OpenAI советует писать короче промпты для GPT-5.6
В новом руководстве OpenAI делает акцент на ясной цели, критериях успеха и жестких ограничениях вместо длинных инструкций и повторяющихся правил
Один основной источник · Как мы проверяем новости
Что произошло
Decrypt описал новый гайд OpenAI по промптингу для GPT-5.6. Главная идея — меньше подробных инструкций и повторов, больше ясного описания конечного результата и условий, при которых задача считается выполненной.
В материале говорится, что подробные пошаговые инструкции, повторяющиеся правила стиля и примеры, которые не меняют поведение модели, теперь считаются шумом.
Что советует OpenAI
Вместо общих команд вроде «будь тщательным» или «продолжай работать» гайд предлагает задавать пункт назначения: что именно должно быть сделано, какие действия нужно выполнить до ответа и что делать, если не хватает обязательных доказательств.
OpenAI также не рекомендует опираться на абсолютные формулировки вроде «всегда делай это» или «никогда не делай это», чтобы направлять поведение AI в нужную сторону.
Чем это отличается от подхода GPT-5
Руководство для GPT-5, опубликованное при запуске в августе 2025 года, делало ставку на дополнительную структуру: XML-блоки, шаблоны сбора контекста и сценарии вступлений для инструментов.
Для GPT-5.6 такой подход, по версии нового гайда, чаще становится не помощью, а дополнительной структурой, которую модели приходится разбирать.
Почему это важно
OpenAI приводит внутренние результаты: более компактные системные промпты в тестах coding agents улучшали оценки примерно на 10–15%, одновременно сокращая расход токенов и стоимость.
Отдельно отмечается, что при конфликтующих правилах GPT-5.6 тратит reasoning-токены на попытку согласовать инструкции, что делает работу медленнее, дороже и часто приводит к ошибкам.
Новые элементы гайда
Один из акцентов — параметр text.verbosity: поскольку GPT-5.6 по умолчанию уже более краток, чем GPT-5.5, старые инструкции вроде «будь кратким» могут чрезмерно сокращать ответы.
Еще один элемент — Programmatic Tool Calling для ограниченных процессов, где код берет на себя фильтрацию, пакетную обработку или агрегацию крупных промежуточных результатов и возвращает модели компактный итог.
Источники
Один основной источник. Как мы проверяем новости
