OpenAI объясняет, когда использовать разные модели GPT-6

OpenAI опубликовала практический гид по выбору и внедрению моделей семейства GPT-6. Это не просто справка для API: документ превращает запуск GPT-6 в более понятную продуктовую карту для разработчиков.

В гиде GPT-6 Astra описана как модель для самых сложных reasoning-задач. GPT-6.1 Sol предназначена для сложного кода, исследований и computer use. GPT-6 Luna — для более сфокусированных повторяемых задач в масштабе: извлечения полей, классификации запросов и структурированных summary. OpenAI также советует настраивать уровень reasoning под задачу, а не решать все только выбором модели.

Практическая часть не менее важна. Для продакшена OpenAI рекомендует prompt caching и compaction для контроля стоимости и контекста, замер task success и latency, а также мониторинг и data controls до запуска. Для долгих агентных задач компания указывает на mid-run steering, asynchronous tool calls и delegated multi-agent workflows.

Главный вывод для читателя ToolCall: OpenAI делает семейство GPT-6 менее туманным. Нужно выбирать модель под работу, заранее описывать границы автономии агента и проектировать продакшен вокруг стоимости, состояния и контроля.