GPT 모델 업데이트 될때마다 하는 것

GPT 새로운 모델이 나오면 OpenAI API 가이드 문서에 신규 모델군의 선택 기준과 마이그레이션 방법이 나옴.

단순히 모델 이름만 바꿔도 되지만, 추론 강도·프롬프트·캐시·도구 호출 구조를 함께 재평가하라는데 일단 딸깍 해보고 삽질 ㄱㄱ 해야함 (읽기 귀찮은 분들은 젤 마지막으로 이동 ㄱㄱ)

항상 모델 설명은 아래와 같이 추상적이라서 기준이 애매함

• gpt-5.6-sol: 성능이 가장 중요한 복잡한 작업

• gpt-5.6-terra: 성능과 비용의 균형

• gpt-5.6-luna: 대량·저비용 처리

가이드에서는

• 기본 선택은 terra

• 최고 품질이 실제 비즈니스 성과에 영향을 줄 때만 sol

• 단순 분류·변환·대량 처리에는 luna

라고하는데

벤치마크는 참고만 하고, 중요한 요금과 직접 경험한 삽질들을 종합해서 판단해야함

암튼 가이드에도 나와있지만 마이그레이션 핵심은 다음과 같음

기존 GPT-5.4·5.5 설정을 그대로 옮기는 것에서 끝내면 안 됨.

1. 기존 reasoning.effort를 기준값으로 측정

2. 동일한 설정과 한 단계 낮은 설정을 비교

3. 성공률·답변 완결성·토큰·지연시간·비용을 함께 평가

4. 최종 사용자에게 전달되는 결과가 유지될 때만 최적화로 인정

GPT-5.6은 더 적은 토큰으로 비슷하거나 높은 품질을 낼 수 있어, 이전 모델보다 낮은 추론 강도가 더 효율적일 수 있음.

추론 강도 선택 (근데 보통 코드 작업할때는 high/xhigh 만 쓰는 듯)

• low: 지연시간이 중요한 작업

• medium: 일반적인 시작점

• high / xhigh: 평가에서 품질 향상이 확인될 때

• max: 비용과 속도보다 품질이 중요한 작업

• none: 단순 생성이나 최소 지연시간이 필요한 작업

가장 높은 설정이 항상 가장 좋은 선택은 아님. 대표 워크로드로 측정한 결과가 선택 기준이어야 함.

프롬프트는 짧게 + “짧게 답해라”보다 우선순위를 지정

OpenAI 내부 평가에서는 장황한 시스템 프롬프트를 최소화했을 때:

• 평가 점수 약 10~15% 향상

• 전체 토큰 41~66% 감소

• 비용 33~67% 감소

중복 지시, 불필요한 예제, 과도한 도구 설명은 모델이 불필요한 탐색과 검증을 반복하게 만들 수 있음.

처음에는 작은 프롬프트와 최소 도구만 제공하고, 평가에서 문제가 확인될 때만 지시를 추가하는 방식

글고 GPT-5.6은 기본적으로 이전 모델보다 답변이 짧은 편임. 여기에 “최대한 짧게”, “최소한의 텍스트만” 같은 지시를 추가하면 필요한 내용까지 생략할 수 있음.

대신 다음처럼 지정하는 것이 좋음.

결론부터 제시하고, 결론을 뒷받침하는 근거와 중요한 예외, 다음 행동을 포함한다. 부차적인 설명과 반복은 생략한다.

길이를 제한하지 말고 뭘 남기고 뭘 제거할지 정의해야 함.

GPT-5.6은 요청을 적극적으로 해석하고 작업을 이어가는 성향이 강해짐.

프롬프트에 경계를 명확하게 두는 것도 중요함.

• 분석·검토 요청은 결과만 보고

• 수정·구현 요청은 범위 내 변경과 수정하지 않은 더 넓은 검증까지 수행

• 외부 시스템 변경, 삭제, 결제, 범위 확대는 승인 필요

근데 모든 단계에서 반복적으로 승인을 요구하도록 만들면 정상적인 읽기·검색·테스트까지 멈추는 문제가 발생할 수 있다고 함

아~ 모르겠고 딸깍 하고 싶다면?

OpenAI Docs 스킬로 딸-깍

$openai-docs migrate this project to the GPT-5.6 model family

Codex에 없거나 다른 에이전트 툴 쓰면 이거 설치해달라고 하면 됨 https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/openai-docs