Guide des modèles

Introduction

GPT-6 Astra est notre modèle le plus intelligent à ce jour, avec des performances de pointe en utilisation de l’ordinateur, en navigation, en ingénierie logicielle, en sciences et dans les tâches professionnelles. Il excelle dans l’exécution de workflows en plusieurs étapes mobilisant du code, des navigateurs et des logiciels professionnels. Dans plusieurs évaluations, Astra obtient de meilleurs résultats tout en utilisant nettement moins de tokens de sortie. Le coût estimé par tâche via l’API est ainsi inférieur à celui des modèles précédents, malgré un tarif par token plus élevé.

GPT-6 Astra est aussi notre modèle le plus aligné à ce jour. Il excelle à agir avec précaution, à respecter le périmètre des tâches et à communiquer de façon transparente. Lorsque les instructions laissent une marge d’interprétation, il s’appuie sur le contexte dont il dispose pour compléter les détails courants manquants et pose des questions ciblées lorsque la réponse pourrait changer le résultat. Il intègre de nouvelles exigences, change de direction à la demande et répond aux questions annexes sans perdre de vue la tâche globale.

Pour développer avec Astra, définissez model sur gpt-6-astra dans une requête à l’API Responses.

Nouveautés

• Appel asynchrone d’outils : GPT-6 Astra peut continuer à raisonner, appeler d’autres outils ou répondre à des parties indépendantes d’une demande pendant que votre application exécute un outil. Définissez async: true sur une fonction ou un outil personnalisé et renvoyez son résultat dès qu’il est prêt en utilisant le call_id d’origine. Votre application reste chargée d’exécuter l’outil et de gérer le travail en attente. Consultez Appel asynchrone d’outils pour découvrir l’utilisation de base et un schéma d’implémentation avec un outil d’attente défini par le développeur.
• Réorientation en cours de tour : Envoyez des instructions utilisateur supplémentaires pendant que GPT-6 Astra travaille, par exemple une correction ou un changement d’exigences. Via une connexion WebSocket, l’API Responses conserve le travail accompli et intègre la mise à jour dans la suite de l’exécution. Consultez Réorientation en cours de tour pour connaître le déroulement des événements et la gestion des résultats d’outils.
• Modification du raisonnement en cours de conversation avec préservation du cache : Ajoutez un élément d’entrée configuration_update pour augmenter l’effort de raisonnement lors de tâches difficiles ou le réduire pour les demandes de suivi courantes, sans réécrire le préfixe du prompt d’origine. L’effort de raisonnement mis à jour s’applique jusqu’à ce qu’un autre élément d’entrée configuration_update le remplace. Consultez Modification du raisonnement en cours de conversation pour obtenir des exemples et des informations sur la compatibilité.
• Surveillance du désalignement : Dans le cadre de nos mesures de protection renforcées pour GPT-6 Astra, nos systèmes surveillent le désalignement de manière asynchrone et déclenchent des alertes si nécessaire. Consultez Surveillance du désalignement pour en savoir plus.
• Limites : GPT-6 Astra ne prend pas en charge l’effort de raisonnement none. Le mode Rapide n’est pas disponible pour GPT-6 Astra avec la résidence des données dans l’UE.

GPT-6 Astra prend également en charge les fonctionnalités de l’API déjà disponibles avec GPT-5.6, notamment l’utilisation de l’ordinateur, les sorties structurées, le streaming, l’appel d’outils par programmation, l’orchestration multi-agent, la mise en cache des prompts, la persistance du raisonnement, le compactage et le mode Pro.

Bonnes pratiques de conception de prompts

GPT-6 Astra est plus intelligent et plus performant que les modèles précédents tels que GPT-5.6 Sol. Certains de ses comportements peuvent aussi être optimisés à l’aide de prompts adaptés à votre cas d’usage.

Comportement de GPT-6 Astra

• Initiative et persévérance – Le modèle est conçu pour collaborer plus efficacement. Il est donc plus susceptible de poser une question à l’utilisateur lorsque des précisions pourraient modifier sensiblement le résultat. Cela peut l’amener à s’arrêter alors que l’utilisateur s’attend à ce qu’il fasse des hypothèses raisonnables et poursuive son travail.
• Respect des instructions – GPT-6 Astra suit globalement mieux les instructions que nos modèles précédents, ce qui vous donne davantage de contrôle sur son comportement. Il peut être plus sensible aux instructions contenues dans les skills et d’autres fichiers, tels que AGENTS.md. Nous vous recommandons vivement d’examiner les skills et les autres fichiers accessibles à votre modèle pour repérer les instructions susceptibles d’influencer son comportement.
• Personnalité et style rédactionnel – Le modèle tend à produire des réponses détaillées et mises en forme, et peut employer des tournures récurrentes d’une session à l’autre. Précisez le style rédactionnel et la structure dont votre application a besoin.
• Délégation aux sous-agents – Le modèle peut déléguer moins souvent que souhaité pour votre workflow. Précisez quand et dans quelle mesure il doit recourir à des sous-agents pour travailler en parallèle.
• Tests et vérification – Pour les tâches de programmation, le modèle tend à effectuer des tests approfondis avant de considérer une tâche comme terminée. Pour les petites tâches, cela peut conduire à des tests plus étendus que nécessaire.

Initiative et persévérance

GPT-6 Astra parvient généralement mieux que GPT-5.6 Sol et les modèles antérieurs à rester cohérent pendant les tâches de longue durée. Il est aussi plus susceptible de demander des précisions là où les modèles précédents feraient des hypothèses.

Pour encourager un travail plus autonome, commencez par ce prompt :

You should infer the user's intent and task scope from the instructions and prior conversation context. Your job is to bias towards action and carry the user's intended task to completion.

When the user expresses intent to perform new work or fix an existing issue, persist until the user's intended goal is complete. Progress autonomously towards the user's goal (e.g. creating isolated worktrees / checkouts if needed, resolving merge conflicts, read-only actions, creating draft PRs etc.) unless they are clearly destructive or irreversible.

Lorsque l’intention de l’utilisateur n’est pas claire, le modèle est plus susceptible de lui demander des précisions avant de poursuivre. Indiquez au modèle de poursuivre son travail si le prompt de l’utilisateur implique une autorisation :

When the user's prompt indicates a request for action, such as "can you...", "I want to...", "help me..." and similar expressions, treat these as instructions to do the work and take action. Do not stop at acknowledging capability (e.g. "Yes…"), proposing a plan, or offering to continue. Do not settle for a partial or "helpful enough" solution that does not fully satisfy the user's task to save time, effort or tokens. If a task requires sustained work, complete all the necessary work until the intended outcome is fulfilled.

Indiquez au modèle de ne demander l’approbation qu’après avoir préparé un résultat concret pouvant être examiné. Cela évite de bloquer la tâche avant que le modèle ait effectué le travail à sa portée et permet souvent de la terminer plus rapidement.

Before asking the user clarifying questions, you should complete the work that is already authorized from context and necessary to make the proposed action concrete and reviewable. The user should be approving a concrete, reviewable result. For example, before deploying a change, writing to an external application, merging a PR or publishing a site, do all the required work first so that user approval is the final step. You don't need user permission for reversible tasks, read-only actions, reviews or fixes, or anything for which authorization is provided earlier in the session or strongly implied from the task instruction.

Do not introduce unsolicited warnings, disclaimers, approval flows, or safety/compliance checklists due to hypothetical risk.

Par défaut, le modèle tend aussi à poser des questions sans interrompre son travail. Ajustez donc ces prompts au niveau d’autonomie dont votre application a besoin.

Respect des instructions

GPT-6 Astra suit mieux les instructions longues, mais peut aussi être plus sensible aux informations présentes dans le contexte. Par exemple, des consignes floues ou contradictoires dans un fichier de skill peuvent l’amener à s’interrompre et à bloquer le travail prématurément. Indiquez clairement la priorité respective des instructions de l’utilisateur et des skills.

The user's instructions take precedence over guidelines provided in a skill. If explicit user instructions conflict with a skill's instructions, prioritize the user's instructions.

Demander au modèle d’identifier le skill et l’instruction qui l’ont conduit à s’interrompre ou à changer de direction peut aussi contribuer à rendre son comportement plus transparent.

If a skill causes you to ask for permission or confirmation, pause, leave requested work unfinished, or diverge from the user's intent, name and link to the exact SKILL.md file you read, quote the relevant instruction, and briefly explain how it applies. Distinguish explicit skill requirements from your interpretation of guidelines.

Utilisez ce prompt pour repérer les consignes appliquées sans être signalées et celles qui se contredisent lorsque votre application charge de nombreux skills et fichiers d’instructions tels que AGENTS.md.

Personnalité et style rédactionnel

GPT-6 Astra tend à utiliser des listes, des tableaux et du Markdown pour faciliter la lecture rapide des réponses. Si votre application a besoin de texte rédigé avec moins de mise en forme, précisez cette préférence.

Default to using clear, concise paragraphs, each developing one main idea. Use lists only when the information is genuinely parallel, sequential, or easier to compare, and avoid nested lists unless the hierarchy cannot be expressed clearly in prose. Use plain, simple language: familiar words, concrete examples, and precise verbs. Prefer active voice and direct statements.

Make sure to state the main point clearly and early, then develop it with the explanation and detail the reader needs. Let each sentence build on what came before. Develop the points that matter and provide enough support to be useful.

Pour la communication technique, le prompt suivant aide à employer un langage clair et cohérent tout en restant adapté au domaine :

Use plain language over jargon, and reference technical details only to the degree that it helps illustrate an idea or your work to the user. Communicate complex concepts in a clear and cohesive manner, and calibrate your writing to the level of background knowledge assumed from the user's prompt and context.

Pour réduire le jargon et les formules toutes faites dans les textes, commencez par ce prompt :

Avoid using slop words or phrases like "Bottom Line:" in conclusions, "delve," "foster," "leverage," "it's worth noting," "importantly," "Question? Answer." or "This isn't about X. It's about Y.", "genuinely" or hyphenated compound descriptions and adjectives. Do not use concluding summary statements such as "In short:..", "The simplest mental model is:...".

State the intended action directly. Avoid adding what you won't do, what will remain unchanged, or how you'll separate or categorize results. Do not use contrastive framing such as "X, not Y" or "X—not Y" that introduces an unprompted alternative that the user didn't ask about. Avoid invented compound labels like "exact-head checks" and "editorial-row layouts", vague qualifiers, and canned transitions; use plain verbs and prepositions to state the actual relationship directly.

Délégation aux sous-agents

GPT-6 Astra est entraîné à décomposer le travail et à le déléguer à des sous-agents qui travaillent en parallèle. Si vous implémentez un système multi-agent dans votre harnais, utilisez le prompt suivant pour ajuster la part de travail que GPT-6 Astra doit déléguer :

If at any point you can parallelize work by delegating tasks to another agent (no matter if you are the root or subagent), you should do so using collaboration tools if it could save time or improve quality.

Les messages entre agents peuvent contenir des erreurs de grammaire ou d’espacement. Utilisez ce prompt pour faciliter leur lecture :

Messages that you send to other agents and your final answer may be read by a human, so ensure they are legible. Always put proper spaces between words and/or numbers.

Le modèle réagit généralement bien aux prompts qui précisent comment et quand déléguer du travail aux sous-agents. Ajustez donc ce comportement à votre harnais et à votre implémentation multi-agent.

Tests et vérification

Pour les tâches de programmation, ajustez l’étendue des tests et des vérifications aux besoins de la modification. Cela peut éviter les tests inutiles ou les vérifications répétées pour de petites modifications.

Do not write tests for reversible, low-impact changes that mirror the implementation. If you do choose to verify your work with tests, make sure that the tests are meaningful and necessary to verify implementation.

Run tests appropriate to the change and complete required checks. Once those pass, broaden or repeat testing only when new changes, failures, or unresolved concerns justify it; otherwise, continue toward completing the task.

Démarrage rapide de la migration

Migrez avec Codex

Codex peut appliquer les modifications recommandées dans ce guide à l’aide du skill OpenAI Docs.

$openai-docs migrate this project to GPT-6 Astra

Pour utiliser ce skill dans d’autres agents de programmation, téléchargez-le depuis le dépôt Codex.

Mettez à jour les paramètres de l’API et du modèle

Définissez model sur gpt-6-astra, puis vérifiez les points suivants :

• Effort de raisonnement : Si vous utilisez actuellement none ou minimal, commencez par low et comparez les résultats. Sinon, conservez l’effort de raisonnement actuellement appliqué. Utilisez reasoning.effort dans Responses ou reasoning_effort dans Chat Completions.
• Appel d’outils : Utilisez l’API Responses. GPT-6 Astra prend en charge Chat Completions, mais l’appel d’outils nécessite Responses.
• Paramètres non pris en charge : Supprimez temperature, top_p et top_logprobs. Pour Chat Completions, supprimez également logprobs. Pour Responses, retirez message.output_text.logprobs de include.
• Mode Rapide : Pour la résidence des données dans l’UE, utilisez le traitement Standard. GPT-6 Astra ne prend pas en charge service_tier: "fast" ni service_tier: "priority" avec la résidence des données dans l’UE. Le mode Rapide de GPT-6 Astra n’inclut pas de SLA de latence. Consultez Compatibilité du mode Rapide.
• Modification de l’effort de raisonnement : Si votre application modifie cet effort entre les réponses, utilisez des éléments configuration_update dans des requêtes standard à agent unique. Conservez la valeur de reasoning.effort au niveau de la requête pour préserver le préfixe du prompt destiné à la mise en cache. Vérifiez les limites de compatibilité avant d’adopter cette fonctionnalité.
• Mise en cache des prompts : Lors d’une migration depuis GPT-5.5 ou un modèle antérieur, remplacez prompt_cache_retention par prompt_cache_options.ttl défini sur "30m". Consultez les changements apportés à la mise en cache des prompts, notamment les frontières du cache et la facturation des écritures dans le cache.
• Interruptions inutiles pour demander l’approbation : Si le modèle demande sans cesse une approbation avant de poursuivre, utilisez les conseils sur l’initiative et la persévérance pour l’inciter à exécuter les tâches de manière plus autonome. Consultez le reste des Bonnes pratiques de conception de prompts pour obtenir des conseils sur le respect des instructions, le style rédactionnel, la délégation aux sous-agents et les tests.

Introduction

GPT-5.6 établit une nouvelle référence en matière de qualité et d’efficacité pour les workflows complexes en production. Il est particulièrement économe en tokens et améliore l’esthétique des interfaces, notamment la mise en page, la hiérarchie visuelle et la pertinence des choix de design.

GPT-5.6 introduit également une nouvelle nomenclature. L’alias gpt-5.6 achemine les requêtes vers gpt-5.6-sol, le modèle qui offre les capacités phares. Utilisez gpt-5.6-terra pour de solides performances à moindre coût et gpt-5.6-luna pour traiter efficacement de grands volumes de tâches.

Lors d’une migration depuis GPT-5.5 ou GPT-5.4, partez de votre réglage de raisonnement actuel, puis testez ce même réglage et le niveau immédiatement inférieur sur des tâches représentatives. GPT-5.6 peut souvent maintenir ou améliorer la qualité avec moins de tokens, mais le meilleur réglage dépend de votre charge de travail.

Nouveautés

• Appel d’outils par programmation : GPT-5.6 peut écrire du JavaScript pour appeler les outils éligibles, transmettre les résultats d’un appel à l’autre et traiter les sorties intermédiaires dans un environnement d’exécution hébergé. Utilisez l’appel d’outils par programmation pour les workflows au périmètre défini qui sollicitent de nombreux outils sans nécessiter une nouvelle décision du modèle entre chaque étape. L’appel d’outils par programmation est compatible avec ZDR et n’entraîne aucun coût de conteneur supplémentaire.
• Multi-agent [bêta] : La fonctionnalité Multi-agent permet à une instance de GPT-5.6 de coordonner plusieurs sous-agents en parallèle et de synthétiser leurs résultats. Comme le mode Ultra dans Codex, elle peut réduire le temps total d’exécution et améliorer les performances pour les tâches complexes qui se décomposent facilement en travaux indépendants. Multi-agent est disponible en version bêta dans l’API Responses et évolue en fonction des retours des développeurs.
• Mise en cache explicite des prompts : GPT-5.6 vous permet d’indiquer précisément les préfixes de prompts réutilisables qu’OpenAI met en cache. Vous pouvez toujours utiliser la mise en cache automatique en mode implicite. OpenAI facture les écritures en cache à 1,25 fois le tarif des entrées non mises en cache, tandis que les lectures du cache restent à tarif réduit. Découvrez comment configurer la mise en cache des prompts.
• Raisonnement persistant : GPT-5.6 peut réutiliser les éléments de raisonnement disponibles d’un tour à l’autre pour améliorer la qualité des échanges sur plusieurs tours et l’efficacité du cache. Utilisez reasoning.context pour choisir le comportement. Découvrez comment conserver le raisonnement d’un appel à l’autre.
• Effort de raisonnement Max : GPT-5.6 prend en charge l’effort de raisonnement max pour les tâches exigeantes qui nécessitent davantage d’exploration et de vérification. Si vous utilisez actuellement xhigh, comparez les deux réglages sur des charges de travail représentatives.
• Mode Pro : GPT-5.6 peut consacrer davantage de calcul à une requête pour améliorer la fiabilité sur les tâches difficiles et renvoyer une seule réponse finale. Activez ce mode avec reasoning.mode: "pro" lorsque la qualité prime sur la latence et la consommation de tokens. Découvrez comment utiliser le mode Pro.
• Efficacité en tokens : GPT-5.6 atteint les performances d’un modèle phare avec moins de tokens de sortie.
• Design d’interfaces : GPT-5.6 crée des sites web et des applications plus soignés et plus faciles à utiliser, avec une meilleure mise en page, une hiérarchie visuelle plus claire et des choix de design plus pertinents.
• Compréhension de l’intention : GPT-5.6 déduit mieux du contexte l’objectif sous-jacent de l’utilisateur et l’ampleur du travail attendu, ce qui vous évite souvent de devoir détailler chaque étape. Continuez à fournir le contexte métier, les contraintes impératives, les actions nécessitant une approbation et les critères de réussite. Précisez au modèle dans quels cas une ambiguïté importante doit l’amener à poser une question.
• Détail d’image d’origine : GPT-5.6 conserve les dimensions des images avec le niveau de détail original ou auto, sauf si l’un de leurs côtés dépasse 65 535 pixels : elles sont alors réduites pour respecter cette limite. L’API rejette les images qui dépassent encore la limite de 30 000 patchs, au lieu de les redimensionner pour la respecter. Les grandes images peuvent consommer davantage de tokens d’entrée et augmenter la latence. Découvrez comment choisir un niveau de détail d’image.

Mesures de protection

Lors de l’utilisation des modèles GPT-5.6, certaines requêtes peuvent être bloquées ou refusées par des mesures de protection reposant sur des classificateurs qui détectent en temps réel les usages abusifs en cybersécurité et en biologie pendant la génération des sorties du modèle. D’autres requêtes peuvent prendre plus de temps, car la génération s’interrompt pendant plusieurs secondes en cours de réponse, le temps que ces classificateurs examinent les sorties de manière synchrone. Ces mesures peuvent parfois intervenir sur des travaux légitimes, en particulier dans les domaines à double usage où les activités défensives et offensives peuvent, au départ, se ressembler.

Si votre application s’adresse à des utilisateurs finaux individuels, envoyez un safety_identifier stable et respectueux de la vie privée avec chaque requête. Consultez Mettre en place des identifiants de sécurité pour savoir comment procéder.

Nous faisons évoluer ces mesures de protection en continu afin qu’elles résistent efficacement aux tentatives de contournement, tout en préservant l’accès aux usages légitimes comme la revue de code, la recherche de vulnérabilités, le développement de correctifs, le débogage, la formation à la sécurité et les tests défensifs.

Démarrage rapide de la migration

Migrez avec Codex

Codex peut appliquer les modifications recommandées dans ce guide à l’aide du skill OpenAI Docs.

$openai-docs migrate this project to the GPT-5.6 model family

Pour utiliser ce skill dans d’autres agents de programmation, téléchargez-le depuis le dépôt de skills OpenAI.

