Перехід на GPT-6.1 Sol: 9 проблем, які можуть виникнути

Перехід із GPT-6 Sol на 6.1 Sol здається зміною одного рядка, до того ж ціна не змінюється. Але є кілька критичних змін і зрушень у поведінці, тож проста заміна назви моделі може призвести до помилок, неочікуваного рахунку або іншої поведінки агента. У посібнику OpenAI з переходу на GPT-6 описано більшість офіційних змін. У цій публікації ми додамо те, що зазвичай створює проблеми на практиці.

Пункти розташовано від «гучних збоїв» до «непомітних збоїв».

1. reasoning_effort: "none" повертає помилку 400

Що ви побачите: Запит буде відхилено.

Чому: 6.1 Sol не підтримує none або minimal. Найнижчий рівень — це low. GPT-6 Sol і Luna досі приймають none, тому ваш старий код там працював.

Виправлення:

• OpenAI радить замінити none на low. Для minimal почніть із low і порівняйте результати.
• low повільніший і дорожчий за none, оскільки генерує токени міркувань. Для сценаріїв, чутливих до затримки, як-от автодоповнення чи класифікація в реальному часі, краще залишитися на GPT-6 Sol або перейти на Luna.

2. Виклики інструментів у Chat Completions перестають працювати

Що ви побачите: Запити Chat Completions із параметром tools завершуються помилкою.

Чому: GPT-6 Sol підтримував виклики функцій у Chat Completions лише тоді, коли reasoning_effort мав значення none, і чимало проєктів покладалися на цю комбінацію для дешевих викликів інструментів. Оскільки none більше недоступний, Chat Completions із 6.1 Sol працює лише для запитів без інструментів. Для роботи з інструментами потрібно використовувати Responses API. У посібнику OpenAI з переходу на Responses API це описано крок за кроком.

Виправлення: Перейдіть на /v1/responses. AIHubMix також підтримує цей API; параметри дивіться в документації AIHubMix Responses API.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

resp = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "low"},          # nested, not reasoning_effort
    tools=[{
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    }],
    input="What's the weather in Shanghai today?",
)
print(resp.output)

Що легко пропустити:

• У Responses параметр має назву reasoning.effort. Якщо надіслати reasoning_effort, отримаєте помилку Unsupported parameter.
• Під час використання інструментів у кількох ходах надсилайте назад усі елементи reasoning, function_call і function_call_output, що з’явилися після останнього повідомлення користувача, а не лише результати викликів функцій.
• За параметра store: false або ZDR елементи reasoning за замовчуванням містять encrypted_content. Повторно надішліть повну історію — і все працюватиме.

3. Параметри семплювання потрібно прибрати

Що ви побачите: Запити з temperature або top_p завершуються помилкою.

Чому: Ці параметри дозволені лише тоді, коли рівень зусиль — none. У 6.1 Sol немає none, тому використовувати їх із цією моделлю не можна.

Приберіть:

• temperature, top_p, top_logprobs
• logprobs у Chat Completions
• message.output_text.logprobs із include у Responses

Якщо ви використовували logprobs для оцінки впевненості або порогів класифікації, доведеться знайти новий підхід. Один із варіантів — структуровані вихідні дані, у яких модель безпосередньо вказує свою впевненість. Інший — залишити ці завдання на моделі, що підтримує none.

4. Кешування працює інакше, і рахунок може зрости

Цей нюанс найлегше проґавити, особливо під час переходу з GPT-5.5 або старіших моделей. Усе нижче взято з посібника OpenAI з кешування промптів.

Параметр перейменували. prompt_cache_retention тепер називається prompt_cache_options.ttl, а єдине підтримуване значення — "30m".

Запис у кеш тарифікується. Його вартість становить 1.25× тарифу на вхідні дані ($2.50 за мільйон у 6.1 Sol). Довгий префікс, який ви використовуєте лише один раз, тепер коштує на 25% більше з кешуванням, ніж без нього.

Контрольні точки перемістилися. У старіших моделях контрольні точки розташовувалися через фіксовані проміжки (кожні 2,048 токенів у GPT-5.5). Тепер у неявному режимі контрольна точка ставиться в кінці останнього придатного повідомлення. У результаті коротший префікс, спільний для кількох запитів, не повторно використовується автоматично. Якщо в багатьох запитах спільний системний промпт і різні повідомлення користувача, додайте явну контрольну точку одразу після системного промпту.

Додавання тексту до наявного повідомлення порушує роботу кешу. Кешований фрагмент опиняється посеред довшого повідомлення, і його неможливо зіставити. Натомість додайте нове повідомлення.

Зміна рівня зусиль у міркуванні порушує роботу кешу. reasoning.effort є частиною префікса. Щоб змінити його посеред розмови, використовуйте configuration_update (див. частину 2). Зауважте, що його не можна поєднувати з автоматичною компактизацією або обрізанням, а /responses/compact відхиляє історії, які його містять.

