OpenAI заявляет, что сокращение повторяющихся правил в системных промптах повысило внутренние оценки по коду до 15% и одновременно уменьшило расход токенов максимум на 66%.
Ключевые выводы
- Новый гайд по промптам GPT-5.6 предлагает разработчикам задать целевой результат и условия остановки, а путь к ним предоставить модели.
- Внутренние прогоны код‑агентов показали, что более «тонкие» системные промпты улучшили оценки на 10–15%, сократили токены на 41–66% и снизили стоимость на 33–67%.
- Документ дополнился разделами о Programmatic Tool Calling и настройке text.verbosity — этих опций не было в прежнем гайде по GPT-5.
OpenAI фактически переписала правила работы с промптами для GPT-5
OpenAI опубликовала обновлённые рекомендации одновременно с релизом семейства GPT-5.6, которое стало общедоступным 9 июля, и адресовала их в первую очередь API‑разработчикам и командам, запускающим автоматизированных агентов.
Инженерам теперь предлагают формулировать понятный пользователю результат, задать ограничения, доступные данные и критерий завершения — и дальше дать модели пространство самой выстроить эффективный маршрут. Такой подход в документе называют outcome‑first prompting, то есть «промптинг от результата».
Эти рекомендации идут вразрез с гайдом по GPT-5 от августа 2025 года, который продвигал XML‑блоки для сохранения состояния, детализированные шаблоны для сбора контекста и длинные преамбулы к инструментам с покадровым проговариванием шагов. Теперь такие «рельсы» в OpenAI относят к шуму.
Компания также предостерегает от жёстких формулировок вроде «всегда» и «никогда», предлагая оставлять их только для настоящих инвариантов — правил безопасности, обязательных полей и действий, которые действительно недопустимы. Повторяющиеся указания вроде «сначала спроси» или «жди одобрения» могут, по словам авторов, вызвать лишние запросы подтверждения при штатных безопасных действиях. Конфликтующие правила создают больше нестабильности, чем нехватка деталей.
Также по теме: Ставки на Dodgers достигли $68 млн: Polymarket и Kalshi делают ставку на бейсбол и плей‑офф
Саймон Уиллиссон о вызове инструментов в GPT-5.6
Независимый разработчик Саймон Уиллиссон обратил внимание на Programmatic Tool Calling и мультиагентную поддержку как на самые интересные нововведения релиза. По его словам, новая функция позволяет моделям генерировать и исполнять JavaScript, который оркестрирует вызовы инструментов. Уиллиссон также отметил, что Sol выглядит компетентным, но не демонстрирует явного превосходства над Claude Fable 5 от Anthropic в сложных задачах по программированию, которые он тестировал.
Второй ключевой фактор — стоимость. Внутренние тесты показали снижение расхода токенов на 41–66%, а совокупные затраты упали на 33–67% — цифры, которые, по оценке наблюдателей, меняют экономику для любых команд, массово запускающих агентов.
При этом OpenAI подчёркивает, что результаты зависят от нагрузки, называет приводимые диапазоны ориентировочными и рекомендует разработчикам проверять эффект на репрезентативных задачах из собственных приложений.
Семейство GPT-5.6 продолжает быстрый цикл релизов
GPT-5.6 вышел в трёх конфигурациях. Модели Luna, Terra и Sol стоят $1, $2,50 и $5 за миллион входных токенов, а выходные токены оцениваются в $6, $15 и $30 соответственно. В гайде также появилась настройка text.verbosity, позволяющая управлять длиной ответов.
Текущий разворот укладывается в задавшуюся траекторию. В апреле рекомендации по GPT-5.5 уже предлагали командам пересобирать промпты заново, а не перетаскивать старые вперёд, тогда как гайд по GPT-5 от августа 2025 года, напротив, делал ставку на жёсткие «ограждения» против излишней инициативности модели. Каждый новый цикл подталкивает разработчиков к тому, чтобы писать меньше инструкций и больше доверять модели в выборе маршрута.
Читайте также: Ethereum обгоняет Bitcoin, проверяя бычий сценарий Тома Ли на 2026 год