OpenAI cho biết việc cắt bớt các quy tắc lặp lại trong system prompt đã giúp điểm đánh giá nội bộ cho các bài test lập trình tăng tối đa 15%, đồng thời lượng token sử dụng giảm tới 66%.
Các ý chính:
- Hướng dẫn prompt cho GPT-5.6 đề nghị nhà phát triển chỉ cần xác định kết quả mong muốn và điều kiện dừng, sau đó để mô hình tự chọn lộ trình thực hiện.
- Các lần chạy thử nội bộ với coding-agent cho thấy system prompt “gọn nhẹ” giúp điểm đánh giá tăng 10%–15%, token giảm 41%–66% và chi phí giảm 33%–67%.
- Tài liệu bổ sung thêm phần về Programmatic Tool Calling và tham số text.verbosity, hai nội dung không xuất hiện trong sổ tay GPT-5 trước đó.
OpenAI viết lại “sách hướng dẫn” prompt cho GPT-5
OpenAI đã công bố tài liệu hướng dẫn cùng với họ hàng mô hình GPT-5.6, vốn bước vào giai đoạn phổ biến rộng rãi từ ngày 9/7, nhắm trực tiếp vào nhóm khách hàng là lập trình viên API và các đội ngũ vận hành agent tự động.
Tài liệu khuyến nghị kỹ sư chỉ cần nêu rõ kết quả người dùng nhìn thấy, các ràng buộc, dữ liệu/“bằng chứng” sẵn có và tiêu chí hoàn thành, rồi để mô hình có đủ “không gian” tự chọn đường đi hiệu quả. Cách tiếp cận này được OpenAI gọi là “outcome-first prompting” – ưu tiên mục tiêu đầu ra hơn là thủ tục từng bước.
Những lời khuyên mới đảo ngược khá nhiều nội dung trong hướng dẫn GPT-5 từ tháng 8/2025, khi OpenAI từng khuyến khích dùng các khối XML lưu trạng thái, mẫu thu thập ngữ cảnh cực chi tiết và phần “preamble” cho tool, mô tả toạc từng bước xử lý. Giờ đây, những “đường ray” kiểu đó bị xem như nhiễu.
OpenAI cũng cảnh báo hạn chế các luật tuyệt đối như “luôn luôn” hay “không bao giờ”, chỉ nên dùng cho các bất biến thực sự như giới hạn an toàn, trường bắt buộc hoặc những hành động tuyệt đối không được phép xảy ra. Việc lặp đi lặp lại các chỉ dẫn như “hãy hỏi trước” hay “chờ phê duyệt” có thể khiến mô hình yêu cầu phê duyệt một cách không cần thiết cho cả những thao tác an toàn, được mong đợi. Theo hướng dẫn, xung đột giữa các luật gây bất ổn lớn hơn nhiều so với việc thiếu chi tiết.
Xem thêm: Cược Dodgers đạt 68 triệu USD khi Polymarket và Kalshi bám sát cuộc đua playoff của MLB
Simon Willison đánh giá khả năng Tool Calling của GPT-5.6
Lập trình viên độc lập Simon Willison đã chỉ ra Programmatic Tool Calling và hỗ trợ multi-agent là những cập nhật đáng chú ý nhất trong đợt phát hành này, lưu ý rằng tính năng mới cho phép mô hình tự viết và chạy JavaScript để điều phối các lệnh gọi tool. Ông cũng nhận xét Sol tỏ ra “thành thạo”, nhưng chưa thể hiện ưu thế rõ rệt so với Claude Fable 5 của Anthropic trong các bài toán lập trình phức tạp mà ông đang thử nghiệm.
Chi phí là lý do quan trọng thứ hai khiến tài liệu hướng dẫn này được chú ý. Trong các lần chạy thử nội bộ, lượng token sử dụng giảm 41%–66%, còn chi phí chi tiêu giảm 33%–67% – những con số có thể tái định hình bài toán kinh tế cho mọi đội ngũ đang vận hành agent ở quy mô lớn.
OpenAI lưu ý các kết quả này có thể thay đổi tùy khối lượng và dạng công việc, gọi các biên độ trên chỉ mang tính định hướng, đồng thời khuyến nghị nhà phát triển tự kiểm chứng trên các tác vụ tiêu biểu trong ứng dụng của chính mình.
Họ mô hình GPT-5.6 bám nhịp phát hành nhanh
GPT-5.6 được tung ra với ba phiên bản kích thước: Luna, Terra và Sol, với giá đầu vào lần lượt 1 USD, 2,50 USD và 5 USD cho mỗi triệu token; đầu ra tương ứng 6 USD, 15 USD và 30 USD. Tài liệu mới cũng bổ sung tham số text.verbosity cho phép kiểm soát độ dài câu trả lời.
Sự “quay đầu” này nằm trong một chu kỳ rõ rệt. Hướng dẫn GPT-5.5 hồi tháng 4 đã yêu cầu các đội ngũ viết lại prompt thay vì bê nguyên bản cũ sang đời mô hình mới, trong khi bản hướng dẫn GPT-5 tháng 8/2025 lại đi ngược, thúc đẩy việc dựng hệ thống “đường ray” chi tiết để kiềm chế sự “nhiệt tình” của mô hình. Mỗi vòng cập nhật đều đẩy nhà phát triển theo hướng “viết ít hơn, giao phó nhiều hơn” cho mô hình trong việc chọn lộ trình xử lý.
Đọc tiếp: Ethereum tăng tốc so với Bitcoin, thử thách kịch bản bull market 2026 của Tom Lee