OpenAI 近期更新其模型文檔，詳細說明 GPT-6 Astra 在實際運作中容易出現的非預期行為，並提供開發者具體的提示詞調整策略。該文檔指出，相較於前代產品，新模型在互動風格、指令遵循度以及文字輸出格式上均有顯著變化，需要透過精確的 Prompt Engineering 來優化使用體驗。

提升主動性與減少過度確認

GPT-6 Astra 比 GPT-5.6 Sol 更頻繁地提出澄清問題，而非自行推斷假設，這雖然使其成為「更有效的合作夥伴」，但也導致模型常在用戶期望它繼續執行時停滯。為鼓勵模型展現更多主動性，OpenAI 建議在提示詞中要求模型從語境中推斷用戶「意圖」，並展現「行動傾向」。例如，將「你能……」、「我想……」或「幫我……」等措辭視為執行動作的信號，而非引發後續提問的邀請。此外，模型應等到準備好具體且可審核的成果後才尋求批准，並避免基於虛構風險而添加未經請求的警告、免責聲明或安全檢查清單。

強化長指令處理與除錯機制

新模型能更好地遵循較長的指令，但對上下文也更為敏感。若 AGENTS.md 等技能檔案中的指令不明確或相互矛盾，可能導致模型阻擋工作或意外偏離軌道。OpenAI 建議開發者審計所有模型可存取的技能檔案與上下文文件，並明確賦予用戶指令最高優先級。針對此類問題，官方還推薦一種除錯提示詞，強制模型指出導致暫停或方向變更的具體技能檔案及相關指令內容，協助開發者追溯非預期行為的根源。

規範寫作風格與禁用術語

GPT-6 Astra 傾向使用列表、表格及 Markdown 格式化回應，並在不同會話中重複使用特定短語。若希望獲得流暢的散文式回應，需明確指示模型使用簡潔段落、平實語言及主動語態。OpenAI 特別列出「slop words」（低質內容用語）黑名單，包括「delve into」、「leverage」、「it’s worth noting」等常見 AI 生成套話，以及如「exact-head checks」這類自創的連字符複合詞。模型應直接陳述正在執行的動作，避免列舉不會做的事項或使用對比式修辭，同時在技術寫作中僅於必要時使用專業術語。

使用 GPT-6 Astra

了解 GPT-6 Astra 的最佳實務、功能和遷移指南。

介紹

GPT-6 Astra 是我們迄今為止最聰明的模型，在電腦使用、瀏覽、軟體工程、科學研究和專業工作方面均展現出卓越的效能。它尤其擅長跨程式碼、瀏覽器和專業軟體執行多步驟工作流程。在多項評估中，Astra 在使用較少的輸出令牌的情況下取得了更優異的成績——儘管其單令牌定價更高，但與先前的模型相比，其每次任務的預估 API 成本更低。

GPT-6 Astra 也是我們迄今為止匹配度最高的模型。它擅長謹慎行事、尊重任務界線以及透明溝通。當指令留有解讀空間時，它會利用上下文資訊填補常規的空白，並在答案可能影響結果時提出有針對性的問題。它能夠整合新的需求，在被要求時調整方向，並在回答旁支問題的同時，始終不偏離整體任務。

若要使用 Astra 進行構建，請在Responses APImodel請求中進行設定。gpt-6-astra

什麼是新的

• 非同步工具呼叫： GPT-6 Astra 可以在您的應用程式執行某個工具的同時繼續推理、呼叫其他工具或回應請求的獨立部分。您可以設定async: true函數或自訂工具，並在準備就緒後使用原始方法傳回其結果call_id。您的應用程式仍然會執行該工具並管理待處理的工作。有關基本用法和開發者定義的等待工具模式，請參閱「非同步工具呼叫」 。
• 轉彎中途調整：在 GPT-6 Astra 工作期間發送額外的使用者指令，例如修正或需求變更。回應 API 透過 WebSocket 連線保留已完成的工作，並將更新包含在後續任務中。有關事件流程和工具結果處理，請參閱「轉彎中途調整」 。
• 在對話過程中更改推理方式，同時保留快取：新增一個configuration_update輸入項，即可增加複雜任務的推理難度，或降低常規後續任務的推理難度，而無需重寫原始提示前綴。更新後的推理難度將生效，直到被另一個configuration_update輸入項覆蓋。有關範例和相容性，請參閱「在對話過程中變更推理方式」 。
• 失準監測：作為我們加強GPT-6 Astra安全措施的一部分，我們的系統會非同步監測失準情況，並在必要時觸發警報。有關更多信息，請參閱“失準監測” 。
• 限制： GPT-6 Astra 不支持none推理過程。對於歐盟資料駐留的 GPT-6 Astra，快速模式不可用。

