1. 모델 선택 기준
예전엔 무조건 최상위 모델+최고 추론이 정답이었지만, 5.6부터는 다름.
- Sol: 복잡·모호·판단이 중요한 작업. 멀티에이전트 오케스트레이터로도 최적.
- Terra / Luna: 문서추출, 코드탐색, 반복적 고빈도 작업. 이제 GPT‑5.4/5.5급 성능을 훨씬 싸게 냄.
→ 실제로 스타트업들은 "전체를 Sol로" 대신 작업 성격별로 모델을 나눠 쓰는 방식으로 전환 중.
2. 추론 강도(reasoning effort)부터 낮춰볼 것
무조건 High/Extra High를 쓰지 말고, 가장 낮은 설정부터 테스트하라고 권장. 실제로 Sol의 "Low" 추론이 5.5의 "High" 추론을 이긴 사례도 있음.
3. 판단이 필요한 일과 아닌 일을 구분
- 판단 필요 (요약, 분석, 의사결정) → 모델이 직접 처리
- 단순 반복 (필터링, 집계, 도구 호출 조합) → Programmatic Tool Calling으로 코드에 맡기고 모델 컨텍스트에서 빼기
4. 병렬로 나눌 수 있는 일이면 멀티에이전트
복잡하지만 나눌 수 있는 작업은 서브에이전트에 위임. 단, 아무 때나 서브에이전트를 만들면 토큰 낭비라 언제 위임할지 프롬프트로 직접 지정하는 게 좋음.
5. 같은 프롬프트를 반복 호출한다면 캐싱 세팅 점검
캐시 TTL 30분 + breakpoint 지정 + prompt_cache_key 일관 사용.
핵심 메시지: 모델 크기·추론 강도를 "일단 최대"로 쓰지 말고, 작업 성격에 맞게 낮춰가며 테스트하는 게 새로운 기본 전략.
🔗 OpenAI 공식 GPT‑5.6 빌더 가이드