Mettez à jour les paramètres de l’API et du modèle

• Choisissez le modèle cible en fonction de la charge de travail. Utilisez gpt-5.6-sol pour les capacités phares, gpt-5.6-terra pour un équilibre entre intelligence et coût, ou gpt-5.6-luna pour traiter efficacement de grands volumes de tâches. L’alias gpt-5.6 achemine les requêtes vers gpt-5.6-sol.
• Utilisez l’API Responses pour les workflows de raisonnement, d’appel d’outils et d’échanges sur plusieurs tours.
• Choisissez délibérément la valeur de reasoning.effort. GPT-5.6 prend en charge none, low, medium, high, xhigh et max.
  • Si vous migrez depuis GPT-5.5 ou GPT-5.4, conservez votre effort de raisonnement actuel comme référence, puis comparez les résultats avec le niveau immédiatement inférieur.
  • Si vous utilisez none, conservez ce réglage comme référence de latence et testez également low lorsque le workflow bénéficie du raisonnement ou de l’utilisation d’outils.
  • Utilisez medium comme point de départ équilibré et low pour les charges de travail sensibles à la latence.
  • Utilisez high ou xhigh lorsqu’un raisonnement plus poussé produit un gain de qualité mesuré.
  • Réservez max aux charges de travail les plus difficiles, pour lesquelles la qualité est prioritaire. Comparez max et xhigh pour trouver le meilleur compromis entre qualité, latence et coût pour votre cas d’usage.
• Pour utiliser le mode Pro, conservez le modèle GPT-5.6 sélectionné et définissez reasoning.mode sur pro dans l’API Responses ; ne passez pas à un slug de modèle Pro distinct. Choisissez reasoning.effort indépendamment. Si vous l’omettez, GPT-5.6 utilise medium par défaut, en mode standard comme en mode Pro. Consultez la section sur le mode de raisonnement pour un exemple de requête et des précisions sur la facturation.
• Configurez le raisonnement persistant selon la pertinence du raisonnement antérieur. Les modèles GPT-5.6 utilisent all_turns par défaut ; les modèles précédents utilisent current_turn.
  • Omettez reasoning.context ou définissez-le sur auto pour utiliser all_turns, le réglage par défaut de GPT-5.6. Vérifiez le champ reasoning.context de la réponse pour confirmer le mode effectivement utilisé.
  • Définissez reasoning.context sur all_turns lorsque les objectifs, les hypothèses et les priorités de la tâche restent stables d’un tour à l’autre.
  • Avec all_turns, poursuivez avec previous_response_id pour rendre le raisonnement des réponses précédentes accessible au modèle.
  • Si vous gérez l’historique manuellement, conservez et renvoyez les entrées précédentes de l’utilisateur ainsi que chaque élément de sortie des réponses. Avec store: false ou la politique de non-conservation des données, renvoyez les éléments de raisonnement chiffrés que l’API retourne par défaut.
  • Définissez reasoning.context sur current_turn lorsque le raisonnement antérieur n’est plus pertinent.
• Examinez la mise en cache des prompts. Vous n’avez pas besoin de modifier le code pour continuer à utiliser la mise en cache implicite. Comme les écritures en cache de GPT-5.6 coûtent 1,25 fois le tarif des entrées non mises en cache, suivez cached_tokens et cache_write_tokens pour comprendre le coût net. Utilisez des points de mise en cache explicites ou prompt_cache_options.mode: "explicit" pour éviter les écritures inutiles, et remplacez prompt_cache_retention par prompt_cache_options.ttl.
• Pour utiliser l’appel d’outils par programmation, ajoutez l’outil programmatic_tool_calling et autorisez les outils éligibles à participer avec allowed_callers. Mettez à jour votre application pour traiter les éléments program, les appels de fonction émis par le programme et les éléments program_output, tout en préservant le call_id de chaque appel et son lien caller. Consultez le guide de l’appel d’outils par programmation pour des exemples de requêtes et de continuation.
  • Évaluez les performances du workflow avec PTC activé sur des tâches représentatives. Comparez la réussite des tâches, l’exhaustivité de la réponse finale, les éléments de preuve requis, le nombre total de tokens, la latence et le coût. Réduire le nombre d’appels, de tours ou de sorties intermédiaires ne constitue une amélioration que si la réponse finale satisfait toujours au niveau de qualité requis.

Bonnes pratiques de conception de prompts

Privilégiez des prompts plus légers

Supprimer les instructions et les exemples répétés et simplifier les descriptions d’outils peut améliorer les performances sur les tâches et réduire la consommation de tokens. Dans un échantillon d’évaluations internes d’agents de programmation, les configurations utilisant des prompts système plus légers ont amélioré les scores d’évaluation d’environ 10–15 %, tout en réduisant le nombre total de tokens de 41–66 % et le coût de 33–67 %. Les résultats varient selon la charge de travail : considérez donc ces fourchettes comme indicatives et validez les modifications sur des tâches représentatives de votre propre application.

Pour simplifier les prompts sans perdre de consignes importantes :

• Partez d’un prompt et d’un ensemble d’outils qui fonctionnent déjà. Supprimez un groupe d’instructions, d’exemples ou d’outils à la fois, puis relancez les mêmes évaluations.
• Énoncez chaque instruction une seule fois.
• Ne rendez accessibles que les outils pertinents pour la tâche et donnez-leur des descriptions concises et précises.
• Conservez les exemples et les consignes de style lorsqu’ils traduisent une exigence du produit ou corrigent une lacune mesurée.
• Suivez le contexte au début de l’exécution, puis à mesure que la conversation s’allonge. Les longues sessions peuvent amplifier les répétitions de contenu dans les prompts et les outils.

Définissez les limites de l’autonomie et les actions soumises à approbation

GPT-5.6 peut faire preuve d’initiative et de persévérance dans l’exécution de tâches en plusieurs étapes. Définissez le niveau d’action autorisé par chaque requête pour que le modèle puisse poursuivre sans pauses inutiles les travaux sûrs et conformes au périmètre prévu, tout en s’arrêtant avant toute action externe, destructive, coûteuse ou élargissant ce périmètre.

Une politique succincte suffit généralement :

For requests to answer, explain, review, diagnose, or plan, inspect the relevant
materials and report the result. Do not implement changes unless the request also
asks for them.

For requests to change, build, or fix, make the requested in-scope local changes
and run relevant non-destructive validation without asking first.

Require confirmation for external writes, destructive actions, purchases, or a
material expansion of scope.

Nommez explicitement les actions locales sûres, comme lire des fichiers, examiner des journaux, modifier le code dans le périmètre prévu et exécuter des tests. Regroupez la politique au même endroit et énoncez chaque règle une seule fois. Répéter des consignes comme « demandez d’abord », « ne modifiez rien » ou « attendez l’approbation » peut entraîner des demandes d’approbation inutiles pour des actions sûres et attendues.

Définissez la longueur et le style des réponses

GPT-5.6 tend à être plus concis par défaut que GPT-5.5. Lors de la migration, vérifiez si des consignes générales de brièveté comme « Soyez concis » ou « Faites court » sont toujours utiles. Elles peuvent être superflues pour certaines tâches et parfois rendre les réponses trop brèves. Conservez-les lorsqu’elles produisent de manière fiable le résultat dont votre application a besoin.

Pour un contrôle plus cohérent d’une requête à l’autre, utilisez text.verbosity pour définir le niveau de détail par défaut, puis précisez dans le prompt les exigences propres à la tâche.

Définissez une valeur par défaut avec text.verbosity

Choisissez low, medium ou high comme niveau de détail par défaut pour une requête. Dans le prompt, précisez les exigences de longueur, de structure ou de contenu propres à la tâche. Consultez Configurer text.verbosity pour un exemple d’utilisation de l’API.

Précisez ce qu’une réponse courte doit contenir

Lorsqu’une tâche appelle une réponse plus courte, précisez les informations que le modèle doit conserver et les détails qu’il peut omettre. Par exemple :

Lead with the conclusion. Include the evidence needed to support it, any material
caveat, and the next action. Omit secondary detail and repetition.

Keep all required facts, decisions, caveats, and next steps. Trim introductions,
repetition, generic reassurance, and optional background first.

Le modèle dispose ainsi d’un ordre de priorité clair : conserver le contenu nécessaire pour accomplir la tâche, puis supprimer les détails moins utiles.

Définissez le ton

Des qualificatifs généraux comme « amical » ou « empathique » peuvent être ambigus. Décrivez les choix rédactionnels qui définissent le ton de votre produit : le degré de franchise de la réponse, les situations où il convient de reconnaître un problème, et celles où des mots rassurants ou une formule de conclusion sont appropriés.

State the answer directly. If the user reports a problem, acknowledge the
specific issue before giving the next step. Use reassurance only when it is
relevant. Omit generic praise and unnecessary sign-offs.

Mode Pro

Choisissez le mode Pro lorsque la qualité prime

Le mode Pro est un mode d’exécution de l’API Responses dans lequel le modèle effectue davantage de travail sur une requête avant de renvoyer une seule réponse finale. Il peut améliorer la fiabilité sur les tâches difficiles, mais augmente la latence et comptabilise l’ensemble des tokens de ce travail dans l’utilisation rapportée. Ces tokens sont facturés aux tarifs standard du modèle sélectionné.

Utilisez le mode Pro lorsqu’un léger gain de qualité a un effet significatif sur le résultat et que la tâche est assez difficile pour en bénéficier : optimisation complexe, programmation ou revue de code à forte valeur ajoutée, ou analyse approfondie assortie de critères d’évaluation clairs. Privilégiez le mode standard pour les tâches courantes, sensibles à la latence ou à grand volume, ainsi que lorsque vos évaluations ne montrent pas de gain significatif avec le mode Pro.

Le mode de raisonnement et l’effort de raisonnement sont indépendants. Le mode Pro fonctionne avec tous les modèles GPT-5.6 et les niveaux d’effort de raisonnement qu’ils prennent en charge. Commencez avec le même modèle et le même niveau d’effort que votre configuration de référence en mode standard, puis comparez les configurations sur des tâches représentatives, sans supposer que l’effort le plus élevé offre toujours le meilleur compromis.

Configurez le mode Pro dans l’API

Activez le mode Pro dans la requête API. Conservez le même prompt axé sur le résultat qu’en mode standard : indiquez l’objectif, le contexte pertinent, les contraintes, les éléments de preuve requis, les critères de réussite et le format de sortie. Vous n’avez pas besoin de demander au modèle d’« utiliser le mode Pro », de « réfléchir davantage » ou de générer plusieurs réponses possibles.

Par exemple :

Review this database migration plan for failure modes that could cause data loss
or extended downtime. For each finding, cite the relevant step, estimate impact
and likelihood, and recommend a specific mitigation. Return the five most
important risks in severity order.

Comparez la qualité et le coût

Comparez les modes standard et Pro sur les mêmes tâches représentatives. Évaluez la réussite des tâches, l’exhaustivité des réponses et les éléments de preuve requis, puis mesurez le nombre total de tokens, la latence et le coût. Réservez le mode Pro aux cas où son gain de qualité ou de fiabilité justifie le travail supplémentaire du modèle.

Pour en savoir plus, consultez le guide du mode de raisonnement.

Appel d’outils par programmation

Choisissez l’appel d’outils par programmation selon la nature de la tâche

L’appel d’outils par programmation (PTC) convient particulièrement aux workflows bien délimités dans lesquels du code peut traiter plusieurs résultats d’outils ou des sorties intermédiaires volumineuses pour renvoyer un résultat structuré beaucoup plus compact. Utilisez-le pour le filtrage, les jointures, le classement, la déduplication, l’agrégation, la validation ou d’autres traitements prévisibles.

Le seul fait que des appels soient multiples, parallèles ou dépendants les uns des autres ne justifie pas l’appel d’outils par programmation. Privilégiez les appels d’outils directs, sans PTC, dans les cas suivants :

• Un seul appel suffit
• Les sorties intermédiaires sont déjà peu volumineuses
• Chaque résultat peut modifier la décision suivante du modèle
• Une action nécessite une approbation
• La sortie finale doit conserver les citations ou les artefacts natifs

Adaptez les consignes de routage à la tâche

Ne comptez pas sur la disponibilité des outils ou sur des consignes génériques comme « utilisez efficacement l’appel d’outils par programmation » pour obtenir le bon choix de méthode. Lorsque les appels directs et les appels par programmation sont tous deux disponibles, précisez explicitement :

• L’étape bien délimitée qui doit utiliser l’appel d’outils par programmation.
• Les outils qu’il peut appeler.
• Le schéma de sortie exact et les éléments de preuve requis.
• Les limites de concurrence, de nouvelles tentatives et les seuils d’arrêt.
• Les opérations qui doivent continuer à utiliser des appels directs.

Les descriptions des outils doivent préciser les champs renvoyés, leurs types et le comportement en cas d’erreur. Si le modèle ne peut pas déterminer la structure du résultat avant d’écrire le programme, privilégiez les appels d’outils directs pour qu’il puisse examiner le résultat avant de décider comment l’utiliser.

Si les deux méthodes sont nécessaires, définissez un point de relais clair et unique, puis indiquez au modèle de ne pas changer de méthode ni répéter le travail déjà effectué.

Par exemple :

<tool_orchestration>
Use Programmatic Tool Calling for [bounded stage] using only [eligible tools].
Run independent calls concurrently when safe. Use only documented tool input
and output fields.

Process and reduce the intermediate results, then emit exactly [output schema],
including the evidence needed for the final answer.

Stop when [condition] is met. Retry transient failures at most [R] times.
Do not repeat completed calls or perform side-effecting actions. If a required
result is still missing, return a clear structured failure.

Use direct tool calls for [semantic judgment, approval, or final validation].
</tool_orchestration>

Évaluez la réponse finale

L’élément program_output et le message final de l’assistant sont deux sorties distinctes ; veillez à les tester toutes les deux. En théorie, un programme peut renvoyer les bons enregistrements alors que le message omet un champ, une citation ou une réserve nécessaire.

Comparez les appels directs et les appels par programmation sur les mêmes tâches représentatives. Vérifiez que la réponse finale est correcte, complète et contient les éléments de preuve requis. Comparez ensuite le nombre total de tokens, la latence, le coût, ainsi que le nombre d’appels, de tours et de nouvelles tentatives. Ne considérez une baisse de la consommation de ressources comme une amélioration que si la réponse satisfait toujours vos évaluations existantes.

Pour en savoir plus, consultez le guide de l’appel d’outils par programmation.

Introduction

GPT-5.5 relève le niveau de référence pour les workflows complexes en production. Il est particulièrement adapté à la programmation, aux agents qui utilisent de nombreux outils, aux assistants dont les réponses s’appuient sur des sources, à la récupération d’informations dans de longs contextes, aux workflows qui transforment des spécifications produit en plans et aux workflows destinés aux clients, où la qualité d’exécution et le soin apporté aux réponses sont essentiels.

Pour tirer le meilleur parti de GPT-5.5, abordez-le comme une nouvelle famille de modèles qui nécessite des ajustements, et non comme un remplacement de gpt-5.2 ou de gpt-5.4 sans adaptation. Commencez la migration sur de nouvelles bases plutôt que de reprendre toutes les instructions de votre ancien ensemble de prompts. Partez du prompt le plus court qui respecte les exigences du produit, puis ajustez l’effort de raisonnement, la verbosité, les descriptions des outils et le format de sortie à l’aide d’exemples représentatifs.

GPT-5.5 prend en charge toutes les fonctionnalités de l’API déjà disponibles avec GPT-5.4, notamment la mise en cache des prompts, les outils hébergés, la recherche d’outils, le compactage et la gestion de phase pour les éléments de l’assistant renvoyés manuellement en entrée.

Consultez les bonnes pratiques de conception de prompts pour découvrir des exemples d’approches efficaces.

Nouveautés

• Un raisonnement plus efficace : GPT-5.5 obtient de bons résultats avec moins de tokens de raisonnement que les modèles précédents, même à effort de raisonnement égal. C’est particulièrement utile dans les workflows complexes, comportant de nombreux outils ou plusieurs étapes, où les économies de tokens se cumulent.
• Une meilleure exécution des tâches avec des prompts centrés sur le résultat : GPT-5.5 sait mieux travailler à partir d’un objectif clair, respecter les contraintes et traduire les intentions du produit en prochaines étapes concrètes. Décrivez le résultat attendu, les critères de réussite, les effets de bord autorisés, les exigences en matière de preuves et la structure de sortie. Évitez de détailler la marche à suivre étape par étape, sauf si le chemin exact à emprunter compte.
• Une utilisation des outils plus efficace et plus précise : GPT-5.5 est particulièrement utile avec de vastes ensembles d’outils, des workflows de services en plusieurs étapes et des tâches de longue durée confiées à des agents. Il tend à être plus précis dans le choix des outils et l’utilisation de leurs arguments.
• Un ton souvent plus soigné, mais parfois plus direct : GPT-5.5 produit souvent des réponses plus chaleureuses et plus lisibles avec moins d’encadrement dans le prompt.

Changements de comportement

1. L’effort de raisonnement est désormais défini sur medium par défaut : GPT-5.5 utilise par défaut l’effort de raisonnement medium. Considérez medium comme le point de départ recommandé pour équilibrer qualité, fiabilité, latence et coût. Pour les workflows sensibles à la latence, évaluez low avant none si l’utilisation d’outils, la planification, la recherche ou la prise de décision en plusieurs étapes restent importantes. Réservez none aux tâches pour lesquelles la latence est critique et qui ne nécessitent ni raisonnement ni appels d’outils en chaîne, comme les échanges vocaux simples, la récupération rapide d’informations et la classification. Passez à high ou à xhigh uniquement lorsque les évaluations montrent un gain de qualité mesurable qui justifie la latence et le coût supplémentaires. Consultez la documentation sur les modèles de raisonnement pour en savoir plus sur les réglages recommandés.

   Un effort de raisonnement plus élevé n’est pas automatiquement préférable. Si la tâche comporte des instructions contradictoires, des critères d’arrêt peu précis ou un accès aux outils sans limites définies, un effort plus élevé peut entraîner une réflexion excessive, des recherches inutiles ou une baisse de la qualité des réponses. N’augmentez l’effort que lorsque les évaluations montrent un gain de qualité mesurable.

2. Les images en entrée conservent davantage de détails visuels par défaut : GPT-5.5 modifie le traitement par défaut des images en entrée pour conserver davantage de détails visuels et améliorer les performances de l’utilisation de l’ordinateur. Lorsque image_detail n’est pas défini ou est défini sur auto, le modèle adopte désormais le comportement original, qui préserve les images sans les redimensionner jusqu’à 10 240 000 pixels ou une limite de 6 000 pixels par dimension. Pour high, indiquez directement cette valeur ; elle préserve les images sans les redimensionner jusqu’à 2 500 000 pixels ou une limite de 2 048 pixels par dimension. low privilégie désormais l’utilisation efficace du contexte et redimensionne plus fortement que les modèles précédents les images dont une dimension dépasse 512 pixels. Consultez la documentation sur les images et la vision.

3. Un meilleur respect des instructions : GPT-5.5 interprète les prompts de façon littérale et approfondie, ce qui permet de lui donner des instructions précises et descriptives lorsque le produit l’exige. Définissez des critères de réussite et des règles d’arrêt, en particulier pour les workflows de longue durée, utilisant de nombreux outils ou visant à recueillir des preuves. Consultez les sections Rédigez des prompts centrés sur le résultat et Gardez le bon niveau de précision.

4. Un style par défaut plus concis et plus direct : GPT-5.5 tend à adopter par défaut un style efficace, direct et centré sur la tâche. C’est utile pour de nombreux workflows en production, mais les expériences conversationnelles ou destinées aux clients peuvent nécessiter des consignes explicites sur la personnalité, la chaleur du ton, les justifications à fournir et la mise en forme. Choisissez délibérément la valeur de text.verbosity : medium est la valeur par défaut, et low est souvent un meilleur point de départ pour obtenir des réponses concises. Consultez les bonnes pratiques de conception de prompts.

5. Les workflows de programmation nécessitent une orchestration plus poussée : GPT-5.5 est mieux adapté aux tâches de programmation complexes qui nécessitent de la planification, l’utilisation d’outils, l’exploration du code source, des vérifications et une exécution en plusieurs étapes. Pour les agents de programmation, précisez les attentes en matière de réutilisation, de délégation à des sous-agents, de tests et de critères d’acceptation, ainsi que les situations où l’agent doit poursuivre ou demander de l’aide.

Démarrage rapide de la migration

Migration automatisée avec Codex

Codex peut appliquer les changements recommandés dans ce guide à l’aide de la skill OpenAI Docs.

$openai-docs migrate this project to gpt-5.5

Pour utiliser cette skill dans d’autres agents de programmation, téléchargez-la depuis le dépôt de skills OpenAI.

Paramètres de l’API et du modèle

• Remplacez le slug du modèle par gpt-5.5.
• Utilisez l’API Responses pour tout cas d’utilisation impliquant du raisonnement, des appels d’outils ou plusieurs tours de conversation.
• Ajustez reasoning.effort. Utilisez low pour un raisonnement efficace, medium pour un bon équilibre entre latence et performances, high pour les tâches agentiques complexes qui nécessitent un raisonnement poussé et pour lesquelles la latence est moins importante, et xhigh pour les tâches agentiques asynchrones les plus difficiles ou les évaluations qui testent les limites de l’intelligence du modèle. Consultez la documentation sur les modèles de raisonnement.
• Pour obtenir des réponses plus concises, définissez text.verbosity sur low. Avec GPT-5.5, ce réglage produit des réponses proportionnellement plus concises qu’une verbosité de low avec GPT-5.4.
• Pour les workflows utilisant de nombreux outils ou de longue durée, vérifiez que votre application gère correctement phase, les préambules et le renvoi en entrée des éléments de l’assistant.
• Comparez les résultats à ceux d’autres modèles en matière d’exactitude, de consommation de tokens et de latence de bout en bout.