GPT-6 Astra 也支援 GPT-5.6 現有的 API 功能，包括電腦使用、結構化輸出、串流、程式化工具呼叫、多代理編排、提示快取、持久化推理、壓縮和專業模式。

促進最佳實踐

GPT-6 Astra 比先前的模型（如 GPT-5.6 Sol）更聰明、更強大，並且表現出的行為模式可以透過提示模型以適應您的用例進行最佳化。

GPT-6 Astra 行為

• 主動性和執行力－此模型旨在成為更有效率的協作夥伴，因此，當額外輸入可能顯著改變結果時，它更有可能主動向使用者提問。這可能會導致它在用戶期望它做出合理假設並繼續執行時停止。
• 指令遵循－GPT-6 Astra 在通用指令遵循方面比我們先前的模型更勝一籌，讓您可以更好地控制其行為。它對技能和其他文件中包含的指令可能更為敏感AGENTS.md。我們強烈建議您審核模型可存取的技能和其他文件，以查找可能影響其行為的指示。
• 個性和寫作風格－該模型傾向於詳細、格式規範的回答，並且可能在不同面試環節中使用重複的短語。請明確說明您的申請所需的寫作風格和結構。
• 子代理委託－此模型可能委託子代理的頻率低於您工作流程的預期。請指定何時以及如何使用子代理進行並行工作。
• 測試與驗證－對於編碼任務，模型傾向於在認為任務完成之前進行全面的測試。對於較小的任務，這可能導致測試範圍超出任務實際所需。

主動性和執行力

在長時間任務中保持邏輯一致性方面，GPT-6 Astra 通常優於 GPT-5.6 Sol 及更早的模型。此外，它更傾向於在早期模型會做出假設的地方尋求澄清。

為了鼓勵學生更自主地完成工作，可以從以下提示開始：

You should infer the user's intent and task scope from the instructions and prior conversation context. Your job is to bias towards action and carry the user's intended task to completion. When the user expresses intent to perform new work or fix an existing issue, persist until the user's intended goal is complete. Progress autonomously towards the user's goal (e.g. creating isolated worktrees / checkouts if needed, resolving merge conflicts, read-only actions, creating draft PRs etc.) unless they are clearly destructive or irreversible.

當使用者意圖不明確時，模型更有可能要求使用者澄清才能繼續。如果使用者的提示暗示了授權，則提示模型繼續執行：

When the user's prompt indicates a request for action, such as "can you...", "I want to...", "help me..." and similar expressions, treat these as instructions to do the work and take action. Do not stop at acknowledging capability (e.g. "Yes…"), proposing a plan, or offering to continue. Do not settle for a partial or "helpful enough" solution that does not fully satisfy the user's task to save time, effort or tokens. If a task requires sustained work, complete all the necessary work until the intended outcome is fulfilled.

只有在模型產生具體、可審核的結果後，才提示其請求批准。這樣可以避免在模型完成其力所能及的工作之前就阻礙任務，通常也能加快任務完成速度。

Before asking the user clarifying questions, you should complete the work that is already authorized from context and necessary to make the proposed action concrete and reviewable. The user should be approving a concrete, reviewable result. For example, before deploying a change, writing to an external application, merging a PR or publishing a site, do all the required work first so that user approval is the final step. You don't need user permission for reversible tasks, read-only actions, reviews or fixes, or anything for which authorization is provided earlier in the session or strongly implied from the task instruction. Do not introduce unsolicited warnings, disclaimers, approval flows, or safety/compliance checklists due to hypothetical risk.

