GPT-6 사용 가이드

소개

GPT-5.1은 다양한 에이전트 작업과 코딩 작업에서 문제 해결 능력과 속도가 균형을 이루도록 설계되었습니다. 응답 지연 시간을 줄이는 새로운 none 추론 모드도 제공합니다. GPT-5의 강점을 이어받은 GPT-5.1은 프롬프트 난이도에 맞춰 추론량을 더 잘 조절합니다. 간단한 입력에는 훨씬 적은 토큰을 사용하고 어려운 입력도 더 효율적으로 처리합니다. 모델의 성격, 어조, 출력 형식도 더 쉽게 조정할 수 있습니다.

GPT-5.1은 대부분의 애플리케이션에서 별도 조정 없이도 잘 작동합니다. 이 가이드에서는 실제 배포 환경에서 성능을 최대한 끌어내는 프롬프트 패턴을 다룹니다. 이러한 기법은 광범위한 내부 테스트와 프로덕션용 에이전트를 구축하는 파트너들과의 협업에서 얻었습니다. 프롬프트를 조금만 바꿔도 신뢰성과 사용자 경험이 크게 개선되는 경우가 많았습니다. 이 가이드를 출발점으로 삼으세요. 사용하는 도구와 워크플로우에 맞게 패턴을 조정하고 프롬프트를 반복해서 다듬을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

새로운 기능

• 응답 지연 시간을 줄이는 새로운 none 추론 모드
• 간단한 입력부터 어려운 입력까지 난이도에 맞춘 추론 토큰 사용
• 더 쉽게 조정할 수 있는 성격, 어조, 출력 형식
• 코딩 에이전트를 위한 패치 적용 및 셸 도구 사용 지침

마이그레이션 빠른 시작

GPT-4.1을 사용 중이라면 추론이 필요 없고 응답 지연 시간이 짧아야 하는 대부분의 작업에 GPT-5.1의 none 추론 설정이 적합합니다.

GPT-5에서 전환한 고객들은 다음 지침을 따랐을 때 좋은 결과를 얻었습니다.

1. 작업을 끝까지 수행하기: GPT-5.1은 추론 토큰 사용량을 더 잘 조절하지만, 때로는 답변을 지나치게 줄여 필요한 내용을 빠뜨릴 수 있습니다. 프롬프트에서 작업을 끝까지 수행하고 답변에 필요한 내용을 모두 포함하도록 강조하면 도움이 됩니다.
2. 출력 형식과 상세도: GPT-5.1은 전반적으로 더 상세하게 답변하며, 때로는 답변이 장황해질 수 있습니다. 원하는 상세도를 지침에 명시하세요.
3. 코딩 에이전트: 코딩 에이전트를 개발 중이라면 기존 apply_patch 도구를 OpenAI가 해당 이름으로 제공하는 새 구현으로 전환하세요.
4. 지침 준수: 그 밖의 동작 문제가 있다면 지침이 서로 충돌하는지 확인하고 원하는 동작을 명확히 설명하세요. GPT-5.1은 지침을 잘 따르므로 이렇게 하면 동작을 상당히 조정할 수 있습니다.

GPT-5.1-Codex도 출시되었습니다. 이 모델은 GPT-5.1과 다르게 동작합니다. 자세한 내용은 Codex 프롬프팅 가이드를 참고하세요. API에서 후속 Codex 모델을 사용하는 방법은 GPT-5.3 Codex 사용하기를 참고하세요.

모델, API 및 기능 업데이트

• gpt-5.1은 Responses API와 Chat Completions API에서 사용할 수 있습니다.
• reasoning.effort는 none(기본값), low, medium, high를 지원합니다.
• 모델은 함수 호출과 OpenAI 호스팅 도구를 지원합니다. 웹 검색, 파일 검색, 이미지 생성, 코드 인터프리터, 패치 적용 도구 등이 포함됩니다.
• GPT-5.1-Codex 베리언트는 에이전트 기반 코딩 워크플로우에 맞춰 별도로 최적화되었습니다.

프롬프팅 권장 사항

에이전트 동작 조정

GPT-5.1은 지침에 따라 동작을 세밀하게 조정할 수 있는 모델입니다. 에이전트의 행동과 성격은 물론 사용자에게 메시지를 보내는 빈도까지 제어할 수 있습니다.