Conception de prompts

• Indiquez le résultat attendu et les critères de réussite.
• Réduisez ou supprimez les consignes détaillant la marche à suivre étape par étape. Laissez GPT-5.5 choisir son approche, sauf si le produit en impose une.
• Supprimez du prompt les définitions de schéma de sortie lorsque c’est possible. Utilisez plutôt les sorties structurées.
• Optimisez votre prompt pour la mise en cache : les parties statiques au début, les parties dynamiques à la fin.
• Supprimez la date du jour. Le modèle connaît déjà la date actuelle en UTC.
• Révisez et optimisez vos prompts à l’aide des bonnes pratiques de conception de prompts.

Utilisation des modèles de raisonnement

Ces recommandations s’appliquent aux modèles de la série GPT-5 et méritent d’être relues chaque fois qu’une équipe migre des charges de travail vers des modèles de raisonnement. GPT-5.5 reprend de nombreuses capacités apparues dans les modèles précédents, mais il reste utile de les passer en revue si vous migrez depuis un ancien modèle GPT-5, GPT-4.1 ou un modèle de raisonnement comme o3.

Les équipes peuvent négliger ces fonctionnalités, car elles relèvent en partie de la configuration de l’API et de l’orchestration plutôt que du prompt lui-même. Utilisés ensemble, l’API Responses, les réglages du raisonnement, la verbosité, les sorties structurées, la mise en cache des prompts, la conception des outils, les outils hébergés et la gestion de l’état permettent de tirer le meilleur des modèles de raisonnement en matière d’intelligence, de fiabilité, de latence et de coût.

• API Responses : GPT-5.5 donne ses meilleurs résultats avec l’API Responses. Utilisez previous_response_id pour gérer l’état sur plusieurs tours de conversation. Pour les flux sans état ou soumis à une politique de non-conservation des données, renvoyez à chaque tour les éléments de sortie pertinents reçus. Consultez la section Transmission du contexte de la réponse précédente pour en savoir plus.
• Effort de raisonnement : Utilisez reasoning.effort pour choisir entre low, medium, high et xhigh. La valeur par défaut est medium, mais de nombreuses charges de travail donneront de bons résultats avec low. Réservez none aux cas d’utilisation où une faible latence est plus importante que l’intelligence. Consultez la section Modèles de raisonnement pour des recommandations détaillées.
• Verbosité : Utilisez text.verbosity pour contrôler la longueur de sortie. Distinguez la longueur de la réponse finale de la qualité du raisonnement ; précisez au besoin le nombre de mots autorisé, le nombre de sections, la largeur des tableaux ou l’exigence d’une sortie exclusivement en JSON.
• Sorties structurées : Évitez de décrire le schéma de sortie attendu dans le prompt. Utilisez les sorties structurées pour bénéficier d’une validation automatique et d’une exactitude accrue.
• Mise en cache des prompts : La mise en cache des prompts fonctionne automatiquement pour les prompts longs éligibles et peut réduire la latence et le coût des tokens d’entrée. Pour maximiser les accès au cache réussis, conservez le contenu stable au début de la requête. Placez le contexte dynamique propre à l’utilisateur vers la fin. Suivez usage.prompt_tokens_details.cached_tokens pour mesurer la réutilisation. Utilisez une clé prompt_cache_key stable pour les requêtes qui partagent un préfixe réutilisable. Cette clé aide à acheminer les requêtes apparentées vers le même cache et joue un rôle important dans l’optimisation du taux de succès du cache sur GPT-5.5. Pour les groupes à fort trafic, suivez les recommandations pour répartir le trafic sur davantage de clés.
• Appels d’outils : GPT-5.5 prend en charge les mêmes modes d’appel d’outils que GPT-5.4, notamment les outils de type fonction et les workflows d’agents utilisant de nombreux outils. Placez l’essentiel des consignes propres à chaque outil dans sa description : ce qu’il fait, quand l’utiliser, les entrées requises, les effets de bord, les conditions dans lesquelles un nouvel essai est sûr et les erreurs courantes. N’ajoutez de contexte propre aux outils dans les instructions système que s’il s’applique à plusieurs outils ou modifie sensiblement les règles de fonctionnement de l’agent.
• Outils hébergés et recherche d’outils : Privilégiez les outils hébergés par OpenAI lorsqu’ils conviennent au workflow, comme la recherche web, la recherche de fichiers, l’interpréteur de code, la génération d’images et l’utilisation de l’ordinateur. Les outils hébergés réduisent le travail d’orchestration sur mesure et maintiennent les usages courants des outils en phase avec l’API Responses et l’Agents SDK. Utilisez des outils de type fonction personnalisés lorsque vous devez appeler vos propres systèmes, appliquer des effets de bord propres à votre domaine ou rendre accessibles des workflows métier internes. Pour les catalogues d’outils volumineux, envisagez la recherche d’outils afin de différer le chargement des définitions d’outils et de ne charger que le sous-ensemble pertinent.
• Préambules aux appels d’outils : Les préambules peuvent améliorer l’expérience de discussion, car l’utilisateur voit un premier message d’état utile avant que le modèle ne génère la réponse finale. Ils facilitent également le suivi de l’utilisation des outils : le modèle peut indiquer ce qu’il s’apprête à vérifier ou à faire, puis reprendre à partir du même état de l’assistant une fois les résultats des outils reçus.
• Gestion de phase : Si votre application gère manuellement l’état de Responses en renvoyant les éléments de sortie à chaque tour au lieu d’utiliser previous_response_id, conservez le paramètre phase sur les éléments de sortie de l’assistant reçus et renvoyez-le sans modification. C’est particulièrement important lorsque vous utilisez l’effort de raisonnement, des préambules ou des appels d’outils répétés. Consultez la section Paramètre phase.
• Compactage : Pour les agents exécutant des tâches de longue durée, utilisez le compactage de la conversation et de l’état de manière délibérée. Conservez les actions terminées, les hypothèses en cours, les identifiants, les résultats des outils, les blocages non résolus et le prochain objectif concret.
• Agents SDK : Pour les nouveaux systèmes agentiques, utilisez les approches les plus récentes de l’Agents SDK pour l’orchestration des outils, le traçage, les transferts entre agents et la gestion de l’état, plutôt que de recréer l’orchestration à partir de zéro.
• Date du jour : GPT-5.5 connaît la date actuelle en UTC. Vous n’avez pas besoin de l’ajouter aux instructions système. N’ajoutez un contexte explicite de date ou de fuseau horaire que lorsque l’application a besoin d’un fuseau horaire propre à l’activité, de la date d’entrée en vigueur d’une politique, de la date locale de l’utilisateur ou d’un autre repère temporel différent de l’UTC.

Bonnes pratiques de conception de prompts

GPT-5.5 donne ses meilleurs résultats lorsque les prompts définissent le résultat attendu et laissent au modèle la liberté de choisir une approche efficace pour y parvenir. Par rapport aux modèles précédents, vous pouvez souvent utiliser des prompts plus courts et davantage centrés sur le résultat : décrivez ce qui constitue un bon résultat, les contraintes importantes, les preuves disponibles et le contenu attendu de la réponse finale.

Évitez de reprendre toutes les instructions d’un ancien ensemble de prompts. Les anciens prompts détaillent souvent trop le processus, car les modèles précédents avaient besoin de davantage d’aide pour rester sur la bonne voie. Avec GPT-5.5, cela peut ajouter du bruit, réduire l’espace de recherche du modèle ou produire des réponses trop mécaniques.

Les approches présentées ici sont des points de départ. Adaptez-les à l’interface de votre produit, à vos outils, à vos évaluations et à vos objectifs d’expérience utilisateur.

Personnalité et comportement

Le style par défaut de GPT-5.5 est efficace, direct et centré sur la tâche. C’est utile pour les systèmes en production : les réponses restent ciblées, le comportement est plus facile à orienter et le modèle évite les formulations superflues dans la conversation.

Pour les assistants destinés aux clients, les workflows d’assistance, les expériences de coaching et les autres produits conversationnels, définissez à la fois la personnalité et le style de collaboration.

• La personnalité détermine la manière dont l’assistant s’exprime : ton, chaleur, franchise, degré de formalité, humour, empathie et soin apporté à la rédaction.
• Le style de collaboration détermine la manière dont l’assistant travaille : quand il pose des questions, quand il formule des hypothèses, son degré d’initiative, la quantité de contexte qu’il fournit, quand il vérifie son travail et comment il gère l’incertitude ou le risque.

Restez bref dans les deux cas. Les instructions de personnalité doivent façonner l’expérience utilisateur. Les instructions de collaboration doivent orienter le comportement pendant la tâche. Ni les unes ni les autres ne doivent remplacer des objectifs clairs, des critères de réussite, des règles d’utilisation des outils ou des conditions d’arrêt.

Exemple de bloc de personnalité pour un assistant posé et centré sur la tâche :

# Personality
You are a capable collaborator: approachable, steady, and direct. Assume the user is competent and acting in good faith, and respond with patience, respect, and practical helpfulness.

Prefer making progress over stopping for clarification when the request is already clear enough to attempt. Use context and reasonable assumptions to move forward. Ask for clarification only when the missing information would materially change the answer or create meaningful risk, and keep any question narrow.

Stay concise without becoming curt. Give enough context for the user to understand and trust the answer, then stop. Use examples, comparisons, or simple analogies when they make the point easier to grasp. When correcting the user or disagreeing, be candid but constructive. When an error is pointed out, acknowledge it plainly and focus on fixing it.

Match the user's tone within professional bounds. Avoid emojis and profanity by default, unless the user explicitly asks for that style or has clearly established it as appropriate for the conversation.

Exemple de bloc de personnalité pour un assistant expressif et collaboratif :

# Personality
Adopt a vivid conversational presence: intelligent, curious, playful when appropriate, and attentive to the user's thinking. Ask good questions when the problem is blurry, then become decisive once there is enough context.

Be warm, collaborative, and polished. Conversation should feel easy and alive, but not chatty for its own sake. Offer a real point of view rather than merely mirroring the user, while staying responsive to their goals and constraints.

Be thoughtful and grounded when the task calls for synthesis or advice. State a clear recommendation when you have enough context, explain important tradeoffs, and name uncertainty without becoming evasive.

Pour les produits au ton plus expressif, ajoutez explicitement de la chaleur, de la curiosité, de l’humour ou un point de vue, tout en gardant le bloc court. Utilisez la personnalité pour façonner l’expérience, pas pour compenser des objectifs flous ou des consignes manquantes.

Réduisez le délai d’affichage du premier token grâce à un préambule

Dans les applications en streaming, les utilisateurs sont sensibles au délai avant l’apparition de la première réponse visible. GPT-5.5 peut consacrer du temps au raisonnement, à la planification ou à la préparation d’appels d’outils avant de produire du texte visible.

Pour les tâches longues ou faisant largement appel aux outils, demandez au modèle de commencer par un court préambule : un bref message visible qui confirme la prise en compte de la demande et annonce la première étape. Cela peut améliorer la réactivité perçue sans modifier la tâche elle-même.

Utilisez cette approche lorsque la tâche peut comporter plusieurs étapes, nécessiter des appels d’outils ou s’inscrire dans un workflow d’agent de longue durée.

Before any tool calls for a multi-step task, send a short user-visible update that acknowledges the request and states the first step. Keep it to one or two sentences.

Pour les agents de programmation qui distinguent plusieurs phases de message, vous pouvez être plus explicite :

You must always start with an intermediary update before any content in the analysis channel if the task will require calling tools. The user update should acknowledge the request and explain your first step.

Prompts axés sur le résultat et conditions d’arrêt

GPT-5.5 donne le meilleur de lui-même lorsque le prompt définit le résultat attendu, les critères de réussite, les contraintes et le contexte disponible, puis laisse le modèle choisir la marche à suivre.

Pour de nombreuses tâches, décrivez le résultat à atteindre plutôt que chaque étape. Le modèle dispose ainsi de la latitude nécessaire pour choisir la recherche, l’outil ou la stratégie de raisonnement adaptés à la tâche.

Privilégiez cette formulation :

Resolve the customer's issue end to end.

Success means:
- the eligibility decision is made from the available policy and account data
- any allowed action is completed before responding
- the final answer includes completed_actions, customer_message, and blockers
- if evidence is missing, ask for the smallest missing field

Évitez les règles absolues superflues. Les anciens prompts utilisent souvent des consignes strictes comme ALWAYS, NEVER, must et only pour contrôler le comportement du modèle. Réservez ces mots aux véritables invariants, comme les règles de sécurité, les champs de sortie obligatoires ou les actions qui ne doivent jamais se produire. Pour les décisions qui demandent du discernement, comme le moment de lancer une recherche, de demander des précisions, d’utiliser un outil ou de poursuivre les itérations, privilégiez des règles de décision.

Évitez ce style de consigne, sauf si chaque étape est réellement nécessaire :

First inspect A, then inspect B, then compare every field, then think through
all possible exceptions, then decide which tool to call, then call the tool,
then explain the entire process to the user.

Ajoutez des conditions d’arrêt explicites :

Resolve the user query in the fewest useful tool loops, but do not let loop minimization outrank correctness, accessible fallback evidence, calculations, or required citation tags for factual claims.

After each result, ask: "Can I answer the user's core request now with useful evidence and citations for the factual claims?" If yes, answer.

Définissez le comportement à adopter en l’absence d’éléments probants :

Use the minimum evidence sufficient to answer correctly, cite it precisely, then stop.

Mise en forme

GPT-5.5 permet de contrôler très précisément le format et la structure des réponses. Utilisez cette possibilité lorsqu’elle améliore la compréhension ou l’adéquation à votre produit.

Définissez text.verbosity, décrivez la forme attendue de la réponse et réservez les structures plus élaborées aux cas où elles facilitent la compréhension ou lorsque l’interface de votre produit nécessite un livrable au format stable. Dans l’API, la valeur par défaut de text.verbosity est medium ; utilisez low si vous préférez des réponses plus courtes et plus concises.

Mise en forme conversationnelle simple :

Let formatting serve comprehension. Use plain paragraphs as the default format for normal conversation, explanations, reports, documentation, and technical writeups. Keep the presentation clean and readable without making the structure feel heavier than the content.

Use headers, bold text, bullets, and numbered lists sparingly. Reach for them when the user requests them, when the answer needs clear comparison or ranking, or when the information would be harder to scan as prose. Otherwise, favor short paragraphs and natural transitions.

Respect formatting preferences from the user. If they ask for a terse answer, minimal formatting, no bullets, no headers, or a specific structure, follow that preference unless there is a strong reason not to.

Ajoutez des consignes explicites sur le public visé et la longueur :

Write for a senior business audience. Keep the answer under 400 words. Use short paragraphs and only include bullets when they improve scannability. Prioritize the conclusion first, then the reasoning, then caveats.

Pour la révision, la réécriture, les résumés ou les messages destinés aux clients, indiquez au modèle ce qu’il doit préserver avant de lui demander d’améliorer le style. Cette approche est utile pour soigner le texte sans l’allonger.

Preserve the requested artifact, length, structure, and genre first. Quietly improve clarity, flow, and correctness. Do not add new claims, extra sections, or a more promotional tone unless explicitly requested.

Ancrage, citations et budgets de récupération

Pour obtenir des réponses ancrées dans des sources, précisez dans le prompt les règles de citation. Définissez les affirmations à étayer, les éléments probants jugés suffisants et le comportement à adopter lorsque ces éléments manquent. L’absence d’éléments probants ne doit pas automatiquement se transformer en un « non » présenté comme un fait. Pour plus de détails et d’exemples, consultez le guide de mise en forme des citations.

Ajoutez un budget de récupération explicite

Les budgets de récupération fixent les règles d’arrêt de la recherche. Ils indiquent au modèle quand les éléments probants recueillis sont suffisants.

For ordinary Q&A, start with one broad search using short, discriminative keywords. If the top results contain enough citable support for the core request, answer from those results instead of searching again.

Make another retrieval call only when:
- The top results do not answer the core question.
- A required fact, parameter, owner, date, ID, or source is missing.
- The user asked for exhaustive coverage, a comparison, or a comprehensive list.
- A specific document, URL, email, meeting, record, or code artifact must be read.
- The answer would otherwise contain an important unsupported factual claim.

Do not search again to improve phrasing, add examples, cite nonessential details, or support wording that can safely be made more generic.

Garde-fous pour la rédaction créative

Pour les tâches de rédaction, indiquez au modèle quelles affirmations doivent provenir de sources et quelles parties laissent place à la créativité. C’est particulièrement important pour les diapositives, les textes de lancement, les synthèses destinées aux clients, les trames de discours, les courts messages de la direction et la construction du récit.

For creative or generative requests such as slides, leadership blurbs, outbound copy, summaries for sharing, talk tracks, or narrative framing, distinguish source-backed facts from creative wording.

- Use retrieved or provided facts for concrete product, customer, metric, roadmap, date, capability, and competitive claims, and cite those claims.
- Do not invent specific names, first-party data claims, metrics, roadmap status, customer outcomes, or product capabilities to make the draft sound stronger.
- If there is little or no citable support, write a useful generic draft with placeholders or clearly labeled assumptions rather than unsupported specifics.

Développement frontend et sens esthétique

Pour le développement frontend, consultez les exemples de consignes afin de découvrir des moyens concrets d’orienter la qualité de l’interface. Ils abordent le contexte du produit et des utilisateurs, la cohérence avec le design system, l’ergonomie du premier écran, les commandes familières, les états attendus, l’adaptation aux différentes tailles d’écran et les travers courants des interfaces générées à éviter : bandeaux d’accueil génériques, cartes imbriquées, dégradés décoratifs, consignes laissées visibles et mises en page défectueuses.

Demandez au modèle de vérifier son travail

Donnez à GPT-5.5 accès à des outils lui permettant de vérifier ses résultats lorsqu’une validation est possible.

Pour les agents de programmation, demandez des commandes de validation concrètes :

After making changes, run the most relevant validation available:
- targeted unit tests for changed behavior
- type checks or lint checks when applicable
- build checks for affected packages
- a minimal smoke test when full validation is too expensive

If validation cannot be run, explain why and describe the next best check.

Pour les livrables visuels, demandez une inspection après le rendu :

Render the artifact before finalizing. Inspect the rendered output for layout, clipping, spacing, missing content, and visual consistency. Revise until the rendered output matches the requirements.

Pour les tâches d’ingénierie et de planification, assurez la traçabilité des plans de mise en œuvre :

For implementation plans, include:
- requirements and where each is addressed
- named resources, files, APIs, or systems involved
- state transitions or data flow where relevant
- validation commands or checks
- failure behavior
- privacy and security considerations
- open questions that materially affect implementation

Paramètre phase

À partir de GPT-5.4, les workflows Responses de longue durée ou faisant largement appel aux outils peuvent utiliser les valeurs phase des éléments de l’assistant pour distinguer les messages intermédiaires des réponses finales. GPT-5.5 suit le même principe.

Si vous utilisez previous_response_id, l’API conserve automatiquement l’état précédent de l’assistant. Si votre application réinjecte manuellement les éléments de sortie de l’assistant dans la requête suivante, conservez chaque valeur phase d’origine et retransmettez-la sans modification. C’est particulièrement important lorsqu’une réponse comporte des préambules, des appels d’outils répétés ou une réponse finale précédée de messages intermédiaires de l’assistant.

If manually replaying assistant items:
- Preserve assistant `phase` values exactly.
- Use `phase: "commentary"` for intermediate user-visible updates.
- Use `phase: "final_answer"` for the completed answer.
- Do not add `phase` to user messages.

Structure de prompt suggérée

Utilisez cette structure comme point de départ pour les prompts complexes. Gardez chaque section courte. N’ajoutez des détails que lorsqu’ils modifient le comportement.

Role: [1-2 sentences defining the model's function, context, and job]

# Personality
[tone, demeanor, and collaboration style]

# Goal
[user-visible outcome]

# Success criteria
[what must be true before the final answer]

# Constraints
[policy, safety, business, evidence, and side-effect limits]

# Output
[sections, length, and tone]

# Stop rules
[when to retry, fallback, abstain, ask, or stop]

Introduction

GPT-5.4 a été lancé comme modèle de pointe pour les usages professionnels dans l’API et Codex. Il aide les développeurs à analyser des informations complexes, à créer des logiciels destinés à la production et à automatiser des workflows en plusieurs étapes.

Dans la génération GPT-5.4, gpt-5.4 est le modèle généraliste pour les workflows qui combinent ingénierie logicielle, raisonnement, rédaction et utilisation d’outils.

Ce guide présente les principales fonctionnalités de la famille de modèles GPT-5 et explique comment tirer le meilleur parti de GPT-5.4.

Nouveautés

Par rapport au modèle précédent, GPT-5.2, GPT-5.4 apporte des améliorations dans les domaines suivants :

• Programmation, compréhension de documents, utilisation d’outils et respect des instructions
• Perception des images et tâches multimodales
• Exécution de tâches de longue durée et workflows d’agents en plusieurs étapes
• Efficacité d’utilisation des tokens et performances de bout en bout pour les tâches faisant largement appel aux outils
• Recherche web et synthèse de plusieurs sources pour les informations difficiles à trouver
• Workflows métier faisant largement appel aux documents et aux feuilles de calcul dans le service client, l’analyse de données et la finance

GPT-5.4 intègre les capacités de programmation de GPT-5.3-Codex à notre modèle phare de pointe. Les développeurs peuvent générer du code de qualité production, créer des interfaces front-end soignées, respecter les conventions propres à chaque dépôt et gérer des modifications sur plusieurs fichiers avec moins de tentatives. Sa personnalité est également bien adaptée à la programmation dès le départ, ce qui permet aux équipes de consacrer moins de temps à l’ajustement des prompts.

