GPT-6 사용하기

GPT-6 사용하기 (Using GPT-6)

GPT-6 모델 계열에는 GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna가 있어요. 작업에 필요한 추론, 지연 시간, 비용에 따라 모델을 선택하세요.

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본문

GPT-6 Astra는 지금까지 가장 지능적인 모델로, 컴퓨터 사용, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 과학, 전문 작업에서 최첨단 성능을 보여줘요. 코드·브라우저·전문 소프트웨어에 걸친 다단계 워크플로를 수행하는 데 탁월해요. 여러 평가에서 Astra는 훨씬 적은 출력 토큰으로 더 강한 결과를 내며, 토큰당 가격이 더 높음에도 이전 모델보다 낮은 추정 API 작업당 비용을 제공해요.

GPT-6 Astra는 지금까지 가장 잘 정렬된 모델이기도 해요. 주의를 기울이고, 작업 경계를 존중하며, 투명하게 소통하는 데 탁월해요. 지시가 해석의 여지를 남길 때는 가지는 컨텍스트로 일상적 공백을 채우고, 답이 결과를 바꿀 수 있을 때는 집중된 질문을 해요. 새 요구사항을 통합하고, 요청하면 방향을 바꾸며, 더 넓은 작업을 놓치지 않고 부수 질문에 답해요.

GPT-6으로 구축하려면 Responses API 요청에서 model을 설정하세요. 최고 수준의 능력에는 gpt-6-astra, 까다로운 작업의 강한 추론에는 gpt-6-sol, 규모에서 효율적이고 반복 가능한 작업에는 gpt-6-luna를 쓰세요.

새로운 것

  • 비동기 도구 호출(Async tool calling): GPT-6은 애플리케이션이 도구를 실행하는 동안 계속 추론하거나, 다른 도구를 호출하거나, 요청의 독립 부분에 답할 수 있어요. 함수나 사용자 지정 도구에 async: true를 설정하고 준비되면 원래 call_id로 결과를 반환하세요. 애플리케이션이 여전히 도구를 실행하고 보류 중인 작업을 관리해요. 기본 사용법과 개발자 정의 wait-tool 패턴은 Async tool calling을 참고하세요.
  • 턴 중간 스티어링(Mid-turn steering): GPT-6이 작업하는 동안 수정이나 요구사항 변경 같은 추가 사용자 지시를 보낼 수 있어요. WebSocket 연결에서 Responses API는 완료된 작업을 보존하고 연속에 업데이트를 포함해요. 이벤트 흐름과 도구 결과 처리는 Mid-turn steering을 참고하세요.
  • 캐시 보존하며 대화 중 reasoning 변경: configuration_update 입력 항목을 추가해 어려운 작업에는 reasoning effort를 높이고 일상적 후속에는 낮출 수 있어요. 원래 프롬프트 접두사를 다시 쓰지 않으면서요. 업데이트된 reasoning effort는 다른 configuration_update 입력 항목이 덮어쓸 때까지 적용돼요. 예시와 호환성은 대화 중 reasoning 변경을 참고하세요.
  • 정렬 오류 모니터링(Misalignment monitoring): GPT-6 Astra를 위한 강화된 안전장치의 일부로, 우리 시스템이 정렬 오류를 비동기적으로 모니터링하고 필요할 때 알림을 트리거해요. 자세한 내용은 정렬 오류 모니터링을 참고하세요.

GPT-6은 GPT-5.6에서 사용 가능한 기존 API 기능도 지원해요. computer use, Structured Outputs, streaming, Programmatic Tool Calling, multi-agent orchestration, prompt caching, persisted reasoning, compaction, pro mode를 포함해요.

제한 사항

  • GPT-6 Astra는 none reasoning effort를 지원하지 않아요. GPT-6 Sol과 Luna는 지원해요.
  • GPT-6 Astra, Sol, Luna에서 EU 데이터 레지던시는 Standard 처리에서만 사용 가능해요. 데이터 레지던시 자격을 참고하세요.

