OpenAI пояснив, яку модель GPT-6 обирати
У гайді для Codex і API OpenAI ділить лінійку GPT‑6 за задачами: Luna — масові типові задачі (вилучення даних з інвойсів, класифікація запитів), Astra — складніший аналіз, вміє перепитувати під час роботи, GPT‑6.1 Sol (поки в беті) — мультиагентні сценарії, розподіляє підзадачі між субагентами.
Такі агенти тепер працюють годинами й днями, тож з'явились інструменти для довгих сесій — асинхронні виклики та перенаправлення задачі на льоту.
Швидкість, глибина аналізу і вартість запиту
OpenAI наголошує: модель — лише один параметр налаштування. У Codex варто починати з рівня reasoning effort, який система пропонує за замовчуванням для вибраної моделі, а потім знижувати його для простих задач або підвищувати для глибшого аналізу.
У API є окремий Fast mode — для сценаріїв, де важлива швидкість відповіді, наприклад чат-застосунки чи інструменти для коду. Він дає швидші та стабільніші за часом відповіді, але коштує дорожче за токен порівняно зі стандартною обробкою.
Як переписати інструкції під нову лінійку
У супровідному матеріалі «Rethinking skills and prompts for GPT‑6 Astra» OpenAI виділяє чотири речі, які варто переглянути в існуючих промптах і файлах AGENTS.md.
- Опис кожного skill має бути коротким і чітко вказувати, коли саме його застосовувати; деталі підвантажувати лише за потреби, а не прописувати жорсткі покрокові рецепти.
- У AGENTS.md варто пояснити, коли релевантні конкретні документи й тести, і прямо дозволити безпечні рутинні дії — наприклад, локальні тести на одноразових даних без доступу до продакшну.
- Потрібно задати межі рішень: які дії модель виконує самостійно, а які вимагають погодження, — замість загального правила «завжди питай».
- Варто прописати, що саме означає «готово»: реалізувати зміну, запустити її, перевірити результат і виправити помилки, — і окремо вказати, які рішення все одно потребують перегляду людиною.
Уточнення, перенаправлення задачі й робота з інтерфейсами
У Codex із GPT‑6 Astra з'явилась можливість ставити уточнювальні запитання просто під час виконання задачі. Користувач вирішує, які питання впливають на наступний крок, а яку незалежну частину роботи модель може продовжувати, не чекаючи відповіді; якщо користувача не буде на місці, можна заздалегідь вказати, які задачі продовжувати і коли ставити роботу на паузу до відповіді.
Якщо вимоги змінились по ходу виконання, задачу можна «перенаправити» (steer) новою інформацією — пояснити, що саме змінилось і що лишається незмінним, щоб модель не витрачала час на підхід, який уже не підходить.
Окремо OpenAI описує computer use: Astra, Sol і Luna можуть взаємодіяти із сайтами й десктопними застосунками напряму — клікати, заповнювати форми, читати екран, — навіть якщо в застосунку немає API. У прикладі з гайду модель досліджує баг, виправляє код і відкриває продукт у браузері, щоб перевірити виправлення. OpenAI радить обирати найпростіший надійний спосіб для кожного кроку: API чи підключений інструмент, якщо він може виконати задачу напряму, і computer use — лише коли моделі справді потрібно працювати з інтерфейсом вручну.