Upgrading to GPT-5.6 Sol

Upgrading to GPT-5.6 Sol (GPT-5.6 Sol로 업그레이드)

사용자가 기존 OpenAI API 통합, 저장소, 프롬프트 스택, 에이전트, 모델 라우터, 또는 모델 피커를 GPT-5.6 Sol 또는 GPT-5.6 계열로 마이그레이션하라고 요청할 때 이 가이드를 사용하세요.

기본 명시적 대상은 gpt-5.6-sol이에요. 별칭 gpt-5.6은 Sol로 라우팅되는데, 저장소가 의도적으로 계열 별칭을 선호할 때만 사용하세요. 모든 기존 모델 사용을 Sol 후보로 취급하지 마세요: GPT-5.6은 비용, 지연 시간, 컨텍스트, 품질 역할이 다른 하나의 계열이에요.

코드를 바꾸기 전에 OpenAI Docs MCP를 사용해 현재 라이브 GPT-5.6 모델 지침을 가져오세요.

/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-5.6

프롬프트 변경에는 아래의 ## Prompting Best Practices 섹션만 읽으세요.

/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-5.6#prompting-best-practices

현재 모델 ID, 파라미터, 한도, 가격, 기능 가용성에 대해 라이브 문서를 정본으로 취급하세요. 이 파일은 마이그레이션 판단을 제공해요: 어디를 볼지, 무엇이 깨질 수 있는지, 무엇을 보존할지, 무엇을 자동으로 채택하지 않을지, 결과를 어떻게 검증할지.

출처: 문서

본문

핵심 원칙

맹목적인 모델 문자열 교체를 수행하지 마세요.

먼저 각 사용 지점의 동작, 지연 시간 클래스, 비용 클래스, reasoning 수준, 엔드포인트 계약, 도구 의미론, 캐시 동작, 출력 계약을 보존하세요. 그런 다음 가장 작은 안전한 마이그레이션을 만드세요. 새 GPT-5.6 기능은 측정된 문제를 해결하거나 사용자가 명시적으로 요청할 때만 채택하세요.

모델 업그레이드만으로 reasoning 필드 추가, 요청 스키마 변경, 테스트 재작성이 허용되지는 않아요. 이전의 유효 동작이 확립되고, 생략이 GPT-5.6에서 동작을 바꿀 때만 명시적 reasoning을 추가하세요.

주요 5.6 마이그레이션 위험은 다음과 같아요.

의도적으로 mini, nano, 저비용, 또는 지연 시간 민감한 워크로드에 Sol을 선택하는 것
이전 유효 effort가 none이었는데 5.6의 기본 medium reasoning을 물려받는 것
함수 도구와 함께 Chat Completions를 사용하면서 유효 reasoning을 명시적으로 none으로 설정하지 않는 것
안정적인 접두사 뒤에 변하는 접미사가 올 때 프롬프트 캐시 히트를 잃는 것
생략되거나 auto인 detail이 다르게 동작해 이미지·PDF 입력 토큰을 늘리는 것
이를 지원하지 않는 라우트에 새 캐시, 영속 reasoning, Pro, 프로그래매틱 도구 호출, 다중 에이전트 필드를 적용하는 것
모델 문자열을 업데이트하면서 레지스트리, 허용 목록, 가격 메타데이터, 기능 플래그, 테스트, UI 모델 피커를 잊는 것

마이그레이션 자세

편집 전에 모든 사용 지점을 분류하세요.

