GPT-5.6 Sol — текстовая флагманская модель OpenAI с контекстным окном около 1 000 000 токенов. Она умеет рассуждать пошагово, анализировать изображения, вызывать инструменты и функции, искать информацию в вебе и генерировать картинки. Модель доступна в GPTunneL — можно работать с ней прямо в чате, без отдельных аккаунтов. Это руководство о том, как формулировать запросы, чтобы получать от неё максимум.
Что учитывать при составлении промптов
Сильные стороны модели напрямую влияют на то, как стоит строить запросы:
- Огромный контекст (~1 млн токенов). Можно загрузить целую книгу, кодовую базу или пачку документов и работать с ними в одном диалоге. Но чем больше контекста, тем важнее явно указывать, на какую часть опираться.
- Рассуждения. Модель хорошо решает многошаговые задачи. Сложные запросы выигрывают от просьбы разложить решение на этапы.
- Vision. Скриншоты, схемы, таблицы на фото — всё это можно прикладывать к промпту и просить проанализировать. Формулируй, что именно нужно извлечь из изображения.
- Инструменты и веб-поиск. Если нужны свежие данные, прямо проси проверить информацию в вебе и указать источники — так меньше домыслов.
- Генерация изображений. Описывай желаемую картинку конкретно: объект, стиль, композиция, что должно быть в кадре.
Техники промптинга
Структура запроса: роль, цель, формат, критерии
Универсальный каркас, который резко повышает качество ответов:
Роль: ты — редактор технического блога.
Цель: переписать текст ниже так, чтобы его понял новичок.
Формат: до 500 слов, подзаголовки, без жаргона.
Критерии: сохранить все факты, убрать канцелярит.
Текст: [...]
Роль задаёт стиль и экспертизу, цель — что делать, формат — как выглядит результат, критерии — как отличить хороший ответ от плохого.
Zero-shot vs few-shot
Zero-shot — задача без примеров: «Классифицируй отзыв как позитивный или негативный». Для типовых задач этого хватает. Few-shot — покажи 2–3 примера «вход → выход», и модель скопирует паттерн:
Отзыв: «Доставка за день, всё целое» → позитивный
Отзыв: «Ждал месяц, коробка мятая» → негативный
Отзыв: «Цена норм, но упаковка так себе» → ?
Few-shot особенно полезен, когда нужен строгий формат вывода или нестандартная логика классификации.
Chain-of-thought: попроси рассуждать
Для задач с логикой, расчётами или неоднозначными условиями добавь: «Рассуждай пошагово: сначала выпиши известные данные, потом варианты, потом выбери лучший и объясни почему». Модель с reasoning делает это сама, но явная просьба показать ход мысли помогает проверить логику и найти ошибку.
Длинный контекст — поэтапно
Даже с окном в миллион токенов не стоит валить всё в один запрос «прочитай и сделай выводы». Работает схема:
- Загрузи документы и попроси краткую карту: «Перечисли разделы и о чём каждый».
- Задавай точечные вопросы со ссылкой на раздел: «По разделу 3 — какие риски упомянуты?»
- Финальный синтез: «На основе всего разобранного составь итоговое резюме с цитатами из исходника».
Проси цитировать источник («укажи, из какого места документа взят факт») — это дисциплинирует модель и упрощает проверку.
Готовые промпты: копируй и адаптируй
Разбор длинного документа:
Ниже договор. Составь таблицу: пункт → обязательство → риск для исполнителя. В конце перечисли 5 пунктов, которые стоит обсудить с юристом, с цитатами из текста.
Анализ скриншота интерфейса:
На изображении — экран мобильного приложения. Перечисли все элементы интерфейса, оцени каждый по удобству и предложи 3 конкретных улучшения с обоснованием.
Ресёрч с веб-поиском:
Найди в вебе актуальную информацию по теме [тема]. Дай сводку на 300 слов, отдельным списком — источники. Если данные противоречат друг другу, покажи обе версии.
Код-ревью:
Ты — senior-разработчик. Проверь код ниже: сначала список багов по убыванию серьёзности, затем проблемы стиля, затем предложение рефакторинга. К каждому пункту — строка кода и исправленный вариант.
Генерация изображения:
Сгенерируй изображение: минималистичная иллюстрация для статьи о работе с данными, изометрический стиль, спокойная сине-серая палитра, без текста на картинке.
Диагностика типовых сбоев
- Ответ слишком общий. В промпте нет критериев и аудитории. Добавь: для кого ответ, что считается хорошим результатом, чего избегать. Попроси конкретику: «с примерами», «с цифрами из документа».
- Сломался формат. Одного описания формата мало — дай образец вывода (few-shot) и добавь «строго следуй шаблону, ничего кроме таблицы не выводи». Длинные диалоги «размывают» инструкции: повтори требования к формату в последнем сообщении.
- Домыслы и выдуманные факты. Явно разреши неуверенность: «Если данных нет в документе, напиши "в тексте не указано", не додумывай». Для фактических вопросов подключай веб-поиск и требуй источники. Проси цитаты из исходника — выдумать точную цитату сложнее, чем пересказ.
Подробности об API и возможностях моделей OpenAI — в официальной документации. А попробовать GPT-5.6 Sol можно в GPTunneL: один баланс, все топ-модели, без подписок.