نشرت OpenAI دليل عائلة GPT-6 في 2 أكتوبر 2026. يجمع الدليل بين اختيار النموذج والتعليمات والمهام طويلة الأمد وفحوصات النشر. ولا يزال على فريق البرمجيات إيجاد التركيبة التي تجتاز فحوص مهامه ضمن حدود التكلفة وزمن الاستجابة.
الخيارات الحالية للعائلة في ذلك الدليل هي GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol وGPT-6 Luna. تحققنا من وثائق API والأسعار لدى OpenAI في 3 أكتوبر. طريقة الاختيار وورقة العمل أدناه مقترحتان؛ لم نشغّل النماذج ولم نقس عبء عمل إنتاجيا.
التغيير الأبرز
- ما الذي تغيّر: تعرض OpenAI الآن عائلة GPT-6 كمجموعة من الخيارات بحسب عبء العمل، مع إمكانية ضبط جهد الاستدلال وأدوات للمهام متعددة الخطوات. ويمكن للفرق تهيئة كل جزء من سير العمل بدلا من تحميل إعداد نموذج واحد مسؤولية جميع المهام.
- لماذا يهم ذلك: يستطيع المطور قياس ما إذا كانت خطوة استخراج محددة تحتاج إلى Luna، وما إذا كانت خطوة برمجية أو بحثية تستدعي Sol، وأين تبرر قدرات Astra الإضافية سعرها. وتعتمد الإجابة على المهام المنجزة وزمن الاستجابة والتكلفة الإجمالية لسير العمل، بما في ذلك استخدام الأدوات والمحاولات الفاشلة.
- ما الذي ينبغي متابعته: تحتاج عمليات التشغيل الطويلة إلى تسليمات وفحوص صريحة. ويمكن للتوجيه تحديث التعليمات أثناء التشغيل، لكن يجب أيضا التوفيق بين نتائج الأدوات غير المتزامنة والعمل المفوّض قبل اعتماد الإجابة النهائية.
اختر بحسب المهمة، ثم قِس سير العمل كاملا
ابدأ بمجموعة ممثلة من المهام الفعلية، وحدد لكل منها قاعدة قبول. توصي OpenAI باستخدام واجهة Responses API للتحقق من سلوك النموذج الحالي واستدعاء الأدوات والعمل ذي الحالة. ويلزم وجود مشروع API وبيانات اعتماد وإمكانية فوترة ونموذج متاح لذلك المشروع. لا تذكر صفحات النماذج إتاحة ضمن الخطة المجانية؛ وتعتمد حدود المعدل على فئة الاستخدام. تحقق من صلاحيات الحساب الفعلية وحدوده قبل تقدير نطاق الإطلاق.
العمل المسند إلى النموذج | النموذج المرشح للبدء | جهد الاستدلال المبدئي | متى ترفع المستوى أو تغيّره |
|---|---|---|---|
استخراج أو تصنيف متكرر، أو ملخص منظم بإجابة واضحة | | منخفض للمهام الروتينية؛ قارنه بإعداد Medium الافتراضي | يتجاوز معدل الخطأ أو وقت المراجعة الحد الذي وضعه الفريق |
البرمجة أو البحث أو استخدام الأدوات أو خطوة تتطلب حكما مهنيا | | الإعداد الافتراضي Medium؛ اختبر High للحالات الصعبة | تفشل المهام الممثلة رغم سلامة المدخلات والتعليمات |
أصعب خطوة في الاستدلال أو المراجعة حين تكون الجودة حاسمة | | قارن Medium وHigh على الحالات نفسها | احتفظ به فقط عندما تبرر المكاسب المقاسة التكلفة والوقت الإضافيين |
يحوّل الجدول توجيهات OpenAI الخاصة بالنماذج وصفحاتها إلى نقاط بداية للتقييم. تحقق من معرّفات نماذج API وإعدادات الجهد المدعومة: يدعم Astra وGPT-6.1 Sol مستويات Low إلى Max؛ ويدعم Luna أيضا None. ولا يدعم GPT-6.1 Sol المستويين None وMinimal. وتوصي OpenAI بتجربة Extra High أو Max حيثما كان ذلك مدعوما بعد عدم كفاية High. قارن إعدادات الجهد على مجموعة المهام نفسها، إذ قد تتغير الجودة والمدة واستهلاك الرموز معا.
