OpenAI выпустила обновленное руководство по составлению промптов для своей флагманской модели GPT-5.6 Sol и всего семейства GPT-5.6. Ключевой посыл документа — меньше текста, больше смысла. Команда разработчиков настоятельно рекомендует пользователям формулировать запросы максимально лаконично, отказавшись от длинных пошаговых инструкций, которые были характерны для предыдущих версий.
Внутренние тесты на агентных задачах программирования продемонстрировали впечатляющие результаты такого подхода. Компактные промпты позволили повысить оценки качества на 10-15%, сократить расход токенов на 41-66% и снизить стоимость выполнения задач на 33-67%. Это прямое опровержение предыдущей парадигмы, когда считалось, что чем детальнее запрос, тем лучше результат.
Новый подход разительно отличается от документации для GPT-5, опубликованной в августе 2025 года. Тогда акцент делался на XML-блоках, шаблонах для сбора контекста и подробных сценариях вызова инструментов. Теперь же OpenAI призывает убрать повторы, стилевые указания, не влияющие на поведение модели, неэффективные примеры и шаги, с которыми нейросеть уже стабильно справляется. Вместо этого в промпте должны остаться только ключевые элементы: видимый результат, критерии успеха, условия остановки и жесткие ограничения, такие как требования безопасности.
Важное предупреждение: GPT-5.6 Sol строго следует условиям запроса. Противоречащие друг другу правила сбивают модель сильнее, чем нехватка деталей. Слова «всегда» и «никогда» рекомендуется использовать только для инвариантов, а для остальных случаев формулировать условные правила.
Руководство также пополнилось двумя новыми разделами. Параметр text.verbosity задает базовый уровень детализации ответа (низкий, средний или высокий), что решает проблему излишнего сокращения ответов из-за старых инструкций «отвечай кратко», поскольку GPT-5.6 по умолчанию отвечает короче GPT-5.5. Второй раздел — Programmatic Tool Calling — программный вызов инструментов для задач с четкими границами, где код сам фильтрует и группирует результаты, возвращая модели сжатый итог вместо сырых данных.
Смешанные отзывы и первые инциденты
Семейство GPT-5.6 — модели Sol, Terra и Luna — было представлено в конце июня в формате ограниченного превью. Полный релиз состоялся 9 июля. Однако отзывы пользователей разделились. Известный ИИ-инвестор Мэтт Шумер сообщил, что агент на базе GPT-5.6 Sol случайно удалил почти все файлы на его Mac. Причиной стала ошибка в обработке системной переменной $HOME, что привело к рекурсивной очистке домашней директории.
Примечательно, что подобный сценарий был описан в системной карте GPT-5.6 еще до публичного релиза. Руководитель Codex Тибо Соттио подтвердил проблемы запуска и пообещал доработки. С аналогичной ситуацией столкнулся основатель проекта BridgeMind Мэттью Миллер, чей код от GPT-5.6 Sol отменил все подписки в Stripe. Впрочем, Миллер сам признал, что выдал агенту полный доступ на запись вместо ограниченного ключа API.
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. Также на тесте HealthBench Professional GPT-5.6 Sol набрала 60,5 балла против 59 у GPT-5.5, значительно опередив средний результат врачей в 43,7 балла.
Мой анализ: Смена парадигмы с «больше контекста» на «меньше шума» — логичный шаг для моделей, которые уже научились понимать намерения пользователя. Однако инциденты с удалением файлов подчеркивают, что безопасность агентных систем все еще оставляет желать лучшего. Пользователям стоит быть предельно осторожными с правами доступа, которые они предоставляют таким агентам.