OpenAI 使用 GPT-5.6

简介

GPT-5.6 面向复杂生产工作流，改进词元效率，以及前端布局、视觉层次和设计判断。命名采用家族分层：gpt-5.6别名路由到旗舰gpt-5.6-sol；gpt-5.6-terra平衡能力与成本；gpt-5.6-luna面向高调用量与效率。

从5.5或5.4迁移时，先保留原实际推理设置，再在代表任务中比较相同与低一档设置。更少词元可能维持或提高质量，但最佳设置取决于负载。

新能力

程序化工具调用（PTC）：模型生成JavaScript，在托管运行时调用符合条件的工具、传递结果并处理大型中间数据。适用于有界且每步不需要重新作语义判断的工具流程，兼容ZDR，不另收容器费用。
多智能体Beta：在Responses中协调多个并行子智能体并综合结果，适合能拆为独立工作流的复杂任务；此能力仍为Beta，需按当前协议处理。
显式提示词缓存：可标记可复用前缀的缓存边界，仍可使用隐式自动缓存。写入按未缓存输入单价1.25倍计费，读取享折扣。
持久化推理：可跨轮重用可用推理项，通过reasoning.context选择行为，以支持连续性与缓存效率。
max推理力度：用于需要更多探索和验证的高难任务；原用xhigh时应对照比较，而非默认升档。
Pro模式：投入更多模型工作后给出单个最终答案。通过reasoning.mode启用，通常增加延迟和词元。
词元效率与前端：在旗舰级任务上减少输出词元，改进网站应用的布局、层次和可用性。
意图理解：更能根据上下文判断目标和工作深度；仍需提供领域背景、硬约束、审批边界、成功标准和应提问的重要歧义。
原始图像细节：original或auto保留图像尺寸；任一边超过65,535像素时缩小至上限。如果之后仍超过30,000 patch限制，API拒绝，而非继续缩小。大图可能增加输入词元和延迟，详见图像输入要求。

防护措施

输出生成过程中会运行网络安全与生物滥用分类器，某些请求可能被阻止或拒绝，也可能在流式输出中途暂停数秒进行同步检查。双重用途任务中，合法防御工作与攻击活动起初可能相似，防护有时也会影响合法请求。

面向独立终端用户的应用，应发送稳定且保护隐私的safety_identifier，详见安全标识。OpenAI持续调整防护，在对抗压力下保持有效，同时支持代码审查、漏洞研究、补丁、调试、安全教育与防御测试等合法工作。

快速迁移

使用Codex

可通过OpenAI Docs技能辅助迁移：

请求迁移到GPT-5.6家族的提示词中文译文

$openai-docs 将此项目迁移到 GPT-5.6 模型家族

更新API与模型参数

按角色选择Sol／Terra／Luna；推理、工具与多轮流程优先Responses。力度支持none、low、medium、high、xhigh、max。保留旧实际设置作基线，再比较低一档；原none可保持低延迟基线，同时测试low是否改善工具和推理。medium为均衡起点，high／xhigh需要实测收益，max留给最困难且质量优先的任务。

Pro保留所选模型，通过reasoning.mode设置，不改成不存在的独立Pro名称；力度独立选择，省略时两种模式都默认medium。

5.6默认reasoning.context为all_turns，较早模型默认current_turn；省略或auto使用模型默认，并从响应字段确认。目标、假设与优先级稳定时适合all_turns，通过previous_response_id提供旧推理；手动回放保留用户输入和全部输出项，无状态／ZDR时还要回放默认返回的加密推理项。旧推理已无关时改用current_turn。

继续隐式缓存无需强制改变流程，但要同时统计cached_tokens与cache_write_tokens以判断净成本。需要避免多余写入时再选择显式断点或prompt_cache_options.mode: "explicit"；旧保留参数替换为prompt_cache_options.ttl。

使用PTC时，加入programmatic_tool_calling工具，用allowed_callers准入工具，并处理program、程序函数调用及program_output。回传保持call_id和caller关联。代表性评测应比较任务成功、最终完整性、必需证据、总词元、延迟与费用；调用少并不自动等于更好。

提示词最佳实践

使用更精简的提示

去掉重复指令、冗余示例并简化工具描述，可能提高表现与效率。原页报告某批内部编程评测中，精简后分数约提高10—15%，总词元减少41—66%，费用减少33—67%；这些仅是特定内部样本，不能承诺应用中同样节省。