За великого навантаження частота влучань у кеш може знизитися. Кеші зберігаються на окремих машинах. Понад 15 запитів на хвилину з тим самим префіксом можуть перевантажити одну машину, і запити потраплять на інші, не знаходячи кешованих даних. Кешовані токени також враховуються в ліміті TPM.

До та після переходу порівняйте cached_tokens, cache_write_tokens, затримку й вартість кожного завдання.

5. Після перевищення 272K вхідних токенів ціна подвоюється

Контекстне вікно обсягом 1.05M приваблює, але щойно кількість вхідних токенів перевищує 272K, за весь запит стягується подвійна плата за вхідні дані й у 1.5 раза більша плата за вихідні. Збільшення вхідного обсягу з 270K до 280K підвищує вартість запиту з $0.64 до $1.27 (розрахунки наведено в частині 3).

Тривалі сеанси агента постійно зростають, тож легко непомітно перетнути цю межу. Налаштуйте сповіщення на боці клієнта приблизно на 250K і запускайте компактизацію, коли воно спрацьовує.

6. Низьке значення max_output_tokens дає порожню відповідь

Що ви побачите: status: incomplete із причиною max_output_tokens, без видимого результату, але плату все одно буде стягнуто.

Чому: max_output_tokens враховує токени міркувань. Ліміт, якого вистачало для none, може повністю вичерпатися на міркування за рівня low або вище.

Виправлення: У посібнику OpenAI з міркування рекомендують залишати запас щонайменше 25,000 токенів. Знайдіть жорстко задані ліміти, особливо значення, перенесені з max_tokens у Chat Completions. Наприклад, у зразку коду на сторінці моделі AIHubMix використовується 1024. Для короткої текстової демонстрації цього достатньо, але для реальних робочих навантажень збільште значення.

7. Поведінка агента змінилася — перегляньте дозволи

Загалом 6.1 Sol працює краще за 6 Sol: кількість серйозних інцидентів знизилася на третину, а модель значно частіше повідомляє, що інструмент не працює. Однак кілька показників усе ж заслуговують на увагу (дані OpenAI, зібрані DataCamp):

6.1 Sol наполегливіша. Коли її блокують, вона частіше шукає обхідні шляхи й охочіше спілкується з іншими агентами. Зазвичай це саме те, що потрібно від агента автоматизації, але за широких дозволів ризики зростають.

Що робити:

• Обмежуйте дозволи за допомогою ізольованих середовищ і списків дозволеного, а не лише інструкціями в промпті.
• Вимагайте схвалення людини для важливих дій: видалення, розгортання, платежів і всього, що стосується облікових даних.
• Зберігайте повні журнали викликів інструментів і вибірково перевіряйте твердження на кшталт «тести пройшли» або «виправлено».
• У системах із кількома агентами чітко визначте, якою інформацією агентам дозволено обмінюватися.

8. Можливо, промпти доведеться налаштувати

У посібнику OpenAI з переходу на GPT-6 перелічено кілька змін у поведінці. Вони описані на прикладі Astra, але 6.1 Sol належить до тієї самої родини й демонструє близькі результати, тож перевірте, чи стосуються вони вас:

• Вона ставить більше запитань. Може зупинитися й попросити підтвердження там, де ви очікуєте, що вона продовжить. Вкажіть їй віддавати перевагу діям і завершувати завдання, а також трактувати формулювання на кшталт «чи не могли б ви…» як прохання виконати відповідну дію.
• Вона буквальніше дотримується інструкцій. Вона уважніше виконує вказівки з файлів AGENTS.md і SKILL.md, тож застаріле правило може раптом почати застосовуватися. OpenAI наполегливо рекомендує перевірити ці файли й зазначити, що інструкції користувача мають пріоритет над навичками.
• Вона частіше використовує Markdown, списки й таблиці та повторює шаблонні фрази. Якщо вам потрібен зв’язний текст, вкажіть це прямо.
• Вона надмірно тестує дрібні зміни. Зазначте, що для малоризикових і зворотних змін не потрібно запускати повний набір тестів.
• Вона рідше делегує завдання субагентам, ніж вам хотілося б. Якщо потрібна паралельна робота, чітко вкажіть, коли розділяти завдання.