تبلغ أسعار النص الحالية لكل مليون رمز في المعالجة Standard وللأوامر التي لا تتجاوز 272,000 رمز إدخال:
النموذج | الإدخال | الإدخال المخزّن مؤقتا | كتابة ذاكرة التخزين المؤقت | الإخراج |
|---|---|---|---|---|
GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $2.50 | $10.00 |
GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 |
المصادر: صفحات النماذج: Luna، GPT-6.1 Sol و Astra. تخضع الطلبات التي يتجاوز إدخالها 272,000 رمز لأسعار أعلى على مستوى الطلب كله. كما تغيّر أوضاع المعالجة الأخرى والمعالجة الإقليمية حيثما توفرت وبعض الأدوات قيمة الفاتورة. وتذكر الصفحات الثلاث نافذة سياق تبلغ 1,050,000 رمز وحدا أقصى للإخراج قدره 128,000 رمز؛ فالنافذة الكبيرة حد للسعة، وليست مبررا لإرسال كل المستندات المتاحة.
قدّر تكلفة مسار المهمة كاملا: الإدخال، والإدخال المخزّن مؤقتا، وكتابات الذاكرة المؤقتة، والإخراج، ورسوم الأدوات، وإعادات المحاولة وأي زيادة للسياق الطويل. اقسم الإجمالي على المهام المقبولة وفق قاعدة المراجعة نفسها. ثم قارن زمن الاستجابة في الخطوة التي يواجهها المستخدم وفي سير العمل كله. لا تكشف أسعار الوحدة وحدها للفريق أي مسار أقل تكلفة لكل نتيجة ناجحة.
حدّد المهمة والمخرجات قبل إضافة الأدوات
امنح كل خطوة مدخلا واضحا، وقارئا مقصودا أو مستهلكا لاحقا، ومصادر وأدوات مسموحا بها، وقيودا، وشرطا للاكتمال. ويوصي دليل OpenAI أيضا بأن تحدد الفرق القرارات التي يجوز للنموذج اتخاذها وتلك التي تتطلب موافقة شخص. حافظ على اتساق تعليمات المشروع والمهارات والمطالبات بشأن هذه الحدود.
للمخرجات القابلة للقراءة آليا، عرّف الحقول والقيم الصالحة مسبقا، ثم استخدم دليل Structured Outputs عندما تلائم المهمة مخططا. اعتبر صحة البنية فحصا واحدا فقط؛ فقد يطابق الحقل المخطط ويظل خاطئا من الناحية الواقعية. وإذا كانت المخرجات تسليما إلى شخص، فاطلب النتيجة والأدلة المستخدمة والفحوص التي أُجريت والمسائل غير المحسومة. راجع النتيجة بالرجوع إلى المدخلات الأصلية وقاعدة القبول لدى الفريق.
ضع التعليمات المستقرة والمواد المرجعية المشتركة قبل تغيير تفاصيل المهمة عند تقييم تخزين المطالبات مؤقتا. قد يقلل إعادة الاستخدام تكلفة الإدخال المتكررة، لكن يجب إدراج كتابات الذاكرة المؤقتة والسياق اللاحق في التقدير. ويتناول دليل BIG CHANGE السابق لتخزين المطالبات مؤقتا تشخيص التخزين المؤقت بالتفصيل.
اجعل العمل طويل الأمد قابلا للمتابعة
يصف دليل 2 أكتوبر التوجيه أثناء الدور، واستدعاءات الأدوات غير المتزامنة والوكلاء الفرعيين المتوازيين للعمل المستقل. ويُدرج التصحيح المرسل عبر واجهة WebSocket API في Responses ضمن طابور؛ فهو لا يتراجع عن إجراءات مكتملة ولا يوقف أداة قيد التشغيل. وتتيح الأداة غير المتزامنة استمرار العمل غير المرتبط، لكن على الأعمال المعتمدة على نتيجتها انتظارها. ولا يزال دعم الوكلاء المتعددين لـ GPT-6.1 Sol في Responses API ضمن الإصدار التجريبي.
في التشغيل متعدد الخطوات، احفظ معرّف المهمة والنموذج المختار وجهد الاستدلال والمرحلة الحالية ومعرّفات استدعاء الأداة ونتائجها والموافقات والأدلة التي تستند إليها الإجابة النهائية. قرر مسبقا ما الذي سيحدث عند انتهاء المهلة أو فشل استدعاء أداة أو تغيير التعليمات أو تكرار نتيجة. وعندما يكبر السياق، يمكن أن يقلل ضغط السياق ما يُنقل إلى الأمام؛ افحص ما يحتفظ به التشغيل المستأنف فعليا. ويُعد الوضع في الخلفية خيارا آخر موثقا للمهام التي تتجاوز مدة الطلب الواحد. اختر عناصر التحكم بما يناسب مدة العمل واحتياجات الاستعادة.