从已能工作的提示和工具集出发，每次只移除一组指令、示例或工具，再复跑同一评测。每条规则说一次，只暴露相关工具，保留编码产品要求或修复实测缺口的示例和风格指导；同时观察起始上下文与长会话增长，避免重复内容累积。

定义自主执行与审批边界

清楚区分回答／审查与实际修改，让模型能继续安全的范围内工作，并在外部、破坏性、购买或扩大范围前停下。

区分只读请求、本地修改和需要确认的操作

对回答、解释、审查、诊断或规划请求，检查相关材料并报告结果；除非同时要求修改，否则不要实施变更。

对修改、构建或修复请求，不先询问，直接进行范围内的本地修改，运行相关非破坏性验证。

外部写入、破坏性动作、购买或实质扩展范围，需要确认。

明确允许读取文件、查看日志、修改指定代码和运行测试等本地行动。政策集中放一处、每条说一次；反复“先问”“不许修改”可能让预期内的安全工作也被无谓阻塞。

控制长度与风格

5.6默认可能比5.5更简洁，迁移时检查宽泛的“简洁”“短一点”是否让结果过短。确实有效时才保留。用text.verbosity的low／medium／high设默认详细度，再通过提示给出任务必须保留的内容、结构和长度。

要求短答案时保留事实、证据、限制与行动

先给结论，包含支持它所需的证据、重要限制和下一步动作，省去次要细节和重复。

保留所有必需事实、决定、限制及下一步。优先删引言、重复、泛泛安慰和可选背景。

“友好”“有同理心”较含糊，可以明确直接程度、回应具体问题的时机、是否需要安慰或结束语：

以具体写作选择定义语气

直接给答案。用户报告问题时，先回应具体问题，再给下一步。仅相关时安慰，省去泛泛赞美和不必要结束语。

Pro模式

Pro在返回单个最终答案前执行更多模型工作，可提高难任务可靠性，但增加等待并汇总这些工作的词元用量，按所选模型标准单价计费。适用于边际质量改进影响很大的复杂优化、高价值编程／审查、评估标准明确的深度分析。常规、低延迟、高调用量，或未测到显著收益时，保留Standard。

模式与力度独立，使用模型支持的组合；迁移指南给出的Pro起始力度为medium，应按当前支持矩阵检查，不因普通模式支持none就假设Pro也支持。先以与Standard相同的模型和受支持力度比较。

模式在API中配置，提示仍描述目标、上下文、约束、证据、成功标准和输出，无需要求“使用Pro”“更努力想”或生成多个候选。例如：

适用于深度审查任务的结果导向提示词

审查此数据库迁移计划，找出可能导致数据丢失或长时间停机的失败模式。每项发现都引用相关步骤，估算影响和发生可能性，推荐具体缓解措施。按严重程度返回最重要的五项风险。

同一任务比较Standard与Pro的成功率、完整性、证据、总词元、延迟和费用，只在收益足够时采用。配置细节见推理模式。

程序化工具调用

PTC适合由代码处理多份或大型工具结果，再返回较小结构化数据的有界阶段，如筛选、关联、排名、去重、聚合和验证。仅有多个、并行或相互依赖调用并不足以证明适用。

一次调用已足够、中间数据很小、每项结果都会改变下一决策、需要审批，或最终必须保持引用与原生交付物时，优先直接调用。

路由规则需明确阶段、工具范围、确切输出Schema与证据、并发／重试／停止限制，以及仍要直接处理的部分。工具描述说明返回字段、类型和错误；模型事先无法判断返回结构时，先直接调用检查结果。两种路线并存时定义一次清楚交接，避免重复已完成工作。

限定程序化阶段、工具、输出和直接调用交接的模板

<tool_orchestration>
在 [bounded stage] 使用 Programmatic Tool Calling，仅使用 [eligible tools]。
安全时并发运行独立调用。只使用已文档化的工具输入、输出字段。

处理并归并中间结果，然后严格输出 [output schema]，包括最终答案所需证据。

满足 [condition] 时停止。瞬时失败最多重试 [R] 次。
不重复已完成调用，不执行有副作用的动作。必需结果仍缺失时，返回清楚的结构化失败。

[semantic judgment, approval, or final validation] 使用直接工具调用。
</tool_orchestration>

program_output与最终assistant消息是不同输出，必须分别验证。程序返回正确记录，最终文字仍可能漏字段、引用或重要限定。用同一任务比较直接和PTC路线，先确认正确、完整且证据充分，再比较词元、延迟、成本、调用、轮次与重试；原有评测通过后，减少资源才算改进。