GPT‑6 是我們至今最先進的模型系列，提供多款模型，配合不同工作需要。
無論你是將構思化為可運作的原型、開發及測試功能，還是協調橫跨程式碼庫、資料庫及外部 API 的多步驟工作流程，本指南都會說明如何選擇 GPT‑6 模型、下達有效指示、管理長時間執行的工作，以及為正式部署做好準備。
在正式環境中高效運作。使用快取（在新視窗中開啟）及上下文壓縮（在新視窗中開啟）來管理上下文及成本。衡量任務成功率及延遲，並規劃監察及資料控制措施。
按工作負載選擇模型。選擇適合任務的模型、推理強度（在新視窗中開啟）及速度，在能力、成本與延遲之間取得平衡。
調整提示詞及技能。確保提示詞、技能及程式碼庫指示對模型應交付的成果、可獨立完成的工作，以及完成標準有一致的要求。
讓長時間執行的工作保持正軌。使用執行中引導（在新視窗中開啟）、非同步工具（在新視窗中開啟）及任務委派（在新視窗中開啟），處理更新及可獨立進行的工作。清楚訂明模型應在甚麼情況下徵詢你的意見。
部署前，應先落實幾項檢查及最佳實務。
時刻考慮效率。 （在新視窗中開啟）刪減任務不需要的上下文（在新視窗中開啟），同時保留必要的佐證。如應用程式支援，可同時執行互不依賴的任務（在新視窗中開啟），避免某個緩慢步驟拖延無關的工作。
處理重複工作時，透過提示詞快取（在新視窗中開啟）重用共通的上下文。視乎模型，已快取輸入 Token 的費用可比未快取輸入 Token 低達 95%（在新視窗中開啟）。將固定不變的指示及參考資料放在會變動的任務細節之前，並保持工具定義一致。快取儀表板（在新視窗中開啟）及診斷指南（在新視窗中開啟）可協助你找出無法重用上下文的環節。估算整個工作流程的成本時，應計入快取寫入費用及任何適用的長上下文費率。
對於較長的對話，上下文壓縮（在新視窗中開啟）可縮減上下文大小，同時保留繼續工作所需的狀態資訊。
決定如何監察行為（在新視窗中開啟），並檢視應用程式的資料控制措施（在新視窗中開啟）。
部署前先測試：執行具代表性的任務，衡量任務成功率、延遲，以及每項成功任務的成本。參閱我們的 API 部署檢查清單（在新視窗中開啟）。
選擇模型及推理級別時，可視之為在智能與價格之間作取捨。
模型：
GPT‑6 Astra（在新視窗中開啟） 適合需要最高智能水平、最具挑戰性的推理工作。
GPT‑6.1 Sol（在新視窗中開啟） 適合複雜的程式編寫、研究及電腦操作。
GPT‑6 Luna（在新視窗中開啟） 適合大規模處理特定任務，以及目標明確、日常重複的工作，例如擷取發票欄位、將請求分類或產生結構化摘要。
評估哪款模型最適合任務時，請比較各款模型的價格（在新視窗中開啟）。
推理級別：在 API 中，選擇模型投入任務的推理強度。
低：例行任務，例如擷取事實或作小幅修改。
中：需要判斷的工作，例如規劃功能或比較方案。
高：棘手的除錯工作、深入分析或細緻審核。
極高 / Max：若「高」級別未能滿足需要，可在支援的模型上測試；只有在改善幅度足以抵銷額外時間及成本時，才繼續使用。
在 API 中，你可以在對話途中調整推理強度（在新視窗中開啟），而不會令快取失效。
在 Codex 中，先使用該模型的預設推理級別，再按需要調低以處理較簡單的任務，或調高以作更深入的分析。
速度：
在 API 中，若回應速度至關重要，例如聊天應用程式或程式編寫工具，可使用快速模式（在新視窗中開啟）。此模式的回應速度更快、更穩定，但每個 Token 的費用高於標準處理模式。
在 Codex 及 API 中，若更快的回應值得支付額外費用，例如需要快速反覆修改程式碼時，可使用超高速模式（在新視窗中開啟）。此模式可加快 Token 生成速度，與推理強度設定互相獨立。適用於 GPT‑6 Astra（在新視窗中開啟）。
—Eric Provencher，OpenAI 開發者體驗團隊
