Az OpenAI frissített útmutatót tett közzé a GPT-5.6 Sol-hoz. A fejlesztőcég ezúttal megfordította a GPT-5 kézikönyvében szereplő tanácsot: hagyjuk abba a hosszú promptok, rendszerkérdések írását. A lényeg az eredményközpontú utasítások felé történő elmozdulás – határozzák meg a sikerkritériumokat és a korlátozásokat.

Utána pedig hagyjuk, hogy a modell végezze munkáját.

A vállalat a kódoló ágens-tesztekből származó belső adatokkal támasztja alá a változtatást. Kiderült belőlük, hogy a karcsúbb promptok tíz-tizenöt százalékkal javították az értékelési pontszámokat, miközben 41-66 százalékkal csökkentették a tokeneket és nem utolsósorban 33-67 százalékkal a költségeket (az energiafogyasztásról nincs infó).

A korábbi GPT-5 megközelítés az „állványzatra” (scaffolding) támaszkodott, beleértve az XML blokkokat, a részletes sablonokat és a lépésenkénti narrációt.

Maga a GPT-5 rendkívül fejlett, szöveget vagy kódot generáló modell. Ám ha külső állványzatot (például hozzáférést internetes keresőkhöz, Python kódértelmezőhöz, saját fájlrendszerhez és önmagát ellenőrző logikai ciklushoz) adunk hozzá, akkor autonóm módon old meg összetett feladatokat.

 A GPT-5.6 esetében ezek a részletes utasítások most zajként működnek. A modellnek elemeznie kell őket, ahelyett hogy hasznos struktúrát alkotnának.

Az új útmutató például szöveges részletességi paramétert tartalmaz a kimeneti hossz globális szabályozására. A programozott eszközhívásokról szintén írnak: a szűrést (filterezést) és az aggregációt a kódra bízzák, ahelyett, hogy a modellt utasítanák a végiggondolásukra. 

Az útmutató arra is figyelmeztet, hogy ne adjunk átfedésben lévő utasításokat a modellnek; A GPT-5.6 az érvelési tokeneket az egymásnak ellentmondó utasítások egyeztetésére pazarolja ahelyett, hogy kiválasztana egyet és továbblépne. Így viszont a gyors egyértelműség fontosabb, mint korábban.