OpenAIはGPT-6 familyを本番導入するための実装ガイドを公開しました。Astra、GPT-6.1 Sol、Lunaの使い分け、reasoning effort、caching、compaction、long-running tasksの運用を整理しています。 model選定は性能比較だけでなく、task成功率、latency、cache再利用、データ管理、agentの継続運用を同時に測る段階です。開発組織はpromptやskillsを資産として管理し、doneの定義と承認境界を明文化する必要があります。 GPT-6を選ぶだけでなく運用するための手引き OpenAIは2026年10月2日、GPT-6 familyを使う開発者向けに、model選定と本番運用の実践ガイドを公開しました。対象はGPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaです。記事は、prototype、feature開発、code repositoryやdatabase、外部APIをまたぐworkflowで、どのmodelとreasoning effortを選び、どこでcostとlatencyを測るかを整理しています。 Astra、Sol、Lunaを仕事ごとに分ける OpenAIはAstraを最も高い知能が必要なhardest reasoning向け、GPT-6.1 Solをcomplex coding、research、computer use向け、Lunaをinvoice抽出や分類など反復的なfocused tasks向けと説明しています。価格例としてAstraはinput $10/output $50、GPT-6.1 Solはinput $2/output $10、Lunaはinput $0.10/output $0.50 per 1M tokensを示しています。reasoning effortはlow、medium、high、extra high/maxをtaskに合わせて選ぶ設計です。 長時間agentはcacheとcompactionを前提にする 実務上の焦点は、model性能だけでなく、context管理、prompt caching、compaction、monitoring、data controlsを一体で見ることです。OpenAIは安定したinstructionsやtool definitionsを前に置き、変化するtask detailsを後ろに置くことでcache再利用を助けると説明しています。長い会話ではcompactionで継続に必要な状態を保ち、task success、latency、cost per successful taskを測ることが重要になります。 skillsと承認境界が運用品質を決める GPT-6世代では、promptやskills、AGENTS.mdのようなrepository instructionsを、単なる書き方ではなく運用資産として扱う必要があります。OpenAIは、modelが自律的に進めてよい作業、入力を求めるべき判断、doneの定義を明確にすることを勧めています。導入側は、agentに任せる範囲を広げるほど、監視、handoff、test evidence、data controlを同じ設計文書で管理する必要があると見られます。