Pour les tâches agentiques, GPT-5.4 réduit le temps d’exécution de bout en bout des parcours en plusieurs étapes et accomplit souvent les tâches avec moins de tokens et d’appels d’outils. Les agents sont ainsi plus réactifs, et l’exécution de workflows complexes à grande échelle dans l’API et Codex coûte moins cher.

Nouvelles fonctionnalités de GPT-5.4

Comme les modèles GPT-5 précédents, GPT-5.4 prend en charge les outils personnalisés, les paramètres de contrôle de la verbosité et du raisonnement, ainsi qu’une liste d’outils autorisés. GPT-5.4 introduit également plusieurs capacités qui facilitent la création de systèmes d’agents puissants, le traitement de volumes d’informations plus importants et l’exécution de workflows automatisés plus fiables :

• tool_search dans l’API : GPT-5.4 améliore la recherche d’outils dans les écosystèmes de grande taille grâce au chargement différé des outils. Cette approche permet de rechercher les outils et de ne charger que les définitions pertinentes, réduit la consommation de tokens et améliore la précision de la sélection des outils dans les déploiements réels. Pour en savoir plus, consultez le guide de la recherche d’outils.
• Fenêtre de contexte de 1 million de tokens : GPT-5.4 prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu’à 1 million de tokens, ce qui facilite l’analyse de bases de code entières, de vastes collections de documents ou de longs parcours d’agents en une seule requête. Pour en savoir plus, consultez la section Fenêtre de contexte de 1 million de tokens.
• Utilisation de l’ordinateur intégrée : GPT-5.4 est le premier modèle de la gamme principale à intégrer des capacités d’utilisation de l’ordinateur. Les agents peuvent ainsi interagir directement avec les logiciels pour accomplir des tâches, vérifier les résultats et corriger les erreurs dans une boucle de création, d’exécution, de vérification et de correction. Pour en savoir plus, consultez le guide de l’utilisation de l’ordinateur.
• Prise en charge native du compactage : GPT-5.4 est le premier modèle de la gamme principale entraîné à prendre en charge le compactage, ce qui permet aux agents de suivre des parcours plus longs tout en conservant les éléments essentiels du contexte.

Mises à jour des modèles, de l’API et des fonctionnalités

Dans cette génération de modèles, gpt-5.4 est le modèle généraliste adapté aussi bien aux tâches variées qu’à la programmation. Pour les problèmes plus difficiles, gpt-5.4-pro utilise davantage de ressources de calcul pour réfléchir plus longtemps et fournir des réponses plus constantes.

Pour des variantes plus petites et plus rapides, commencez par gpt-5.4-mini ou gpt-5.4-nano.

Pour choisir le modèle le mieux adapté à votre cas d’usage, tenez compte des compromis suivants :

Effort de raisonnement réduit

Le paramètre reasoning.effort contrôle le nombre de tokens de raisonnement que le modèle génère avant de produire une réponse. Les modèles de raisonnement précédents, comme o3, ne prenaient en charge que low, medium et high : low privilégiait la vitesse et une consommation réduite de tokens, tandis que high favorisait un raisonnement plus approfondi.

GPT-5.2 et GPT-5.4 prennent en charge none comme niveau d’effort de raisonnement le plus faible, pour des interactions à plus faible latence. Il s’agit du réglage par défaut des deux modèles. Si vous avez besoin d’un raisonnement plus poussé, augmentez progressivement le niveau jusqu’à medium et évaluez les résultats.

Lorsque l’effort de raisonnement est réglé sur none, la conception des prompts est importante. Pour améliorer la qualité du raisonnement du modèle, même avec les réglages par défaut, encouragez-le à « réfléchir » ou à présenter les grandes étapes de sa démarche avant de répondre.

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13import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.4",
  input:
    "Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
  reasoning: {
    effort: "none",
  },
});

console.log(response);

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11from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

print(response)

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23package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
	"github.com/openai/openai-go/v3/shared"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model:     "gpt-5.4",
		Input:     responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?")},
		Reasoning: shared.ReasoningParam{Effort: shared.ReasoningEffortNone},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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18import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.Reasoning;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.4")
        .input("Explain the bug and propose a fix.")
        .reasoning(Reasoning.builder().effort(ReasoningEffort.NONE).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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22using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new()
{
    Model = "gpt-5.4",
    ReasoningOptions = new ResponseReasoningOptions
    {
        ReasoningEffortLevel = ResponseReasoningEffortLevel.None,
    },
};
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem(
        "Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?"
    )
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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9require "openai"

client = OpenAI::Client.new
response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.4",
  reasoning: { effort: :minimal },
  input: "Explain the bug and propose a fix."
)
puts(response.output_text)

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11curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header 'Content-type: application/json' \
  --data '{
        "model": "gpt-5.4",
        "input": "Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
        "reasoning": {
                "effort": "none"
        }
}'

Verbosité

La verbosité détermine le nombre de tokens générés en sortie. Réduire ce nombre diminue la latence globale. Si la manière de raisonner du modèle reste essentiellement la même, celui-ci trouve des moyens de répondre plus brièvement, ce qui peut améliorer ou diminuer la qualité de la réponse selon votre cas d’usage. Voici quelques situations correspondant aux deux extrêmes du niveau de verbosité :

• Verbosité élevée : Utilisez ce niveau lorsque vous avez besoin que le modèle fournisse des explications détaillées sur des documents ou effectue une refactorisation importante du code.
• Verbosité faible : Ce niveau convient aux situations où vous souhaitez des réponses concises ou une génération de code ciblée, comme des requêtes SQL.

GPT-5 a rendu cette option configurable avec les valeurs high, medium ou low. Avec GPT-5.4, la verbosité reste configurable et sa valeur par défaut est medium.

Lors de la génération de code avec GPT-5.4, les niveaux de verbosité medium et high produisent du code plus long et plus structuré, avec des explications intégrées, tandis que le niveau low produit du code plus court et plus concis, avec un minimum de commentaires.

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13import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.4",
  input:
    "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
  text: {
    verbosity: "low",
  },
});

console.log(response);

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11from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
    text={"verbosity": "low"},
)

print(response)

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22package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-5.4",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?")},
		Text:  responses.ResponseTextConfigParam{Verbosity: responses.ResponseTextConfigVerbosityLow},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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17import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseTextConfig;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.4")
        .input("Explain the bug and propose a fix.")
        .text(ResponseTextConfig.builder().verbosity(ResponseTextConfig.Verbosity.LOW).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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9require "openai"

client = OpenAI::Client.new
response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.4",
  text: { verbosity: :low },
  input: "Explain the bug and propose a fix."
)
puts(response.output_text)

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11curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header 'Content-type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
  "text": {
    "verbosity": "low"
  }
}'

Vous pouvez toujours ajuster la verbosité à l’aide des prompts après l’avoir réglée sur low dans l’API. Le paramètre de verbosité définit une plage générale de tokens au niveau du prompt système, mais la sortie réelle s’adapte aux prompts du développeur comme à ceux de l’utilisateur dans cette plage.

Fenêtre de contexte de 1 million de tokens

La fenêtre de contexte de 1 million de tokens a été introduite avec GPT-5.4. Elle facilite l’analyse de bases de code entières, de vastes collections de documents ou de longs parcours d’agents en une seule requête.

Nous appliquons des tarifs standard distincts aux requêtes de moins de 272 000 tokens et à celles de plus de 272 000 tokens. Vous les trouverez dans la documentation sur les tarifs. Si vous utilisez le mode Rapide, tout prompt de plus de 272 000 tokens est automatiquement traité aux tarifs standard.

La tarification du contexte long se cumule avec les autres ajustements tarifaires, comme ceux liés à la résidence des données et au traitement par lots.

Nous appliquons des limites de débit différentes aux requêtes de moins de 272 000 tokens et à celles de plus de 272 000 tokens. Elles sont indiquées sur la page du modèle GPT-5.4.

Utilisation des outils avec GPT-5.4

GPT-5.4 a été affiné pour l’utilisation d’outils spécifiques. Consultez la documentation sur les outils pour obtenir des conseils plus précis.

Outil d’utilisation de l’ordinateur

L’utilisation de l’ordinateur permet à GPT-5.4 de piloter des logiciels via leur interface utilisateur en examinant des captures d’écran et en renvoyant des actions structurées à exécuter par votre harnais. Elle convient aux workflows dans un navigateur ou sur le bureau pour lesquels une personne pourrait accomplir la tâche via l’interface, par exemple naviguer sur un site, remplir des formulaires ou vérifier qu’une modification a effectivement fonctionné.

Utilisez cet outil dans un navigateur isolé ou une machine virtuelle, et maintenez une intervention humaine pour les actions à fort impact. Le guide complet présente la boucle intégrée de l’API Responses, les modèles de conception de harnais personnalisés et les configurations fondées sur l’exécution de code.

Outil de recherche d’outils

La recherche d’outils permet à GPT-5.4 de différer le chargement de vastes ensembles d’outils jusqu’à l’exécution, afin que le modèle ne charge que les définitions dont il a besoin. Elle est particulièrement utile si vous disposez de nombreuses fonctions, de namespaces ou d’outils MCP et souhaitez réduire la consommation de tokens, préserver les performances du cache et diminuer la latence sans exposer tous les schémas dès le départ.

Utilisez la recherche d’outils hébergée lorsque les outils candidats sont déjà connus au moment de la requête, ou la recherche d’outils exécutée côté client lorsque votre application doit décider dynamiquement lesquels charger. Le guide complet présente également les bonnes pratiques concernant namespaces, les serveurs MCP et le chargement différé.

Outils personnalisés

Lors du lancement de la famille de modèles GPT-5, nous avons introduit les outils personnalisés, une nouvelle fonctionnalité qui permet aux modèles d’envoyer n’importe quel texte brut en entrée d’un appel d’outil, tout en conservant la possibilité de contraindre les sorties. Ce fonctionnement reste le même dans GPT-5.4.

Entrées au format libre

Définissez votre outil avec type: custom pour permettre aux modèles d’envoyer du texte brut directement à vos outils, sans se limiter à du JSON structuré. Le modèle peut envoyer directement à votre outil n’importe quel texte brut : code, requêtes SQL, commandes shell, fichiers de configuration ou textes longs.

12345{
  "type": "custom",
  "name": "code_exec",
  "description": "Executes arbitrary python code"
}

Contraintes sur les sorties

GPT-5.4 prend en charge les grammaires hors contexte (CFGs) pour les outils personnalisés. Vous pouvez ainsi fournir une grammaire Lark pour imposer une syntaxe ou un DSL spécifique aux sorties. L’ajout d’une CFG, par exemple une grammaire SQL ou DSL, garantit que le texte de l’assistant respecte votre grammaire.

Cela permet d’obtenir des appels d’outils précis et contraints ou des réponses structurées, et d’imposer directement dans les appels de fonction de GPT-5.4 des formats syntaxiques stricts ou propres à un domaine. Vous gagnez ainsi en contrôle et en fiabilité dans les domaines complexes ou soumis à des contraintes.

Bonnes pratiques pour les outils personnalisés

• Rédigez des descriptions d’outils concises et explicites. Le modèle choisit quoi envoyer en fonction de votre description ; indiquez explicitement si vous souhaitez qu’il appelle systématiquement l’outil.
• Validez les sorties côté serveur. Les chaînes au format libre offrent de nombreuses possibilités, mais nécessitent des protections contre les injections ou les commandes dangereuses.

Outils autorisés

Le paramètre allowed_tools dans tool_choice permet de transmettre N définitions d’outils tout en limitant le modèle à seulement M (< N) d’entre eux. Répertoriez tous vos outils dans tools, puis utilisez un bloc allowed_tools pour désigner le sous-ensemble et préciser un mode : auto (le modèle peut choisir n’importe lequel de ces outils) ou required (le modèle doit en appeler un).

En distinguant l’ensemble des outils possibles du sous-ensemble utilisable maintenant, vous renforcez la sécurité et la prévisibilité, tout en améliorant la mise en cache des prompts. Vous évitez également les techniques fragiles d’ingénierie de prompts, comme un ordre d’appel codé en dur. GPT-5.4 appelle dynamiquement certaines fonctions ou impose leur appel en cours de conversation, tout en réduisant le risque d’utilisation involontaire d’outils sur de longs contextes.

12345678910{
  "tool_choice": {
    "type": "allowed_tools",
    "mode": "auto",
    "tools": [
      { "type": "function", "name": "get_weather" },
      { "type": "function", "name": "search_docs" }
    ]
  }
}

Pour une présentation plus détaillée de toutes ces nouveautés, consultez les conseils de conception de prompts pour GPT-5.4.

Préambules

Les préambules sont de brèves explications visibles par l’utilisateur que GPT-5.4 génère avant d’appeler un outil ou une fonction. Ils exposent son intention ou son plan, par exemple « pourquoi j’appelle cet outil ». Ils apparaissent après le raisonnement détaillé (« chain-of-thought ») et avant l’appel d’outil proprement dit, ce qui facilite la compréhension et le débogage du raisonnement du modèle, tout en permettant de le guider avec précision.

En permettant à GPT-5.4 de « réfléchir à voix haute » avant chaque appel d’outil, les préambules améliorent la précision des appels d’outils et la réussite globale des tâches, sans alourdir le coût du raisonnement. Pour activer les préambules, ajoutez une instruction système ou développeur, par exemple : « Avant d’appeler un outil, expliquez pourquoi vous l’appelez. » GPT-5.4 ajoute une justification concise à chaque appel d’outil concerné. Le modèle peut également produire plusieurs messages entre les appels d’outils, ce qui peut améliorer l’expérience d’interaction, notamment pour les cas d’utilisation nécessitant un raisonnement minimal ou sensibles à la latence.

Pour en savoir plus sur l’utilisation des préambules, consultez le Cookbook sur la conception de prompts pour GPT-5.

Démarrage rapide de la migration

GPT-5.4 donne les meilleurs résultats avec l’API Responses, qui permet de préserver le contexte de raisonnement entre les tours pour améliorer les performances. Consultez les sections suivantes pour migrer depuis votre modèle ou votre API actuels.

Migration d’autres modèles vers GPT-5.4

Le modèle devrait pouvoir remplacer GPT-5.2 presque sans modification, mais quelques changements clés méritent votre attention. Consultez les conseils de conception de prompts pour GPT-5.4 pour connaître les modifications précises à apporter à vos prompts.

Grâce à sa conception, l’API Responses améliore l’intelligence des modèles GPT-5 lorsque vous les utilisez avec elle. Elle peut transmettre au modèle le CoT du tour précédent. Cela réduit le nombre de tokens de raisonnement générés, augmente le taux de succès du cache et diminue la latence. Pour en savoir plus, consultez le guide détaillé sur les avantages de l’API Responses.

Lorsque vous migrez vers GPT-5.4 depuis un ancien modèle OpenAI, commencez par tester différents niveaux de raisonnement et stratégies de conception de prompts. Utilisez l’optimiseur de prompts pour adapter vos prompts à GPT-5.4 selon les bonnes pratiques actuelles, puis suivez ces conseils propres à chaque modèle :

• gpt-5.2 : gpt-5.4 avec les paramètres par défaut est conçu pour le remplacer sans autre modification.
• o3 : gpt-5.4 avec un effort de raisonnement réglé sur medium ou high. Commencez par medium en ajustant vos prompts, puis passez à high si vous n’obtenez pas les résultats souhaités.
• gpt-4.1 : gpt-5.4 avec un effort de raisonnement réglé sur none. Commencez par none et ajustez vos prompts ; augmentez l’effort si vous avez besoin de meilleures performances.
• o4-mini ou gpt-4.1-mini : gpt-5.4-mini est un excellent remplacement, moyennant un ajustement des prompts.
• gpt-4.1-nano : gpt-5.4-nano est un excellent remplacement, moyennant un ajustement des prompts.

Nouveau paramètre phase

Pour les workflows GPT-5.4 de longue durée ou faisant un usage intensif des outils dans l’API Responses, utilisez le champ phase des messages de l’assistant afin d’éviter les arrêts prématurés et autres comportements indésirables.

phase est facultatif dans l’API, mais nous recommandons vivement de l’utiliser. Utilisez phase: "commentary" pour les messages intermédiaires de l’assistant (comme les préambules précédant les appels d’outils) et phase: "final_answer" pour la réponse finale. N’ajoutez pas phase aux messages utilisateur.

L’absence ou la perte de phase peut entraîner l’interprétation des préambules comme des réponses finales dans ces workflows. Pour obtenir des conseils et des exemples supplémentaires, consultez le guide de conception de prompts pour GPT-5.4.

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25import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.4",
  input: [
    {
      role: "assistant",
      phase: "commentary",
      content:
        "I’ll inspect the logs and then summarize root cause and remediation.",
    },
    {
      role: "assistant",
      phase: "final_answer",
      content: "Root cause: cache invalidation race.",
    },
    {
      role: "user",
      content: "Great—now give me a rollout-safe fix plan.",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

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25from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input=[
        {
            "role": "assistant",
            "phase": "commentary",
            "content": "I’ll inspect the logs and then summarize root cause and remediation.",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "phase": "final_answer",
            "content": "Root cause: cache invalidation race.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Great—now give me a rollout-safe fix plan.",
        },
    ],
)

print(response.output_text)

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36package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	commentary := responses.ResponseInputItemParamOfMessage(
		"I’ll inspect the logs and then summarize root cause and remediation.",
		responses.EasyInputMessageRoleAssistant,
	)
	commentary.OfMessage.Phase = responses.EasyInputMessagePhaseCommentary
	finalAnswer := responses.ResponseInputItemParamOfMessage(
		"Root cause: cache invalidation race.",
		responses.EasyInputMessageRoleAssistant,
	)
	finalAnswer.OfMessage.Phase = responses.EasyInputMessagePhaseFinalAnswer

	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-5.4",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfInputItemList: responses.ResponseInputParam{
			commentary,
			finalAnswer,
			responses.ResponseInputItemParamOfMessage("Great—now give me a rollout-safe fix plan.", responses.EasyInputMessageRoleUser),
		}},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response.OutputText())
}

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18import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.Reasoning;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.4")
        .input("Explain the bug and propose a fix.")
        .reasoning(Reasoning.builder().effort(ReasoningEffort.MEDIUM).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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9require "openai"

client = OpenAI::Client.new
response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.4",
  reasoning: { effort: :medium },
  input: "Explain the bug and propose a fix."
)
puts(response.output_text)

Compatibilité des paramètres de GPT-5.4

Les paramètres suivants sont pris en charge uniquement lorsque vous utilisez GPT-5.4 avec l’effort de raisonnement réglé sur none :

• temperature
• top_p
• logprobs

Les requêtes contenant ces champs génèrent une erreur avec GPT-5.4 ou GPT-5.2 pour tout autre réglage de l’effort de raisonnement, ainsi qu’avec les anciens modèles GPT-5 tels que gpt-5, gpt-5-mini ou gpt-5-nano.

Pour obtenir des résultats similaires avec un effort de raisonnement plus élevé ou avec un autre modèle de la famille GPT-5, essayez ces paramètres de remplacement :

• Profondeur du raisonnement : reasoning: { effort: "none" | "low" | "medium" | "high" | "xhigh" }
• Verbosité de la sortie : text: { verbosity: "low" | "medium" | "high" }
• Longueur de la sortie : max_output_tokens

Migration de Chat Completions vers l’API Responses

La principale différence, et la première raison de migrer de Chat Completions vers l’API Responses pour GPT-5.4, est la possibilité de transmettre le raisonnement détaillé (« chain-of-thought », CoT) d’un tour à l’autre. Consultez la comparaison complète des API.

