OpenAIは2026年10月1日(現地時間)、最新の大規模言語モデル「GPT-6」ファミリーの効果的な利用を目的とした実践的なガイドを公式ブログで発表した。このガイドは、スタートアップ企業がGPT-6モデルの選定、プロンプトとスキルの最適化、長期にわたるワークフローの管理、そして本番環境での運用準備に至るまで、具体的な手法とヒントを提供している。
ガイドではまず、本番環境での効率的な運用に向けたチェック事項を提示している。コスト管理のためにキャッシングとコンパクションの活用を推奨し、タスクの成功率、レイテンシ、コストを測定することの重要性を強調した。また、監視体制の確立とデータ管理計画の策定も促している。
ワークロードに応じたモデルの選択については、GPT-6 Astraを最も困難な推論作業に、GPT-6.1 Solを複雑なコーディング、研究、コンピューター利用に、GPT-6 Lunaを大規模かつ日常的な定型業務（例：請求書からの情報抽出、リクエスト分類）に最適としている。APIでは、タスクに応じて「低」から「最大」までの推論レベルと、「Fast mode」や「Ultrafast」といった処理速度を調整できる点も解説された。
プロンプトとスキルの調整では、モデルに明確な指示を与えることの重要性を説く。Eric Provencher氏は、モデルがニュアンスと曖昧さを理解する能力が大幅に向上しており、過度に具体的なガイダンスが以前は役立った場面で、かえって結果を妨げることがあると指摘した。より良いスキル作成のためには、AGENTS.mdの更新、明確な決定境界の設定、そして「完了」の定義を明確にすることなどが推奨されている。
長時間実行される複雑なタスクの最適化についても触れられている。APIでは、モデルが作業中に指示を更新できるMid-turn steering、ツール実行中に独立した作業を継続できるAsynchronous tool callingが利用可能だ。GPT-6.1 Solは、独立したサブタスクを複数のエージェントに委任し、その結果を統合するマルチエージェントワークフローをサポートしている。
参考: OpenAI Blog (アーカイブ) — 2026年9月29日 10:00 (JST)