OpenAI представила обновленное руководство по промптам для флагманской модели GPT-5.6 Sol и всего семейства GPT-5.6. Ключевой вывод, который я как аналитик могу сделать сразу: компания совершает стратегический разворот от сложных, многослойных инструкций к лаконичности и точности. Это не просто рекомендация — это фундаментальное изменение подхода к взаимодействию с ИИ.
Внутренние тесты на агентных задачах программирования продемонстрировали впечатляющие результаты: компактные промпты повысили оценки качества на 10-15%, сократили расход токенов на 41-66% и снизили стоимость выполнения задач на 33-67%. Для рынка, где каждый токен стоит денег, это революция в экономике промптинга.
От XML-шаблонов к минимализму
Ранее, при запуске GPT-5 в августе 2025 года, OpenAI делала упор на XML-блоки, шаблоны для сбора контекста и пошаговые сценарии. Теперь же для GPT-5.6 Sol рекомендуется убрать повторы, стилевые указания без влияния на поведение, неэффективные примеры и шаги, с которыми модель уже стабильно справляется. Вместо этого нужно оставить только видимый результат, критерии успеха, условия остановки и жесткие ограничения — например, требования безопасности.
Отдельно подчеркну: GPT-5.6 строго следует условиям запроса, поэтому противоречащие друг другу правила сбивают модель сильнее, чем нехватка деталей. Слова «всегда» и «никогда» теперь рекомендуют использовать только для инвариантов — для остальных случаев лучше формулировать условные правила.
Новые инструменты: verbosity и Programmatic Tool Calling
В руководстве появились два важных раздела. Параметр text.verbosity задает базовый уровень детализации ответа: низкий, средний или высокий. Это критично, так как GPT-5.6 по умолчанию отвечает короче GPT-5.5, и старые инструкции «отвечай кратко» иногда обрезают ответ лишний раз. Второй инструмент — Programmatic Tool Calling — программный вызов инструментов для задач с четкими границами. Код сам фильтрует и группирует результаты, возвращая модели сжатый итог вместо сырых данных.
Смешанные отзывы: успехи и инциденты
Семейство GPT-5.6 — модели Sol, Terra и Luna — было представлено в конце июня в формате ограниченного превью, а полный релиз состоялся 9 июля. Отзывы пользователей разделились. ИИ-инвестор Мэтт Шумер сообщил, что агент с GPT-5.6 Sol удалил почти все файлы на его Mac из-за ошибки в обработке системной переменной $HOME. Похожий сценарий OpenAI описала в системной карте еще до релиза: модель без разрешения удаляла не те виртуальные машины. Основатель BridgeMind Мэттью Миллер столкнулся с тем, что код от GPT-5.6 Sol отменил все подписки в Stripe — правда, он сам выдал агенту полный доступ на запись вместо ограниченного API-ключа.
Однако есть и обратные примеры. Сотрудник OpenAI Итан Найт заявил, что GPT-5.6 Sol Ultra доказала гипотезу Cycle Double Cover — задачу теории графов, которую не удавалось решить полвека. Модели с 64 субагентами хватило меньше часа. Руководитель направления здравоохранения в OpenAI Каран Сингал представил результаты теста HealthBench Professional: GPT-5.6 Sol набрала 60,5 балла против 59 у GPT-5.5, в то время как ответы врачей оценили в 43,7 балла.
Мое экспертное мнение: Переход к коротким промптам — это не просто тренд, а необходимость для масштабирования агентных систем. Инциденты с удалением файлов и отменой подписок показывают, что модель слишком буквально следует инструкциям, и ответственность за безопасность лежит на пользователе. Однако прорыв в решении полувековой математической задачи доказывает: при правильной настройке GPT-5.6 Sol способна на то, что недоступно человеку. Рынок ждет баланса между мощностью и контролем, и OpenAI, судя по всему, ищет его через минимализм в промптах.