OpenAI 於 2026 年 10 月 2 日發表 GPT-6 family 實務指南，定位為協助開發者在不同工作負載之間選擇模型、控制成本並準備生產部署。文章列出三個主要選項：GPT-6 Astra 用於最高難度推理；GPT-6.1 Sol 用於複雜 coding、research 與 computer use；GPT-6 Luna 則面向大規模、重複而目標明確的日常任務。
指南強調，導入 GPT-6 family 時不應只看單次輸出品質，還要量度 task success、latency 與每個成功任務的成本。OpenAI 建議團隊善用 prompt caching 重用穩定上下文，以降低重複工作流成本；長對話或長任務則可用 compaction 保存必要狀態，同時縮短上下文。對需要平衡速度與準確度的 API 應用，團隊亦可調整 reasoning effort，並在支援的情境使用 Fast 或 Ultrafast mode。
對工程與內部工具團隊而言，這份指南的實務重點在於：把模型選型、prompt / skill 指令、資料控制、監控與部署檢查視為同一個系統設計問題。若把 AI agent 用於跨 repository、database 或 external API 的長時間工作流，應清楚定義模型可自行完成的範圍、何時需要使用者確認，以及何謂「完成」，避免只完成草稿而未驗證結果。