프롬프팅 모범 사례

GPT-6 모델 계열 전반의 출발점으로 다음 프롬프트를 사용하세요. GPT-6 Astra에서 관찰된 동작을 다루며, 선택한 모델과 워크로드로 평가하세요.

GPT-6 Astra 동작

  • 주도성과 이행: 모델은 더 효과적인 협력자로 설계되어, 추가 입력이 결과를 실질적으로 바꿀 수 있을 때 사용자에게 질문할 가능성이 더 높아요. 사용자가 합리적 가정을 하고 지속하길 기대할 때 멈출 수 있어요.
  • 지시 따르기: GPT-6 Astra는 이전 모델보다 일반 지시 따르기가 더 강해 동작에 대한 제어력이 더 커요. AGENTS.md 같은 스킬·다른 파일에 포함된 지시에 더 민감할 수 있어요. 모델이 접근하는 스킬·다른 파일에서 동작에 영향을 줄 수 있는 지시를 감사할 것을 강력히 권장해요.
  • 성격과 글쓰기 스타일: 모델은 상세하고 형식화된 응답을 선호하고 세션 간 반복적인 표현을 쓸 수 있어요. 애플리케이션이 필요로 하는 글쓰기 스타일과 구조를 지정하세요.
  • 서브에이전트 위임: 모델이 워크플로에 원하는 것보다 덜 위임할 수 있어요. 병렬 작업에 서브에이전트를 언제·얼마나 쓰게 할지 지정하세요.
  • 테스팅과 검증: 코딩 작업에서 모델은 작업 완료를 고려하기 전에 철저히 테스트하는 경향이 있어요. 작은 작업에서는 작업이 요구하는 것보다 더 넓은 테스트가 될 수 있어요.

주도성과 이행

GPT-6 Astra는 긴 작업 동안 일관성을 유지하는 데 일반적으로 GPT-5.6 Sol과 이전 모델보다 뛰어나요. 이전 모델이 가정을 하던 곳에서 명확화를 요청할 가능성도 더 높아요.

더 자율적인 작업을 장려하려면 이 프롬프트로 시작하세요.

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.

사용자 의도가 불명확하면 모델은 진행하기 위해 사용자에게 명확화를 요청할 가능성이 더 높아요. 사용자 프롬프트가 권한을 함의하면 모델이 이행하도록 프롬프트하세요.

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.

구체적이고 검토 가능한 결과를 준비한 뒤에만 모델이 승인을 요청하게 프롬프트하세요. 이는 모델이 할 수 있는 작업을 하기 전에 작업을 막지 않게 하고, 종종 더 빠른 작업 완료로 이어져요.

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.

모델은 기본적으로 작업하면서 비차단 질문을 하는 것을 좋아하므로, 애플리케이션이 필요로 하는 자율성 수준에 맞게 이 프롬프트를 조정하세요.

지시 따르기

GPT-6 Astra는 더 긴 지시를 더 잘 따를 수 있지만, 컨텍스트의 정보에 더 민감할 수도 있어요. 예를 들어 스킬 파일의 불명확하거나 충돌하는 지침이 모델로 하여금 일찍 멈추고 작업을 차단하게 할 수 있어요. 사용자 지시와 스킬의 우선순위를 명시적으로 만들세요.

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.

모델에게 멈추거나 방향을 바꾸게 한 스킬·지시를 식별하게 요청하는 것도 모델 동작에 대한 투명성을 제공하는 데 효과적일 수 있어요.

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.

애플리케이션에 AGENTS.md 같은 많은 스킬·지시 파일을 로드할 때 이 프롬프트로 조용하고 충돌하는 지침을 찾을 수 있어요.

성격과 글쓰기 스타일

GPT-6 Astra는 응답을 스캔하기 쉽게 목록·표·Markdown을 쓰는 경향이 있어요. 애플리케이션이 형식을 덜 갖춘 산문을 필요로 한다면 그 선호를 지정하세요.

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.

기술 커뮤니케이션에서는 다음 프롬프트가 명확하고 일관된 언어를 쓰면서 도메인에 적절한 균형을 잡는 데 도움이 돼요.

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.

글쓰기에서 전문 용어와 상투어를 줄이려면 이 프롬프트로 시작하세요.