يوصي دليل OpenAI باستخدام API مباشرة أو أداة متصلة عندما تستطيع تنفيذ الخطوة، والتفاعل عبر الشاشة عند الضرورة. ويتناول دليل مهام المتصفح في Agents API واجهة استخدام الكمبيوتر ومسار الإشراف عليها.
ورقة عمل لاتخاذ قرار يستطيع الفريق تكراره
استخدم الحالات نفسها وقاعدة المراجعة نفسها لكل مرشح. ورقة العمل هذه طريقة تقييم مقترحة؛ لم تُدخل BIG CHANGE أي نتائج فيها ولم تختبرها.
سجّل لكل حالة ولكل مرشح | البيانات التي ينبغي الاحتفاظ بها |
|---|---|
المهمة والنتيجة المتوقعة | معرّف المدخل الحقيقي ومتطلبات المخرجات والأدوات المسموح بها وقاعدة القبول |
الإعداد | معرّف نموذج API وجهد الاستدلال ووضع المعالجة وإصدار المطالبة أو مخطط المخرجات |
النتيجة | مقبولة أو مرفوضة أو تتطلب مراجعة؛ سبب الإخفاق؛ والمراجع |
الوقت | المدة من البداية إلى النهاية والمدة في الخطوة التي يواجهها المستخدم |
الاستخدام والرسوم | رموز الإدخال والإدخال المخزّن مؤقتا وكتابة الذاكرة المؤقتة والإخراج؛ ورسوم الأدوات؛ وإعادات المحاولة؛ وزيادة السياق الطويل أو المعالجة الإقليمية |
القرار | المهام المقبولة مقسومة على المهام التي جرت محاولتها؛ وإجمالي الرسوم مقسوما على المهام المقبولة؛ وأنواع الإخفاق غير المحسومة |
أدرج حالات سهلة وصعبة، ومدخلات مشوهة، وخطوات أدوات توقفت، كما يحدث في سير العمل الحقيقي. ثبّت الحالات عند مقارنة النماذج، ثم أعد الاختبار بعد تغيير المطالبات أو أذونات الأدوات. راجع الإخفاقات حسب نوعها: أدلة ناقصة، أو حقل خاطئ، أو خطأ أداة، أو تعليمات فائتة، أو إجابة تحتاج إلى تصحيح بشري. لا تنقل خطوة إلى نموذج آخر إلا بعد أن تُظهر قاعدة القبول نفسها مكسبا مفيدا. قد يكلف النموذج الأرخص أكثر لكل مهمة مقبولة إذا احتاج إلى إعادة عمل أكبر؛ وقد يكون النموذج الأبطأ مقبولا في مرحلة خلفية لكنه غير مناسب لمرحلة تفاعلية.
قبل الإطلاق، قارن حدود المعدل والإنفاق الفعلية للمشروع وضوابط البيانات والمهل الزمنية وسلوك إعادة المحاولة والمراقبة وحدود موافقة الإنسان مع قائمة التحقق للنشر. أبقِ مسارا لمراجعة عينة بعد الإطلاق، وأعد تشغيل ورقة العمل عند تغيير اسم مستعار للنموذج أو مطالبة أو أداة أو عبء عمل. استخدم بيانات المهام الناتجة لاتخاذ قرار التوجيه.
المصادر ومزيد من القراءة
- دليل OpenAI لعائلة GPT-6 الصادر في 2 أكتوبر يحدد توصيات الجهة المطورة بشأن النماذج وجهد الاستدلال والتعليمات وسير العمل طويل الأمد. لكنه لا يعرض نتائج اختبارات BIG CHANGE ولا يحدد أفضل نموذج لعبء عمل فريق بعينه.
- GPT-6 Luna، GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra توثّق معرّفات API وجهد الاستدلال المدعوم والسياق والأسعار والحدود حسب فئة الاستخدام التي يستند إليها هذا النص. ويظل التحقق من صلاحية الحساب الحالية والفوترة ضروريا.
- قائمة تحقق نشر API من OpenAI تدعم التوصية بتقييم المهام الممثلة وتهيئة Responses API والتخطيط لضوابط الإنتاج. أما ورقة العمل أعلاه فهي طريقة مقترحة من BIG CHANGE وليست معيارا مرجعيا من الجهة المطورة.
- التوصية بتقييم المهام الممثلة وتهيئة Responses API والتخطيط لضوابط الإنتاج. أما ورقة العمل أعلاه فهي طريقة مقترحة من BIG CHANGE وليست معيارا مرجعيا من الجهة المطورة.Structured Outputs، ضغط السياق والوضع في الخلفية