首先清楚交代任務：你想要的成果、對象、相關背景與限制，以及完成標準。接着檢視以下四個方面；這些重點摘自〈重新思考 GPT‑6 Astra 的技能與提示詞〉（在新視窗中開啟），助你深入了解如何更新指示：
建立更好的技能：保持描述精簡，明確指出每項技能的執行時機，僅在需要時載入補充細節，並以適合團隊所用模型的指引，取代僵化的操作步驟。
更新 AGENTS.md：說明特定文件及測試在何時適用，並明確授權安全的例行工作流程，例如使用可棄置資料、在不存取正式環境的情況下執行本機測試。
訂明決策權限：指出哪些操作可獨立進行、哪些需要批准，以清晰的權限界線取代一概「事事先詢問」的規則。
明確要求貫徹完成：定義「完成」包括哪些步驟，例如實作變更、執行、檢視結果及修正失敗之處，並指出哪些決策需要由你審核。
如需更多指引，請參閱推理最佳實務（在新視窗中開啟）。
無論是在 Codex 中工作，還是使用 API 開發，都應訂明模型可作哪些決定、何時需要徵詢意見，以及怎樣的回應才有用。
給予模型足夠指引，讓工作持續推進，而不必在重要決策上猜測你的意向。 （在新視窗中開啟）告訴模型哪些選擇可自行決定，以及何時須徵詢你的意見（在新視窗中開啟）。例如，模型可自行決定摘要的編排方式，但在改變專案範圍前，應先向你確認。 （在新視窗中開啟）描述怎樣的回應才有用（在新視窗中開啟），例如用語淺白、技術細節切合讀者需要，並附上簡短的交接說明，涵蓋已作出的變更、已完成的檢查，以及仍須留意的事項。
有了 GPT‑6 系列模型，你現在可以處理歷時數小時甚至數天的任務。運用以下功能，更有效地管理執行長時間任務的智能代理。
在 API 中，運用執行中引導、非同步工具及平行作業，讓長時間執行的任務持續推進。
在執行過程中更新指示：回合中途引導（在新視窗中開啟）讓你在模型工作期間，透過 Responses WebSocket API（在新視窗中開啟） 傳送修正指示。更新指示會加入佇列，不會取消正在執行的工具，也不會撤銷已完成的操作。
工具執行期間繼續工作：非同步工具呼叫（在新視窗中開啟）讓模型在應用程式執行測試等較慢的任務時，繼續處理不依賴該任務的工作。結果準備好後，應用程式便會將其回傳。須先等候結果，再開始依賴該結果的工作。
委派獨立的子任務：GPT‑6.1 Sol 支援透過 Responses API 執行多智能代理工作流程（在新視窗中開啟）。模型可將獨立工作分派予子智能代理，例如調查程式碼庫的不同部分，再將各自的發現整合成最終回應。多智能代理功能目前處於 Beta 測試階段。
長時間執行任務時，可能遇到撰寫最初提示詞時未必預料到的決策。透過釐清疑問及引導，讓工作保持正軌。
隨着工作推進解答問題：採用 GPT‑6 Astra 的 Codex 可以在工作期間向你提問，釐清疑問（在新視窗中開啟）。解答會影響下一步的問題，並指明在你考慮決定期間，哪些獨立工作可以繼續進行。如果你將會離開，請告訴 Codex 哪些任務可以繼續，以及何時應暫停並等候你的答覆。
需求改變時調整工作方向：提供新資訊，引導正在執行的任務（在新視窗中開啟），說明哪些地方應改變、哪些應保持不變。這有助避免繼續花時間在已不符合你需要的方法上。
電腦操作功能（在新視窗中開啟）讓 GPT‑6 Astra、GPT‑6.1 Sol 及 GPT‑6 Luna 直接與網站及桌面應用程式互動，即使應用程式沒有 API 也能使用。例如，你可以要求模型調查錯誤、修正程式碼，再於瀏覽器中開啟你的產品，確認修正是否有效。
為每個步驟選擇最簡單可靠的方法：
如果 API 或已連接的工具能直接完成工作，就使用它們。
如果模型需要讀取畫面、按下按鈕或代你填寫表格，就使用電腦操作功能。
如果你要將電腦操作功能整合至自己的應用程式，請為模型提供能執行程式碼以控制瀏覽器或桌面的工具。Playwright 適用於瀏覽器（在新視窗中開啟）；PyAutoGUI 則適用於桌面應用程式。
