教程

GPT-5.6 的 5 个 API 变化，分别解决什么问题？

GPT-5.6 的更新同时涉及工具编排、并行执行、缓存和推理控制。把它们混成一句“模型更强”会错过真正的工程影响。

程序化工具调用

适合筛选、排序、连接和去重等边界清晰的批处理，让程序处理大量中间结果，再把精简结果交回模型。

多智能体 Beta

适合能清楚拆分的并行任务。它降低的是等待时间，不自动保证最终判断更正确。

显式提示缓存

让开发者决定稳定前缀的缓存位置。需要同时观察写入成本、读取折扣和实际命中率。

推理保留

跨轮保留相关推理可以改善多轮任务连续性，但历史已经无关时应限制范围，避免无效上下文。

max effort 与 Pro mode

它们面向质量优先的困难任务，代价是更高延迟或计算。上线前应与较低档位做同任务评测。