simple Sol migration
- 플래그십 모델 사용 하나.
- 같은 엔드포인트와 요청 형태를 유지할 수 있음.
- Reasoning effort가 명시적이거나 이전 유효 값이 알려져 있음.
- 캐시, 비전, 파일, 도구, 파서 동작에 구현 변경이 필요 없음.
tier-aware family migration
- 저장소가 여러 모델 역할, 모델 선택, 폴백, 라우터, 가격 데이터, 기능 메타데이터를 노출함.
- 모든 것을 Sol로 교체하는 대신 각 역할을 Sol, Terra, Luna에 매핑.
compatibility migration
- 안전한 이동이 파라미터, 엔드포인트, 캐시, 상태, 도구 루프, 멀티모달 detail 변경을 요구함.
- 구현 작업이 사용자가 요청한 범위 안에 있을 때만 이러한 변경을 하세요. 그렇지 않으면 정확한 차단 요인과 가장 작은 후속 작업을 보고하세요.
prompt migration
- API 형태는 유지될 수 있지만, 대표 트레이스가 프롬프트 특유의 회귀를 보여줌.
- 그 실패에 연결된 외과적 프롬프트 편집을 하세요. 동작하는 프롬프트 스택 전체를 재작성하지 마세요.
- 작업이 프롬프팅 지침 업데이트라면 직접 연결된 프롬프트 표면만 편집하세요. 프롬프트 변경이 요구하지 않는 한 런타임 요청 코드, 모델 스키마, 테스트를 수정하지 마세요.
optional feature adoption
- Pro 모드, 영속 reasoning, 명시적 캐싱, 프로그래매틱 도구 호출, 다중 에이전트 동작을 의도적으로 추가함.
- 효과를 측정할 수 있도록 기준선 마이그레이션과 분리해서 유지하세요.
leave unchanged
- 역사적 예시, 구식 모델에 대한 문서, 스냅샷, 픽스처, eval 기준선, 비교 코드, 의도적으로 고정된 폴백, 지원되지 않는 프로바이더, 모호한 사용.

의도가 불명확하면 사용을 그대로 두고 확인 목록으로 나열하는 것이, 조용히 역할을 바꾸는 것보다 낫습니다.

편집 전 목록화

리터럴 모델 ID 이상을 검색하세요. 다음을 목록화하세요.

모델 문자열, 별칭, 환경 변수, CLI 플래그, 구성 기본값, 배포 설정
Responses, Chat Completions, Batch, 프로바이더 어댑터에 대한 SDK 호출
reasoning 설정, 토큰 예산, 샘플링 설정, 지연 시간 타임아웃
함수 도구, 호스티드 도구, 구조화 출력, 응답 파서, 재생 로직
각 사용에 연결된 system, developer, user, tool-description 프롬프트
라우터, 폴백, 모델 허용 목록, enum, 정규식, 검증 스키마, 기능 맵
모델 피커 UI, 표시 레이블, 설명, 컨텍스트 한도, 가격 메타데이터, 프로바이더 카탈로그
프롬프트 캐시 키, 보존 옵션, 안정 접두사 구성, 캐시 메트릭
이미지, PDF, 파일, OCR, computer-use 입력
테스트, 픽스처, 스냅샷, eval, 분석 레이블, 청구 테이블, 문서

기본 모델을 변경할 때는 모든 활성 기본 표면을 검색하세요: 런타임 구성, 환경/구성 파일, 설정 문서, 테스트, CLI 기본값, 배포 예시. 그것들을 함께 업데이트하세요.

각 사용 지점에 대해 기록하세요:

소스 모델과 사용되는 이유
엔드포인트와 SDK/클라이언트 표면
프롬프트 표면
기본값을 포함한 유효 reasoning effort
지연 시간, 비용, 컨텍스트, 품질 역할
도구, 구조화 출력, 캐싱, 상태 재생, 멀티모달 입력
다운스트림 파서 또는 사용자에게 보이는 계약
마이그레이션 클래스와 검증 계획

역할에 따라 대상 모델 선택

이것을 시작 맵으로 사용하고 저장소 워크로드에 대해 검증하세요.

