深潮 TechFlow のメッセージ。7月14日、Decryptの報道によると、OpenAIはフラッグシップモデル GPT-5.6 Sol 向けに新たなプロンプトエンジニアリングガイドを公開した。中核となる理念は「結果優先プロンプト」——明確な目標と終了条件を示し、冗長な手順指示を避けることだ。内部のプログラミングエージェントのテストでは、簡略化したシステムプロンプトにより評価スコアが約10〜15%向上し、同時に総トークン使用量が41〜66%削減、コストも33〜67%低下したという。
ガイドではさらに、出力の詳細度を全体的に制御する text.verbosity API パラメータが追加され、また新たな「プログラム化されたツール呼び出し」章も設けられた。これにより、フィルタリングやバッチ処理などの中間タスクをコードに委ねて、モデルの判断負担を減らすことができる。加えてガイドは、GPT-5.6が提示ルールを厳格に遵守するため、プロンプト内に矛盾した指示があると大量の推論トークンを消費し、誤った出力につながり得ると警告している。
OpenAIはGPT-5.6のプロンプトエンジニアリング新ガイドラインを公開し、システムプロンプトの簡素化を推奨しています
深潮 TechFlow のメッセージ。7月14日、Decryptの報道によると、OpenAIはフラッグシップモデル GPT-5.6 Sol 向けに新たなプロンプトエンジニアリングガイドを公開した。中核となる理念は「結果優先プロンプト」——明確な目標と終了条件を示し、冗長な手順指示を避けることだ。内部のプログラミングエージェントのテストでは、簡略化したシステムプロンプトにより評価スコアが約10〜15%向上し、同時に総トークン使用量が41〜66%削減、コストも33〜67%低下したという。
ガイドではさらに、出力の詳細度を全体的に制御する text.verbosity API パラメータが追加され、また新たな「プログラム化されたツール呼び出し」章も設けられた。これにより、フィルタリングやバッチ処理などの中間タスクをコードに委ねて、モデルの判断負担を減らすことができる。加えてガイドは、GPT-5.6が提示ルールを厳格に遵守するため、プロンプト内に矛盾した指示があると大量の推論トークンを消費し、誤った出力につながり得ると警告している。