OpenAI 发布 GPT-6 家族实用指南：选型、提示词与长任务管理

GPT‑6 系列模型指南

在管理时间和成本的同时，从 GPT‑6 模型获得最佳效果的实用技巧

GPT‑6 是我们迄今为止最先进的模型套件，为你提供适用于不同类型工作的模型选择。

无论你是将想法转化为可运行的原型、构建和测试某项功能，还是在代码仓库、数据库和外部 API 之间编排多步骤工作流，本指南都会说明如何选择 GPT‑6 模型、给它有效的指令、管理长时间运行的工作，并为生产环境做好准备。

TL;DR

· 在生产环境中高效运行。使用缓存⁠(在新窗口中打开) 和压缩⁠(在新窗口中打开) 来管理上下文和成本。衡量任务成功率和延迟，并规划监控和数据控制。

· 让模型匹配你的工作负载。通过选择适合任务的模型、推理投入⁠(在新窗口中打开) 和速度，在能力、成本和延迟之间取得平衡。

· 调整你的提示词和技能。让提示词、技能和仓库指令在以下方面保持一致：模型应交付什么、它可以独立完成什么，以及什么算作完成。

· 让长时间运行的工作保持正轨。使用引导⁠(在新窗口中打开) 、异步工具⁠(在新窗口中打开) 和委派⁠(在新窗口中打开) 来处理更新和独立工作。为模型何时应请求输入设定清晰的边界。

1. 在生产环境中高效运行

为生产环境准备工作流

在部署之前，有几项检查和最佳实践需要落实到位。

· 牢记效率。删减任务不需要的上下文⁠(在新窗口中打开) ，同时保留它确实需要的证据。在你的应用支持的情况下，并行运行独立任务⁠(在新窗口中打开) ，这样某个缓慢的步骤就不会拖住不相关的工作。

· 通过提示词缓存⁠(在新窗口中打开) 为重复性工作复用共享上下文。根据模型不同，缓存输入 token 的成本比未缓存输入 token 最多低 95%⁠(在新窗口中打开) 。将稳定的指令和参考资料放在变化的任务细节之前，并保持工具定义一致。缓存仪表盘⁠(在新窗口中打开) 和诊断指南⁠(在新窗口中打开) 可帮助你发现这种复用在哪里失效。在估算完整工作流的成本时，要计入缓存写入和任何长上下文费率。

· 对于较长的对话，压缩⁠(在新窗口中打开) 可在保留继续所需状态的同时减小上下文大小。

· 决定你将如何监控行为⁠(在新窗口中打开) ，并查看适用于你的应用的数据控制⁠(在新窗口中打开) 。

· 部署前测试：运行具有代表性的任务，并衡量任务成功率、延迟以及每个成功任务的成本。查看我们的 API 部署检查清单⁠(在新窗口中打开) 。

让模型匹配工作负载

把模型选择和推理水平视为智能与价格之间的权衡。

· 模型： GPT‑6 Astra⁠(在新窗口中打开) 适用于需要最大智能的最难推理工作。

· GPT‑6.1 Sol⁠(在新窗口中打开) 适用于复杂的编程、研究和计算机使用。

· GPT‑6 Luna⁠（在新窗口中打开）适用于大规模聚焦任务，以及目标明确的日常重复性工作，例如提取发票字段、对请求进行分类或生成结构化摘要。

在评估最适合该任务的模型时，请比较各模型的定价⁠（在新窗口中打开）。

· 推理级别：在 API 中，选择模型在该任务上投入多少精力。低：常规任务，例如提取事实或进行小幅编辑。

· 中：需要判断力的工作，例如规划功能或比较选项。

· 高：困难的调试、更深入的分析或仔细的审查。

· 超高 / 最高：在支持的情况下，当“高”仍不够时进行测试，并且只有在改进足以证明额外时间和成本合理时才保留。

在 API 中，你可以在对话中途更改推理投入⁠（在新窗口中打开），而不会破坏缓存。

在 Codex 中，先使用该模型的默认推理级别，然后对较简单的任务降低级别，或对更深入的分析提高级别。

· 速度：在 API 中，当响应时间很重要时（例如在聊天应用或编码工具中），请使用快速模式⁠（在新窗口中打开）。与标准处理相比，它以更高的每 token 成本提供更快、更一致的响应时间。

· 在 Codex 和 API 中，当更快的响应值得付出额外费用时（例如快速编码迭代），请使用超快⁠（在新窗口中打开）。它会独立于推理投入加速 token 生成。适用于 GPT‑6 Astra⁠（在新窗口中打开）。

2. 调整你的提示词和技能

给模型一个明确的任务

_“模型在理解细微差别和模糊性方面已经变得好得多，因此过去有帮助的过于具体的指导现在反而可能妨碍结果。”_⁠（在新窗口中打开）

—Eric Provencher，OpenAI 开发者体验

从明确的任务开始：你想要的结果、它面向谁、相关背景和约束条件，以及什么算作完成。然后回顾以下四个领域，它们总结自 _为 GPT‑6 Astra 重新思考技能和提示词_⁠（在新窗口中打开），以深入了解如何更新你的指令：

