GPT‑6 は、これまでで最も高度なモデルスイートであり、さまざまな種類の作業向けにモデルを選択できます。このガイドでは、GPT‑6 モデルの選択方法、効果的な指示の与え方、長時間実行される作業の管理、および本番環境への準備方法について説明します。
本番環境で効果的に実行します。キャッシュとコンパクションを使用してコンテキストとコストを管理します。タスクの成功率とレイテンシを測定し、監視とデータ制御を計画します。モデルをワークロードに合わせます。タスクに適したモデル、推論の努力、速度を選択することで、能力、コスト、レイテンシのバランスを取ります。
プロンプトとスキルを調整します。モデルが提供すべきもの、独立して実行できるもの、完了と見なされるものについて、プロンプト、スキル、リポジトリの指示の一貫性を維持します。長時間実行される作業を軌道に乗せ続けます。ステアリング、非同期ツール、委任を使用して、更新と独立した作業を処理します。
モデルをワークロードに合わせます。モデル：最も難しい推論作業には GPT‑6 Astra、複雑なコーディング、研究、コンピューター使用には GPT‑6.1 Sol、大規模な焦点を絞ったタスクには GPT‑6 Luna。推論レベル：ルーチンタスクには低、判断を必要とする作業には中、難しいデバッグには高、高が不十分な場合は超高/最大。応答時間が重要な場合は 高速モード を使用します。
出典: OpenAI Blog · 要約：HeadlinesBriefing