에이전트의 성격 설정하기

GPT-5.1의 성격과 응답 스타일을 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 전용 verbosity 매개변수로 답변의 상세도를 제어하고, 프롬프트로 전반적인 문체와 어조, 대화의 호흡을 조정할 수 있습니다.

에이전트의 페르소나를 명확히 정의하면 원하는 성격과 문체가 가장 잘 드러납니다. 다양한 상황에서 사용자의 감정을 읽고 대응해야 하는 고객 대면 에이전트에는 특히 중요합니다. 예를 들어 대화 흐름에 맞춰 말투와 답변 길이를 조절하고, “알겠습니다”나 “감사합니다” 같은 표현을 남발하지 않도록 할 수 있습니다.

다음 예시 프롬프트는 고객 지원 에이전트가 문제를 해결할 때 명확하고 직접적으로 말하면서도 따뜻한 태도를 유지하도록 성격을 설정한 사례입니다.

<final_answer_formatting>
You value clarity, momentum, and respect measured by usefulness rather than pleasantries. Your default instinct is to keep conversations crisp and purpose-driven, trimming anything that doesn't move the work forward. You're not cold—you're simply economy-minded with language, and you trust users enough not to wrap every message in padding.

- Adaptive politeness:
  - When a user is warm, detailed, considerate or says 'thank you', you offer a single, succinct acknowledgment—a small nod to their tone with acknowledgement or receipt tokens like 'Got it', 'I understand', 'You're welcome'—then shift immediately back to productive action. Don't be cheesy about it though, or overly supportive.
  - When stakes are high (deadlines, compliance issues, urgent logistics), you drop even that small nod and move straight into solving or collecting the necessary information.

- Core inclination:
  - You speak with grounded directness. You trust that the most respectful thing you can offer is efficiency: solving the problem cleanly without excess chatter.
  - Politeness shows up through structure, precision, and responsiveness, not through verbal fluff.

- Relationship to acknowledgement and receipt tokens:
  - You treat acknowledge and receipt as optional seasoning, not the meal. If the user is brisk or minimal, you match that rhythm with near-zero acknowledgments.
  - You avoid stock acknowledgments like "Got it" or "Thanks for checking in" unless the user's tone or pacing naturally invites a brief, proportional response.

- Conversational rhythm:
  - You never repeat acknowledgments. Once you've signaled understanding, you pivot fully to the task.
  - You listen closely to the user's energy and respond at that tempo: fast when they're fast, more spacious when they're verbose, always anchored in actionability.

- Underlying principle:
  - Your communication philosophy is "respect through momentum." You're warm in intention but concise in expression, focusing every message on helping the user progress with as little friction as possible.
</final_answer_formatting>

다음 프롬프트에서는 코딩 에이전트가 작은 변경 사항에는 짧게 답하고 자세한 질문에는 더 길게 답하도록 규칙을 정합니다. 큰 코드 블록이 들어가지 않도록 최종 답변에 포함할 수 있는 코드 분량도 지정합니다.

<final_answer_formatting>
- Final answer compactness rules (enforced):
  - Tiny/small single-file change (≤ ~10 lines): 2–5 sentences or ≤3 bullets. No headings. 0–1 short snippet (≤3 lines) only if essential.
  - Medium change (single area or a few files): ≤6 bullets or 6–10 sentences. At most 1–2 short snippets total (≤8 lines each).
  - Large/multi-file change: Summarize per file with 1–2 bullets; avoid inlining code unless critical (still ≤2 short snippets total).
  - Never include "before/after" pairs, full method bodies, or large/scrolling code blocks in the final message. Prefer referencing file/symbol names instead.
- Do not include process/tooling narration (e.g., build/lint/test attempts, missing yarn/tsc/eslint) unless explicitly requested by the user or it blocks the change. If checks succeed silently, don't mention them.

- Code and formatting restraint — Use monospace for literal keyword bullets; never combine with **.
- No build/lint/test logs or environment/tooling availability notes unless requested or blocking.
- No multi-section recaps for simple changes; stick to What/Where/Outcome and stop.
- No multiple code fences or long excerpts; prefer references.

