Керівництво з підказок для OpenAI GPT-5.6 скасовує попередні рекомендації щодо багатосторінкових промптів

OpenAI опублікувала посібник із промптингу для GPT-5.6 Sol, який скасовує попередні поради щодо prompt engineering. Внутрішні тести кодувальних агентів показали, що лаконічні системні промпти покращували бали оцінювання приблизно на 10-15%, одночасно скорочуючи загальний обсяг токенів на 41-66% і витрати на 33-67%. У посібнику представлено промптинг “від результату” (outcome-first): розробникам радять визначати критерії успіху та умови зупинки замість детальних інструкцій “як зробити”, а також додано нові розділи про Programmatic Tool Calling і параметр text.verbosity API.

Внутрішні тести OpenAI показують приріст продуктивності 10-15% із лаконічними промптами

OpenAI підтвердила новий підхід внутрішніми даними тестування. У тестах кодувальних агентів лаконічніші системні промпти покращували бали оцінювання приблизно на 10-15%. Також тести показали, що використання токенів знизилося на 41-66%, а витрати — на 33-67% порівняно з довшими промптами. Ключова рекомендація — промптинг від результату: визначте, як виглядає “добре”, встановіть умови зупинки та приберіть детальні інструкції “як зробити”, повторювані правила стилю й приклади, які не змінюють поведінку моделі.

OpenAI переходить від scaffolding до outcome-first prompting

Посібник із промптингу GPT-5 був опублікований під час старту у серпні 2025 року і робив акцент на додаванні scaffolding. Він містив блоки XML persistence, детальні шаблони збирання контексту для паралелізації пошуків і скрипти преамбули інструментів, що розповідали кожен крок. Філософія полягала в налаштуванні завзяття через побудову явних “рейок” — коли посилювати зусилля, а коли відступати. Посібник GPT-5.6 каже розробникам скорочувати повторювані правила, прибирати інструкції зі стилю, що не змінюють поведінку, викидати приклади, які нічого не дають, і процесні кроки, які модель уже здатна надійно виконувати. Що залишається, так це простіше: видимий користувачу результат, критерії успіху, умови зупинки та жорсткі обмеження. У посібнику попереджають, що GPT-5.6 дотримується промпт-контрактів дуже уважно, і конфліктні правила можуть спричинити більшу нестабільність, ніж брак деталей. Коли модель стикається з конфліктними інструкціями, вона спалює токени міркувань, намагаючись узгодити обидві, що повільніше, дорожче й часто неправильно. OpenAI радить не використовувати абсолюти на кшталт “always do this” або “never do that”, щоб керувати поведінкою.

OpenAI додає параметр text.verbosity і Programmatic Tool Calling

Посібник містить два конкретні доповнення. Перше — параметр text.verbosity: оскільки GPT-5.6 за замовчуванням уже лаконічніший за GPT-5.5, старі інструкції на кшталт “будь коротким” тепер перегинають і роблять відповіді занадто короткими. Розробники можуть встановити глобальне значення за замовчуванням через цей параметр, а потім перевизначати його для конкретного завдання в промпті. Друге — розділ про Programmatic Tool Calling для обмежених workflow, де код обробляє фільтрацію, батчинг або агрегацію великих проміжних виводів і повертає компактний результат, повністю знімаючи це з “судження” моделі. Обидві функції були відсутні в playbook для GPT-5.

Розробники тестують нові гайдлайни в грі TYPE OR DIE

Розробники використали посібник, щоб оптимізувати промпти для TYPE OR DIE — першої особи typing survival horror-гри, створеної для бенчмаркінгу здібностей до кодування. Результат став більш відполірованим: GPT-5.6 Sol справлявся з логікою автонаведення ефективніше, ніж у попередніх запусках, візуальні елементи мали більше узгодженості, а загальне відчуття гри було чистішим. Модель не кидалася одразу в код — вона спочатку змалювала всю проблему, спланувала кожну систему перед тим, як написати хоч рядок. Оптимізований промпт доступний на Github: там є як оригінальна версія гри GPT-5.6, так і версія, створена за новішим промптом, — щоб можна було порівняти.

FAQ

Що саме змінила OpenAI в посібнику з промптингу GPT-5.6 Sol?
OpenAI опублікувала посібник із промптингу для GPT-5.6 Sol, який скасовує попередні поради: він рекомендує лаконічні промпти, зосереджені на результатах, а не на детальних інструкціях “як зробити”. У посібнику представлено промптинг від результату: розробникам радять визначати критерії успіху та умови зупинки, прибираючи повторювані правила, інструкції зі стилю й приклади, які не змінюють поведінку.

На скільки лаконічні промпти покращили продуктивність у внутрішніх тестах OpenAI?
У внутрішніх тестах кодувальних агентів OpenAI лаконічніші системні промпти покращували бали оцінювання приблизно на 10-15%, одночасно скорочуючи загальні токени на 41-66% і витрати на 33-67% порівняно з довшими промптами.

Які нові можливості додає посібник із промптингу GPT-5.6?
Посібник GPT-5.6 додає параметр text.verbosity API, щоб керувати довжиною відповіді глобально та для окремого завдання, а також розділ про Programmatic Tool Calling для workflow, де код обробляє фільтрацію, батчинг або агрегацію виводів. Обидві функції були відсутні в playbook для GPT-5, опублікованому в серпні 2025 року.