OpenAI informuje deweloperów, że ograniczenie powtarzających się reguł w promptach systemowych podniosło w wewnętrznych testach wyniki ewaluacji kodu nawet o 15%, jednocześnie redukując zużycie tokenów maksymalnie o 66%.
Najważniejsze ustalenia:
- Przewodnik po promptach GPT-5.6 zaleca, by najpierw precyzyjnie zdefiniować oczekiwany rezultat i warunki zakończenia zadania, a następnie pozwolić modelowi samodzielnie dobrać ścieżkę dojścia.
- Wewnętrzne testy agentów kodujących pokazały, że „odchudzone” prompty systemowe poprawiały wyniki ewaluacji o 10%–15%, zmniejszały liczbę tokenów o 41%–66% i obniżały koszt o 33%–67%.
- Dokument wprowadza sekcje dotyczące Programmatic Tool Calling oraz ustawienia text.verbosity, których brakowało w starszym podręczniku do GPT-5.
OpenAI pisze od nowa podręcznik do promptów GPT-5
OpenAI opublikowało nowe wytyczne równolegle z rodziną modeli GPT-5.6, która trafiła do powszechnej dostępności 9 lipca. Dokument jest jasno adresowany do użytkowników API oraz zespołów budujących zautomatyzowane agentowe rozwiązania.
Inżynierowie mają w promptach określać: efekt widoczny dla użytkownika, ograniczenia, dostępne dane oraz kryterium ukończenia zadania – a następnie zostawić modelowi przestrzeń, by samodzielnie wybrał najbardziej efektywną ścieżkę. OpenAI określa tę filozofię jako outcome-first prompting.
Tym samym firma odwraca znaczną część zaleceń z przewodnika do GPT-5 z sierpnia 2025 r., który promował bloki XML do utrzymywania stanu, rozbudowane szablony zbierania kontekstu oraz wstępne skrypty do narzędzi, opisujące na głos każdy krok. Te „szyny” są dziś klasyfikowane jako szum.
OpenAI ostrzega też przed twardymi regułami typu „zawsze” i „nigdy”, sugerując, by zarezerwować je wyłącznie dla prawdziwych inwariantów: zasad bezpieczeństwa, wymaganych pól czy działań, które nie mogą się wydarzyć. Powtarzanie poleceń w rodzaju „najpierw zapytaj” czy „poczekaj na akceptację” może – jak czytamy w dokumencie – wywoływać zbędne prośby o zgodę przy rutynowych, bezpiecznych działaniach. Sprzeczne reguły powodują więcej niestabilności niż brak drobiazgowych instrukcji.
Przeczytaj także: Zakłady na Dodgersów sięgają 68 mln dol., gdy Polymarket i Kalshi stawiają na wyścig do play-offów MLB
Simon Willison o wywoływaniu narzędzi w GPT-5.6
Niezależny deweloper Simon Willison zwrócił uwagę na Programmatic Tool Calling i wsparcie dla multi-agentów jako najciekawsze nowości w wydaniu GPT-5.6. Zaznaczył, że funkcja pozwala modelom komponować i uruchamiać kod JavaScript orkiestrujący wywołania narzędzi. Jednocześnie ocenił, że Sol jest kompetentny, ale niekoniecznie wyraźnie przewyższa Claude Fable 5 od Anthropic w złożonych zadaniach programistycznych, które testował.
Koszty to drugi powód, dla którego nowe wytyczne mają znaczenie. W wewnętrznych testach zużycie tokenów spadło o 41%–66%, a wydatki o 33%–67% – to poziomy, które zmieniają rachunek ekonomiczny dla każdego zespołu uruchamiającego agentów na dużą skalę.
OpenAI zastrzega, że rezultaty zależą od obciążenia, opisane przedziały są orientacyjne, a deweloperzy powinni weryfikować je na reprezentatywnych zadaniach z własnych aplikacji.
Rodzina GPT-5.6 utrzymuje szybkie tempo premier
GPT-5.6 zadebiutował w trzech wariantach. Luna, Terra i Sol kosztują odpowiednio 1, 2,50 i 5 dolarów za milion tokenów wejściowych, przy stawkach za wyjście wynoszących 6, 15 i 30 dolarów. Przewodnik dodaje również ustawienie text.verbosity, które pozwala kontrolować długość odpowiedzi.
Zwrot w podejściu wpisuje się w szerszy trend. Wytyczne do GPT-5.5 z kwietnia już wcześniej sugerowały zespołom, by projektować prompty od nowa zamiast przenosić stare, podczas gdy przewodnik do GPT-5 z sierpnia 2025 r. promował odwrotne podejście – z naciskiem na wyraźne ograniczanie nadmiernej „gorliwości” modeli. Każda kolejna iteracja popycha deweloperów do pisania mniej i powierzania modelowi większej części „trasy”.
Następny materiał: Ethereum odrabia straty wobec Bitcoina, testując byczy scenariusz Toma Lee na 2026 r.