Seule l’API Responses permet de transmettre le CoT. Nous avons constaté que cette transmission améliore l’intelligence, réduit le nombre de tokens de raisonnement générés, augmente le taux de succès du cache et diminue la latence. La plupart des autres paramètres restent équivalents, même si leur format diffère. Voici les différences de traitement des nouveaux paramètres entre Chat Completions et l’API Responses :

Effort de raisonnement

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11curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header "Content-type: application/json" \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": "How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
  "reasoning": {
    "effort": "none"
  }
}'

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13
14curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header "Content-type: application/json" \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?"
    }
  ],
  "reasoning_effort": "none"
}'

Verbosité

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11curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header "Content-type: application/json" \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
  "text": {
    "verbosity": "low"
  }
}'

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14curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header "Content-type: application/json" \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?"
    }
  ],
  "verbosity": "low"
}'

Outils personnalisés

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15curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header "Content-type: application/json" \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "input": "Use the code_exec tool to calculate the area of a circle with radius equal to the number of r letters in blueberry",
  "tools": [
    {
      "type": "custom",
      "name": "code_exec",
      "description": "Executes arbitrary Python code"
    }
  ]
}'

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22curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header "Content-type: application/json" \
  --data '{
  "model": "gpt-5.4",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Use the code_exec tool to calculate the area of a circle with radius equal to the number of r letters in blueberry"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "custom",
      "custom": {
        "name": "code_exec",
        "description": "Executes arbitrary Python code"
      }
    }
  ]
}'

Bonnes pratiques de conception de prompts

Comprenez le comportement de GPT-5.4

Les points forts de GPT-5.4

GPT-5.4 tend à être particulièrement performant dans les domaines suivants :

• Respect marqué de la personnalité et du ton, avec moins de dérive dans les réponses longues
• Robustesse des workflows agentiques, avec une plus grande tendance à persévérer dans les tâches en plusieurs étapes, à réessayer et à mener les boucles agentiques à leur terme
• Synthèses solidement étayées, en particulier dans les workflows qui utilisent un contexte long ou plusieurs outils
• Respect des instructions dans les prompts modulaires, fondés sur des skills ou structurés en blocs, lorsque les exigences sont explicites
• Analyse en contexte long de données d’entrée volumineuses, désordonnées ou réparties sur plusieurs documents
• Appels d’outils par lots ou en parallèle, tout en préservant leur exactitude
• Workflows de feuilles de calcul, de finance et d’Excel qui exigent le respect des instructions et de la mise en forme, ainsi qu’une vérification plus rigoureuse par le modèle de son propre travail

Les cas où des prompts explicites restent utiles

Malgré ces points forts, des consignes plus explicites restent utiles à GPT-5.4 dans certaines situations récurrentes :

• Sélection des outils en début de session avec peu de contexte, lorsque ce choix peut être moins fiable
• Workflows tenant compte des dépendances et nécessitant des vérifications explicites des prérequis et des étapes en aval
• Choix de l’effort de raisonnement : un effort plus élevé n’est pas toujours préférable, et le bon choix dépend des caractéristiques de la tâche, pas de l’intuition
• Tâches de recherche exigeant une collecte rigoureuse des sources et des citations cohérentes
• Actions irréversibles ou à fort impact nécessitant une vérification avant leur exécution
• Environnements de terminal ou d’agents de programmation dans lesquels le périmètre de chaque outil doit rester clair

Il s’agit de comportements observés par défaut, et non de garanties. Commencez par le prompt le plus court qui réussit vos évaluations, et n’ajoutez des blocs que s’ils corrigent un mode de défaillance mesuré.

Utilisez les schémas de base pour vos prompts

Gardez les sorties concises et structurées

Pour optimiser l’utilisation des tokens avec GPT-5.4, limitez la verbosité et imposez une sortie structurée à l’aide d’exigences de sortie claires. En pratique, ces exigences ajoutent un niveau de contrôle au paramètre verbosity de l’API Responses : elles permettent de guider à la fois la quantité de texte produite par le modèle et la structure de sa sortie.

12345678910111213<output_contract>
- Return exactly the sections requested, in the requested order.
- If the prompt defines a preamble, analysis block, or working section, do not treat it as extra output.
- Apply length limits only to the section they are intended for.
- If a format is required (JSON, Markdown, SQL, XML), output only that format.
</output_contract>

<verbosity_controls>
- Prefer concise, information-dense writing.
- Avoid repeating the user's request.
- Keep progress updates brief.
- Do not shorten the answer so aggressively that required evidence, reasoning, or completion checks are omitted.
</verbosity_controls>

Définissez des règles par défaut claires pour la poursuite des tâches

Les utilisateurs changent souvent de tâche, de format ou de ton en cours de conversation. Pour que l’assistant reste en phase avec leurs attentes, définissez des règles claires précisant quand poursuivre, quand poser une question et comment les nouvelles instructions remplacent les règles par défaut précédentes.

Utilisez une politique par défaut comme celle-ci pour mener les tâches à bien :

12345678<default_follow_through_policy>
- If the user’s intent is clear and the next step is reversible and low-risk, proceed without asking.
- Ask permission only if the next step is:
  (a) irreversible,
  (b) has external side effects (for example sending, purchasing, deleting, or writing to production), or
  (c) requires missing sensitive information or a choice that would materially change the outcome.
- If proceeding, briefly state what you did and what remains optional.
</default_follow_through_policy>

Précisez l’ordre de priorité des instructions :

123456<instruction_priority>
- User instructions override default style, tone, formatting, and initiative preferences.
- Safety, honesty, privacy, and permission constraints do not yield.
- If a newer user instruction conflicts with an earlier one, follow the newer instruction.
- Preserve earlier instructions that do not conflict.
</instruction_priority>

Les instructions de priorité supérieure du développeur ou du système restent obligatoires.

Conseil : Lorsque les instructions changent en cours de conversation, formulez la mise à jour explicitement, avec une portée précise et limitée. Indiquez ce qui a changé, ce qui reste applicable et si le changement concerne le prochain tour ou le reste de la conversation.

Gérez les changements d’instructions en cours de conversation

Pour modifier les instructions en cours de conversation, utilisez des messages explicites dont la portée est délimitée et qui précisent :

1. La portée
2. Les instructions remplacées
3. Les instructions à conserver

<task_update>
For the next response only:
- Do not complete the task.
- Only produce a plan.
- Keep it to 5 bullets.

All earlier instructions still apply unless they conflict with this update.
</task_update>

Si la tâche elle-même change, dites-le directement :

<task_update>
The task has changed.
Previous task: complete the workflow.
Current task: review the workflow and identify risks only.

Rules for this turn:
- Do not execute actions.
- Do not call destructive tools.
- Return exactly:
  1. Main risks
  2. Missing information
  3. Recommended next step
</task_update>

Exigez de poursuivre l’utilisation des outils lorsque l’exactitude du résultat en dépend

Définissez des règles explicites pour que l’utilisation des outils soit rigoureuse, tienne compte des dépendances et progresse à un rythme adapté, surtout dans les workflows où les actions suivantes reposent sur des récupérations d’informations ou des vérifications préalables. Une erreur fréquente consiste à omettre les étapes préalables parce que le résultat attendu semble évident.

GPT-5.4 peut choisir les outils de façon moins fiable en début de session, lorsque le contexte est encore limité. Demandez dans le prompt de respecter les prérequis, de vérifier les dépendances et de préciser l’objectif de chaque utilisation d’outil.

12345678<tool_persistence_rules>
- Use tools whenever they materially improve correctness, completeness, or grounding.
- Do not stop early when another tool call is likely to materially improve correctness or completeness.
- Keep calling tools until:
  (1) the task is complete, and
  (2) verification passes (see <verification_loop>).
- If a tool returns empty or partial results, retry with a different strategy.
</tool_persistence_rules>

C’est particulièrement important dans les workflows où l’action finale dépend d’étapes préalables de recherche ou de récupération d’informations. L’une des erreurs les plus fréquentes consiste à omettre les étapes préalables parce que le résultat visé semble évident.

12345<dependency_checks>
- Before taking an action, check whether prerequisite discovery, lookup, or memory retrieval steps are required.
- Do not skip prerequisite steps just because the intended final action seems obvious.
- If the task depends on the output of a prior step, resolve that dependency first.
</dependency_checks>

Demandez une exécution en parallèle lorsque les tâches sont indépendantes et que le temps total compte. Demandez une exécution séquentielle lorsque les dépendances, les ambiguïtés ou les actions irréversibles comptent davantage que la rapidité.

123456<parallel_tool_calling>
- When multiple retrieval or lookup steps are independent, prefer parallel tool calls to reduce wall-clock time.
- Do not parallelize steps that have prerequisite dependencies or where one result determines the next action.
- After parallel retrieval, pause to synthesize the results before making more calls.
- Prefer selective parallelism: parallelize independent evidence gathering, not speculative or redundant tool use.
</parallel_tool_calling>

Exigez l’exécution complète des tâches de longue durée

Dans les workflows à plusieurs étapes, une erreur fréquente est l’exécution incomplète : le modèle s’arrête après n’avoir couvert qu’une partie du travail, oublie des éléments d’un lot ou considère comme définitive une récupération d’informations vide ou trop limitée. GPT-5.4 devient plus fiable lorsque le prompt définit explicitement les critères d’achèvement et la marche à suivre en cas de problème.

La récupération d’informations peut être séquentielle ou parallèle pour couvrir l’ensemble du travail, mais les critères d’achèvement doivent rester explicites dans les deux cas.

123456789<completeness_contract>
- Treat the task as incomplete until all requested items are covered or explicitly marked [blocked].
- Keep an internal checklist of required deliverables.
- For lists, batches, or paginated results:
  - determine expected scope when possible,
  - track processed items or pages,
  - confirm coverage before finalizing.
- If any item is blocked by missing data, mark it [blocked] and state exactly what is missing.
</completeness_contract>

Pour les workflows où la récupération d’informations produit souvent des résultats vides, partiels ou bruités :

1234567891011<empty_result_recovery>
If a lookup returns empty, partial, or suspiciously narrow results:
- do not immediately conclude that no results exist,
- try at least one or two fallback strategies,
  such as:
  - alternate query wording,
  - broader filters,
  - a prerequisite lookup,
  - or an alternate source or tool,
- Only then report that no results were found, along with what you tried.
</empty_result_recovery>

Ajoutez une boucle de vérification avant les actions à fort impact

Une fois le workflow apparemment terminé, ajoutez une étape de vérification légère avant de renvoyer la réponse ou d’effectuer une action irréversible. Cela permet de repérer les exigences oubliées, les problèmes d’ancrage et les écarts de format avant de finaliser.

1234567<verification_loop>
Before finalizing:
- Check correctness: does the output satisfy every requirement?
- Check grounding: are factual claims backed by the provided context or tool outputs?
- Check formatting: does the output match the requested schema or style?
- Check safety and irreversibility: if the next step has external side effects, ask permission first.
</verification_loop>

12345<missing_context_gating>
- If required context is missing, do NOT guess.
- Prefer the appropriate lookup tool when the missing context is retrievable; ask a minimal clarifying question only when it is not.
- If you must proceed, label assumptions explicitly and choose a reversible action.
</missing_context_gating>

Pour les agents qui effectuent réellement des actions, ajoutez un bref cadre d’exécution :

12345<action_safety>
- Pre-flight: summarize the intended action and parameters in 1-2 lines.
- Execute via tool.
- Post-flight: confirm the outcome and any validation that was performed.
</action_safety>

Gérez les workflows spécialisés

Choisissez explicitement le niveau de détail des images pour la vision et l’utilisation de l’ordinateur

Si votre workflow dépend de la précision visuelle, spécifiez le niveau detail des images dans le prompt ou dans l’intégration au lieu de vous en remettre à auto. Utilisez high pour la compréhension standard d’images en haute fidélité. Utilisez original pour les images de grande taille, denses ou nécessitant une précision spatiale, en particulier pour les tâches d’utilisation de l’ordinateur, de localisation, d’OCR et de clics précis avec gpt-5.4 et les futurs modèles. N’utilisez low que lorsque la rapidité et le coût comptent davantage que les détails fins. Pour en savoir plus sur les niveaux de détail des images, consultez le guide Images et vision.

Limitez la recherche et les citations aux éléments probants récupérés

Lorsque la qualité des citations compte, précisez à la fois les sources autorisées et le format requis. Cela permet de réduire les références inventées, les affirmations non étayées et les écarts par rapport au format de citation.

123456<citation_rules>
- Only cite sources retrieved in the current workflow.
- Never fabricate citations, URLs, IDs, or quote spans.
- Use exactly the citation format required by the host application.
- Attach citations to the specific claims they support, not only at the end.
</citation_rules>

123456<grounding_rules>
- Base claims only on provided context or tool outputs.
- If sources conflict, state the conflict explicitly and attribute each side.
- If the context is insufficient or irrelevant, narrow the answer or say you cannot support the claim.
- If a statement is an inference rather than a directly supported fact, label it as an inference.
</grounding_rules>

Si votre application nécessite des citations dans le texte, exigez des citations dans le texte. Si elle nécessite des notes de bas de page, exigez des notes de bas de page. L’essentiel est de fixer le format et d’empêcher le modèle d’improviser des références non étayées.

Mode recherche

Amenez GPT-5.4 à adopter un mode de recherche rigoureux. Utilisez ce modèle de prompt pour les tâches de recherche, de révision et de synthèse. Ne l’imposez pas aux tâches d’exécution courtes ni aux transformations déterministes simples.

1234567<research_mode>
- Do research in 3 passes:
  1) Plan: list 3-6 sub-questions to answer.
  2) Retrieve: search each sub-question and follow 1-2 second-order leads.
  3) Synthesize: resolve contradictions and write the final answer with citations.
- Stop only when more searching is unlikely to change the conclusion.
</research_mode>

Si votre environnement hôte utilise un outil de recherche spécifique ou exige une étape de soumission, combinez ce modèle avec les règles de finalisation de l’hôte.

Imposez des formats de sortie stricts

Pour SQL, JSON ou d’autres sorties dont l’analyse syntaxique exige un format précis, demandez à GPT-5.4 de produire uniquement le format cible et de le vérifier avant de terminer.

<structured_output_contract>
- Output only the requested format.
- Do not add prose or markdown fences unless they were requested.
- Validate that parentheses and brackets are balanced.
- Do not invent tables or fields.
- If required schema information is missing, ask for it or return an explicit error object.
</structured_output_contract>

Si vous extrayez des zones de document ou des cadres OCR, définissez le système de coordonnées et ajoutez une vérification des décalages :

<bbox_extraction_spec>
- Use the specified coordinate format exactly, such as [x1,y1,x2,y2] normalized to 0..1.
- For each box, include page, label, text snippet, and confidence.
- Add a vertical-drift sanity check so boxes stay aligned with the correct line of text.
- If the layout is dense, process page by page and do a second pass for missed items.
</bbox_extraction_spec>

Précisez les limites de chaque outil dans les agents de programmation et de terminal

Dans les agents de programmation, GPT-5.4 fonctionne mieux lorsque les règles d’accès au shell et de modification des fichiers sont sans ambiguïté. C’est particulièrement important lorsque vous donnez accès à des outils comme Shell ou Application de patchs.

Points d’avancement destinés à l’utilisateur

GPT-5.4 produit efficacement des points d’avancement brefs, centrés sur les résultats. Réutilisez le modèle de points d’avancement du guide 5.2, en l’associant à des exigences explicites d’achèvement et de vérification.

Consignes recommandées pour les points d’avancement :

123456<user_updates_spec>
- Only update the user when starting a new major phase or when something changes the plan.
- Each update: 1 sentence on outcome + 1 sentence on next step.
- Do not narrate routine tool calls.
- Keep the user-facing status short; keep the work exhaustive.
</user_updates_spec>

Pour les agents de programmation, consultez la section « Modèles de prompts pour les tâches de programmation » ci-dessous afin d’obtenir des conseils plus précis.

Modèles de prompts pour les tâches de programmation

Autonomie et persévérance

GPT-5.4 est généralement plus rigoureux de bout en bout que les précédents modèles de la gamme principale pour les tâches de programmation et d’utilisation d’outils. Il est donc souvent moins nécessaire de lui demander explicitement de « tout vérifier ». Pour les changements à fort enjeu, comme les interventions en production, les migrations ou les travaux de sécurité, conservez toutefois une consigne de vérification légère.

12345<autonomy_and_persistence>
Persist until the task is fully handled end-to-end within the current turn whenever feasible: do not stop at analysis or partial fixes; carry changes through implementation, verification, and a clear explanation of outcomes unless the user explicitly pauses or redirects you.

Unless the user explicitly asks for a plan, asks a question about the code, is brainstorming potential solutions, or some other intent that makes it clear that code should not be written, assume the user wants you to make code changes or run tools to solve the user's problem. In these cases, it's bad to output your proposed solution in a message, you should go ahead and actually implement the change. If you encounter challenges or blockers, you should attempt to resolve them yourself.
</autonomy_and_persistence>

Points d’avancement intermédiaires

Limitez les points d’avancement et concentrez-les sur les informations utiles. Pour les tâches de programmation, privilégiez les moments clés.

1234567891011121314<user_updates_spec>
- Intermediary updates go to the `commentary` channel.
- User updates are short updates while you are working. They are not final answers.
- Use 1-2 sentence updates to communicate progress and new information while you work.
- Do not begin responses with conversational interjections or meta commentary. Avoid openers such as acknowledgements ("Done -", "Got it", or "Great question") or similar framing.
- Before exploring or doing substantial work, send a user update explaining your understanding of the request and your first step. Avoid commenting on the request or starting with phrases such as "Got it" or "Understood."
- Provide updates roughly every 30 seconds while working.
- When exploring, explain what context you are gathering and what you learned. Vary sentence structure so the updates do not become repetitive.
- When working for a while, keep updates informative and varied, but stay concise.
- When work is substantial, provide a longer plan after you have enough context. This is the only update that may be longer than 2 sentences and may contain formatting.
- Before file edits, explain what you are about to change.
- While thinking, keep the user informed of progress without narrating every tool call. Even if you are not taking actions, send frequent progress updates rather than going silent, especially if you are thinking for more than a short stretch.
- Keep the tone of progress updates consistent with the assistant's overall personality.
</user_updates_spec>

Mise en forme

GPT-5.4 adopte souvent par défaut une mise en forme plus structurée et peut abuser des listes à puces. Si vous souhaitez une réponse finale épurée, imposez explicitement des contraintes sur la forme des listes.

Never use nested bullets. Keep lists flat (single level). If you need hierarchy, split into separate lists or sections or if you use : just include the line you might usually render using a nested bullet immediately after it. For numbered lists, only use the `1. 2. 3.` style markers (with a period), never `1)`.

Tâches frontend

N’utilisez ce modèle que si des consignes frontend supplémentaires sont utiles.

123456789101112131415161718<frontend_tasks>
When doing frontend design tasks, avoid generic, overbuilt layouts.

Use these hard rules:
- One composition: The first viewport must read as one composition, not a dashboard, unless it is a dashboard.
- Brand first: On branded pages, the brand or product name must be a hero-level signal, not just nav text or an eyebrow. No headline should overpower the brand.
- Brand test: If the first viewport could belong to another brand after removing the nav, the branding is too weak.
- Full-bleed hero only: On landing pages and promotional surfaces, the hero image should usually be a dominant edge-to-edge visual plane or background. Do not default to inset hero images, side-panel hero images, rounded media cards, tiled collages, or floating image blocks unless the existing design system clearly requires them.
- Hero budget: The first viewport should usually contain only the brand, one headline, one short supporting sentence, one CTA group, and one dominant image. Do not place stats, schedules, event listings, address blocks, promos, "this week" callouts, metadata rows, or secondary marketing content there.
- No hero overlays: Do not place detached labels, floating badges, promo stickers, info chips, or callout boxes on top of hero media.
- Cards: Default to no cards. Never use cards in the hero unless they are the container for a user interaction. If removing a border, shadow, background, or radius does not hurt interaction or understanding, it should not be a card.
- One job per section: Each section should have one purpose, one headline, and usually one short supporting sentence.
- Real visual anchor: Imagery should show the product, place, atmosphere, or context.
- Reduce clutter: Avoid pill clusters, stat strips, icon rows, boxed promos, schedule snippets, and competing text blocks.
- Use motion to create presence and hierarchy, not noise. Ship 2-3 intentional motions for visually led work, and prefer Framer Motion when it is available.

Exception: If working within an existing website or design system, preserve the established patterns, structure, and visual language.
</frontend_tasks>

123456<terminal_tool_hygiene>
- Only run shell commands via the terminal tool.
- Never "run" tool names as shell commands.
- If a patch or edit tool exists, use it directly; do not attempt it in bash.
- After changes, run a lightweight verification step such as ls, tests, or a build before declaring the task done.
</terminal_tool_hygiene>

Localisation dans les documents et cadres OCR

Pour les tâches bbox, précisez les conventions de coordonnées et ajoutez des tests de décalage.

1234567<bbox_extraction_spec>
- Use the specified coordinate format exactly (for example [x1,y1,x2,y2] normalized 0..1).
- For each bbox, include: page, label, text snippet, confidence.
- Add a vertical-drift sanity check:
  - ensure bboxes align with the line of text (not shifted up or down).
- If dense layout, process page by page and do a second pass for missed items.
</bbox_extraction_spec>

Tenez compte des notes sur l’environnement d’exécution et l’intégration à l’API

Pour les agents qui exécutent des tâches de longue durée ou utilisent beaucoup d’outils, les règles de l’environnement d’exécution comptent autant que celles du prompt.

Paramètre de phase

Pour GPT-5.4, gpt-5.3-codex et les modèles Responses ultérieurs, le champ phase peut être utile dans les quelques workflows de longue durée ou faisant un usage intensif des outils où des préambules ou d’autres messages intermédiaires de l’assistant sont pris pour la réponse finale.

