OpenAIは、新しくリリースされたフラッグシップモデルGPT-5.6 Solの独立したヒントへのガイドを発表しました。コア変更は、過去に共通していた長いシステムのヒントを弱めることです。 新しいガイドは、フレーズが最初に目的、完了基準、および必殺到条件を識別すべきであることを推奨します。
内部テストはデータを与えます
OpenAIが指定した内部テストデータは、コーディングプロキシのシナリオで、合理化されたシステムヒントは、約10〜15セントで評価を増加させます。 同時に、総トークン消費量が41～66パーセント減少し、1セントあたり33～67パーセント削減。
プロセスを追加して結果を書く
OpenAIは、実装ブロック、コンテキストコレクションテンプレート、ツールが呼び出される前の手順の説明など、モデルの明確なプロセスを確立することに重点を置いています。 そのようなアプローチの目的は、モデルが複雑なミッションの確立されたパスに沿って移動できるようにすることです。
新しいGPT-5.6ガイドでは、しかし、このような「足場」は大幅に弱まっています。 OpenAIは、モデルが多くの中間ステップを安定させ、大量のプロセス記述を引き続き含めることができることを信じています。
- まず、ユーザの最終結果を書きます。
- 義務の完了のための基準の明確化と必要条件
- 維持しなければならない必須制限のみ
紛争のルールは強調されています。
また、GPT-5.6が指示に厳密に従うガイドで警告します。 同じシステムヒントに重複または競合するルールがある場合、モデルは、これらの要件を調整するためにより多くの推論トークンを消費し、結果は遅くなる可能性があり、より高価でエラーが発生します。
つまり、過去の絶対的な処方がもはや推奨されるわけではありません。 紛争のルールは、継続的な制限よりも最適化の優先度が高いと削除されなければならない。
2つの新しい使用法の変更を加えて下さい
ガイドには、GPT-5ガイドに含まれていない2つの要素も含まれています。 ・・・ text.verbosity 引数お問い合わせ OpenAI は GPT-5.6 のデフォルト出力は GPT-5.5 より単純であり、「短い回答」がヒントで繰り返し要求されると、それほど短くなる可能性があることを示します。
2つ目は「プロシージャツールコール」のセクションです。 この部分は、スクリーニングの完了、バッチ処理、またはコードによる集計などの境界線での作業の明確な流れに適用され、モデルの負荷を削減するために、処理のためのモデルへの圧縮結果の提出は、独自の中間ステップを決定します。
チームが新しいガイドを使用してゲームアイテムのチップを最適化し、モデルのコーディング機能をテストするために言及したテキストで復号化します。 説明によると、GPT-5.6 Sol は、自動ターゲティングロジック、画像の一貫性、全体的な完了でより良好に実行しましたが、以前の計画は長くなり、モデルは、コーディングフェーズの前に分解されます。