기존 역할	시작 GPT-5.6 대상	이유
접미사 없는 GPT-5 플래그십, GPT-5.5, GPT-5.4 플래그십	`gpt-5.6-sol`	Sol은 플래그십 동등 계층이에요.
Mini 모델, 균형 잡힌 저비용 라우트, 중간 처리량 워커	`gpt-5.6-terra`	Terra는 mini 유사 계층이에요.
Nano 모델, 분류, 추출, 라우팅, 고용량, 엄격 지연 라우트	`gpt-5.6-luna`	Luna는 nano 유사 계층이에요.
GPT-4.1 또는 GPT-4o 지연 시간 민감 흐름	Luna와 Terra를 먼저 평가하고, 품질이 요구할 때만 Sol 사용	플래그십 교체는 지연 시간과 비용을 크게 바꿀 수 있어요.
Reasoning 중심 또는 가장 어려운 품질 우선 흐름	이전 유효 effort로 Sol에서 시작	reasoning 계약을 튜닝 전에 보존하세요.
기존 Pro 사용	Sol + `reasoning.mode: "pro"`, 사용자가 Pro 동작을 원할 때만	GPT-5.6 Pro는 별도 모델 슬러그가 아니라 모드예요.
라우터, 폴백, 모델 피커	역할별로 계열 추가	다중 모델 설계를 Sol로 붕괴시키지 마세요.
타사 또는 프로바이더별 모델	사용자가 프로바이더 마이그레이션을 명시적으로 요청하지 않는 한 그대로	모델 이름 유사성은 안전한 매핑이 아니에요.

라이브 문서에서 확인할 중요한 한도:

Sol과 Terra는 대략 1.05M 컨텍스트와 128K 최대 출력을 가져요.
Luna는 더 작은 400K 컨텍스트와 128K 최대 출력을 가져요.
Sol·Terra 장기 컨텍스트 요청이 272K 입력 토큰을 넘으면 전체 요청의 가격이 바뀔 수 있어요.

가격, 한도, 기능 플래그를 임의로 만들지 마세요. 레지스트리나 UI를 업데이트하기 전에 현재 문서에서 가져오세요.

모델 피커와 레지스트리의 경우 기본적으로 기존 모델 항목을 보존하세요. 사용자가 명시적으로 구식 모델을 교체·제거하라고 하지 않는 한 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 새 옵션으로 추가하세요. 정본 문서에서 확인하지 않는 한 가격, 컨텍스트 한도, 기능, 메타데이터를 임의로 만들지 마세요.

gpt-5.6 별칭을 사용한다면 검증 중에 반환된 response.model을 기록하세요. 별칭과 명시적 Sol 슬러그가 대시보드, rate limit 구성, 분석, 청구 메타데이터에서 동일하게 나타난다고 가정하지 마세요.

튜닝 전 유효 reasoning 보존

GPT-5.6은 none, low, medium, high, xhigh, max를 지원해요. 생략하면 GPT-5.6은 medium으로 기본 설정돼요.

이것은 동작 마이그레이션 위험이에요.

GPT-5.5는 일반적으로 medium으로 기본 설정됐어요.
GPT-5.4, mini, nano 사용은 일반적으로 none으로 기본 설정됐어요.
이전에 생략됐던 설정이 모델 교체 후 더 느리고, 더 비싸지고, Chat Completions 함수 도구와 호환되지 않을 수 있어요.

각 사용에 대해:

effort가 명시적이면, 지원될 때 첫 5.6 실행에서 그것을 보존하세요.
effort가 생략됐고 이전 유효 기본값이 알려져 있다면, GPT-5.6의 생략 기본값이 동작을 바꿀 때만 명시적으로 추가하세요. 이전·새 생략 기본값이 같다면 생략 상태로 두세요.
이전 유효 값이 알려져 있지 않다면 추측하지 마세요. 플래그를 붙이고 가능한 기준선에서 이전 동작과 5.6을 비교하세요.
기준선이 통과한 후, 같은 설정과 한 단계 낮은 설정을 대표 작업에서 테스트하세요.
eval이 의미 있는 개선을 보여주는 어려운 품질 우선 워크로드에서만 xhigh 또는 max를 사용하세요.

전역적으로 max를 권장하지 마세요. effort를 올리기 전에 실제 실패가 누락된 성공 기준, 의존성 규칙, 도구 라우팅 규칙, 상태 재생 버그, 또는 검증 루프인지 확인하세요.

엔드포인트에 속하는 필드 형태를 사용하세요.

Responses:

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "reasoning": { "effort": "none" }
}

Chat Completions:

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "reasoning_effort": "none"
}

Chat Completions와 함수 도구

이것은 가장 중요한 엔드포인트별 검사예요.

GPT-5.6에서 Chat Completions의 함수 도구는 유효 reasoning none에서만 호환돼요. 도구와 함께 reasoning은 Responses API를 사용해야 해요.

