📘 GPT‑5.6 빌더 가이드 — 모델 어떻게 골라야 하나

1. 모델 선택 기준
예전엔 무조건 최상위 모델+최고 추론이 정답이었지만, 5.6부터는 다름.

→ 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