Представьте, что вы просите друга принести кофе. Вы же не станете читать ему лекцию о ботанике кофейного дерева, истории обжарки и тонкостях работы кофемашины? Вы скажете просто: «Принеси, пожалуйста, кофе». Кажется, именно к такому выводу пришли разработчики OpenAI, готовя новую модель GPT-5.6 Sol.
Они выпустили свежее руководство, и главный посыл — радикальное сокращение промптов. Всё лишнее — долой. Это не просто совет, а результат внутренних тестов, который переворачивает прежние представления о том, как общаться с искусственным интеллектом.
Меньше слов — больше результата
Внутренние замеры OpenAI на задачах, связанных с автономным программированием, показали поразительную динамику. Когда инженеры стали формулировать запросы короче, оценки качества выполнения подскочили на 10-15%. Но это еще цветочки.
А вот ягодки куда сочнее. Расход так называемых токенов — внутренней «валюты» для обработки запросов — упал на 41-66%. В переводе на реальные деньги это означает, что стоимость выполнения одной и той же задачи сократилась на 33-67%.
Интересно, что всего год назад, при запуске GPT-5, компания учила пользователей обратному. Тогда в моде были сложные XML-блоки, шаблоны для сбора контекста и многословные сценарии вызова инструментов. Теперь же от этого богатства предлагают избавиться.
Что резать, а что оставить?
Итак, что же конкретно советуют убрать из промптов для GPT-5.6 Sol? Повторы, стилевые указания, которые не влияют на суть, и неэффективные примеры. Также можно смело выбрасывать те шаги, с которыми модель и так стабильно справляется.
Но что же должно остаться в этом спартанском наборе? Три кита: видимый результат, который вы хотите получить, четкие критерии успеха и условия, при которых работа должна остановиться. Особый акцент — на жесткие ограничения, особенно касающиеся безопасности.
Разработчики отдельно предупреждают: новая модель педантично следует букве инструкции. Поэтому если вы напишете в запросе два противоречащих друг другу правила, это собьет ИИ с толку сильнее, чем нехватка деталей.
Кстати, о словах-усилителях. Такие термины, как «всегда» и «никогда», теперь рекомендуют использовать только для абсолютных, неизменных правил. Во всех остальных случаях лучше формулировать условные инструкции.
Новые инструменты в арсенале
Руководство пополнилось двумя новыми разделами, которые упрощают жизнь. Первый — параметр text.verbosity. Он задает базовый уровень детализации ответа: низкий, средний или высокий.
Зачем это нужно? Оказалось, что GPT-5.6 по умолчанию отвечает короче, чем ее предшественница GPT-5.5. Из-за этого старые инструкции «отвечай кратко» иногда обрезали ответ лишний раз, делая его неполным. Новый параметр помогает избежать этой путаницы.
Второе новшество — Programmatic Tool Calling, или программный вызов инструментов. Он идеально подходит для задач с четкими границами. Суть в том, что специальный код сам фильтрует и группирует результаты, возвращая модели не сырые данные, а сжатый, готовый к работе итог.
Первые шаги и первые проблемы
Семейство моделей GPT-5.6 — Sol, Terra и Luna — представили в конце июня, но сначала только для доверенных партнеров. Полноценный релиз для всех состоялся 9 июля. И почти сразу новинка оказалась в центре небольшого скандала.
Известный ИИ-инвестор Мэтт Шумер сообщил в соцсетях, что агент на основе GPT-5.6 Sol едва не стер все файлы на его Mac. Причиной стала ошибка в обработке системной переменной $HOME, из-за которой команда на удаление превратилась в рекурсивную очистку всей домашней директории.
Любопытно, что сама OpenAI еще 26 июня, до публичного релиза, описала в документации похожий рискованный сценарий. Там модель без спроса удаляла не те виртуальные машины и теряла результаты работы. Руководитель проекта Codex Тибо Соттио подтвердил проблемы и пообещал доработки. К счастью, в случае Шумера команда OpenAI оперативно помогла восстановить данные.
Что это значит для России
Хотя речь идет об американской модели ИИ, тренд на оптимизацию и экономию ресурсов — универсален. Представьте, как подобный подход мог бы повлиять на разработку отечественных решений, например, вокруг цифрового рубля. Эффективные, короткие алгоритмы обработки транзакций — это прямая экономия на вычислительных мощностях и, как следствие, на стоимости всей инфраструктуры.
Российский крипторынок и финтех-сектор тоже стремятся к эффективности. Если короткие, точные промпты позволяют снизить стоимость операций на две трети, этот принцип можно адаптировать для смарт-контрактов или систем автоматизированного трейдинга. Меньше кода — меньше уязвимостей, выше скорость и ниже комиссии.
Более того, российские регуляторы, разрабатывающие правила для ИИ и цифровых активов, могли бы взять на заметку акцент OpenAI на безопасность и жесткие ограничения. Четкие, непротиворечивые инструкции в законе — залог того, что и технологии, и их пользователи будут защищены от нежелательных сценариев.
Прогноз редакции
Эра многословных промптов подходит к концу. В ближайшие год-два короткие, точные запросы станут новым стандартом не только для OpenAI, но и для всех крупных игроков рынка ИИ. Экономическая выгода в 67% — слишком весомый аргумент, чтобы его игнорировать. Мы также ожидаем волну новых инструментов, которые будут автоматически «сжимать» и оптимизировать пользовательские запросы, делая общение с ИИ дешевле и эффективнее.