GPT-5.6이 medium으로 기본 설정되므로 이 조합은 안전하지 않아요.

{
  "model": "gpt-5.6-luna",
  "tools": [{ "type": "function", "function": { "...": "..." } }]
}

함수 도구를 유지해야 하는 지연 시간 민감 Chat Completions 흐름이라면 명시적으로 none을 보존하세요.

{
  "model": "gpt-5.6-luna",
  "reasoning_effort": "none",
  "tools": [{ "type": "function", "function": { "...": "..." } }]
}

애플리케이션이 reasoning과 도구가 모두 필요하다면:

구현 변경이 범위 안에 있을 때 그 흐름을 Responses로 마이그레이션하세요
그렇지 않으면 호환성 차단 요인으로 보고하세요
도구를 제거하거나, 필수 reasoning을 내리거나, 승인 없이 워크로드 동작을 바꿔서 비호환성을 숨기지 마세요

라이브 API가 의도한 none 경로를 거부한다면, 워크어라운드를 임의로 만들지 말고 현재 API 호환성 문제로 취급해 정확한 요청과 오류를 보고하세요.

Responses API와 대화 상태

Reasoning, 도구, 다중 턴 에이전트, 새 5.6 기능에는 Responses를 선호하세요.

일반적인 다중 턴 Responses 호출에서는 저장소의 기존 상태 전략을 보존하세요. 그것이 존재한다는 이유만으로 영속 reasoning을 추가하지 마세요.

의도적으로 영속 reasoning을 활성화한다면:

목표와 가정이 안정적일 때만 reasoning.context: "all_turns"를 사용하세요
서버가 상태를 운반할 수 있을 때 previous_response_id를 선호하세요
수동으로 재생할 때 모든 이전 사용자 입력과 모든 관련 출력 항목을 보존하세요. 어시스턴트 텍스트만이 아니에요
store: false 또는 ZDR에서는 encrypted_content를 포함해 반환된 reasoning 항목을 보존·재생하세요
이전 reasoning이 오래되었거나 오해를 부를 수 있을 때는 현재 턴 동작을 사용하세요

수동 재생에서는 항목 타입, ID, call ID, caller 메타데이터, 어시스턴트 phase 값을 정확히 보존하세요. 불완전한 재생은 조용히 품질을 낮추거나 도구 연속을 깨뜨릴 수 있어요.

프롬프트 캐싱

기존 캐시 히트 동작이 모델 교체 후에도 살아남는다고 가정하지 마세요.

GPT-5.6 암시적 캐싱은 가장 최근 사용자 또는 도구 메시지 근처에 관리된 중단점(breakpoint)을 배치하며 더 이상 128-토큰 반올림에 의존하지 않아요. 따라서 큰 안정 접두사 뒤에 변하는 접미사가 오는 프롬프트는, 안정 접두사 자체가 바뀌지 않았더라도 캐시 히트를 잃을 수 있어요.

감사:

재사용 가능한 큰 system/developer 프롬프트
그 외에는 안정적인 프롬프트에 추가되는 동적 접미사
접두사의 변하는 타임스탬프, 요청 ID, 사용자별 값, 도구 목록
캐시 키, 보존 설정, 캐시 대시보드
읽기만 가정하고 쓰기를 무시하는 토큰 계산

마이그레이션 규칙:

재사용 가능한 접두사를 안정적으로 유지하세요
큰 시스템 프롬프트를 불필요하게 변경하지 마세요
이전과 새 cached_tokens, cache_write_tokens, 지연 시간, 비용을 비교하세요
측정된 워크로드가 암시적 캐싱이 놓치는 안정적인 경계를 가질 때만 명시적 캐시 중단점을 사용하세요
모든 프롬프트를 전역적으로 명시적 캐싱으로 변환하지 마세요
혼합 모델 시스템에서 5.6 전용 캐시 필드를 구식 라우트로 보내지 마세요

이전 라우트와 GPT-5.6 라우트가 요청 빌더를 공유하면, 5.6 전용 필드를 전역 적용 대신 격리하세요.

