2 октября 2026 года OpenAI выложила практический гайд по семейству GPT-6. Если у вас ключ, бот или сценарий в Codex, страница про то, какую из трёх моделей ставить на задачу, сколько крутить reasoning и как не тащить лишний контекст через длинный прогон.
На ней сразу три карточки. GPT-6 Astra подписана как самая умная: input $10, output $50, cached input $1. GPT-6.1 Sol стоит рядом с интеллектом Astra за пятую цены: $2, $10 и $0.10. GPT-6 Luna отдана быстрым повторяемым задачам: $0.10, $0.50 и $0.01. Подпись карточки не говорит, за какой объём эти доллары. Единицу фиксирует анонс GPT-6.1 Sol от 29 сентября, на который гайд ссылается первой фразой: у API gpt-6.1-sol это $2 за миллион входных токенов, $0.10 за миллион cached input и $10 за миллион выходных. Там же Sol назван пятой частью обычной цены input и output у Astra. Цифры Sol на карточке и в анонсе совпадают, шкала одна. Ссылки гайда на карточки моделей ведут на id gpt-6-astra, gpt-6.1-sol и gpt-6-luna.
Роли короткие. Astra берут на самый тяжёлый reasoning, где нужен максимум. 6.1 Sol – на сложный код, исследование и computer use. Luna – на узкую задачу с ясной целью, которую гоняют пачками: вытащить поля счёта, классифицировать заявку, собрать структурированное резюме. Запуск Astra с теми же $10 и $50 уже разобран отдельно: GPT-6 Astra: ChatGPT Work, API $10/$50 и computer use. Здесь семья лежит на одной карточке, плюс ручки, которые крутят после выбора модели.
В анонсе 29 сентября 6.1 Sol уже был в ChatGPT Work и Codex у Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. В обычный Chat его тогда ещё не пустили. Гайд от 2 октября этот список не обновляет, так что свежей строки «теперь и в Chat» там нет.
Три цены и кэш
Кэш в гайде не скидка на всё подряд. Cached input, пишут они, стоит до 95% дешевле обычного input, и процент зависит от модели. На карточке у 6.1 Sol $0.10 при input $2 – это как раз минус 95%. У Astra $1 против $10 и у Luna $0.01 против $0.10 выходит минус 90%, не 95. Потолок «до 95%» на каждую строку переносить не стоит.
Чтобы повтор вообще попал в кэш, стабильные инструкции и справочник ставят до меняющихся деталей задачи. Определения инструментов от запроса к запросу не дёргают. В цену полного прогона OpenAI просит включить запись в кэш и тарифы длинного контекста, не только удачный ответ. Для длинного диалога есть compaction: контекст ужимают, состояние для продолжения оставляют. Где повтор разваливается, смотрят в их caching dashboard. Отдельной цифры «счёт станет меньше на N» страница не даёт.
Независимые куски советуют пускать вместе, чтобы один медленный шаг не держал чужую работу. Контекст, без которого задача и так решается, режут. Перед продом – представительные задачи и три замера: успех, задержка, цена за успешную задачу. Рядом мониторинг поведения и data controls. Это их список перед выкладкой, не команда, которую можно скопировать в консоль.
Effort, Fast и Ultrafast
В API уровень reasoning выбираете вы.
- Low. Рутина: вытащить факт, мелкая правка.
- Medium. Нужно суждение: набросать фичу, сравнить варианты.
- High. Трудная отладка, разбор глубже, внимательная проверка.
- Extra high и Max. Только где режим есть, и только если High уже не тянет, а выигрыш оправдывает время и деньги.
Посреди разговора effort можно сменить, не ломая кэш. В Codex старт другой: дефолт этой модели, ниже на простых задачах, выше когда нужен разбор. Ползунок Codex и поле effort в API – не одна кнопка.
Скорость – третья ручка, и она платная отдельно от «подумай сильнее». Fast mode в API включают, когда важна задержка: чат или инструмент для кода. Ответы быстрее и ровнее, чем у Standard, цена токена выше. Во сколько раз, гайд не пишет. Ultrafast есть и в Codex, и в API: ускоряет генерацию токенов независимо от effort. На странице от 2 октября он помечен как доступный для GPT-6 Astra. Множитель скорости и размер доплаты в самом гайде не названы. Фразу «до 8 раз быстрее в Codex» отсюда не беру: в анонсе Sol от 29 сентября это был план «в ближайшие дни» для Sol, не строка этого гайда про Astra.