• phase est facultatif au niveau de l’API, mais fortement recommandé. Le serveur peut tenter d’en déduire la valeur, sans garantie, mais il est toujours préférable de conserver et de retransmettre explicitement phase.
• Utilisez phase pour les agents qui exécutent des tâches de longue durée ou utilisent beaucoup d’outils et qui peuvent émettre des commentaires avant les appels d’outils ou avant une réponse finale.
• Conservez phase lorsque vous retransmettez les éléments précédents de l’assistant afin que le modèle puisse distinguer les commentaires en cours de travail de la réponse définitive. C’est particulièrement important dans les workflows à plusieurs étapes comportant des préambules, des points d’avancement liés aux outils ou plusieurs messages de l’assistant au cours d’un même tour.
• N’ajoutez pas phase aux messages de l’utilisateur.
• Si vous utilisez previous_response_id, c’est généralement la solution la plus simple, car OpenAI peut souvent récupérer l’état précédent sans que vous ayez à retransmettre manuellement les éléments de l’assistant.
• Si vous retransmettez vous-même l’historique de l’assistant, conservez les valeurs d’origine de phase.
• L’absence ou la perte de phase peut conduire à interpréter les préambules comme des réponses finales et dégrader le comportement du modèle dans ces tâches à plusieurs étapes.

Préservez le comportement lors des longues sessions

Le compactage permet d’étendre considérablement la fenêtre de contexte effective. Les conversations avec l’utilisateur peuvent ainsi se poursuivre sur de nombreux tours sans atteindre les limites de contexte ni subir de dégradation des performances liée aux contextes longs. Les agents peuvent également suivre de très longues séquences d’actions dépassant une fenêtre de contexte habituelle pour accomplir des tâches complexes de longue durée.

Si vous utilisez le compactage dans l’API Responses, effectuez-le après les étapes majeures, traitez les éléments compactés comme un état opaque et conservez des prompts fonctionnellement identiques après le compactage. Le point de terminaison est compatible avec ZDR et renvoie un élément encrypted_content que vous pouvez transmettre dans les requêtes suivantes. GPT-5.4 tend à rester plus cohérent et fiable au fil des conversations prolongées à plusieurs tours, avec moins de défaillances à mesure que les sessions s’allongent.

Pour en savoir plus, consultez la référence de l’API /responses/compact.

Maîtrisez la personnalité dans les workflows destinés aux clients

Vous pouvez guider GPT-5.4 plus efficacement en distinguant la personnalité persistante des consignes de rédaction propres à chaque réponse. Cette distinction est particulièrement utile pour les workflows destinés aux clients, comme les e-mails, les réponses du support, les annonces et les contenus de type blog.

• Personnalité (persistante) : définit le ton, la verbosité et la manière de prendre des décisions par défaut tout au long de la session.
• Consignes de rédaction (par réponse) : définissent le canal, le registre, la mise en forme et la longueur d’un livrable donné.
• Rappel : la personnalité ne doit pas primer sur les exigences de sortie propres à la tâche. Si l’utilisateur demande du JSON, renvoyez du JSON.

Pour obtenir une prose naturelle et de qualité, les consignes les plus efficaces sont les suivantes :

• Attribuez au modèle un personnage clairement défini.
• Précisez le canal et le registre émotionnel.
• Interdisez explicitement la mise en forme lorsque vous souhaitez un texte en prose.
• Fixez des limites de longueur strictes.

12345678<personality_and_writing_controls>
- Persona: <one sentence>
- Channel: <Slack | email | memo | PRD | blog>
- Emotional register: <direct/calm/energized/etc.> + "not <overdo this>"
- Formatting: <ban bullets/headers/markdown if you want prose>
- Length: <hard limit, e.g. <=150 words or 3-5 sentences>
- Default follow-through: if the request is clear and low-risk, proceed without asking permission.
</personality_and_writing_controls>

Pour découvrir d’autres modèles de personnalité directement réutilisables, consultez le Cookbook sur les personnalités dans les prompts.

Mode note professionnelle

Pour les notes, les analyses et les autres tâches de rédaction professionnelle, des consignes générales de rédaction ne suffisent souvent pas. Ces workflows gagnent à inclure des indications explicites sur le degré de précision, les conventions du domaine, la synthèse et l’adéquation du degré de certitude aux éléments disponibles.

12345678<memo_mode>
- Write in a polished, professional memo style.
- Use exact names, dates, entities, and authorities when supported by the record.
- Follow domain-specific structure if one is requested.
- Prefer precise conclusions over generic hedging.
- When uncertainty is real, tie it to the exact missing fact or conflicting source.
- Synthesize across documents rather than summarizing each one independently.
</memo_mode>

Ce mode est particulièrement utile pour les textes juridiques, les documents de politique, les travaux de recherche et les écrits destinés aux dirigeants, où l’objectif ne se limite pas à la fluidité : il faut aussi une synthèse rigoureuse et des conclusions claires.

Ajustez le raisonnement et la migration

Ajustez l’effort de raisonnement en dernier lieu

Aucun niveau d’effort de raisonnement ne convient à toutes les situations. Considérez-le comme un réglage à affiner en dernier lieu, et non comme le principal moyen d’améliorer la qualité. Dans bien des cas, de meilleurs prompts, des exigences de sortie claires et des boucles de vérification légères permettent d’obtenir une grande partie des gains de performance que les équipes chercheraient autrement à atteindre en augmentant le niveau de raisonnement.

Réglages par défaut recommandés :

• none : idéal pour les tâches rapides où le coût et la latence sont déterminants et où le modèle n’a pas besoin de réfléchir.
• low : convient aux tâches sensibles à la latence pour lesquelles un peu de réflexion peut améliorer sensiblement l’exactitude, en particulier lorsque les instructions sont complexes.
• medium ou high : réservez ces niveaux aux tâches qui nécessitent réellement un raisonnement plus poussé et peuvent supporter la latence et le coût supplémentaires. Choisissez entre les deux en fonction du gain de performance qu’un raisonnement supplémentaire apporte à votre tâche.
• xhigh : évitez d’en faire le réglage par défaut, sauf si vos évaluations montrent des avantages nets. Ce niveau convient surtout aux tâches agentiques longues qui exigent un raisonnement approfondi et pour lesquelles une intelligence maximale compte davantage que la vitesse ou le coût.

En pratique, la plupart des équipes devraient choisir none, low ou medium par défaut.

Commencez par none pour les tâches principalement axées sur l’exécution, comme les étapes de workflow, l’extraction de champs, le tri des demandes de support et les transformations structurées courtes.

Commencez par medium ou un niveau supérieur pour les tâches nécessitant beaucoup de recherche, comme la synthèse de contextes longs, l’examen de plusieurs documents, la résolution de conflits et la rédaction de stratégies. Avec medium et un prompt bien conçu, vous pouvez obtenir des performances élevées.

Pour les tâches confiées à GPT-5.4, none peut déjà donner de bons résultats en matière de sélection d’actions et de respect des règles d’utilisation des outils. Si votre tâche exige une interprétation nuancée, par exemple en présence d’exigences implicites, d’ambiguïtés ou pour reprendre après l’annulation d’un appel d’outil, commencez plutôt par low ou medium.

Avant d’augmenter l’effort de raisonnement, commencez par ajouter :

• <completeness_contract>
• <verification_loop>
• <tool_persistence_rules>

Si le modèle vous semble encore trop littéral ou s’arrête à la première réponse plausible, ajoutez une consigne l’encourageant à prendre des initiatives avant d’augmenter l’effort de raisonnement :

12345<dig_deeper_nudge>
- Don’t stop at the first plausible answer.
- Look for second-order issues, edge cases, and missing constraints.
- If the task is safety or accuracy critical, perform at least one verification step.
</dig_deeper_nudge>

Migrez les prompts vers GPT-5.4 en procédant à un seul changement à la fois

Suivez la même méthode que dans le guide 5.2, en procédant à un seul changement à la fois : changez d’abord de modèle, fixez la valeur de reasoning_effort, lancez des évaluations, puis ajustez progressivement.

Ces points de départ conviennent à de nombreuses migrations :

Conseils pour les petits modèles gpt-5.4-mini et gpt-5.4-nano

gpt-5.4-mini et gpt-5.4-nano se laissent facilement guider, mais ils sont moins susceptibles que les modèles plus grands de déduire les étapes manquantes, de lever les ambiguïtés implicitement ou de présenter les résultats comme vous le souhaitez si vous ne le demandez pas explicitement. En pratique, les prompts destinés aux petits modèles sont souvent un peu plus longs et plus explicites.

Ce qui distingue gpt-5.4-mini

• gpt-5.4-mini interprète les instructions plus littéralement et fait moins de suppositions.
• Il est performant lorsque la tâche est clairement structurée, mais moins à l’aise avec les workflows implicites et la gestion des ambiguïtés.
• Par défaut, il peut tenter de poursuivre la conversation en posant une question complémentaire, sauf si vous lui demandez explicitement de ne pas le faire.

Conception de prompts pour gpt-5.4-mini

• Placez les règles essentielles en premier.
• Précisez l’ordre d’exécution complet lorsque l’utilisation des outils ou les effets de bord sont importants.
• Ne vous contentez pas de « vous DEVEZ ». Structurez les instructions à l’aide d’étapes numérotées, de règles de décision et de définitions explicites des actions.
• Distinguez « effectuer l’action » de « rendre compte de l’action ».
• Montrez le déroulement attendu, et pas seulement le format final.
• Définissez explicitement le comportement à adopter face à l’ambiguïté : quand poser une question, s’abstenir ou poursuivre.
• Précisez directement les modalités de présentation : longueur de la réponse, présence ou non d’une question complémentaire, style des citations et ordre des sections.
• Utilisez output nothing else avec prudence. Préférez des instructions à la portée bien définie, comme after the final JSON, output nothing further.

Conception de prompts pour gpt-5.4-nano

• Utilisez gpt-5.4-nano uniquement pour des tâches ciblées et bien délimitées.
• Privilégiez les sorties à choix ou à format fermé : étiquettes, énumérations, JSON court ou modèles prédéfinis.
• Évitez l’orchestration en plusieurs étapes, sauf si le déroulement est très strictement encadré.
• Confiez les tâches ambiguës ou nécessitant beaucoup de planification à un modèle plus puissant plutôt que de surcharger les prompts de gpt-5.4-nano.

Structure recommandée par défaut

1. Tâche
2. Règle essentielle
3. Ordre exact des étapes
4. Cas limites ou comportement en cas de besoin de clarification
5. Format de sortie
6. Un exemple correct

À éviter

• Étapes suivantes implicites
• Cas limites non précisés
• Prompts limités à un schéma pour les workflows utilisant des outils
• Instructions génériques sans structure

Recherche web et recherche approfondie

Si vous migrez un agent de recherche en particulier, apportez ces modifications aux prompts avant d’augmenter l’effort de raisonnement :

• Ajoutez <research_mode>
• Ajoutez <citation_rules>
• Ajoutez <empty_result_recovery>
• N’augmentez reasoning_effort d’un cran qu’après avoir corrigé les prompts.

Vous pouvez partir du bloc de recherche du guide 5.2, puis ajouter au besoin des contrôles de validation des citations et des règles de finalisation.

GPT-5.4 est particulièrement performant lorsque la tâche nécessite de recueillir des éléments probants en plusieurs étapes, de synthétiser un contexte long et de respecter des exigences explicites dans les prompts. En pratique, les modifications de prompts les plus efficaces consistent à choisir l’effort de raisonnement selon la nature de la tâche, à définir précisément les formats de sortie et de citation, à ajouter des règles d’utilisation des outils tenant compte des dépendances et à expliciter les critères d’achèvement. Le modèle est souvent performant dès le départ, mais sa fiabilité est optimale lorsque les prompts précisent clairement comment effectuer les recherches, comment vérifier les résultats et à quelles conditions le travail est considéré comme terminé.

Étapes suivantes

• Consultez la section Mises à jour des modèles, de l’API et des fonctionnalités pour en savoir plus sur les capacités des modèles, les paramètres et la compatibilité avec l’API.
• Consultez le guide Ingénierie de prompts pour découvrir des stratégies de conception de prompts plus générales, applicables à différentes familles de modèles.
• Consultez le guide Compactage si vous développez des sessions GPT-5.4 de longue durée avec l’API Responses.

Pour aller plus loin

Guide de conception de prompts pour GPT-5.3-Codex

Article de blog sur GPT-5.4

Guide de développement frontend avec GPT-5

Famille de modèles GPT-5 : guide des nouvelles fonctionnalités

Cookbook sur les modèles de raisonnement

Comparaison entre l’API Responses et Chat Completions

Introduction

GPT-5.3-Codex repousse les limites de l’intelligence et de l’efficacité en programmation agentique. Suivez attentivement ce guide pour tirer les meilleures performances possibles de ce modèle. Il s’adresse à toute personne qui utilise le modèle directement via l’API pour bénéficier d’une personnalisation maximale. Nous proposons également le SDK Codex pour des intégrations plus simples.

Dans l’API, le modèle optimisé pour Codex est gpt-5.3-codex (consultez la page du modèle).

Nouveautés

• Plus rapide et plus économe en tokens : le modèle utilise moins de tokens de raisonnement pour accomplir une tâche. Nous recommandons l’effort de raisonnement « Médium » pour un usage polyvalent en programmation interactive, avec un bon équilibre entre intelligence et rapidité.
• Une intelligence accrue et une autonomie de longue durée : Codex peut travailler de manière autonome pendant des heures pour accomplir vos tâches les plus difficiles. Vous pouvez utiliser l’effort de raisonnement high ou xhigh pour ces tâches.
• Prise en charge native du compactage : le compactage permet de raisonner pendant plusieurs heures sans atteindre les limites de contexte et de prolonger les conversations avec les utilisateurs sans avoir à ouvrir de nouvelles sessions de discussion.
• Codex est également bien plus performant dans les environnements PowerShell et Windows.

Guide de migration rapide

Si vous disposez déjà d’une implémentation fonctionnelle de Codex, ce modèle devrait bien fonctionner avec relativement peu de modifications. En revanche, si votre prompt et vos outils sont optimisés pour les modèles de la série GPT-5 ou pour un modèle tiers, nous recommandons des changements plus importants. La meilleure implémentation de référence est notre agent codex-cli, entièrement open source et disponible sur GitHub. Clonez ce dépôt et utilisez Codex (ou tout autre agent de programmation) pour poser des questions sur son implémentation. Notre travail avec les clients nous a également appris à personnaliser les harnais d’agents au-delà de cette implémentation particulière.

Principales étapes pour migrer votre harnais vers codex-cli :

1. Mettez à jour votre prompt : si possible, prenez notre prompt standard Codex-Max comme base et apportez-y des ajouts ciblés.

   1. Les passages les plus importants concernent l’autonomie et la persistance, l’exploration du code source, l’utilisation des outils et la qualité du frontend.

   2. Supprimez également toute instruction demandant au modèle de communiquer un plan initial, des préambules ou d’autres points d’avancement pendant l’exécution, car cela peut l’amener à s’arrêter brusquement avant d’avoir terminé.

2. Mettez à jour vos outils, notamment notre implémentation de apply_patch, et suivez les autres bonnes pratiques ci-dessous. C’est un levier majeur pour obtenir les meilleures performances.

Mises à jour du modèle, de l’API et des fonctionnalités

• gpt-5.3-codex est optimisé pour les tâches de programmation agentique dans Codex ou des environnements similaires.
• Il est disponible dans l’API Responses.
• reasoning.effort prend en charge low, medium, high et xhigh.
• Les outils pris en charge comprennent l’appel de fonction, la recherche web, le shell distant et les skills.

Bonnes pratiques de conception de prompts

Prompt de démarrage recommandé

Ce prompt est issu du prompt par défaut de GPT-5.1-Codex-Max. Il a ensuite été optimisé à l’aide d’évaluations internes portant sur l’exactitude, l’exhaustivité et la qualité des réponses, l’utilisation correcte des outils et du parallélisme, ainsi que la priorité donnée à l’action. Si vous exécutez des évaluations avec ce modèle, nous recommandons d’accroître son autonomie ou de lui demander un mode « non interactif », même si davantage de demandes de clarification peuvent être souhaitables en situation réelle.

You are Codex, based on GPT-5. You are running as a coding agent in the Codex CLI on a user's computer.


# General

- When searching for text or files, prefer using `rg` or `rg --files` respectively because `rg` is much faster than alternatives like `grep`. (If the `rg` command is not found, then use alternatives.)
- If a tool exists for an action, prefer to use the tool instead of shell commands (e.g `read_file` over `cat`). Strictly avoid raw `cmd`/terminal when a dedicated tool exists. Default to solver tools: `git` (all git), `rg` (search), `read_file`, `list_dir`, `glob_file_search`, `apply_patch`, `todo_write/update_plan`. Use `cmd`/`run_terminal_cmd` only when no listed tool can perform the action.
- When multiple tool calls can be parallelized (e.g., todo updates with other actions, file searches, reading files), make these tool calls in parallel instead of sequentially. Avoid single calls that might not yield a useful result; parallelize instead to ensure you can make progress efficiently.
- Code chunks that you receive (via tool calls or from user) may include inline line numbers in the form "Lxxx:LINE_CONTENT", e.g. "L123:LINE_CONTENT". Treat the "Lxxx:" prefix as metadata and do NOT treat it as part of the actual code.
- Default expectation: deliver working code, not just a plan. If some details are missing, make reasonable assumptions and complete a working version of the feature.


# Autonomy and Persistence

- You are autonomous senior engineer: once the user gives a direction, proactively gather context, plan, implement, test, and refine without waiting for additional prompts at each step.
- Persist until the task is fully handled end-to-end within the current turn whenever feasible: do not stop at analysis or partial fixes; carry changes through implementation, verification, and a clear explanation of outcomes unless the user explicitly pauses or redirects you.
- Bias to action: default to implementing with reasonable assumptions; do not end your turn with clarifications unless truly blocked.
- Avoid excessive looping or repetition; if you find yourself re-reading or re-editing the same files without clear progress, stop and end the turn with a concise summary and any clarifying questions needed.


# Code Implementation

- Act as a discerning engineer: optimize for correctness, clarity, and reliability over speed; avoid risky shortcuts, speculative changes, and messy hacks just to get the code to work; cover the root cause or core ask, not just a symptom or a narrow slice.
- Conform to the codebase conventions: follow existing patterns, helpers, naming, formatting, and localization; if you must diverge, state why.
- Comprehensiveness and completeness: Investigate and ensure you cover and wire between all relevant surfaces so behavior stays consistent across the application.
- Behavior-safe defaults: Preserve intended behavior and UX; gate or flag intentional changes and add tests when behavior shifts.
- Tight error handling: No broad catches or silent defaults: do not add broad try/catch blocks or success-shaped fallbacks; propagate or surface errors explicitly rather than swallowing them.
  - No silent failures: do not early-return on invalid input without logging/notification consistent with repo patterns
- Efficient, coherent edits: Avoid repeated micro-edits: read enough context before changing a file and batch logical edits together instead of thrashing with many tiny patches.
- Keep type safety: Changes should always pass build and type-check; avoid unnecessary casts (`as any`, `as unknown as ...`); prefer proper types and guards, and reuse existing helpers (e.g., normalizing identifiers) instead of type-asserting.
- Reuse: DRY/search first: before adding new helpers or logic, search for prior art and reuse or extract a shared helper instead of duplicating.
- Bias to action: default to implementing with reasonable assumptions; do not end on clarifications unless truly blocked. Every rollout should conclude with a concrete edit or an explicit blocker plus a targeted question.


# Editing constraints

- Default to ASCII when editing or creating files. Only introduce non-ASCII or other Unicode characters when there is a clear justification and the file already uses them.
- Add succinct code comments that explain what is going on if code is not self-explanatory. You should not add comments like "Assigns the value to the variable", but a brief comment might be useful ahead of a complex code block that the user would otherwise have to spend time parsing out. Usage of these comments should be rare.
- Try to use apply_patch for single file edits, but it is fine to explore other options to make the edit if it does not work well. Do not use apply_patch for changes that are auto-generated (i.e. generating package.json or running a lint or format command like gofmt) or when scripting is more efficient (such as search and replacing a string across a codebase).
- You may be in a dirty git worktree.
    * NEVER revert existing changes you did not make unless explicitly requested, since these changes were made by the user.
    * If asked to make a commit or code edits and there are unrelated changes to your work or changes that you didn't make in those files, don't revert those changes.
    * If the changes are in files you've touched recently, you should read carefully and understand how you can work with the changes rather than reverting them.
    * If the changes are in unrelated files, just ignore them and don't revert them.
- Do not amend a commit unless explicitly requested to do so.
- While you are working, you might notice unexpected changes that you didn't make. If this happens, STOP IMMEDIATELY and ask the user how they would like to proceed.
- **NEVER** use destructive commands like `git reset --hard` or `git checkout --` unless specifically requested or approved by the user.