새 최상위 요청 형태는 prompt_cache_options를 사용해요. 예를 들어:

{
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "30m"
  }
}

실제 안정 렌더링 경계에 prompt_cache_breakpoint로 명시적 중단점을 배치하세요. 애플리케이션이 이미 prompt_cache_key를 사용한다면 그것을 보존하세요. 이전 prompt_cache_retention 형태를 폐기 대상으로 취급하고, 재작성 전에 라이브 문서를 확인하세요.

캐시 쓰기는 일반적인 캐시되지 않은 입력보다 비싸므로, 낮은 히트율은 느리고 비쌀 수 있어요.

이미지, PDF, 파일, 긴 컨텍스트

GPT-5.6은 프롬프트 변경 없이도 토큰과 지연 시간 동작을 바꿀 수 있어요.

이미지 입력에서 생략되거나 auto인 이미지 detail은 원본 치수를 보존할 수 있어요
Responses의 PDF/파일 입력에서 생략되거나 input_file.detail: "auto"는 높은 페이지 이미지 detail을 사용할 수 있어요
Chat Completions 파일 입력은 같은 detail 통제를 노출하지 않아요
Sol·Terra 장기 컨텍스트 요청이 가격 임계값을 넘을 수 있어요
Luna의 더 작은 컨텍스트는 Sol이나 Terra에 맞는 워크로드를 깨뜨릴 수 있어요

멀티모달 또는 장기 컨텍스트 사용의 경우:

전후 입력 토큰과 지연 시간을 측정하세요.
비용이나 지연 시간이 중요하면 detail을 명시적으로 만드세요.
작업이 원본 공간 정밀도를 요구하지 않을 때 이미지를 리사이즈하거나 더 낮은 detail을 사용하세요.
밀도, 좌표 민감, OCR, 로컬라이제이션, 시각 검사 작업에서는 품질을 실질적으로 개선한다면 원본/높은 detail을 유지하세요.
일반 요청만이 아니라 최악의 컨텍스트 길이를 테스트하세요.

누락된 메타데이터 플래그만으로 기능이 제거됐다고 주장하지 마세요. 현재 문서와 대표 요청에 대해 검증하세요.

구조화 출력, 파서, 도구 계약

출력 계약을 명시적으로 유지하세요.

JSON 스키마, 필수 필드, enum, refusal 처리, 파서 기대치를 보존하세요
도구 이름, 파라미터 스키마, call ID, 재시도 동작을 보존하세요
다운스트림 소비자가 요구할 때 인용, 증거 필드, 네이티브 아티팩트를 유지하세요
최종 답변이 계약을 충족하는지 확인하세요. 도구 호출이 성공했는지만이 아니에요

사용자가 명시적으로 제품 변경을 요청하지 않는 한, 스키마를 약화시키거나 필수 동작을 삭제하거나 라우트를 제거하거나 도구를 내리거나 비즈니스 로직을 바꿔 실패한 마이그레이션을 고치지 마세요.

선택 사항: Pro 모드

기준선 마이그레이션 동안 기존 사용이 Pro 유사하지 않거나 사용자가 명시적으로 요청하지 않는 한 Pro 모드를 활성화하지 마세요.

GPT-5.6 Pro는 reasoning 모드와 함께 기본 모델을 사용해요.

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "reasoning": {
    "mode": "pro",
    "effort": "medium"
  }
}

규칙:

Chat Completions가 아니라 Responses를 사용하세요
별도의 gpt-5.6-pro 슬러그를 검색하거나 임의로 만들지 마세요
지원되는 Pro effort는 medium부터 시작해요
mode와 effort는 별개의 결정이에요
표준 모드와 작업 품질, 총 지연 시간, 실제 청구된 토큰 사용량을 비교하세요

레거시 Pro 슬러그를 마이그레이션한다면 mode 변경을 명시적으로 만들고 일반 Sol 마이그레이션과 분리해 평가하세요.

선택 사항: 프로그래매틱 도구 호출

프로그래매틱 도구 호출은 GPT-5.6으로의 이동에 필수 부분이 아니에요. 코드가 큰 구조화 중간 결과를 모델 컨텍스트로 돌아오기 전에 줄일 수 있을 때만 추가하세요.