Skill и граница «сделано»
Эрик Провенчер из Developer Experience OpenAI на этой странице говорит прямо: модели стали лучше держать нюанс и неясность, и слишком подробная инструкция теперь может мешать там, где раньше помогала. Старт они всё равно хотят конкретный. Какой результат, для кого, какой контекст и какие ограничения, что считать готовым. Дальше гайд сжимает четыре пункта из заметки про skills и промпты для GPT-6 Astra.
Skill описывают коротко: когда он вообще запускается. Подробности подгружают по нужде, а не простынёй в каждый ход. Жёсткий рецепт из нумерованных шагов меняют на указание под те модели, которыми команда реально пользуется.
В AGENTS.md пишут, когда какой документ и какой тест уместны. И отдельно разрешают безопасную рутину. Пример OpenAI: локальные тесты на одноразовых данных, без доступа к проду. Это не приглашение пустить агента на боевой сайт.
Граница решений заменяет одеяло «всегда спрашивай». Что можно сделать самому, что только после подтверждения. На той же странице пример: как сверстать резюме, модель выбирает сама, а объём проекта без вас не меняет. Готово у них – не «diff написан». Готово включает правку, запуск, осмотр результата и починку падений. Какие решения всё равно остаются на человеке, пишут отдельно.
Полезный ответ они описывают так: обычный язык, техническая глубина под аудиторию и короткая сдача. Что изменилось, что проверено, что ещё ждёт внимания. В Codex и в API набор один и тот же: какие решения модель принимает сама, когда останавливается спросить, как выглядит ответ, от которого есть толк.
Steering и subagent у Sol
С этим семейством OpenAI прямо говорит про задачи на часы и дни. В API для длинного хода три механизма, и они не взаимозаменяемы.
Steering посреди хода: поправку шлют через Responses WebSocket, пока модель работает. Обновления встают в очередь. Они не отменяют уже запущенный инструмент и не откатывают то, что он успел сделать. Если уточнение пришло после записи или клика, отката с этой страницы не следует.
Асинхронный инструмент устроен иначе. Модель продолжает независимую работу, пока ваше приложение гоняет медленное, например тесты. Результат возвращаете, когда он готов. Кусок, который от этого результата зависит, раньше не стартует. Иначе два куска разойдутся и не узнают друг о друге.
Мультиагент в Responses API гайд отдаёт только GPT-6.1 Sol и помечает beta. Sol может раздать независимые куски субагентам, например разные части репозитория, и собрать выводы в один ответ. На Astra и Luna этой строки нет.
В Codex длинный ход привязан к Astra, не к Sol. Модель может спросить уточнение, не дожидаясь конца прогона. Вопросы, без которых следующий шаг слепой, закрывают сразу. Независимую работу можно оставить идти, пока думаете. Если уходите, пишут, что продолжать и где встать. Когда требование сменилось, активную задачу направляют заново: что меняется и что остаётся. Иначе она доест старый план.
Computer use, если у шага нет API
Computer use на странице от 2 октября есть у Astra, у GPT-6.1 Sol и у Luna. Модель трогает сайт и десктопное приложение, даже если своего API у них нет. Пример OpenAI: найти баг, поправить код и открыть продукт в браузере, чтобы проверить починку.
Порядок они задают сами. Шаг, который закрывается API или уже подключённым инструментом, делают им. Computer use – когда надо прочитать экран, нажать кнопку или заполнить форму. Если встраиваете это в своё приложение, модели дают инструмент, который запускает код: Playwright для браузера, PyAutoGUI для десктопа.
Боевой SSH, root и прод из этой схемы не следуют. В том же гайде безопасная рутина – локальные тесты и данные, которые не жалко выбросить. Весов, self-host и пакета под Linux ни на гайде, ни в связанном анонсе Sol нет. Текст про выбор id, effort и контур инструментов.