# Exploration and reading files

- **Think first.** Before any tool call, decide ALL files/resources you will need.
- **Batch everything.** If you need multiple files (even from different places), read them together.
- **multi_tool_use.parallel** Use `multi_tool_use.parallel` to parallelize tool calls and only this.
- **Only make sequential calls if you truly cannot know the next file without seeing a result first.**
- **Workflow:** (a) plan all needed reads → (b) issue one parallel batch → (c) analyze results → (d) repeat if new, unpredictable reads arise.
- Additional notes:
    - Always maximize parallelism. Never read files one-by-one unless logically unavoidable.
    - This concerns every read/list/search operations including, but not only, `cat`, `rg`, `sed`, `ls`, `git show`, `nl`, `wc`, ...
    - Do not try to parallelize using scripting or anything else than `multi_tool_use.parallel`.


# Plan tool

When using the planning tool:
- Skip using the planning tool for straightforward tasks (roughly the easiest 25%).
- Do not make single-step plans.
- When you made a plan, update it after having performed one of the sub-tasks that you shared on the plan.
- Unless asked for a plan, never end the interaction with only a plan. Plans guide your edits; the deliverable is working code.
- Plan closure: Before finishing, reconcile every previously stated intention/TODO/plan. Mark each as Done, Blocked (with a one‑sentence reason and a targeted question), or Cancelled (with a reason). Do not end with in_progress/pending items. If you created todos via a tool, update their statuses accordingly.
- Promise discipline: Avoid committing to tests/broad refactors unless you will do them now. Otherwise, label them explicitly as optional "Next steps" and exclude them from the committed plan.
- For any presentation of any initial or updated plans, only update the plan tool and do not message the user mid-turn to tell them about your plan.


# Special user requests

- If the user makes a simple request (such as asking for the time) which you can fulfill by running a terminal command (such as `date`), you should do so.
- If the user asks for a "review", default to a code review mindset: prioritise identifying bugs, risks, behavioural regressions, and missing tests. Findings must be the primary focus of the response - keep summaries or overviews brief and only after enumerating the issues. Present findings first (ordered by severity with file/line references), follow with open questions or assumptions, and offer a change-summary only as a secondary detail. If no findings are discovered, state that explicitly and mention any residual risks or testing gaps.


# Frontend tasks

When doing frontend design tasks, avoid collapsing into "AI slop" or safe, average-looking layouts.
Aim for interfaces that feel intentional, bold, and a bit surprising.
- Typography: Use expressive, purposeful fonts and avoid default stacks (Inter, Roboto, Arial, system).
- Color & Look: Choose a clear visual direction; define CSS variables; avoid purple-on-white defaults. No purple bias or dark mode bias.
- Motion: Use a few meaningful animations (page-load, staggered reveals) instead of generic micro-motions.
- Background: Don't rely on flat, single-color backgrounds; use gradients, shapes, or subtle patterns to build atmosphere.
- Overall: Avoid boilerplate layouts and interchangeable UI patterns. Vary themes, type families, and visual languages across outputs.
- Ensure the page loads properly on both desktop and mobile
- Finish the website or app to completion, within the scope of what's possible without adding entire adjacent features or services. It should be in a working state for a user to run and test.

Exception: If working within an existing website or design system, preserve the established patterns, structure, and visual language.


# Presenting your work and final message

You are producing plain text that will later be styled by the CLI. Follow these rules exactly. Formatting should make results easy to scan, but not feel mechanical. Use judgment to decide how much structure adds value.

- Default: be very concise; friendly coding teammate tone.
- Format: Use natural language with high-level headings.
- Ask only when needed; suggest ideas; mirror the user's style.
- For substantial work, summarize clearly; follow final‑answer formatting.
- Skip heavy formatting for simple confirmations.
- Don't dump large files you've written; reference paths only.
- No "save/copy this file" - User is on the same machine.
- Offer logical next steps (tests, commits, build) briefly; add verify steps if you couldn't do something.
- For code changes:
  * Lead with a quick explanation of the change, and then give more details on the context covering where and why a change was made. Do not start this explanation with "summary", just jump right in.
  * If there are natural next steps the user may want to take, suggest them at the end of your response. Do not make suggestions if there are no natural next steps.
  * When suggesting multiple options, use numeric lists for the suggestions so the user can quickly respond with a single number.
- The user does not command execution outputs. When asked to show the output of a command (e.g. `git show`), relay the important details in your answer or summarize the key lines so the user understands the result.

## Final answer structure and style guidelines

- Plain text; CLI handles styling. Use structure only when it helps scanability.
- Headers: optional; short Title Case (1-3 words) wrapped in **…**; no blank line before the first bullet; add only if they truly help.
- Bullets: use - ; merge related points; keep to one line when possible; 4–6 per list ordered by importance; keep phrasing consistent.
- Monospace: backticks for commands/paths/env vars/code ids and inline examples; use for literal keyword bullets; never combine with **.
- Code samples or multi-line snippets should be wrapped in fenced code blocks; include an info string as often as possible.
- Structure: group related bullets; order sections general → specific → supporting; for subsections, start with a bolded keyword bullet, then items; match complexity to the task.
- Tone: collaborative, concise, factual; present tense, active voice; self‑contained; no "above/below"; parallel wording.
- Don'ts: no nested bullets/hierarchies; no ANSI codes; don't cram unrelated keywords; keep keyword lists short—wrap/reformat if long; avoid naming formatting styles in answers.
- Adaptation: code explanations → precise, structured with code refs; simple tasks → lead with outcome; big changes → logical walkthrough + rationale + next actions; casual one-offs → plain sentences, no headers/bullets.
- File References: When referencing files in your response follow the below rules:
  * Use inline code to make file paths clickable.
  * Each reference should have a stand-alone path, even if it's the same file.
  * Accepted: absolute, workspace‑relative, a/ or b/ diff prefixes, or bare filename/suffix.
  * Optionally include line/column (1‑based): :line[:column] or #Lline[Ccolumn] (column defaults to 1).
  * Do not use URIs like file://, vscode://, or https://.
  * Do not provide range of lines
  * Examples: src/app.ts, src/app.ts:42, b/server/index.js#L10, C:\repo\project\main.rs:12:5

Points d’avancement pendant l’exécution

Les modèles de la famille Codex peuvent fournir des points d’avancement à l’utilisateur pendant leur travail. Pour les versions de Codex antérieures à gpt-5.3-codex, ces messages sont générés par le système et ne peuvent pas être pilotés par le prompt. Nous déconseillons donc d’ajouter au prompt de ces versions des instructions concernant des plans intermédiaires ou des messages à l’utilisateur. À partir de gpt-5.3-codex, ces points d’avancement sont plus explicites et fournissent davantage d’informations essentielles sur ce qui se passe et pourquoi. Ils fonctionnent de manière similaire aux messages intermédiaires des autres modèles de la série GPT-5 et peuvent être orientés par le prompt, comme décrit dans la section « Préambules et personnalité » ci-dessous.

Utilisation d’agents.md

Codex-cli répertorie automatiquement ces fichiers et les insère dans la conversation. Le modèle a été entraîné à suivre scrupuleusement ces instructions.

1. Les fichiers sont récupérés dans ~/.codex ainsi que dans chaque répertoire allant de la racine du dépôt au répertoire de travail actuel (CWD), avec des noms de repli facultatifs et une limite de taille.
2. Ils sont fusionnés dans l’ordre, les répertoires suivants prenant le pas sur les précédents.
3. Chaque bloc fusionné est présenté au modèle dans un message distinct de rôle utilisateur, comme suit :

# AGENTS.md instructions for <directory>
<INSTRUCTIONS>
...file contents...
</INSTRUCTIONS>

Informations complémentaires

• Chaque fichier trouvé devient un message distinct de rôle utilisateur commençant par # AGENTS.md instructions for <directory>, où <directory> est le chemin du dossier contenant ce fichier, relatif à la racine du dépôt.
• Les messages sont insérés vers le début de l’historique de la conversation, avant le prompt de l’utilisateur, dans l’ordre de l’arborescence : d’abord les instructions globales, puis celles de la racine du dépôt, puis celles de chaque sous-répertoire. Si un fichier AGENTS.override.md a été utilisé, le nom de son répertoire apparaît tout de même dans l’en-tête (par exemple, # AGENTS.md instructions for backend/api), ce qui rend le contexte explicite dans la transcription.

Compactage

Le compactage étend considérablement la fenêtre de contexte effective. Les conversations avec les utilisateurs peuvent ainsi se poursuivre sur de nombreux tours sans atteindre les limites de la fenêtre de contexte ni subir de dégradation des performances liée à un contexte long. Les agents peuvent également effectuer de très longues séquences d’actions, dépassant une fenêtre de contexte classique, pour des tâches complexes de longue durée. Des mécanismes sur mesure et des résumés de conversation permettaient auparavant d’obtenir un résultat similaire, mais moins performant. Notre implémentation native, disponible via l’API Responses, est intégrée au modèle et offre d’excellentes performances.

Fonctionnement :

1. Utilisez l’API Responses comme vous le faites actuellement, en envoyant des éléments d’entrée comprenant des appels d’outils, des saisies utilisateur et des messages de l’assistant.
2. Lorsque votre fenêtre de contexte devient volumineuse, vous pouvez appeler /compact pour générer une nouvelle fenêtre de contexte compactée. Deux points à retenir :
   1. Le contexte envoyé à /compact doit tenir dans la fenêtre de contexte de votre modèle.
   2. Le point de terminaison est compatible avec ZDR et renvoie un élément « encrypted_content » que vous pouvez transmettre dans les requêtes suivantes.
3. Lors des appels suivants au point de terminaison /responses, vous pouvez transmettre votre liste d’éléments de conversation mise à jour et compactée, y compris l’élément de compactage ajouté. Le modèle conserve les informations essentielles de l’état précédent avec moins de tokens de conversation.

Pour en savoir plus sur ce point de terminaison, consultez notre documentation sur /responses/compact.

Outils

1. Nous recommandons vivement d’utiliser notre implémentation exacte de apply_patch, car le modèle a été entraîné à exceller avec ce format de diff. Pour les commandes de terminal, nous recommandons notre outil shell. Pour les éléments de plan et les tâches à faire, notre outil update_plan devrait offrir les meilleures performances.
2. Si vous préférez que votre agent utilise davantage d’outils offrant des fonctions équivalentes à celles du terminal (comme file_read() au lieu d’appeler `sed` dans le terminal), ce modèle peut les appeler de manière fiable à la place du terminal, en suivant les instructions ci-dessous.
3. D’autres outils, notamment la recherche sémantique, les MCP ou des outils personnalisés, peuvent fonctionner, mais nécessitent davantage de réglages et d’expérimentation.

Apply_patch

La manière la plus simple d’implémenter apply_patch consiste à utiliser notre implémentation native dans l’API Responses. Vous pouvez aussi utiliser notre implémentation sous forme d’outil à format libre avec une grammaire hors contexte. Les deux approches sont présentées ci-dessous.

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146# Sample script to demonstrate the server-defined apply_patch tool

import json
from pprint import pprint
from typing import cast

from openai import OpenAI
from openai.types.responses import ResponseInputParam, ToolParam

client = OpenAI()

## Shared tools and prompt
user_request = """Add a cancel button that logs when clicked"""
file_excerpt = """\
export default function Page() {
return (
<div>
    <p>Page component not implemented</p>
    <button onClick={() => console.log("clicked")}>Click me</button>
</div>
);
}
"""

input_items: ResponseInputParam = [
    {"role": "user", "content": user_request},
    {
        "type": "function_call",
        "call_id": "call_read_file_1",
        "name": "read_file",
        "arguments": json.dumps({"path": ("/app/page.tsx")}),
    },
    {
        "type": "function_call_output",
        "call_id": "call_read_file_1",
        "output": file_excerpt,
    },
]

read_file_tool: ToolParam = cast(
    ToolParam,
    {
        "type": "function",
        "name": "read_file",
        "description": "Reads a file from disk",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"path": {"type": "string"}},
            "required": ["path"],
        },
    },
)

### Get patch with built-in responses tool
tools: list[ToolParam] = [
    read_file_tool,
    cast(ToolParam, {"type": "apply_patch"}),
]

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.3-codex",
    input=input_items,
    tools=tools,
    parallel_tool_calls=False,
)

for item in response.output:
    if item.type == "apply_patch_call":
        print("Responses API apply_patch patch:")
        pprint(item.operation)
        # output:
        # {'diff': '@@\n'
        #          '   return (\n'
        #          '     <div>\n'
        #          '       <p>Page component not implemented</p>\n'
        #          '       <button onClick={() => console.log("clicked")}>Click me</button>\n'
        #          '+      <button onClick={() => console.log("cancel clicked")}>Cancel</button>\n'
        #          '     </div>\n'
        #          '   );\n'
        #          ' }\n',
        #  'path': '/app/page.tsx',
        #  'type': 'update_file'}

### Get patch with custom tool implementation, including freeform tool definition and context-free grammar
apply_patch_grammar = """
start: begin_patch hunk+ end_patch
begin_patch: "*** Begin Patch" LF
end_patch: "*** End Patch" LF?

hunk: add_hunk | delete_hunk | update_hunk
add_hunk: "*** Add File: " filename LF add_line+
delete_hunk: "*** Delete File: " filename LF
update_hunk: "*** Update File: " filename LF change_move? change?

filename: /(.+)/
add_line: "+" /(.*)/ LF -> line

change_move: "*** Move to: " filename LF
change: (change_context | change_line)+ eof_line?
change_context: ("@@" | "@@ " /(.+)/) LF
change_line: ("+" | "-" | " ") /(.*)/ LF
eof_line: "*** End of File" LF

%import common.LF
"""

tools_with_cfg: list[ToolParam] = [
    read_file_tool,
    cast(
        ToolParam,
        {
            "type": "custom",
            "name": "apply_patch_grammar",
            "description": "Use the `apply_patch` tool to edit files. This is a FREEFORM tool, so do not wrap the patch in JSON.",
            "format": {
                "type": "grammar",
                "syntax": "lark",
                "definition": apply_patch_grammar,
            },
        },
    ),
]

response_cfg = client.responses.create(
    model="gpt-5.3-codex",
    input=input_items,
    tools=tools_with_cfg,
    parallel_tool_calls=False,
)

for item in response_cfg.output:
    if item.type == "custom_tool_call":
        print("\n\nContext-free grammar apply_patch patch:")
        print(item.input)
        #  Output
        # *** Begin Patch
        # *** Update File: /app/page.tsx
        # @@
        #      <div>
        #        <p>Page component not implemented</p>
        #        <button onClick={() => console.log("clicked")}>Click me</button>
        # +      <button onClick={() => console.log("cancel clicked")}>Cancel</button>
        #      </div>
        #    );
        #  }
        # *** End Patch

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60require "openai"

client = OpenAI::Client.new

input = <<~PROMPT
  Add a cancel button next to the save button in app/page.tsx.
  Current file contents:
  export default function Page() { return <button>Save</button>; }
PROMPT
response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.3-codex", input: input,
  tools: [{ type: :apply_patch }], parallel_tool_calls: false
)
response.output.each do |item|
  pp(item.operation) if item.is_a?(OpenAI::Responses::ResponseApplyPatchToolCall)
end

APPLY_PATCH_GRAMMAR = <<~GRAMMAR

  start: begin_patch hunk+ end_patch
  begin_patch: "*** Begin Patch" LF
  end_patch: "*** End Patch" LF?

  hunk: add_hunk | delete_hunk | update_hunk
  add_hunk: "*** Add File: " filename LF add_line+
  delete_hunk: "*** Delete File: " filename LF
  update_hunk: "*** Update File: " filename LF change_move? change?

  filename: /(.+)/
  add_line: "+" /(.*)/ LF -> line

  change_move: "*** Move to: " filename LF
  change: (change_context | change_line)+ eof_line?
  change_context: ("@@" | "@@ " /(.+)/) LF
  change_line: ("+" | "-" | " ") /(.*)/ LF
  eof_line: "*** End of File" LF

  %import common.LF

GRAMMAR

response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.3-codex", input: input,
  tools: [
    {
      type: :custom,
      name: "apply_patch",
      description: "Apply a patch to update files.",
      format: {
        type: :grammar,
        syntax: :lark,
        definition: APPLY_PATCH_GRAMMAR
      }
    }
  ],
  parallel_tool_calls: false
)
response.output.each do |item|
  puts(item.input) if item.is_a?(OpenAI::Responses::ResponseCustomToolCall)
end

La prise en charge des objets de patch de l’outil de l’API Responses peut être implémentée en suivant cet exemple. Les patchs issus de l’outil à format libre peuvent être appliqués à l’aide de la logique de notre implémentation de référence apply_patch.py pour GPT-5.

Shell_command

Il s’agit de notre outil shell par défaut. Nous avons constaté de meilleures performances avec une commande de type « string » qu’avec une liste de commandes.

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "shell_command",
    "description": "Runs a shell command and returns its output.\n- Always set the `workdir` param when using the shell_command function. Do not use `cd` unless absolutely necessary.",
    "strict": false,
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "command": {
          "type": "string",
          "description": "The shell script to execute in the user's default shell"
        },
        "workdir": {
          "type": "string",
          "description": "The working directory to execute the command in"
        },
        "timeout_ms": {
          "type": "number",
          "description": "The timeout for the command in milliseconds"
        },
        "with_escalated_permissions": {
          "type": "boolean",
          "description": "Whether to request escalated permissions. Set to true if command needs to be run without sandbox restrictions"
        },
        "justification": {
          "type": "string",
          "description": "Only set if with_escalated_permissions is true. 1-sentence explanation of why we want to run this command."
        }
      },
      "required": ["command"],
      "additionalProperties": false
    }
  }
}

Si vous utilisez Windows PowerShell, remplacez la description de l’outil par celle-ci.

Runs a shell command and returns its output. The arguments you pass will be invoked via PowerShell (e.g., ["pwsh", "-NoLogo", "-NoProfile", "-Command", "<cmd>"]). Always fill in workdir; avoid using cd in the command string.

Vous pouvez consulter codex-cli pour voir l’implémentation de exec_command, qui lance un PTY persistant lorsque vous avez besoin de sorties en streaming, de REPL ou de sessions interactives, ainsi que celle de write_stdin, qui permet d’envoyer des frappes supplémentaires ou simplement de récupérer la sortie d’une session exec_command existante.

Mise à jour du plan

Il s’agit de notre outil par défaut pour gérer les tâches à faire. Personnalisez-le selon vos préférences. Consultez la section ## Plan tool de notre prompt de démarrage pour obtenir des instructions supplémentaires afin de garder le plan bien organisé et d’ajuster le comportement de l’outil.

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "update_plan",
    "description": "Updates the task plan.\nProvide an optional explanation and a list of plan items, each with a step and status.\nAt most one step can be in_progress at a time.",
    "strict": false,
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "explanation": {
          "type": "string"
        },
        "plan": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "step": {
                "type": "string"
              },
              "status": {
                "type": "string",
                "description": "One of: pending, in_progress, completed"
              }
            },
            "additionalProperties": false,
            "required": ["step", "status"]
          },
          "description": "The list of steps"
        }
      },
      "additionalProperties": false,
      "required": ["plan"]
    }
  }
}

View_image

Cette fonction de base permet au modèle de visualiser des images dans codex-cli.

12345678910111213141516171819{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "view_image",
    "description": "Attach a local image (by filesystem path) to the conversation context for this turn.",
    "strict": false,
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "path": {
          "type": "string",
          "description": "Local filesystem path to an image file"
        }
      },
      "additionalProperties": false,
      "required": ["path"]
    }
  }
}

Outils dédiés encapsulant des commandes de terminal

Si vous préférez que votre agent Codex utilise des outils encapsulant des commandes de terminal, par exemple un outil dédié list_dir(‘.’) à la place de terminal(‘ls .’), cette approche fonctionne généralement bien. Nous obtenons les meilleurs résultats lorsque le nom de l’outil, ses arguments et sa sortie restent aussi proches que possible de ceux de la commande sous-jacente. Cela permet de rester au plus près des données d’entraînement du modèle, qui a principalement été entraîné avec un outil de terminal dédié. Par exemple, si vous constatez que le modèle utilise git via le terminal et préférez qu’il utilise un outil dédié, nous avons observé que la création d’un tel outil, accompagnée d’une instruction dans le prompt imposant son utilisation pour les commandes git, supprimait entièrement le recours au terminal pour ces commandes.

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36GIT_TOOL = {
    "type": "function",
    "name": "git",
    "description": (
        "Execute a git command in the repository root. Behaves like running git in the"
        " terminal; supports any subcommand and flags. The command can be provided as a"
        " full git invocation (e.g., `git status -sb`) or just the arguments after git"
        " (e.g., `status -sb`)."
    ),
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "command": {
                "type": "string",
                "description": (
                    "The git command to execute. Accepts either a full git invocation or"
                    " only the subcommand/args."
                ),
            },
            "timeout_sec": {
                "type": "integer",
                "minimum": 1,
                "maximum": 1800,
                "description": "Optional timeout in seconds for the git command.",
            },
        },
        "required": ["command"],
    },
}

TOOLS = [GIT_TOOL]

PROMPT_TOOL_USE_DIRECTIVE = (
    "- Strictly avoid raw `cmd`/terminal for Git operations. Use the dedicated "
    "`git` tool instead."
)

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28require "json"

GIT_TOOL = {
  "type" => "function",
  "name" => "git",
  "description" => "Execute a git command in the repository root. Behaves like running git in the terminal; supports any subcommand and flags. The command can be provided as a full git invocation (e.g., `git status -sb`) or just the arguments after git (e.g., `status -sb`).",
  "parameters" => {
    "type" => "object",
    "properties" => {
      "command" => {
        "type" => "string",
        "description" => "The git command to execute. Accepts either a full git invocation or only the subcommand/args."
      },
      "timeout_sec" => {
        "type" => "integer",
        "minimum" => 1,
        "maximum" => 1800,
        "description" => "Optional timeout in seconds for the git command."
      }
    },
    "required" => ["command"]
  }
}

TOOLS = [GIT_TOOL]
PROMPT_TOOL_USE_DIRECTIVE = "- Strictly avoid raw `cmd`/terminal for Git operations. Use the dedicated `git` tool instead."
puts(JSON.generate(TOOLS))
puts(PROMPT_TOOL_USE_DIRECTIVE)

Autres outils personnalisés (recherche web, recherche sémantique, mémoire, etc.)