좋은 후보:

경계가 있는 읽기 전용 필터링, 조인, 정렬, 순위, 중복 제거, 집계
많은 유사 레코드 배칭
반복되는 결정적 검증
간결한 결과 스키마를 가진 map-reduce 스타일 검색

나쁜 후보:

한 번의 직접 도구 호출
각 결과가 다음 결정을 바꾸는 적응형 워크플로
쓰기, 승인, 부작용 흐름
인용 중심 또는 네이티브 아티팩트 흐름
모델에 보여야 하는 의미 판단

요청 형태 요구 사항:

{
  "tools": [
    { "type": "programmatic_tool_calling" },
    {
      "type": "function",
      "name": "lookup_records",
      "allowed_callers": ["programmatic"]
    }
  ]
}

programmatic_tool_calling을 다른 tools 속성 아래에 중첩하지 마세요. 활성화되면 호스트는 program, 프로그램이 발행한 function_call, function_call_output, program_output 항목을 처리해야 해요. 함수 결과를 반환할 때 원래 call_id와 caller를 보존하세요.

단계, 적격 읽기 전용 도구, 출력 스키마, 재시도 한도, 직접 판단으로의 핸드오프를 제한하세요. 최종 사용자에게 보이는 답변을 검증하세요. 올바른 프로그램 결과도 잘못된 최종 답변이 될 수 있어요.

선택 사항: 다중 에이전트 베타

기준선 마이그레이션 동안 애플리케이션에 이미 명확한 병렬화 가능 워크플로가 없고 사용자가 요청하지 않는 한 다중 에이전트 동작을 활성화하지 마세요.

활성화하려면 다음이 필요해요:

OpenAI-Beta: responses_multi_agent=v1 헤더
multi_agent: { "enabled": true, "max_concurrent_subagents": 3 }
multi_agent_call, multi_agent_call_output, agent_message 항목 처리
모든 에이전트에서 일반 개발자 정의 함수 호출을 실행하고 모든 필수 출력을 반환
재생·추적을 위해 새 항목 보존
현재 문서에서 컴팩션, reasoning 요약, 도구 호출 한도와의 비호환성 확인

동시성을 상한으로 제한하세요. 마이그레이션 작업이 무한 서브에이전트, 중복 작업을 만들거나 최종 합성 없이 끝나지 않게 하세요.

프롬프트 마이그레이션 판단

모델과 API 기준선이 동작한 후, 프롬프트를 편집하기 전에 대표 트레이스를 실행하세요. 측정된 실패에 대해서만 프롬프트를 변경하세요.

GPT-5.6에서는 다음을 선호하세요.

더 짧고 결과 지향적인 프롬프트
명시적 성공 기준, 의존성, 중지 조건, 완료 경계
보존된 사용자 제공 값
전역 기본값이나 키워드 맵 대신 암시적 선택에 대한 결정 기준
명시적 자율성과 권한 경계
명시적 도구 라우팅, 리소스 링크, 빵 부스러기(breadcrumbs), 예상 도구 선택
긴 작업에 대한 단계별 계획, 현재 계층 인식, 간결한 핸드오프
완료 선언 전 실제 검증

피하세요:

일반적인 be brief, be thorough, think step by step 지시
원치 않는 언어 전환을 유발할 수 있는 포괄적 언어 지시
안전한 로컬 작업이 차단될 때까지 ask first를 반복하는 것
회귀 원인을 식별할 수 없게 만드는 거대한 프롬프트 재작성
정확성, 증거, 필수 검증이 더 많은 작업을 필요로 할 때 도구 루프를 최소화하라고 말하는 것

코딩 또는 에이전틱 마이그레이션에서는 구체적인 보존·검증 규칙을 추가하세요.

Preserve existing functionality, routes, outputs, and user-visible behavior.
Do not delete or disable required behavior merely to make the build pass.
Before finishing, run the relevant build, tests, type checks, render or smoke
checks, and report the evidence.

장기 실행 작업에서는 현재 계층을 정의하세요: 리서치, 설계, 구현, 검토, 또는 외부 조정. 모델이 조용히 다른 계층으로 이동하지 않게 하세요.

