奥特曼又送GPT-5.6了，800万人挤爆ChatGPT，用量一天一清零 - 世界杯官网

Codex与ChatGPT Work的活跃用户数量已突破800万大关。 OpenAI已将其用户额度全部清零并重置。 GPT-5.6发布仅六天，活跃用户数量便呈现爆发式增长：6月12日达到600万，13日突破700万，至15日已增至800万。 每次用户增长达到一定数量，官方就会进行一次额度重置，这一情况已被网友编成顺口溜：“一天一重置，限额远离我。”

Codex和ChatGPT的负责人Tibo采取了积极的措施，打破了原先长达5小时的限速限制，将每日用量上限进行重置。仅在周末，该重置操作就已进行了两次。 有用户表示，即使使用高成本的Sol Ultra模型，也难以触及周使用量的上限，因为重置频率极高。 Tibo因频繁的额度重置，被网友戏称为“重置之神”。

奥特曼透露，Sol模型的增长速度已令其推理团队倍感压力，并预计服务器可能会出现短时波动。 Sol模型不仅价格是竞争对手的一半，而且在实现相同效果时，所需的token量也减少了一半，综合成本仅为对方的四分之一。 模型效率的翻倍增长，并非源于模型本身能力的飞跃，而在于用户如何使用它。

用户为GPT-5.6精心准备的、跨越三代模型的长提示词，可能在新版本中失效。 OpenAI发布了一份提示词使用指南，建议用户明确所需结果、设定明确的限制条件、提供必要信息，并设定验收标准，让模型自主完成其余步骤。 该指南提出的“结果、约束、证据、验收”四要素，经过实际测试，能够显著提升评分（10%-15%），大幅削减token使用量（41%-66%），从而降低成本。 这意味着，更精简的提示词反而能带来更高的评分和更低的费用。

以代码库安全漏洞审计为例，过去用户可能会详细指导模型，将其视为初级安全工程师，一步步指示操作流程，并反复强调注意事项。 采用Sol模型的提示方式，则可将指令简化至四句话。 例如，明确“结果”为审计代码库并找出高危安全漏洞；设定“约束”为仅关注认证和数据校验，不干涉生产配置，并避免重复强调；提供“证据”如架构文档和依赖清单，避免模型猜测；设定“验收”标准为每个问题需包含文件位置和修复方案，并在交付前进行自我复核。 模型将自行决定使用子智能体、文件检索顺序及测试运行等细节。

为了确保模型有效运行，需要设置三条“护栏”：

1. 提前设定停止条件：明确告知模型在何种情况下应暂停并寻求用户指示，例如“拿不准就停”。
2. 强制模型进行自我验收：在提示词末尾加入“交付前对着标准逐条核对”，让模型承担质检角色。
3. 从小范围开始测试：使用最简化的提示词和最少的工具启动任务，待任务成功后再逐步添加功能。

GPT-5.6对提示词的执行极为严格，即使是矛盾的指令也会被同时采纳，导致模型行为混乱。 例如，同时要求“答得详尽”和“尽量简短”会使模型陷入两难。 此外，过度强调“保险起见”的指令，如反复要求“先问我”、“别乱改”，会限制模型的自主性，使其在执行本应独立完成的安全操作时也频繁请示。 对于GPT-5.6，恰当的“克制”才是关键。 官方建议删除的提示词内容包括：重复的规则、不影响结果的风格和流程指示、无用的示例、模型已掌握的步骤，以及与当前任务无关的工具描述。 应保留的内容是：期望的结果、成功与停止的标准、安全与权限的边界，以及真正影响任务走向的规则。

当前，人与AI协作的方式正从“保姆式”的详细指导，转变为“指挥官式”的指令下达。 这种转变具有挑战性。 过去，通过撰写冗长的提示词来获得“控制感”以换取“安全感”，将每一步都牢牢掌握在手中。 然而，Sol模型的出现表明，过度控制反而导致成本增加、效率降低和效果变差。 随着模型技术的不断进步，变得更经济、更快速，本次升级中，最需要迭代的并非是代码本身，而是用户与AI互动的方式。