GPT-6 제품군을 위한 모델 가이드

아이디어를 작동하는 프로토타입으로 만들거나, 기능을 구축하고 테스트하거나, 코드 저장소, 데이터베이스 및 외부 API 전반에 걸쳐 다단계 워크플로우를 오케스트레이션할 때, 이 가이드는 GPT-6 모델을 선택하고 효과적인 지침을 제공하며, 장기 실행 작업을 관리하고, 프로덕션을 준비하는 방법을 설명합니다.

워크로드에 맞는 모델을 매칭하세요. 모델, 추론 노력(reasoning effort)(새 창 열림), 속도를 선택하여 기능성, 비용 및 지연 시간을 균형 있게 맞추세요.

프롬프트와 스킬을 조정하세요. 프롬프트, 스킬, 저장소의 지침은 모델이 무엇을 제공해야 하는지, 독립적으로 무엇을 할 수 있는지, 그리고 완료로 간주되는 것이 무엇인지에 대해 일관성을 유지해야 합니다.

GPT-6 Luna(새 창 열림)는 송장 필드 추출, 요청 분류 또는 구조화된 요약 생성과 같이 명확한 목표를 가진 대규모의 집중적인 작업 및 일상적 반복 작업을 위해 사용됩니다.

Codex에서는 해당 모델의 기본 추론 수준에서 시작하여, 더 간단한 작업에는 낮추고, 더 깊은 분석을 위해서는 높이세요.

속도:
API에서는 채팅 앱이나 코딩 도구처럼 응답 시간이 중요한 경우 Fast 모드(새 창 열림)를 사용하세요. 이는 Standard 처리보다 토큰당 비용은 높지만, 더 빠르고 일관된 응답 시간을 제공합니다.

명확한 할당으로 시작하세요: 원하는 결과물, 대상 사용자, 관련 컨텍스트 및 제약 조건, 그리고 완료로 간주되는 것이 무엇인지입니다. 그런 다음 이 네 가지 영역을 검토하여 GPT-6 Astra(새 창 열림)의 스킬 및 프롬프트 재고를 통해 지침 업데이트에 대한 더 깊은 내용을 확인하세요:

더 나은 스킬 생성: 각 스킬이 언제 실행되어야 하는지에 대해 설명은 짧고 명시적으로 유지하고, 필요한 경우에만 지원 세부 정보를 로드하며, 경직된 레시피는 팀에서 사용하는 모델에 적합한 지침으로 대체하세요.

AGENTS.md 업데이트: 특정 문서와 테스트가 언제 관련되는지 설명하고, 디스포저블 데이터로 로컬 테스트를 실행하거나 프로덕션 접근이 없는 등 안전한 일상적 워크플로우를 명시적으로 승인하세요.

결정 경계 설정: 어떤 행동은 독립적으로 진행할 수 있고 어떤 행동은 승인이 필요한지 명시하여, 막연한 '항상 질문' 규칙을 명확한 경계로 대체하세요.

지속성(Persistence)에 대해 구체적으로 정의하기: '완료'가 무엇을 포함하는지—변경 사항 구현, 실행, 결과 검사, 실패 수정 등—를 정의하고, 귀하의 검토가 필요한 결정을 식별하세요.

Codex에서 작업하든 API로 구축하든, 모델이 어떤 결정을 내릴 수 있는지, 언제 입력을 요청해야 하는지, 그리고 유용한 응답이 어떻게 보이는지를 명시하세요.

GPT-6 제품군 모델을 사용하면 이제 몇 시간 또는 며칠에 걸친 작업을 수행할 수 있습니다. 장시간 실행되는 작업에서 에이전트를 더 잘 관리하기 위해 다음 기능을 사용하세요.

API

API에서는 스티어링(steering), 비동기 도구(asynchronous tools), 그리고 병렬 작업(parallel work)을 사용하여 장시간 작업을 진행시킬 수 있습니다.

도구가 실행되는 동안 계속 작업 유지: 비동기 도구 호출(Asynchronous tool calling)(새 창 열림) 기능을 사용하면 앱이 테스트와 같은 느린 작업을 실행하는 동안 모델이 독립적인 작업을 계속할 수 있게 합니다. 앱은 준비가 되면 결과를 반환합니다. 이 결과가 나올 때까지 기다렸다가, 그 결과에 의존하는 작업을 시작하세요.