업그레이드 워크플로

현재 라이브 5.6 문서와 Prompting Best Practices 섹션을 가져오세요.
모든 사용 지점과 그 인접 프롬프트, 구성, 레지스트리, 파서, 테스트 표면을 목록화하세요.
각 사용을 역할과 마이그레이션 클래스로 분류하세요.
기존 워크로드의 역할에 따라 Sol, Terra, Luna를 선택하세요.
이전 유효 reasoning effort를 명시적으로 보존하세요.
호환성 게이트를 실행하세요:
- 엔드포인트와 SDK 지원
- Chat Completions + 함수 도구
- 캐시 토폴로지와 캐시 필드
- 컨텍스트 길이와 장기 컨텍스트 비용
- 이미지, PDF, 파일 detail
- 구조화 출력과 파서
- Responses 상태 재생과 도구 연속
- 혼합 모델 라우팅과 지원되지 않는 새 필드
가장 작은 안전한 모델, 구성, 레지스트리, 프롬프트 변경을 적용하세요.
필요하고 측정 가능하지 않은 한 선택 사항인 Pro, 영속 reasoning, PTC, 명시적 캐싱, 다중 에이전트 동작을 추가하지 마세요.
기존 테스트와 대표 eval을 실행하세요.
변경됨, 변경되지 않음, 차단됨, 확인 필요 지점을 별도로 보고하세요.

검증 매트릭스

통제된 비교를 선호하세요.

이전 모델 + 이전 프롬프트 + 이전 설정
GPT-5.6 대상 + 같은 프롬프트 + 보존된 유효 reasoning
GPT-5.6 대상 + 같은 프롬프트 + 한 단계 낮은 effort
GPT-5.6 대상 + 측정된 실패가 요구하는 가장 작은 프롬프트 또는 API 수정
기준선과 분리된 선택 사항 기능 처리

워크로드에 중요한 것을 측정하세요:

작업 성공과 사용자에게 보이는 품질
구조화 출력 유효성과 파서 성공
도구 선택, 도구 인자, 재시도, 루프 횟수, 완료율
TTFT, 종단 간 지연 시간, 타임아웃율, 동시성 동작
입력, 출력, reasoning, 캐시, 캐시 쓰기 토큰
성공한 작업당 비용
장기 컨텍스트, 컴팩션, 재생 동작
이미지/PDF 토큰 사용과 시각/OCR 정확도
완전성, 보존된 동작, 인용, 검증 증거

모델 라우터와 피커에서는 각 역할에 대해 하나 이상의 대표 워크로드를 테스트하세요. 가장 싸거나 가장 빠른 계층이 품질 중요 작업에 우연히 사용되지 않고, Sol이 모든 워크로드에 우연히 사용되지 않는지 확인하세요.

필수 최종 보고서

반환:

Current usage inventory: 각 모델 지점, 엔드포인트, 역할, 프롬프트 표면, 이전 유효 reasoning.
Target mapping: Sol, Terra, Luna, 변경 없음, 또는 확인 필요, 이유와 함께.
Changes made: 모델 문자열, reasoning 설정, 프롬프트, 레지스트리, 메타데이터, 테스트, API 형태 변경.
Compatibility checks: Chat Completions/도구, 캐싱, 상태 재생, 멀티모달 detail, 컨텍스트/비용, 스키마, 혼합 모델 라우팅.
Prompt changes: 각 외과적 편집과 그것이 해결하는 실패 모드.
Validation: 명령, eval, 트레이스, 전후 측정, 남은 격차.
Unchanged sites: 역사적, 고정, 모호, 또는 의도적으로 역할 특유의 사용.
Blockers and open questions: 정확한 문제, 추측이 왜 안전하지 않은지, 가장 작은 다음 단계.

모델 문자열이 바뀌었다는 이유만으로 마이그레이션 완료라고 말하지 마세요. 영향받은 동작과 계약이 검증되었거나 남은 격차가 명시적으로 명시될 때만 완료예요.

더 알아보기 (Learn more)

최신 모델 가이드와 프롬프팅 모범 사례를 참고하세요.
Models에서 GPT-5.6 계열을 확인하세요.