OpenAI 发布 GPT-6 系列模型指南，按任务匹配模型可控制成本

OpenAI 发布 GPT-6 系列模型使用指南，针对不同工作负载提供模型选择与提示词优化建议。官方称该系列是迄今最先进的模型系列，覆盖从原型开发到多步骤工作流编排的多种场景。

在模型选择上，OpenAI 建议用户根据实际任务匹配模型，不必默认使用最强版本。GPT-6 Astra 面向最高难度推理任务，GPT-6.1 Sol 适合复杂编程与研究，GPT-6 Luna 则用于发票字段提取、请求分类等大规模重复性工作。

提示词方面，官方建议明确目标、受众、上下文与完成标准，而非堆砌冗长步骤，并说明模型可自主决定的范围。推理强度上，日常问答无需追求最高等级，仅在复杂分析、调试或深度研究时升级。