатах або інструментах програмування. Він забезпечує швидші відповіді та стабільніший час очікування, але вартість токена вища, ніж за стандартної обробки.

  • У Codex та API використовуйте Надшвидкий режим⁠(відкривається у новому вікні), коли швидші відповіді варті доплати, наприклад для швидких ітерацій розробки. Він прискорює генерування токенів незалежно від інтенсивності міркування. Доступний для GPT‑6 Astra⁠(відкривається у новому вікні).

Почніть із чіткого завдання: бажаний результат, для кого він призначений, потрібний контекст, обмеження та критерії завершення. Щоб краще зрозуміти, як оновити інструкції, розгляньте ці чотири напрями зі статті «Переосмислення навичок і запитів для GPT‑6 Astra»⁠(відкривається у новому вікні):

• Створюйте кращі навички: стисло й чітко описуйте, коли запускати кожну навичку, завантажуйте допоміжні відомості лише за потреби та замініть жорсткі алгоритми вказівками, що відповідають моделям вашої команди.

• Оновіть AGENTS.md: поясніть, коли доречні певні документи й тести, та явно дозвольте безпечні рутинні процеси, як-от локальні тести з тимчасовими даними без доступу до промислового середовища.

• Визначте межі самостійних рішень: укажіть, які дії можна виконувати самостійно, а які потребують схвалення. Замініть загальне правило «завжди запитуй» чіткими межами.

• Вимагайте доводити роботу до кінця: визначте, що означає «готово» — внести зміну, запустити, перевірити результат і виправити збої — та вкажіть, які рішення потребують вашого перегляду.

Додаткові поради див. у рекомендаціях щодо міркування⁠(відкривається у новому вікні).

Працюєте в Codex чи розробляєте з API — укажіть, які рішення модель може ухвалювати, коли має звертатися до вас за вказівками та якою має бути корисна відповідь.

Дайте моделі достатньо вказівок, щоб робота просувалася без здогадок у важливих рішеннях. ⁠(відкривається у новому вікні)Укажіть, які рішення вона може ухвалювати й коли має звертатися до вас⁠(відкривається у новому вікні). Наприклад, модель може сама вибрати структуру підсумку, але має погодити з вами зміну обсягу проєкту. ⁠(відкривається у новому вікні)Опишіть, якою має бути корисна відповідь⁠(відкривається у новому вікні): наприклад, проста мова, технічні подробиці відповідно до аудиторії та короткий звіт про зміни, перевірки й те, що ще потребує уваги.

Із моделями сімейства GPT‑6 тепер можна братися за завдання, що тривають години або дні. Наведені нижче функції допоможуть краще керувати агентами під час тривалих завдань.

В API використовуйте спрямування, асинхронні інструменти й паралельну роботу, щоб тривалі завдання не зупинялися.

• Оновлюйте інструкції під час виконання: спрямування в межах ходу⁠(відкривається у новому вікні) дає змогу надсилати коригування через Responses WebSocket API⁠(відкривається у новому вікні), поки модель працює. Оновлення стають у чергу: вони не скасовують роботу запущених інструментів і не відміняють виконаних дій.

• Продовжуйте роботу, поки працює інструмент: асинхронний виклик інструментів⁠(відкривається у новому вікні) дає моделі змогу виконувати незалежну роботу, поки застосунок виконує повільніше завдання, наприклад тести. Застосунок повертає результат, щойно він готовий. Дочекайтеся цього результату, перш ніж починати роботу, що від нього залежить.

• Делегуйте незалежні підзавдання: GPT‑6.1 Sol підтримує багатоагентні робочі процеси в Responses API⁠(відкривається у новому вікні). Модель може доручати незалежну роботу субагентам (наприклад, дослідження різних частин кодової бази) та поєднувати їхні висновки в остаточну відповідь. Багатоагентна функціональність наразі доступна в бета-версії.

Під час тривалих завдань може виникнути потреба в рішеннях, яких ви не передбачили в початковому запиті. Використовуйте уточнення й спрямування, щоб робота йшла в потрібному напрямку.

• Відповідайте на запитання в процесі роботи: з GPT‑6 Astra Codex може просити уточнення під час роботи⁠(відкривається у новому вікні). Вирішуйте питання, що впливають на наступний крок, і вказуйте, яку незалежну роботу можна продовжувати, поки ви ухвалюєте рішення. Якщо будете відсутні, повідомте Codex, які завдання можна продовжувати й коли слід зупинитися та дочекатися вашої відповіді.

• Коригуйте напрямок роботи, коли змінюються вимоги: спрямовуйте поточне завдання⁠(відкривається у новому вікні) за допомогою нових відомостей, пояснюючи, що потрібно змінити, а що залишити без змін. Так ви не витрачатимете зайвий час на підхід, що більше не відповідає вашим потребам.

Керування комп’ютером⁠(відкривається у новому вікні) дає GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol і GPT‑6 Luna змогу взаємодіяти безпосередньо із сайтами та настільними застосунками, навіть тими, що не мають API. Наприклад, можна попросити модель дослідити помилку, виправити код і відкрити ваш продукт у браузері, щоб перевірити, чи працює виправлення.

Вибирайте найпростіший надійний спосіб для кожного кроку:

• Використовуйте API або підключений інструмент, якщо він може виконати завдання безпосередньо.

• Використовуйте керування комп’ютером, коли моделі потрібно прочитати вміст екрана, натиснути кнопки або заповнити форму за вас.

Якщо ви вбудовуєте керування комп’ютером у власний застосунок, надайте моделі інструмент, здатний виконувати код для керування браузером або робочим столом. Playwright працює з браузерами⁠(відкривається у новому вікні), а PyAutoGUI — з настільними застосунками.