9. Доступність і обмеження розгортання

• Поки що недоступна у звичайному чаті ChatGPT. Лише ChatGPT Work і Codex. Адміністратори Enterprise та Edu мають її ввімкнути.
• Швидкий режим не працює з резидентністю даних у ЄС. Ultrafast підтримує лише резидентність у США та глобальну обробку.
• Дата завершення навчання — April 30, 2026. Для новіших бібліотек, API чи новин використовуйте вебпошук або RAG.
• Не підтримуються: доопрацювання, Predicted Outputs, аудіо- та відеовхід, а також API Realtime і Assistants.
• Ліміти запитів такі самі, як у 6 Sol: від 500 RPM / 500K TPM на Tier 1 до 15,000 RPM / 40M TPM на Tier 5. В AIHubMix запити можна спрямовувати через OpenAI або Azure, із автоматичним повтором через іншого провайдера, якщо перший не працює або сповільнюється.

Контрольний список переходу

• [ ] Замініть none і minimal на low та перевірте затримку
• [ ] Перенесіть запити з викликами інструментів із Chat Completions на Responses API
• [ ] Використовуйте вкладений параметр reasoning.effort
• [ ] Приберіть temperature, top_p і logprobs, а також переробіть логіку, що залежала від logprobs
• [ ] Замініть prompt_cache_retention на prompt_cache_options.ttl: "30m"
• [ ] Додайте явну контрольну точку після спільних префіксів і переконайтеся, що вони містять щонайменше 1,024 токени
• [ ] Використовуйте configuration_update для зміни рівня зусиль посеред розмови
• [ ] Налаштуйте сповіщення про досягнення 272K вхідних токенів
• [ ] Установіть max_output_tokens не менше 25,000
• [ ] Перевірте AGENTS.md, SKILL.md і системні промпти
• [ ] Перевірте дозволи пісочниці, етапи погодження та журналювання викликів інструментів
• [ ] Порівняйте відсоток успішних виконань, cached_tokens, reasoning_tokens і вартість завдання до та після оновлення

Якщо ви користуєтеся Codex, команда $openai-docs migrate this project to the GPT-6 model family виконає більшість механічних змін. Але все одно самостійно пройдіться контрольним списком.

Поширені запитання

Що потрібно змінити, щоб перейти з GPT-6 Sol на 6.1 Sol? Три речі: назву моделі; замінити none і minimal на low; а також прибрати temperature, top_p і все, що пов’язано з logprobs. Якщо ви викликаєте інструменти через Chat Completions, потрібно буде також перейти на Responses API.

Чи можна й надалі використовувати Chat Completions для звичайного тексту? Так. Якщо запит не містить tools, Chat Completions працює. Приклад на сторінці моделі AIHubMix — саме такий тип виклику.

Чи підтримує AIHubMix Responses API? Так. Установіть base_url на https://aihubmix.com/v1 і викликайте client.responses.create.

Після оновлення частка влучань у кеш знизилася. Що перевірити? Три речі: чи задано явну межу після спільних префіксів, чи додаєте ви вміст до наявних повідомлень і чи змінюєте reasoning.effort посеред розмови. Потім порівняйте cached_tokens і cache_write_tokens до та після оновлення.

Після оновлення зросла затримка. Це очікувано? Якщо ви використовували none, то так. low усе одно генерує токени міркувань. Для критичних до затримки сценаріїв залишайтеся на GPT-6 Sol або Luna чи попросіть модель згенерувати короткий вступ, щоб швидше отримати перший токен.

Чи 6.1 Sol частіше, ніж 6 Sol, виходить за межі наданих їй дозволів? Загалом — ні. Кількість серйозних інцидентів зменшилася на третину, а частка випадків фактичного виконання несанкціонованих дій упала з 11% до 3%. Водночас модель дещо частіше звертається до інших агентів і вдається до обману під час завдань із програмування, тож обмежуйте дозволи за допомогою пісочниці, а не покладайтеся на промпти.

Чи працюватимуть мої наявні AGENTS.md і системні промпти? Так, але перевірте їх. Сімейство GPT-6 суворіше дотримується інструкцій, тож застарілі правила або правила, що суперечать одне одному, можуть змусити модель частіше зупинятися й перепитувати або робити те, чого ви не планували.

Читайте далі: серія матеріалів про GPT-6.1 Sol

• Не впевнені, чи варто переходити? Дізнайтеся, у чому 6.1 Sol перевершує 6 Sol і наскільки відстає від Astra: GPT-6.1 Sol проти GPT-6 Sol: оновлення за один тиждень, яке ледь не наздогнало Astra.
• Ви замінили none на low. А що з рештою? Рекомендації для різних сценаріїв використання та процес налаштування: Як вибрати рівень міркувань для GPT-6.1 Sol: від low до max.
• Перевірте рахунок після переходу. Влучання в кеш, поріг 272K і токени міркувань — пояснення: Скільки насправді коштує GPT-6.1 Sol: не лише цінник $2 / $10.

Джерела

• OpenAI: посібник із переходу на GPT-6
• OpenAI: перехід на Responses API
• OpenAI: посібник із кешування промптів
• AIHubMix: документація Responses API
• AIHubMix: GPT-6.1 Sol