OpenAI рассказала, как выжимать из GPT-5.6 больше качества за меньшие деньги

OpenAI рассказала, как выжимать из GPT-5.6 больше качества за меньшие деньги

Для многих агентных задач больше не нужно постоянно использовать самую дорогую модель с максимальным уровнем рассуждений. GPT-5.6 Sol на low reasoning в одном из агентных тестов уже обходит GPT-5.5 на high reasoning.

Еще сильнее изменилась экономика маленьких моделей. GPT-5.6 Luna на BrowseComp показала 84,04% против 84,36% у GPT-5.5, но стоимость запуска составила $1,33 вместо $33,27. Для массовых задач вроде извлечения данных, поиска по документам и промежуточных действий агента OpenAI советует использовать Luna и Terra.

Отдельный прирост дает новая архитектура самого агента. GPT-5.6 умеет сохранять рассуждения между шагами, сжимать длинную историю, запускать несколько агентов параллельно и переносить механическую обработку данных в обычный код вместо того, чтобы забивать этим контекст модели.

На ARC-AGI-3 одна только комбинация сохраненного reasoning и compaction подняла результат GPT-5.6 Sol с 13,3% до 38,3%. При этом модель использовала примерно в шесть раз меньше выходных токенов. Саму модель вообще не меняли.

Короче, главный апгрейд GPT-5.6 не только в том, что модель стала умнее. OpenAI теперь прямо показывает, что качество агента все сильнее зависит от того, как распределять задачи между моделями, хранить контекст и не тратить дорогие токены на работу, которую проще выполнить кодом.