독립적인 하위 작업 위임: GPT-6.1 Sol은 Responses API에서 멀티 에이전트 워크플로우(multi-agent workflows)(새 창 열림)를 지원합니다. 이는 하위 에이전트에게 독립적인 작업(예: 코드베이스의 다른 부분 조사)을 할당하고, 그 발견 사항들을 최종 응답으로 결합할 수 있습니다. 멀티 에이전트는 현재 베타 버전입니다.

Codex

장시간 작업은 초기 프롬프트에서 반드시 예상하지 못했던 결정들을 밝혀낼 수 있습니다. 명확화(clarification)와 스티어링을 사용하여 작업을 궤도에 유지하세요.

작업 진행에 따라 질문 답변: GPT-6 Astra를 사용하면 Codex가 작동하는 동안 명확화를 요청할 수 있습니다(새 창 열림). 다음 단계에 영향을 미치는 질문들을 해결하고, 귀하가 결정하는 동안 어떤 독립적인 작업이 계속될 수 있는지 지정하세요. 자리를 비울 경우, Codex에게 어떤 작업을 계속할 수 있고 언제 답변을 위해 일시 중지해야 하는지 알려주세요.

요구사항이 변경될 때 작업 리디렉션: 새로운 정보로 활성 작업을 유도하여 무엇을 변경해야 하고 무엇은 유지되어야 하는지 설명합니다. 이는 더 이상 필요에 맞지 않는 접근 방식에 시간을 낭비하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

컴퓨터 사용 기능을 활용하여 업무를 더욱 많이 처리하기

컴퓨터 사용 기능(opens in a new window)을 통해 GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, 그리고 GPT-6 Luna는 API가 없는 애플리케이션까지 웹사이트 및 데스크톱 앱과 직접 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 모델에게 버그를 조사하고, 코드를 수정하며, 브라우저에서 제품을 열어 수정 사항이 제대로 작동하는지 확인할 것을 요청할 수 있습니다.

각 단계를 수행하기 위한 가장 간단하고 신뢰할 수 있는 방법을 선택하세요:

• 직접 작업을 처리할 수 있다면 API 또는 연결된 도구를 사용합니다.
• 모델이 화면을 읽거나, 버튼을 클릭하거나, 양식을 채워야 할 경우 컴퓨터 사용 기능을 사용합니다.

테스트부터 프로덕션까지: GPT-6 Astra를 활용하여 팀들이 구축하는 방식

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Harvey: 더 많은 컨텍스트, 더 유용한 초안. Harvey는 법원 정보, 판례법, 회사 문서 및 변호사의 선호도를 결합하여 초안을 맞춤화합니다. 공동 창업자 Gabe Pereyra는 “모델에 더 많은 컨텍스트를 제공하여 점점 더 좋고 구조화된 결과물을 만들 수 있습니다”라고 말합니다.

Cognition: 엔지니어가 검토할 수 있는 테스트 결과. Cognition은 소프트웨어를 테스트하고 증거를 반환하기 위해 Devin 내부에서 GPT-6 Astra를 사용합니다. 아이폰 게임의 예시에서, Devin은 시뮬레이터 녹화본과 통과한 확인 사항을 미확인 영역과 분리하는 보고서를 생성하여 남은 작업이 더 쉽게 보이도록 만들었습니다.

Hex: 비즈니스 질문부터 인터랙티브 대시보드까지. Hex는 GPT-6 Astra를 사용하여 판매 채널 성과에 대한 질문을 서면 조사 결과와 지리적 분류가 포함된 인터랙티브 대시보드로 변환합니다. 또한 모델에게 숫자가 말이 되는지, 그리고 분석이 비즈니스 질문에 답하는지를 검토하도록 요청합니다.

Invideo: 최종 편집에 대한 더 많은 제어력. Invideo는 GPT‑6 Astra를 사용하여 타임라인 편집을 계획하고, 에디터가 다듬을 수 있는 맞춤형 효과를 만듭니다. 이 회사는 컬러 그레이딩 및 보정 작업에서 성공률이 약 3배 높다고 보고했습니다. 몇몇 에디터들은 하루에 약 50개의 효과를 만들기도 했습니다.