OpenAI випустила детальний гайд, як вичавити максимум із GPT-6 Astra, Sol і Luna

Гайд будується навколо простого компромісу — інтелект проти ціни. GPT-6 Astra ($10 за вхід / $50 за вихід на мільйон токенів) бере найскладніші задачі, де потрібен максимум міркувань. GPT-6.1 Sol ($2 / $10) дає інтелект, близький до Astra, за п'яту частину ціни, і підходить для складного кодингу, досліджень і роботи з комп'ютером. GPT-6 Luna ($0.10 / $0.50) — для масових повторюваних задач на кшталт вилучення полів з інвойсу чи класифікації запитів.

Глибину міркувань можна крутити окремо від вибору моделі: low — для рутинних правок, medium — коли потрібне судження (планування фічі, порівняння варіантів), high — для складного дебагу й глибокого аналізу, extra high/max — лише коли high не вистачило, і виграш виправдовує додаткові час і гроші. Рівень можна міняти прямо посеред розмови, не ламаючи кеш. Окремо від рівня міркувань є швидкість: Fast mode для чат-застосунків, де важлива стабільна швидкість відповіді, і Ultrafast (поки лише для Astra) — пришвидшує саму генерацію токенів незалежно від рівня reasoning, корисно для швидких ітерацій у Codex.

Головна порада по промптах — цитата розробника OpenAI Еріка Провенше: моделі стали набагато краще розуміти нюанс і неоднозначність, тож надмірно детальні інструкції тепер радше заважають, ніж допомагають. Замість цього гайд радить чітко окреслити межі самостійності: що модель може вирішувати сама, а коли має зупинитись і запитати, і що саме означає «готово» — включно з перевіркою результату і виправленням помилок, а не лише написанням коду.

Для довгих задач є mid-turn steering через WebSocket API — можна надіслати правку прямо під час роботи моделі, і вона стане в чергу, не скасовуючи вже запущені дії. Асинхронні інструменти дозволяють моделі продовжувати незалежну роботу, поки виконується повільніший процес на кшталт тестів. А Sol уже підтримує мультиагентність у Responses API (поки в беті) — може розподілити незалежні підзадачі між субагентами й зібрати фінальну відповідь із їхніх висновків.

Computer use працює одразу в усіх трьох моделях: агент може перевірити баг, виправити код і сам відкрити застосунок у браузері, щоб переконатися, що фікс працює.

У гайді є й реальні кейси: Harvey поєднує контекст справи й документи фірми для кращих юридичних чернеток, Cognition у Devin повертає інженерам докази пройдених і непройдених тестів, Hex перетворює бізнес-питання на інтерактивні дашборди, а Invideo повідомляє про майже потрійне зростання успішності кольорокорекції відео завдяки Astra.

👉 Джерело

#Корисні_нейронки

Підписатись на канал: ШІ: Від теорії до практики