此模型預設會詢問非阻塞性問題，因此請調整這些提示，以符合您的應用程式所需的自主程度。

按照指示

GPT-6 Astra 更能理解較長的指令，但也對上下文資訊更為敏感。例如，技能文件中不清晰或相互矛盾的指導可能會導致模型暫停並提前停止工作。因此，務必明確使用者指令和技能的優先順序。

The user's instructions take precedence over guidelines provided in a skill. If explicit user instructions conflict with a skill's instructions, prioritize the user's instructions.

要求模型識別導致其停頓或改變方向的技能和指令，也可以有效地提高模型行為的透明度。

If a skill causes you to ask for permission or confirmation, pause, leave requested work unfinished, or diverge from the user's intent, name and link to the exact SKILL.md file you read, quote the relevant instruction, and briefly explain how it applies. Distinguish explicit skill requirements from your interpretation of guidelines.

當您的應用程式載入許多技能和說明檔案（例如）時，請使用此提示來尋找未公開或相互矛盾的指導AGENTS.md。

個性和寫作風格

GPT-6 Astra 傾向於使用清單、表格和 Markdown 格式來使回覆更容易閱讀。如果您的應用程式需要格式較少的散文，請指定該偏好設定。

Default to using clear, concise paragraphs, each developing one main idea. Use lists only when the information is genuinely parallel, sequential, or easier to compare, and avoid nested lists unless the hierarchy cannot be expressed clearly in prose. Use plain, simple language: familiar words, concrete examples, and precise verbs. Prefer active voice and direct statements. Make sure to state the main point clearly and early, then develop it with the explanation and detail the reader needs. Let each sentence build on what came before. Develop the points that matter and provide enough support to be useful.

對於技術交流，以下提示有助於在保持語言清晰連貫性和領域適宜性之間取得平衡：

Use plain language over jargon, and reference technical details only to the degree that it helps illustrate an idea or your work to the user. Communicate complex concepts in a clear and cohesive manner, and calibrate your writing to the level of background knowledge assumed from the user's prompt and context.

為了減少寫作中的術語和陳詞濫調，可以從以下提示開始：

Avoid using slop words or phrases like "Bottom Line:" in conclusions, "delve," "foster," "leverage," "it's worth noting," "importantly," "Question? Answer." or "This isn't about X. It's about Y.", "genuinely" or hyphenated compound descriptions and adjectives. Do not use concluding summary statements such as "In short:..", "The simplest mental model is:...". State the intended action directly. Avoid adding what you won't do, what will remain unchanged, or how you'll separate or categorize results. Do not use contrastive framing such as "X, not Y" or "X—not Y" that introduces an unprompted alternative that the user didn't ask about. Avoid invented compound labels like "exact-head checks" and "editorial-row layouts", vague qualifiers, and canned transitions; use plain verbs and prepositions to state the actual relationship directly.

次級代理委託

GPT-6 Astra 經過訓練，能夠將工作劃分並委派給並行工作的子智能體。如果您在框架中實現多智能體系統，請使用以下提示來調整 GPT-6 Astra 應該委派多少工作：

If at any point you can parallelize work by delegating tasks to another agent (no matter if you are the root or subagent), you should do so using collaboration tools if it could save time or improve quality.

代理之間的訊息可能包含語法或空格錯誤。使用此提示可使代理間訊息更易於閱讀：

Messages that you send to other agents and your final answer may be read by a human, so ensure they are legible. Always put proper spaces between words and/or numbers.

該模型對如何以及何時將工作委派給子代理的提示往往反應良好，因此請調整此行為以適應您的框架和多代理實現。

測試與驗證

對於編碼任務，要評估每次變更所需的測試和驗證量。這有助於避免不必要的測試或對細微更改進行重複檢查。

Do not write tests for reversible, low-impact changes that mirror the implementation. If you do choose to verify your work with tests, make sure that the tests are meaningful and necessary to verify implementation. Run tests appropriate to the change and complete required checks. Once those pass, broaden or repeat testing only when new changes, failures, or unresolved concerns justify it; otherwise, continue toward completing the task.

