OpenAI опублікувала рекомендації щодо промптів для GPT-5.6, економія токенів понад 40%

OpenAI офіційно опублікувала настанови щодо промптів для GPT-5.6: результати внутрішніх тестів показують, що після суттєвого скорочення довгого system prompt бали не лише не падають, а й зростають на 10%–15%, водночас кількість Token зменшується на 41%–66%. Ключова порада в гайді: розробникам достатньо повідомити моделі результат і «червоні лінії», без детального визначення кожного кроку; модель сама обирає ефективний шлях.

Тестові дані для скорочення system prompt

(Джерело: офіційний сайт OpenAI)

Згідно з настановами OpenAI GPT-5.6, інженерна команда у практичних тестах з’ясувала, що з system prompt можна видалити такі чотири типи контенту, і після видалення показники моделі навіть покращуються:

Повторювані правила: абзаци, де знову й знову підкреслюють ті самі обмеження

Поради щодо стилю без реального впливу на поведінку: наприклад, «відповідайте професійно», «відповідайте коротко» тощо (GPT-5.6 за замовчуванням уже є більш лаконічною)

Зайві приклади: демонстрації, які не додають корисної інформації

Настанови щодо процесу, який модель і так може зробити: надмірно детальні покрокові пояснення

Рекомендований підхід до скорочення — «почніть із версії, яку вже можна запустити, і поступово видаляйте»: збережіть ефективний prompt, прибирайте підозрілі частини крок за кроком, паралельно відстежуючи eval (кількісну оцінку балів); якщо бали не знизилися — це підтверджує, що видалення доречне. Фактично те, що треба залишити: визначення видимого результату, критерії успіху та зупинки, вимоги безпеки й комерційні обмеження, а також правила вибору інструментів і формат виводу.

Нова суть: лише результат і «червоні лінії»

Згідно з настановами OpenAI GPT-5.6, найголовніший принцип промптів звучить так: «визначте результат, ключові обмеження, допустимі докази, критерії завершення — і лишіть простір, щоб модель сама обрала ефективний шлях». Наведена OpenAI приклад-політика: «вирішіть запит, використовуючи найменше корисних циклів інструментів, але не можна відмовлятися від правильності, необхідних доказів або цитувань за рахунок зменшення кількості циклів» — це правило прийняття рішень, а не «мертвий наказ».

Щодо параметрів: text.verbosity (low/medium/high) окремо керує довжиною відповіді, а тон і формальність слід описувати інакше; reasoning effort (low/medium/high/xhigh/max) керує силою мислення моделі, але перед тим, як його підвищувати, OpenAI радить спершу переконатися, що prompt сам по собі чітко визначає критерії успіху та цикл верифікації — «пояснити все чітко часто ефективніше, ніж збільшувати навантаження на мислення».

Опис інструментів також є частиною prompt: слід зберігати лише інструменти, пов’язані з завданням; кожен опис інструмента має вказувати, що він робить, коли його використовувати та як він має поводитися при помилках.

Поширені запитання

Чому скорочення system prompt підвищує бали GPT-5.6?

Згідно з поясненнями в гайді OpenAI, надто детальний system prompt додає моделі зайве навантаження на розбір, а повторювані й надмірні інструкції можуть заважати моделі правильно визначити справжні пріоритети; GPT-5.6 сама по собі має сильні здібності до міркування: коли задано мету та обмеження, вона може самостійно обирати ефективні шляхи, тоді як зайві правила кроків радше зв’язують її в плані виконання.

Як слід налаштовувати параметри text.verbosity та reasoning effort?

Згідно з настановами OpenAI, text.verbosity має три рівні (low/medium/high) і спеціально керує довжиною відповіді; reasoning effort має п’ять рівнів (low/medium/high/xhigh/max) і керує силою мислення; обидва параметри слід налаштовувати окремо, не покладаючись на «складання тексту» в system prompt. Перед підвищенням reasoning effort спершу треба переконатися, що prompt чітко визначає критерії успіху, бо часто «пояснити все чітко ефективніше, ніж більше думати».

Який правильний порядок роботи під час міграції prompt?

Згідно з настановами OpenAI правильний порядок такий: спочатку змініть модель (зберігши початкові налаштування міркувань) → запустіть eval як базову лінію → видаліть застарілу «обв’язку» та повторювані інструкції → внесіть мінімальні правки лише в ті місця, де в eval видно реальне погіршення → повторно виміряйте. Ключовий принцип: щоразу змінюйте лише один параметр; не робіть одночасно правок у моделі, налаштуваннях міркувань, prompt і наборі інструментів, інакше неможливо визначити, що саме спричинило зміни в поведінці.