Руководство по подсказкам OpenAI GPT-5.6 отменяет прежние рекомендации по многостраничным промптам

OpenAI опубликовала руководство по формулированию промптов для GPT-5.6 Sol, которое меняет прежние рекомендации по prompt engineering. Внутренние тесты с агентами кодирования показали, что краткие системные промпты повышают оценочные баллы примерно на 10–15%, одновременно сокращая общее число токенов на 41–66% и затраты на 33–67%. В руководстве представлен подход, ориентированный на результат: разработчикам предлагают задавать критерии успеха и условия остановки, а не писать подробные how-to инструкции, и добавлены новые разделы про Programmatic Tool Calling и параметр text.verbosity.

Внутренние тесты OpenAI показывают прирост производительности на 10–15% с краткими промптами

OpenAI подкрепила новый подход внутренними данными тестирования. В тестах агентам кодирования более короткие системные промпты улучшили оценочные баллы примерно на 10–15%. Также тесты показали, что использование токенов снизилось на 41–66%, а затраты уменьшились на 33–67% по сравнению с более длинными промптами. Ключевая рекомендация — подход, ориентированный на результат: определить, как выглядит «хорошо», задать условия остановки и убрать подробные how-to инструкции, повторяющиеся правила стиля и примеры, которые не меняют поведение.

OpenAI уходит от scaffolding к промптам, ориентированным на результат

Руководство по промптингу GPT-5, опубликованное при запуске в августе 2025 года, было сосредоточено на добавлении scaffolding. В нем были блоки для сохранения XML, подробные шаблоны сбора контекста для распараллеливания поисков и скрипты-предисловия к инструментам, которые описывали каждый шаг. Философия заключалась в калибровке вовлеченности за счет явных «рельсов» — когда усиливать усилия, а когда отступать. Руководство GPT-5.6 советует разработчикам сократить повторяющиеся правила, оставить только инструкции по стилю, которые действительно меняют поведение, убрать примеры, не влияющие на результат, и исключить шаги процесса, которые модель уже надежно выполняет. Остается более простая структура: видимый пользователю результат, критерии успеха, условия остановки и жесткие ограничения. Руководство предупреждает, что GPT-5.6 следует «контрактам промпта» очень близко и что конфликтующие правила могут создавать больше нестабильности, чем отсутствие деталей. Когда модель сталкивается с противоречивыми инструкциями, она тратит reasoning tokens, пытаясь примирить оба варианта, что медленнее, дороже и часто приводит к ошибкам. OpenAI советует избегать абсолютных формулировок вроде «всегда делай это» или «никогда не делай это», чтобы направлять поведение.

OpenAI добавляет параметр text.verbosity и Programmatic Tool Calling

В руководстве представлены две конкретные доработки. Первая — параметр text.verbosity: поскольку GPT-5.6 по умолчанию уже более лаконична, чем GPT-5.5, старые инструкции «будь кратким» начинают чрезмерно усекать ответы и делают их слишком короткими. Разработчики могут задать глобальное значение по умолчанию через этот параметр, а затем переопределять его для каждой задачи в промпте. Вторая — раздел про Programmatic Tool Calling для ограниченных сценариев, где код занимается фильтрацией, батчингом или агрегацией больших промежуточных результатов и возвращает компактный итог, полностью снимая эту работу с «суждений» модели. Обе функции отсутствовали в плейбуке GPT-5.

Разработчики тестируют новые рекомендации на игре TYPE OR DIE

Разработчики использовали руководство для оптимизации промптов в игре TYPE OR DIE — игре на выживание в жанре survival horror с управлением от первого лица, созданной для бенчмарка навыков кодирования. Итог получился более отточенным: GPT-5.6 Sol справлялась с логикой автонаведения эффективнее, чем в предыдущих запусках, визуальные эффекты стали более согласованными, а общее ощущение от игры — чище. Модель не переходила сразу к коду — сначала она разложила всю проблему, спланировала каждую систему, прежде чем написать хотя бы одну строку. Оптимизированный промпт доступен на Github: там можно сравнить исходную версию игры GPT-5.6 и версию, созданную под новый промпт.

FAQ

Что изменил OpenAI в руководстве по промптингу GPT-5.6 Sol?
OpenAI опубликовала руководство по формулированию промптов для GPT-5.6 Sol, которое меняет прежний подход: в нем рекомендуется использовать краткие промпты, ориентированные на результат, а не на подробные how-to инструкции. Руководство вводит подход, ориентированный на результат: советует разработчикам задавать критерии успеха и условия остановки, убирая повторяющиеся правила, инструкции по стилю и примеры, не влияющие на поведение.

Насколько улучшили производительность краткие промпты во внутренних тестах OpenAI?
Во внутренних тестах агентам кодирования OpenAI более короткие системные промпты повысили оценочные баллы примерно на 10–15%, одновременно сократив общее число токенов на 41–66% и затраты на 33–67% по сравнению с более длинными промптами.

Какие новые функции добавляет руководство по промптингу GPT-5.6?
Руководство GPT-5.6 добавляет параметр text.verbosity API для управления длиной ответа глобально и для каждой задачи, а также раздел про Programmatic Tool Calling для сценариев, где код занимается фильтрацией, батчингом или агрегацией выходных данных. Обе функции отсутствовали в плейбуке GPT-5, опубликованном в августе 2025 года.