OpenAI опубликовала новое руководство по промптингу для своей флагманской модели GPT-5.6 Sol. Основной посыл документа резко контрастирует с прежними рекомендациями: вместо многостраничных системных промптов компания советует писать короче. В основе обновлённого подхода лежит принцип outcome-first prompting. Разработчикам предлагают чётко определить желаемый результат, указать условия остановки и не перегружать модель лишними указаниями. По данным OpenAI, внутренние тесты на агентах, пишущих код, показали, что лаконичные промпты улучшают показатели оценки примерно на 10–15%...

Основной упор сделан на сложные продакшн-сценарии, где раньше приходилось много ковыряться в промптах. Кодинг, агенты с кучей инструментов, длинный контекст и многошаговые задачи. Главное изменение в рассуждениях. Модель приходит к результату за меньшее число токенов, чем предыдущие версии, даже при одинаковых настройках. На длинных агентных задачах экономия накапливается. Уровень рассуждения по умолчанию теперь medium и OpenAI прямо пишет, что выкручивать на high стоит только если тесты показывают реальный прирост качества...