OpenAIは、GPT-6モデルファミリーの開発者向けの使用方法を示す新しいガイドを公開した。これには、AIエージェントが数時間、場合によっては数日に及ぶタスクを処理できるよう設計された新しいツール群も含まれる。この文書は、モデル選定、エージェント設計、プロンプトのスタイル、コスト管理に関するOpenAIの意図を一か所にまとめたものである。

同社はラインナップをGPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaの3つの主要モデルに分けており、それぞれ知能、コスト、速度の異なるバランスを狙っている。この種の階層型ファミリーは主要AIプロバイダーの間で一般的な構成となっており、定型的な作業を低価格モデルに振り分け、最も難しい仕事にはフラッグシップの能力を確保できるようにしている。

GPT-6 AstraはOpenAIの最も知能の高いモデルとして位置づけられており、最も困難な推論ワークロード向けである。GPT-6.1 Solは複雑なコーディング、研究、コンピュータ操作タスクを対象とし、Lunaは抽出、分類、構造化サマリーなど、目的がより明確な大量処理ワークロード向けに設計されている。OpenAIの現在のAPIドキュメントも、Astraを最高知能のオプション、SolをAstraに近い性能を持つ低コストの代替として説明している。

価格は3つの階層間で大きく異なる。Astraは100万入力トークンあたり10ドル、出力トークンあたり50ドル。GPT-6.1 Solはそれぞれ2ドルと10ドル、Lunaは入力0.10ドル、出力0.50ドルであり、入出力ともに最上位と最下位の階層間で約100倍の開きがある。トークンモデルが読み取り・生成するテキストの単位)はAI APIの標準的な課金単位であるため、ワークロードがラインナップのどこに位置するかが実行コストを直接左右する。

モデルの階層とともに、OpenAIはGPT-6世代における長時間の自律作業を強調している。同社によると、モデルは実行中の指示変更、非同期ツール呼び出し、並列処理などの機能により、数時間から数日に及ぶタスクを処理できるようになったという。開発者は既存のツール呼び出しをキャンセルすることなく、タスク実行中に指示を更新でき、エージェントは処理の遅いツールがバックグラウンドで動作している間も独立した作業を継続できる。数時間実行されるタスクでは、実行中の指示変更により、すでにトークンを消費した作業をキャンセルして再開する必要性が減る。

GPT-6.1 Solは、Responses API経由でベータ版のマルチエージェントワークフローにも対応している。このモデルは、タスクの独立した部分をサブエージェントに委譲し、その結果を最終的な回答に統合できる。ベータ版であることは、このワークフローがまだ開発中であり変更される可能性があることを意味する。GPT-6 Astraは、OpenAIのコーディングエージェントであるCodexでこのアプローチを拡張しており、回答に依存しないタスクの部分を継続しながら、ユーザーに明確化を求めることができる。OpenAIは、エージェントが独立して判断できる決定と承認が必要な決定を、開発者が明示的に定義することを推奨している。

3つのモデルすべて、直接のAPIや接続されたツールが利用できない場合に、コンピュータ操作機能を使ってウェブサイトやデスクトップアプリケーションと対話できる。OpenAIによると、これによりエージェントがソフトウェアのバグを調査し、コードを修正し、その後ブラウザで製品を開いて修正を検証することが可能になるという。

長大化するエージェントワークフローのコストを管理するため、ガイドはプロンプトキャッシングとコンテキスト圧縮の活用を推奨している。モデルに応じて、キャッシュされた入力は非キャッシュのトークンより最大95%低コストになる可能性がある。数時間実行されるエージェントはトークン単位の課金の下で大量のテキストを読み書きするため、ガイドはこれらの最適化を任意の追加機能ではなく中核的なコスト管理策として位置づけている。

またOpenAIは、開発者は新しいモデルへのプロンプトの与え方を簡素化する必要があるかもしれないと指摘した。同社は、能力が向上したシステムほどニュアンスや曖昧さへの対応が上手くなっており、過度に詳細な指示は時として性能を損なう可能性があると論じている。以前のモデル向けに作成された詳細なプロンプトライブラリを使用しているチームにとっては、より軽いアプローチのほうが効果的かもしれないというのがこのガイドの示唆である。