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.

서브에이전트 위임

GPT-6 Astra는 병렬로 작업하는 서브에이전트에 작업을 나누고 위임할 수 있도록 학습됐어요. 하네스에서 멀티 에이전트 시스템을 구현한다면 다음 프롬프트로 GPT-6 Astra가 얼마나 위임해야 하는지 조정하세요.

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.

에이전트 간 메시지는 문법이나 공백 오류를 포함할 수 있어요. 이 프롬프트로 에이전트 간 메시지를 더 읽기 쉽게 만들 수 있어요.

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.

모델은 언제·어떻게 서브에이전트에 위임해야 하는지에 대한 프롬프팅에 잘 반응하므로, 하네스와 멀티 에이전트 구현에 맞게 이 동작을 조정하세요.

테스팅과 검증

코딩 작업에서는 변경이 요구하는 테스팅·검증 양을 조정하세요. 이는 작은 변경에 불필요한 테스트나 반복 검사를 피하는 데 도움이 돼요.

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.

마이그레이션 빠른 시작

Codex로 마이그레이션

Codex는 OpenAI Docs 스킬로 이 가이드의 권장 변경을 적용할 수 있어요.

$openai-docs migrate this project to the GPT-6 model family

이 스킬은 Codex 저장소에서 다운로드해 다른 코딩 에이전트에서도 사용할 수 있어요.

API·모델 파라미터 업데이트

model을 gpt-6-astra, gpt-6-sol, gpt-6-luna로 설정하고 다음을 확인하세요.

  • Reasoning effort: 지원되는 곳에서 현재 유효 reasoning effort를 보존하세요. GPT-6 Astra는 none을 지원하지 않으니 low를 쓰세요. GPT-6 Sol과 Luna는 none을 지원해요. 기존 요청이 minimal을 쓴다면 low로 시작해 대표 작업에서 결과를 비교하세요. Responses에서 reasoning.effort를, Chat Completions에서 reasoning_effort를 쓰세요.
  • 도구 호출: Responses API를 사용하세요. GPT-6 Astra는 Chat Completions를 지원하지만 도구 호출은 Responses가 필요해요. GPT-6 Sol과 Luna는 reasoning_effort: "none"일 때만 Chat Completions에서 함수 호출을 지원해요. 도구와 함께 reasoning에는 Responses를 쓰세요.
  • 지원되지 않는 파라미터: reasoning effort가 none이 아니면 temperature, top_p, top_logprobs를 제거하세요. Chat Completions는 logprobs도 제거하세요. Responses는 include에서 message.output_text.logprobs를 제거하세요.
  • 데이터 레지던시: GPT-6 Astra, Sol, Luna에서 EU 데이터 레지던시는 Standard 처리에서만 가능해요. GPT-6 Astra의 Fast mode에는 지연 시간 SLA가 없어요. Fast mode 호환성을 참고하세요.
  • Reasoning effort 변경: 애플리케이션이 응답 간 effort를 바꾼다면 표준 단일 에이전트 요청에서 configuration_update 항목을 사용하세요. 캐싱을 위해 프롬프트 접두사를 보존하도록 요청 수준 reasoning.effort는 바꾸지 마세요. 이 기능을 채택하기 전에 호환성 한도를 확인하세요.
  • 프롬프트 캐싱: GPT-5.5 이하에서 마이그레이션할 때 prompt_cache_retention을 "30m"으로 설정된 prompt_cache_options.ttl로 바꾸세요. 캐시 경계와 캐시 쓰기 청구를 포함한 프롬프트 캐싱 변경을 검토하세요.
  • 불필요한 승인 일시정지: 진행 전에 모델이 계속 승인을 요청하는 문제가 있다면 주도성과 이행 지침으로 더 자율적인 실행을 프롬프트하세요. 지시 따르기, 글쓰기 스타일, 서브에이전트 위임, 테스팅에 대한 지침은 프롬프팅 모범 사례의 나머지를 참고하세요.

더 알아보기 (Learn more)

관련 문서: GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, Responses API로 마이그레이션, 모델 선택 기록을 함께 보면 좋아요.