OpenAI 發布了一份新指南，說明開發者應如何使用其 GPT-6 模型系列，包括旨在讓 AI 代理能夠處理跨越數小時甚至數天任務的新工具。該公司將產品線劃分為三個主要模型：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Luna，各自針對不同的智慧、成本與速度平衡。Pasted text

GPT-6 Astra 被定位為 OpenAI 最智慧的模型，適用於最困難的推理工作負載。GPT-6.1 Sol 針對複雜的程式編寫、研究與電腦操作任務，而 Luna 則為具有較明確目標的高吞吐量工作負載而設計，例如擷取、分類與結構化摘要。

OpenAI 目前的 API 文件同樣將 Astra 描述為其最高智慧選項，並將 Sol 描述為效能接近 Astra 的低成本替代方案。

這些模型的定價也相差懸殊。Astra 每百萬輸入 token 成本為 10 美元，每百萬輸出 token為 50 美元。GPT-6.1 Sol 分別為 2 美元與 10 美元，而 Luna 輸入為 0.10 美元，輸出為 0.50 美元。Pasted text

OpenAI 也透過 GPT-6 代際強調更長時間的自主運作。

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該公司表示，這些模型現在可以承擔跨越數小時或數天的任務，並由多項功能支援，包括運行中途調整、非同步工具呼叫與平行作業。

開發者可以在任務運行期間更新指令而不會取消現有的工具呼叫，而代理則可在較慢的工具於背景運作時繼續獨立工作。

GPT-6.1 Sol 也透過 Responses API 提供測試版多代理工作流程。該模型可將任務的獨立部分委派給子代理，並將其結果合併為最終回應。

GPT-6 Astra 在 Codex 中延伸了這種做法，可在繼續處理不依賴答案的任務部分的同时，向使用者請求釐清。OpenAI 建議明確定義代理可獨立做出哪些決策，以及哪些需要審批。

當無法使用直接 API 或已連接的工具時，這三個模型也可以運用電腦控制能力與網站和桌面應用程式互動。OpenAI 表示，這可讓代理調查軟體錯誤、修改程式碼，然後在瀏覽器中開啟產品以驗證修復結果。

該指南也建議開發者更充分地利用提示詞快取與上下文壓縮，以控制日益冗長的代理工作流程成本。視模型而定，快取輸入的成本最多可比未快取的 token 低 95%，

OpenAI 也表示，開發者可能需要簡化對較新模型的提示方式。該公司認為，能力越來越強的系統更能處理細微差異與模糊性，這意味著過度詳細的指令有時反而會損害而非提升效能。