· 创建更好的技能：保持描述简短，并明确说明每个技能应在何时运行，仅在需要时加载支持性细节，并用适合你团队所用模型的指导取代僵化的固定流程。

· 更新你的 AGENTS.md：说明特定文档和测试在何时相关，并明确授权安全的常规工作流，例如使用一次性数据运行本地测试且不访问生产环境。

· 设定决策边界：说明哪些操作可以独立进行，哪些需要批准，用清晰的边界取代一概而论的“始终询问”规则。

· 对坚持性做出明确规定：定义“完成”包括什么——实现更改、运行它、检查结果并修复失败——并指出任何需要你审查的决策。

如需更多指导，请参阅推理最佳实践⁠（在新窗口中打开）。

定义你需要的输出

无论你是在 Codex 中工作还是使用 API 构建，都要明确模型可以做出哪些决策、何时应请求输入，以及什么样的响应才算有用。

给模型足够的指示，让工作持续推进，而无需对重要决策进行猜测。告诉它哪些选择可以自行决定，以及何时需要征求你的意见⁠(opens in a new window) ，例如，它可以自行决定如何组织摘要，但在更改项目范围之前应先与你确认。描述什么样的回复才算有用⁠(opens in a new window) ，例如使用通俗易懂的语言、符合受众需求的技术细节，以及一份简短的交接说明，涵盖更改了什么、检查了什么，以及还有哪些需要关注。

3. 优化长时间运行的任务

让复杂工作持续推进

借助 GPT‑6 系列模型，你现在可以承担跨越数小时甚至数天的任务。使用以下功能，更好地管理长时间运行任务中的智能体。

在 API 中，使用引导、异步工具和并行工作来让长时间运行的任务持续推进。

· 在运行过程中更新指令：回合中引导⁠(opens in a new window) 让你可以在模型工作时通过 Responses WebSocket API⁠(opens in a new window) 发送更正。更新会排队；它们不会取消正在运行的工具，也不会撤销已完成的动作。

· 在工具运行时继续工作：异步工具调用⁠(opens in a new window) 让模型在你的应用运行较慢的任务（例如测试）时继续独立工作。你的应用在结果准备好时返回结果。在开始依赖该结果的工作之前，先等待该结果。

· 委派独立子任务： GPT‑6.1 Sol 支持 Responses API 中的多智能体工作流⁠(opens in a new window) 。它可以将独立工作分配给子智能体（例如调查代码库的不同部分），并将它们的发现整合为最终回复。多智能体目前处于测试阶段。

长时间运行的任务可能会暴露出你在初始提示中未必预料到的决策。使用澄清和引导来让工作保持正轨。

· 在工作推进过程中回答问题：借助 GPT‑6 Astra，Codex 可以在工作时请求澄清⁠(opens in a new window) 。解决影响下一步的问题，并说明在你做决定期间哪些独立工作可以继续。如果你将离开，告诉 Codex 哪些任务可以继续，以及它应在何时暂停等待你的回答。

· 当需求变化时重定向工作：用新信息引导当前任务⁠(opens in a new window) ，说明哪些应该改变、哪些应保持不变。这有助于避免在不再满足你需求的方法上花费更多时间。

利用计算机使用来完成更多工作

计算机使用 ⁠(opens in a new window) 让 GPT‑6 Astra、GPT‑6.1 Sol 和 GPT‑6 Luna 直接与网站和桌面应用交互，甚至是那些没有 API 的应用。例如，你可以让模型调查一个 bug、修复代码，并在浏览器中打开你的产品以检查修复是否有效。

为每个步骤选择最简单可靠的方式：

· 当 API 或已连接的工具可以直接完成工作时，就使用它。

· 当模型需要读取屏幕、点击按钮或为你填写表单时，使用计算机使用。

如果你要将计算机使用构建到自己的应用中，给模型一个可以运行代码来控制浏览器或桌面的工具。 Playwright 适用于浏览器⁠(opens in a new window) ；PyAutoGUI 适用于桌面应用。

从测试到生产：团队如何基于 GPT‑6 Astra 进行构建

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**Harvey：更多上下文，更有用的草稿。**⁠ Harvey 结合法院信息、判例法、律所文件和律师的个人偏好来定制其草稿。“我们可以为模型提供更多上下文，从而产出结构越来越好的输出，”联合创始人 Gabe Pereyra 表示。

**Cognition：工程师可审查的测试结果。**⁠ Cognition 在 Devin 中使用 GPT‑6 Astra 来测试软件并返回证据。在一个 iPhone 游戏示例中，Devin 生成了一段模拟器录像和一份报告，将通过的检查与未测试的领域区分开来，使剩余工作更易于看清。

**Hex：从业务问题到交互式仪表板。**⁠ Hex 使用 GPT‑6 Astra 将关于销售渠道表现的问题转化为书面发现和交互式仪表板，包括地理细分。它还要求模型检查数字是否合理，以及分析是否回答了业务问题。

**Invideo：对最终剪辑拥有更多控制权。**⁠ Invideo 使用 GPT‑6 Astra 来规划时间线剪辑并创建可供剪辑师细化的自定义效果。该公司报告称，在调色和校正任务上的成功率大约提高了两倍。几位剪辑师还在一天内创建了约 50 个效果。

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· 2026

作者

OpenAI