OpenAIは10月2日、GPT-6系列の使い分けと本番運用をまとめた実践ガイドを公開しました。難しい推論、開発・調査、定型処理でモデルを選び、成功率と時間、費用を測る考え方を示しています。長時間動くAIでは、性能の高さだけでなく、何をもって完了とし、どこで人に確認するかが運用の焦点になります。
仕事に応じてモデルと推論の労力を選ぶ
ガイドは難しい推論にGPT-6 Astra、複雑な開発や調査にGPT-6.1 Sol、目的が明確な反復作業にGPT-6 Lunaを挙げています。モデルと推論に使う労力を業務に合わせ、応答時間と費用を比較する方針です。今回のニュースはガイドの公開で、三つのモデルがこの日に初めて登場したという話ではありません。
完了条件と途中の確認地点をそろえる
指示文には成果物、対象者、背景、制約、完了条件を明示し、プロンプトやスキル、リポジトリの指示を矛盾させないよう勧めています。途中での方向修正、非同期のツール実行、独立作業の委任も紹介しています。GPT-6.1 SolのResponses APIでの複数エージェント機能はベータと説明されています。
成功率・所要時間・一件あたりの費用を測る
編集部の見方として、実務導入では代表的な仕事を試し、成功した一件あたりの費用と、未確認の部分を記録することが重要です。自律的に進めてよい範囲と、外部への送信や変更で止まる地点を定めれば、長時間の作業も結果を確認しやすくなります。 紹介される機能はAPI、Codex、モデルによって異なります。ガイドは提供元による助言で、すべての業務の成功や低コストを保証するものではありません。料金と利用可能な機能は導入時に確認してください。