遷移快速入門

使用 Codex 進行遷移

Codex 可以使用OpenAI Docs 技能來應用本指南中建議的變更。

$openai-docs migrate this project to GPT-6 Astra

若要在其他編碼代理程式中使用此技能，請從OpenAI 技能庫下載。

更新 API 和模型參數

設定model為gpt-6-astra，然後檢查以下內容：

• 推理努力程度：如果您目前使用none或minimal，請從開始low並比較結果。否則，請保持您目前有效的推理努力程度reasoning.effort。在回覆或reasoning_effort聊天完成中使用。
• 工具呼叫：使用Responses API。 GPT -6 Astra 支援聊天補全，但工具呼叫需要 Responses API。
• 不支援的參數：移除 `<command> temperature`、top_p`<command>` 和 `<command> top_logprobs`。對於聊天完成情況，也請移除 `<command>` logprobs。回覆情況，請message.output_text.logprobs從`<command>` 中移除 `<command> include`。
• 快速模式：對於歐盟資料駐留，請使用標準處理。 GPT-6 Astra 不支援service_tier: "fast"歐盟service_tier: "priority"資料駐留。 GPT-6 Astra 的快速模式不包含延遲服務等級協定 (SLA)。請參閱快速模式相容性。
• 改變推理難度：如果您的應用程式在回應之間改變了推理難度，請使用configuration_update標準單代理請求中的項目。保持請求等級reasoning.effort不變，以保留用於快取的提示前綴。採用此功能前，請檢查相容性限制。
• 提示快取：從 GPT-5.5 或更早版本遷移時，請將 替換為prompt_cache_retention。查看提示快取更改，包括快取邊界和快取寫入計費。prompt_cache_options.ttl"30m"
• 不必要的審批暫停：如果模型在繼續執行之前不斷請求審批，請使用「主動性和後續行動」指南來引導模型實現更自主的執行。有關指令遵循、編寫風格、子代理委託和測試方面的指導，請參閱「提示最佳實踐」的其他部分。

關鍵概念

使用 OpenAI API 時需要理解的關鍵概念。

在 OpenAI，保護使用者資料是我們使命的基石。我們不會透過 API 使用輸入和輸出資料來訓練模型。請造訪我們的 API 資料隱私頁面以了解更多資訊。

文字生成模型

OpenAI 的文本生成模型（通常被稱為生成式預訓練 Transformer 模型，簡稱「GPT」），例如 `GPT-1`gpt-6-astra和gpt-5.6-terra`GPT-2`，經過訓練能夠理解自然語言和形式語言。這些模型可以根據輸入產生文字輸出。這些模型的輸入也被稱為“提示”。設計提示本質上就是「程式設計」模型，通常是透過提供指令或一些成功完成任務的範例來實現。 GPT 模型可以應用於各種任務，包括內容或程式碼產生、摘要、對話、創意寫作等等。請閱讀我們的文字生成入門指南和提示工程指南以了解更多資訊。

嵌入

嵌入是一種資料（例如文字）的向量表示，旨在保留其內容和/或含義的某些方面。在某些方面相似的資料塊，其嵌入向量往往比不相關的資料塊更接近。 OpenAI 提供文字嵌入模型，這些模型以文字字串作為輸入，並輸出嵌入向量。嵌入可用於搜尋、聚類、推薦、異常檢測、分類等多種應用。請閱讀我們的嵌入指南，以了解更多關於嵌入的資訊。

代幣

文本生成和嵌入模型將文本處理成稱為詞元（token）的小塊。詞元代表常見的字元序列。例如，字串“tokenization”會被分解為“token”和“ization”，而像“the”這樣的短詞則被表示為一個單獨的詞元。請注意，在句子中，每個單字的第一個字元通常以空格開頭。您可以查看我們的詞元產生器工具，測試特定的字串，並了解它們是如何轉換為詞元的。一般來說，一個詞元大約包含4個字符，或者對於英文文本來說，大約是0.75個單字。

需要注意的一點是，對於文字產生模型，提示資訊和產生輸出的總長度不得超過模型的最大上下文長度。對於詞嵌入模型（不輸出詞元），輸入長度必須短於模型的最大上下文長度。每個文本生成模型和詞嵌入模型的最大上下文長度可以在模型索引中找到。