OpenAI 發布 GPT‑6 家族模型指南，涵蓋模型選擇、長任務與 Production 實務

OpenAI 發布「A model guide for the GPT‑6 family」，定位是協助開發者在時間、成本與能力之間選擇合適的 GPT‑6 模型。官方建議將 GPT‑6 Astra 用於最高難度推理工作、GPT‑6.1 Sol 用於複雜程式設計、研究與電腦操作，GPT‑6 Luna 則適合目標清楚、需要大量重複執行的工作。指南也說明可依任務調整 reasoning effort，並在需要較低延遲時評估 Fast 或 Ultrafast 模式。

在 Production 部分，OpenAI 建議減少不必要的 context、使用 prompt caching 重用穩定內容，並在長對話中透過 compaction 控制 context 規模；部署前則應用代表性任務衡量成功率、延遲與每個成功任務的成本。官方也建議重新檢查 prompts、skills 與 AGENTS.md，明確定義模型可以自主完成哪些工作、何時需要詢問，以及什麼條件才算真正完成。

對長時間代理任務，指南整理了 mid-turn steering、非同步工具與平行／委派工作等做法，並說明 GPT‑6 系列可搭配 computer use 操作網站與桌面軟體。OpenAI 的核心建議是依工作負載選擇模型與推理強度，再用監控、資料控制、cache 與工作邊界把代理流程帶進實際 Production。