OpenAI выпустила руководство по составлению запросов для GPT-5.5. Главный вывод: старые промпты не стоит переносить в новую модель без изменений. Компания советует начинать заново — с короткой инструкции, нацеленной на результат.
В руководстве OpenAI пишет, что GPT-5.5 не следует считать прямой заменой GPT-5.2 или GPT-5.4. Переход на новую модель стоит начинать с минимального промпта, который уже решает задачу. После этого разработчикам предлагают настраивать уровень рассуждений, рамки задачи, описания инструментов и формат ответа на примерах, близких к реальным.
По данным OpenAI, GPT-5.5 рассуждает эффективнее предыдущих версий, поэтому сначала лучше проверить уровни усилия low и medium, а уже потом переходить к более высоким настройкам. Короткие запросы, ориентированные на итог, часто работают лучше, чем длинные цепочки инструкций с подробным описанием процесса.
Компания отдельно предупреждает: не нужно переносить в GPT-5.5 все указания из старых наборов промптов. В OpenAI объясняют, что прежние модели требовали более жёсткого пошагового управления, из-за чего старые запросы часто избыточно описывают процесс. В GPT-5.5 это создаёт лишний шум, сужает варианты ответа или делает формулировки механическими.
Вместо этого в промпте советуют указывать целевой результат, критерии успеха, ограничения и доступный контекст, а способ решения оставлять модели. В качестве положительного примера OpenAI приводит промпт для службы поддержки, где задана только цель: решить проблему клиента полностью.
- решение о праве на услугу принимается по доступным данным политики и аккаунта;
- все допустимые действия выполняются до ответа пользователю;
- финальный ответ включает completed_actions, customer_message и blockers;
- если данных не хватает, нужно запросить только минимально недостающее поле.
Отрицательный пример, напротив, детально расписывает каждый шаг: сначала проверить один источник, потом другой, затем сравнить все поля, учесть все исключения, выбрать инструмент, вызвать его и после этого объяснить пользователю весь процесс.
OpenAI также советует использовать формулировки вроде ALWAYS и NEVER только для жёстких инвариантов — например, правил безопасности или обязательных полей в ответе. Для ситуаций, где требуется суждение, лучше задавать правила принятия решений, а не абсолютные запреты.
В руководстве есть и правило остановки, чтобы модель не уходила в лишние циклы работы с инструментами: решать запрос пользователя с минимально достаточным числом шагов, но не в ущерб корректности, расчётам, запасным подтверждениям и обязательным ссылкам на источники для фактических утверждений.
После каждого результата OpenAI предлагает проверять: можно ли уже ответить на основной запрос пользователя с полезными доказательствами и ссылками на подтверждение фактов. Если да, модель должна переходить к ответу.
Отдельно руководство возвращает в число рекомендованных элементов role definition — описание роли модели. В OpenAI отмечают, что рекомендуемая структура промпта начинается именно с роли и контекста, хотя часть разработчиков ранее считала такой подход устаревшим или бесполезным.
Для клиентских ассистентов, сценариев поддержки и коучинговых инструментов компания советует разделять два параметра: personality и collaboration style. Первый задаёт то, как помощник звучит — тон, теплоту, формальность или юмор. Второй описывает то, как он работает: когда задаёт вопросы, когда делает допущения и как ведёт себя при неопределённости.
OpenAI приводит два примера. Первый — более фактический и прикладной: «Вы способный партнёр по работе: открытый, ровный и прямой. Считайте, что пользователь компетентен и действует добросовестно, и отвечайте терпеливо, уважительно и с практической пользой».
Там же уточняется: лучше продвигаться вперёд, чем останавливаться ради уточнения, если запрос уже достаточно понятен. Используйте контекст и разумные допущения. Уточняющие вопросы нужно задавать только тогда, когда недостающая информация существенно меняет ответ или создаёт заметный риск.
Второй пример — более выразительный стиль: «Придерживайтесь яркого разговорного присутствия: будьте умны, любознательны, уместно игривы и внимательны к ходу мысли пользователя. Задавайте хорошие вопросы, когда проблема пока размыта, а затем действуйте решительно, когда контекста уже достаточно».
Ещё одна рекомендация: каждый раздел промпта должен быть коротким. Подробности стоит добавлять только там, где они действительно меняют поведение модели. Саму структуру запроса OpenAI предлагает считать стартовой схемой, а не жёстким шаблоном.
Для ответов, основанных на фактах, правила цитирования нужно задавать прямо в промпте. Разработчикам советуют заранее указывать, какие утверждения требуют подтверждения, что считать достаточным доказательством и как модель должна действовать, если доказательств нет. Отсутствие данных, как подчёркивает OpenAI, не должно автоматически превращаться в фактическое «нет».
В документе также описаны бюджеты поиска, которые выступают как правило остановки. Для обычных вопросов и ответов OpenAI рекомендует начинать с одного широкого поиска по коротким и различающим ключевым словам. Если верхние результаты уже дают достаточно подтверждений для основного запроса, повторный поиск не нужен.
Новый вызов поиска следует делать только при необходимости. Компания прямо советует не искать заново ради более красивой формулировки, дополнительных примеров, второстепенных деталей или поддержки формулировок, которые можно безопасно сделать более общими.
Для задач по подготовке презентаций, сводок или маркетинговых текстов OpenAI советует заранее отделять в промпте утверждения, которым нужны источники, от частей, которые можно писать свободнее.
Отдельный блок посвящён интерфейсам с потоковым выводом. OpenAI отмечает, что в приложениях, где ответ появляется по мере генерации, важна каждая секунда до первого видимого отклика. GPT-5.5 может заметно тратить время на рассуждение, планирование и вызовы инструментов до появления текста, поэтому для длинных или насыщенных инструментами задач компания рекомендует короткий preamble — видимое сообщение о том, что запрос принят и какой будет первый шаг.
Перед вызовом инструментов в многошаговой задаче OpenAI предлагает выводить пользователю короткое обновление на одно-два предложения. Это повышает ощущение отзывчивости интерфейса, хотя сама задача при этом не меняется.
Тем разработчикам, кто не хочет переписывать промпты вручную, OpenAI предлагает использовать Codex. По словам компании, этот агент для программирования может применить изменения из нового руководства одной командой. OpenAI также выпустила собственный инструмент OpenAI Docs Skill для этой задачи; он работает и в других кодинговых агентах.
Источник: The Decoder, OpenAI.
