GPT-5.6 构建者指南：如何以更低成本实现前沿智能体性能

GPT-5.6 模型家族以更低成本实现前沿级智能体性能，并新增推理持久化、原生多智能体编排和程序化工具调用等 API 能力。在 ARC-AGI-3 上，启用保留推理和压缩后，Sol 得分从 13.3% 跃升至 38.3%，且输出 token 减少约 6 倍。Luna 在 BrowseComp 上以 84.04% 的得分追平 GPT-5.5（84.36%），成本从 $33.27 降至 $1.33。