10月3日、OpenAIが「A model guide for the GPT-6 family」と題した記事を公開した。GPT-6ファミリーはGPT-4／GPT-4o世代の後継として位置づけられる最新世代のモデル群であり、本記事ではそのモデル選択から推論設定、プロンプトキャッシュによる最大95%のコスト削減、数時間〜数日にわたるタスク管理、そして本番運用まで、実践的な活用指針が詳しく解説されている。
GPT-6ファミリーはGPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaの3モデルで構成される。それぞれ用途が明確に分かれており、モデル選択の誤りがそのままコストと品質に直結する設計になっている。
モデル選択：3モデルの使い分け
| モデル | 用途 |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 最高精度が必要な推論・難易度の高い問題 |
| GPT-6.1 Sol | 複雑なコーディング、調査、コンピューター操作 |
| GPT-6 Luna | 請求書フィールドの抽出、リクエスト分類、構造化サマリ生成など、スケールする定型タスク |
モデル選択と並んで重要なのが推論レベル（Reasoning effort）の設定だ。APIでは4段階から選択できる。
- Low：事実の抽出や軽微な編集など定型作業
- Medium：機能計画や選択肢の比較など判断を要する作業
- High：難しいデバッグや詳細な分析
- Extra high / Max：Highで不十分な場合にテストし、改善が費用対効果に見合う場合のみ使用
さらにレスポンス速度の設定として、Fast mode（チャットアプリや開発ツール向け）とUltrafast（GPT-6 Astraで利用可能、急速なコーディングイテレーション向け）が用意されている。Ultrafastは推論レベルとは独立してトークン生成速度を引き上げる。
本番運用のコスト管理：キャッシュで最大95%削減
コスト最適化の観点で最も実用的なのがプロンプトキャッシュだ。同一のプロンプト冒頭部分が繰り返し使われる場合、キャッシュ済み入力トークンはモデルによって最大95%安くなる。
効果的に活用するには、安定した指示文やリファレンス資料をプロンプトの先頭に置き、タスク固有の変動部分を後方に配置する。ツール定義も一貫させておくことが重要だ。キャッシングダッシュボードと診断ガイドでキャッシュが崩れている箇所を確認できる。
長い会話ではコンパクション（context compactionとも呼ばれる）を使うと、継続に必要な状態を保持しながらコンテキストサイズを削減できる。
プロンプト設計：「終わり」を定義せよ
OpenAIのDeveloper ExperienceエンジニアであるEric Provencherが強調するのは、何をもって「完了」とするかを明示することだ。変更の実装だけでなく、実行・結果の確認・失敗の修正まで含めて「完了」と定義する。
AGENTS.mdの更新も推奨されている。AGENTS.mdとは、エージェントの動作ルール・参照すべきドキュメント・許可されたワークフローなどを記述する設定ファイルであり、プロジェクトルートに置くことでモデルの挙動を統制できる。具体的には、どのドキュメントやテストが関連するかを説明し、「本番アクセスなしでローカルテストを実行する」のような安全な定型ワークフローを明示的に許可する。「常に確認を求める」という包括的なルールではなく、独立して進められるアクションと承認が必要なアクションを具体的に区別することがポイントだ。
長時間タスクの管理：時間・日をまたぐ作業への対応
GPT-6ファミリーでは数時間〜数日にわたるタスクを扱えるとされており、そのための制御機能が整備されている。
APIでの主要機能：
- Mid-turn steering：Responses WebSocket API経由でモデルが作業中に修正指示を送信できる。元記事の説明によれば、更新はキューに入り、現在実行中のツール呼び出しが完了してから適用される
- 非同期ツール呼び出し：テスト実行のような遅いタスクを並行して走らせながら、モデルは独立した作業を継続できる
- マルチエージェント（ベータ）：GPT-6.1 Solはコードベースの異なる部分を並行調査するようなサブエージェントへの委譲をサポート
Codexでの対応：GPT-6 Astraを使うCodexは、作業中に不明点を質問できる。離席する場合は「どのタスクを継続してよいか」「どこで一時停止すべきか」を事前に指示しておく使い方が推奨されている。
コンピューター操作（Computer use）
GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 LunaはAPIを持たないWebサイトやデスクトップアプリを直接操作できる。ブラウザ制御にはPlaywright、デスクトップアプリにはPyAutoGUIが対応ツールとして挙げられている。
設計指針はシンプルで、「APIやツールで直接できる操作はそちらを使い、画面の読み取り・ボタンのクリック・フォーム入力が必要な場合にコンピューター操作を使う」という優先順位だ。
詳細はA model guide for the GPT-6 familyを参照していただきたい。