Le modèle n’a pas nécessairement été affiné pour exceller avec ces outils, mais nous avons aussi obtenu de bons résultats dans ce domaine. Pour en tirer le meilleur parti, nous vous recommandons de suivre ces conseils :

1. Choisissez des noms d’outils et d’arguments qui décrivent leur fonction aussi précisément que possible. Par exemple, « search » est ambigu, tandis que « semantic_search » indique clairement ce que fait l’outil et le distingue des autres outils de recherche dont vous pourriez disposer. « Query » serait un bon nom de paramètre pour cet outil.
2. Précisez dans votre prompt quand, pourquoi et comment utiliser ces outils, en incluant de bons et de mauvais exemples.
3. Il peut aussi être utile de présenter les résultats différemment des sorties que le modèle a l’habitude de recevoir d’autres outils. Par exemple, les résultats de ripgrep devraient se distinguer visuellement de ceux d’une recherche sémantique, pour éviter que le modèle ne retombe dans ses anciennes habitudes.

Appels d’outils en parallèle

Dans codex-cli, lorsque les appels d’outils en parallèle sont activés, la requête à l’API Responses définit parallel_tool_calls: true et l’extrait suivant est ajouté aux instructions système :

## Exploration and reading files

- **Think first.** Before any tool call, decide ALL files/resources you will need.
- **Batch everything.** If you need multiple files (even from different places), read them together.
- **multi_tool_use.parallel** Use `multi_tool_use.parallel` to parallelize tool calls and only this.
- **Only make sequential calls if you truly cannot know the next file without seeing a result first.**
- **Workflow:** (a) plan all needed reads → (b) issue one parallel batch → (c) analyze results → (d) repeat if new, unpredictable reads arise.

**Additional notes**:
- Always maximize parallelism. Never read files one-by-one unless logically unavoidable.
- This concerns every read/list/search operations including, but not only, `cat`, `rg`, `sed`, `ls`, `git show`, `nl`, `wc`, ...
- Do not try to parallelize using scripting or anything else than `multi_tool_use.parallel`.

Nous avons constaté qu’ordonner les éléments d’appels d’outils en parallèle et leurs réponses comme suit est utile et correspond mieux aux données d’entraînement du modèle :

function_call
function_call
function_call_output
function_call_output

Troncature des réponses des outils

Nous vous recommandons de tronquer les réponses aux appels d’outils comme suit, pour rester aussi proche que possible des données d’entraînement du modèle :

• Limitez les réponses à 10 000 tokens. Vous pouvez estimer ce nombre à faible coût en calculant num_bytes/4.
• Si vous atteignez la limite de troncature, consacrez la moitié du budget au début et l’autre moitié à la fin, puis remplacez la partie centrale par …3 tokens truncated…

Nouvelles fonctionnalités de GPT-5.3 Codex

Messages de préambule

L’API Responses inclut un paramètre phase destiné à éviter les arrêts prématurés et autres comportements indésirables lorsque le prompt demande des messages de préambule. Ce paramètre doit être correctement implémenté pour gpt-5.3-codex ; dans le cas contraire, les performances peuvent se dégrader considérablement.

Phase

Pour mieux prendre en charge les messages de préambule avec gpt-5.3-codex, l’API Responses inclut un champ phase conçu pour éviter les arrêts prématurés lors des tâches de longue durée et d’autres comportements indésirables.

Valeurs

phase prend l’une des valeurs suivantes :

• null
• "commentary"
• "final_answer"

Où ce champ apparaît

Vous recevrez phase dans les éléments de sortie de l’assistant (par exemple, output_item.done). Votre intégration doit conserver les éléments de sortie de l’assistant, y compris leur champ phase, et les renvoyer dans les requêtes suivantes.

Important : phase n’est pris en charge que dans les éléments de l’assistant. N’ajoutez pas phase aux messages de l’utilisateur.

Utilisation en aval

Lorsque le modèle marque un élément de sortie avec :

• phase: "commentary" : le message correspondant de l’assistant doit être traité comme un commentaire ou un préambule.
• phase: "final_answer" : le message correspondant de l’assistant doit être traité comme la réponse finale.

Il est obligatoire de conserver correctement phase dans les éléments de l’assistant pour gpt-5.3-codex. Si les métadonnées phase de l’assistant sont perdues lors de la reconstitution de l’historique, les performances peuvent se dégrader considérablement.

Préambules et personnalité

Les préambules sont des messages envoyés avec les appels d’outils pour tenir l’utilisateur informé pendant le travail : de brefs points d’avancement, faciles à lire, qui expliquent les intentions du modèle et permettent à l’utilisateur de suivre le fil sans transformer la conversation en journal d’appels d’outils. Les préambules de GPT-5.3-Codex ont été ajustés pour présenter les caractéristiques suivantes :

• Confirmez que vous avez compris la demande, puis présentez votre plan avant tout appel d’outil (1 phrase de confirmation, puis 1 à 2 phrases pour le plan).
• Limitez la plupart des points d’avancement à 1 ou 2 phrases et réservez les messages plus longs aux étapes vraiment importantes.
• Fréquence : visez un point d’avancement toutes les 1 à 3 étapes d’exécution ; ne dépassez jamais 6 étapes ou 10 appels d’outils sans en fournir un.
• Contenu de chaque point d’avancement : résultats obtenus et effets constatés, 1 à 3 prochaines étapes et, le cas échéant, questions en suspens et enseignements tirés.
• Ton : échangez naturellement, comme un collègue avec qui vous travaillez en binôme, sans formalisme excessif ; évitez les titres, les étiquettes de statut et le style des journaux d’exécution.

Personnalité (Amical ou Pragmatique)

La personnalité donne le ton général et définit la manière de collaborer, au-delà des modalités des préambules (fréquence, longueur et ancrage). Elle influence le choix des mots, la propension du modèle à expliquer les compromis et la chaleur de ses échanges.

Codex App et la CLI prennent en charge deux personnalités, présentées ici comme exemples d’implémentation pour votre harnais.

Amical

• Une collaboration plus humaine, dans un esprit de partenariat.
• Un peu plus de signes d’écoute, de propos rassurants et de mise en contexte.
• Plus adapté lorsque des explications au fil du travail aident l’utilisateur à se repérer (prise en main, tâches ambiguës, modifications à forts enjeux).

Exemple d’extrait du prompt de la personnalité Amical dans codex-cli

Vous pouvez utiliser cet extrait dans votre prompt système pour orienter la personnalité du modèle lors du travail de programmation en binôme.

# Personality

You optimize for team morale and being a supportive teammate as much as code quality. You communicate warmly, check in often, and explain concepts without ego. You excel at pairing, onboarding, and unblocking others. You create momentum by making collaborators feel supported and capable.

## Values
You are guided by these core values:
* Empathy: Interprets empathy as meeting people where they are - adjusting explanations, pacing, and tone to maximize understanding and confidence.
* Collaboration: Sees collaboration as an active skill: inviting input, synthesizing perspectives, and making others successful.
* Ownership: Takes responsibility not just for code, but for whether teammates are unblocked and progress continues.

## Tone & User Experience
Your voice is warm, encouraging, and conversational. You use teamwork-oriented language such as "we" and "let’s"; affirm progress, and replaces judgment with curiosity. You use light enthusiasm and humor when it helps sustain energy and focus. The user should feel safe asking basic questions without embarrassment, supported even when the problem is hard, and genuinely partnered with rather than evaluated. Interactions should reduce anxiety, increase clarity, and leave the user motivated to keep going.

You are NEVER curt or dismissive.

You are a patient and enjoyable collaborator: unflappable when others might get frustrated, while being an enjoyable, easy-going personality to work with. Even if you suspect a statement is incorrect, you remain supportive and collaborative, explaining your concerns while noting valid points. You frequently point out the strengths and insights of others while remaining focused on working with others to accomplish the task at hand.

## Escalation
You escalate gently and deliberately when decisions have non-obvious consequences or hidden risk. Escalation is framed as support and shared responsibility-never correction-and is introduced with an explicit pause to realign, sanity-check assumptions, or surface tradeoffs before committing.

Pragmatique

• Un style plus concis, direct et tourné vers la livraison.
• Moins de formules de courtoisie ; davantage d’informations exploitables par token.
• Plus adapté lorsque la latence ou le débit comptent, ou lorsque vos utilisateurs connaissent déjà le workflow et souhaitent simplement voir le travail avancer et obtenir des résultats.

Dépannage et métaprompting

Voici les problèmes courants que nous suivons tout particulièrement :

• Réflexion excessive ou délai important avant la première action utile (appel d’outil ou plan concret).
• Points d’avancement artificiels, semblables à des journaux d’exécution, au lieu d’une collaboration de programmation en binôme.
• Formulations maladroites dans les préambules et tics de langage répétitifs (« Bien vu », « Ah », « Compris– », etc.).

Métaprompting pour des corrections ciblées

Les problèmes décrits ci-dessus peuvent généralement être corrigés par le métaprompting. À la fin d’un tour qui n’a pas donné les résultats attendus, vous pouvez demander au modèle comment améliorer ses propres instructions. Le prompt suivant a servi à élaborer certaines solutions aux problèmes de réflexion excessive évoqués plus haut ; vous pouvez l’adapter à vos besoins.

That was a high quality response, thanks! It seemed like it took you a while to finish responding though. Is there a way to clarify your instructions so you can get to a response as good as this faster next time? It’s extremely important to be efficient when providing these responses or users won’t get the most out of them in time. Let’s see if we can improve!
think through the response you gave above
read through your instructions starting from "" and look for anything that might have made you take longer to formulate a high quality response than you needed
write out targeted (but generalized) additions/changes/deletions to your instructions to make a request like this one faster next time with the same level of quality

Lorsque vous utilisez le métaprompting dans un contexte précis, il est important de générer plusieurs réponses, si possible, et de repérer leurs éléments communs. Certaines améliorations ou modifications proposées par le modèle peuvent être trop spécifiques à la situation, mais il est souvent possible de les simplifier pour en tirer une amélioration générale. Nous vous recommandons de créer une évaluation pour mesurer si une modification du prompt améliore ou dégrade les résultats pour votre cas d’usage.

Quelques exemples

• En cas de réflexion excessive ou de démarrage lent : demandez au modèle de proposer des modifications d’instructions qui réduisent le délai avant le premier appel d’outil ou le premier plan concret.
• Si les préambules ressemblent trop à des journaux d’exécution : demandez au modèle de réécrire vos instructions sur les points d’avancement destinés à l’utilisateur afin de respecter vos préférences et contraintes.

Introduction

GPT-5.2 a été lancé comme modèle phare polyvalent, destiné aux tâches générales comme aux tâches agentiques. Par rapport à GPT-5.1, il a apporté des améliorations dans les domaines suivants :

• Intelligence générale
• Respect des instructions
• Précision et utilisation efficace des tokens
• Multimodalité, en particulier la vision
• Génération de code, en particulier la création d’interfaces utilisateur front-end
• Appel d’outils et gestion du contexte dans l’API
• Compréhension et création de feuilles de calcul

Contrairement au modèle précédent, GPT-5.1, GPT-5.2 dispose de nouvelles fonctionnalités pour gérer ce que le modèle « sait » et « retient », afin d’améliorer sa précision.

Ce guide présente les principales fonctionnalités de la famille de modèles GPT-5 et explique comment tirer le meilleur parti de GPT-5.2.

Explorez des exemples de programmation

Essayez quelques applications de démonstration générées entièrement à partir d’un seul prompt, sans écrire de code à la main. Ces exemples ont été générés par GPT-5.2 ou par notre précédent modèle phare, GPT-5.

Explore

Évolutions des modèles, de l’API et des fonctionnalités

La génération GPT-5.2 comprend gpt-5.2 pour les tâches complexes qui nécessitent de vastes connaissances sur le monde, gpt-5.2-chat-latest pour un comportement similaire à celui de ChatGPT et gpt-5.2-pro pour les problèmes qui bénéficient de ressources de calcul supplémentaires.

Pour un modèle plus petit, utilisez gpt-5-mini.

Pour choisir le modèle le mieux adapté à votre cas d’usage, tenez compte des compromis suivants :

Nouvelles fonctionnalités de GPT-5.2

Comme GPT-5.1, le nouveau GPT-5.2 propose des fonctionnalités d’API telles que les outils personnalisés, des paramètres de contrôle de la verbosité et du raisonnement, ainsi qu’une liste d’outils autorisés. Les nouveautés de la version 5.2 comprennent un niveau d’effort de raisonnement xhigh, des résumés de raisonnement concis et une nouvelle gestion du contexte fondée sur le compactage.

Ce guide présente certaines des principales fonctionnalités de la famille de modèles GPT-5 et explique comment tirer le meilleur parti de la version 5.2 en particulier.

Pour les tâches de programmation, GPT-5.2-Codex est notre variante optimisée pour le code, destinée aux workflows agentiques dans Codex ou dans des environnements similaires.

Effort de raisonnement réduit

Le paramètre reasoning.effort contrôle le nombre de tokens de raisonnement que le modèle génère avant de produire une réponse. Les modèles de raisonnement antérieurs, comme o3, ne prenaient en charge que low, medium et high : low privilégiait la vitesse et un nombre réduit de tokens, tandis que high favorisait un raisonnement plus approfondi.

Avec GPT-5.2, le réglage le plus bas est none, pour des interactions à plus faible latence. Il s’agit du réglage par défaut de GPT-5.2. Si vous avez besoin d’une réflexion plus poussée, augmentez progressivement l’effort jusqu’à medium et évaluez les résultats.

Lorsque l’effort de raisonnement est réglé sur none, la conception des prompts est importante. Pour améliorer la qualité du raisonnement du modèle, même avec les réglages par défaut, encouragez-le à « réfléchir » ou à exposer les grandes étapes de sa démarche avant de répondre.

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13import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.2",
  input:
    "Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
  reasoning: {
    effort: "none",
  },
});

console.log(response);

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11from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2",
    input="Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

print(response)

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23package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
	"github.com/openai/openai-go/v3/shared"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model:     "gpt-5.2",
		Input:     responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?")},
		Reasoning: shared.ReasoningParam{Effort: shared.ReasoningEffortNone},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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18import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.Reasoning;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.2")
        .input("Explain the bug and propose a fix.")
        .reasoning(Reasoning.builder().effort(ReasoningEffort.NONE).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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22using OpenAI.Responses;
#pragma warning disable OPENAI001

string key = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
ResponsesClient client = new(key);

CreateResponseOptions options = new()
{
    Model = "gpt-5.2",
    ReasoningOptions = new ResponseReasoningOptions
    {
        ReasoningEffortLevel = ResponseReasoningEffortLevel.None,
    },
};
options.InputItems.Add(
    ResponseItem.CreateUserMessageItem(
        "Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?"
    )
);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(options);
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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9require "openai"

client = OpenAI::Client.new
response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.2",
  reasoning: { effort: :minimal },
  input: "Explain the bug and propose a fix."
)
puts(response.output_text)

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11curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header 'Content-type: application/json' \
  --data '{
        "model": "gpt-5.2",
        "input": "Think carefully and outline your steps before answering. How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
        "reasoning": {
                "effort": "none"
        }
}'

Verbosité

La verbosité détermine le nombre de tokens générés en sortie. Réduire ce nombre diminue la latence globale. L’approche de raisonnement du modèle reste globalement la même, mais le modèle trouve des moyens de répondre de façon plus concise, ce qui peut améliorer ou réduire la qualité de la réponse selon votre cas d’usage. Voici quelques situations correspondant aux deux extrêmes du spectre de verbosité :

• Verbosité élevée : Utilisez ce réglage lorsque vous avez besoin que le modèle fournisse des explications détaillées sur des documents ou effectue une refactorisation importante du code.
• Verbosité faible : Idéale lorsque vous souhaitez des réponses concises ou une génération de code ciblée, par exemple des requêtes SQL.

GPT-5 a rendu cette option configurable avec les valeurs high, medium ou low. Avec GPT-5.2, la verbosité reste configurable et sa valeur par défaut est medium.

Lors de la génération de code avec GPT-5.2, les niveaux de verbosité medium et high produisent un code plus long et plus structuré, accompagné d’explications intégrées, tandis que le niveau low produit un code plus court et plus concis, avec un minimum de commentaires.

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13import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.2",
  input:
    "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
  text: {
    verbosity: "low",
  },
});

console.log(response);

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11from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2",
    input="What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
    text={"verbosity": "low"},
)

print(response)

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22package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	client := openai.NewClient()
	response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: "gpt-5.2",
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?")},
		Text:  responses.ResponseTextConfigParam{Verbosity: responses.ResponseTextConfigVerbosityLow},
	})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(response)
}

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17import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseTextConfig;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.2")
        .input("Explain the bug and propose a fix.")
        .text(ResponseTextConfig.builder().verbosity(ResponseTextConfig.Verbosity.LOW).build())
        .build();

client.responses().create(params).output().stream()
    .flatMap(item -> item.message().stream())
    .flatMap(message -> message.content().stream())
    .flatMap(content -> content.outputText().stream())
    .forEach(text -> System.out.println(text.text()));

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9require "openai"

client = OpenAI::Client.new
response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.2",
  text: { verbosity: :low },
  input: "Explain the bug and propose a fix."
)
puts(response.output_text)

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11curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header 'Content-type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-5.2",
  "input": "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
  "text": {
    "verbosity": "low"
  }
}'

Vous pouvez toujours ajuster la verbosité à l’aide des prompts après l’avoir réglée sur low dans l’API. Le paramètre de verbosité définit une plage générale de tokens au niveau du prompt système, mais, dans cette plage, la sortie effective s’adapte aux prompts du développeur comme à ceux de l’utilisateur.

Utilisation des outils avec GPT-5.2

GPT-5.2 a été affiné pour utiliser des outils spécifiques. Consultez la documentation des outils pour des conseils plus détaillés.

L’outil d’application de patchs

L’outil apply_patch permet à GPT-5.2 de créer, de mettre à jour et de supprimer des fichiers dans votre base de code à l’aide de diffs structurés. Au lieu de simplement suggérer des modifications, le modèle génère des opérations de patch que votre application applique avant d’en communiquer les résultats au modèle. Cela permet des workflows de modification de code itératifs, en plusieurs étapes. Consultez la documentation.

Cette implémentation utilise un appel de fonction au format libre plutôt qu’un format JSON. Lors des tests, la fonction nommée a réduit de 35 % les taux d’échec de apply_patch.

Outil shell

Le shell local est pris en charge dans GPT-5.2. L’outil shell permet au modèle d’interagir avec votre ordinateur local par l’intermédiaire d’une interface en ligne de commande contrôlée. Consultez la documentation pour en savoir plus.

Outils personnalisés

Lors du lancement de la famille de modèles GPT-5, nous avons introduit une nouvelle fonctionnalité appelée outils personnalisés. Elle permet aux modèles d’envoyer n’importe quel texte brut en entrée d’un appel d’outil, tout en conservant la possibilité d’imposer des contraintes aux sorties. Ce fonctionnement reste le même dans GPT-5.2.

Entrées au format libre

Définissez votre outil avec type: custom pour permettre aux modèles d’envoyer directement des entrées en texte brut à vos outils, sans se limiter au JSON structuré. Le modèle peut envoyer directement à votre outil n’importe quel texte brut : code, requêtes SQL, commandes shell, fichiers de configuration ou textes longs.

12345{
  "type": "custom",
  "name": "code_exec",
  "description": "Executes arbitrary python code"
}

Contraintes sur les sorties

GPT-5.2 prend en charge les grammaires hors contexte (CFGs) pour les outils personnalisés. Vous pouvez ainsi fournir une grammaire Lark pour contraindre les sorties à respecter une syntaxe ou un DSL précis. Associer une CFG, par exemple une grammaire SQL ou DSL, garantit que le texte de l’assistant respecte votre grammaire.

Cela permet d’obtenir des appels d’outils précis soumis à des contraintes, ou des réponses structurées, et d’imposer des formats stricts, syntaxiques ou propres à un domaine, directement dans les appels de fonction de GPT-5.2. Vous gagnez ainsi en contrôle et en fiabilité dans les domaines complexes ou soumis à des contraintes.

Bonnes pratiques pour les outils personnalisés