🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
⚡️ OpenAI опубликовала подробный гайд по GPT-6 Astra API
В документации разобрали, как правильно использовать новую модель и чем она отличается от предыдущих поколений.
Главные нововведения:
- Async tool calling - Astra может продолжать рассуждать или выполнять другие части задачи, пока внешний tool ещё работает
- Mid-turn steering - инструкции можно менять прямо во время выполнения длинной задачи, не начиная всё заново
- Динамический reasoning - уровень reasoning effort можно повышать или снижать посреди диалога с сохранением prompt cache
- поддержка computer use, Structured Outputs, multi-agent orchestration, programmatic tool calling, persisted reasoning и compaction
- модель лучше держит длинные многошаговые workflows между кодом, браузером и внешними инструментами
OpenAI также отмечает, что Astra часто использует заметно меньше output-токенов для решения той же задачи, поэтому реальная стоимость выполненной задачи может быть ниже, несмотря на более высокую цену одного токена.
Для API:
model: gpt-6-astra
При миграции есть несколько важных изменений:
- reasoning_effort: none больше не поддерживается - рекомендуется начинать с low
- для tool calling нужен Responses API
- temperature, top_p и top_logprobs не поддерживаются
- Astra сильнее реагирует на инструкции из AGENTS.md, skills и других файлов, поэтому их советуют внимательно проверять
- модель может чаще задавать уточняющие вопросы, поэтому для автономных агентов OpenAI отдельно рекомендует явно просить её доводить задачу до конца
Отдельный акцент гайда на агентах: Astra рассчитана уже не только на отдельный ответ, а на длинную работу с инструментами, изменением требований на ходу и несколькими агентами.
Ссылка скрыта
#chatgpt #OpenAI
@ai_machinelearning_big_data