- Citing code when it illustrates better than words — Prefer natural-language references (file/symbol/function) over code fences in the final answer. Only include a snippet when essential to disambiguate, and keep it within the snippet budget above.
- Citing code that is in the codebase:
  * If you must include an in-repo snippet, you may use the repository citation form, but in final answers avoid line-number/filepath prefixes and large context. Do not include more than 1–2 short snippets total.
</final_answer_formatting>

출력이 너무 길다면 verbosity 매개변수를 조정하세요. GPT-5.1은 구체적인 길이 지침을 잘 따르므로 프롬프트로 답변을 더 줄일 수도 있습니다.

<output_verbosity_spec>
- Respond in plain text styled in Markdown, using at most 2 concise sentences.
- Lead with what you did (or found) and context only if needed.
- For code, reference file paths and show code blocks only if necessary to clarify the change or review.
</output_verbosity_spec>

사용자에게 진행 상황 알리기

프리앰블이라고도 하는 진행 상황 메시지를 통해 GPT-5.1은 시작 전에 계획을 설명하고 작업 중에도 어시스턴트 메시지로 진행 상황을 꾸준히 공유할 수 있습니다. 이러한 메시지는 빈도, 상세도, 어조, 내용의 네 가지 측면에서 조정할 수 있습니다. 모델은 사용자에게 계획, 주요 발견과 결정, 현재 수행 중인 작업과 그 이유를 구체적으로 전달하도록 학습되었습니다. 덕분에 사용자는 코딩을 비롯한 여러 분야에서 에이전트의 작업 과정을 더 효과적으로 감독할 수 있습니다.

적절한 시점에 메시지를 보내면 모델이 그때까지 파악한 내용을 실제 진행 상황에 맞게 전달할 수 있습니다. 다음은 어떤 메시지가 유용하고 어떤 메시지는 피해야 하는지 정의한 프롬프트 예시입니다.

<user_updates_spec>
You'll work for stretches with tool calls — it's critical to keep the user updated as you work.

<frequency_and_length>
- Send short updates (1–2 sentences) every few tool calls when there are meaningful changes.
- Post an update at least every 6 execution steps or 8 tool calls (whichever comes first).
- If you expect a longer heads‑down stretch, post a brief heads‑down note with why and when you’ll report back; when you resume, summarize what you learned.
- Only the initial plan, plan updates, and final recap can be longer, with multiple bullets and paragraphs
</frequency_and_length>

<content>
- Before the first tool call, give a quick plan with goal, constraints, next steps.
- While you're exploring, call out meaningful new information and discoveries that you find that helps the user understand what's happening and how you're approaching the solution.
- Provide additional brief lower-level context about more granular updates
- Always state at least one concrete outcome since the prior update (e.g., “found X”, “confirmed Y”), not just next steps.
- If a longer run occurred (>6 steps or >8 tool calls), start the next update with a 1–2 sentence synthesis and a brief justification for the heads‑down stretch.
- End with a brief recap and any follow-up steps.
- Do not commit to optional checks (type/build/tests/UI verification/repo-wide audits) unless you will do them in-session. If you mention one, either perform it (no logs unless blocking) or explicitly close it with a brief reason.
- If you change the plan (e.g., choose an inline tweak instead of a promised helper), say so explicitly in the next update or the recap.
- In the recap, include a brief checklist of the planned items with status: Done or Closed (with reason). Do not leave any stated item unaddressed.
</content>
</user_updates_spec>

모델 실행이 오래 걸리는 경우, 어시스턴트가 첫 메시지를 빠르게 보내면 사용자가 체감하는 대기 시간이 줄어들고 사용자 경험이 개선될 수 있습니다. GPT-5.1에서는 명확한 프롬프트로 이런 동작을 유도할 수 있습니다.

<user_update_immediacy>
Always explain what you're doing in a commentary message FIRST, BEFORE sampling an analysis thinking message. This is critical in order to communicate immediately to the user.
</user_update_immediacy>

문제 해결 능력과 지침 준수 개선하기

GPT-5.1은 도구 사용법, 병렬 처리, 해결책의 완결성을 비롯해 제공된 지침을 세심하게 따릅니다.

작업을 끝까지 해결하도록 유도하기

장시간 진행되는 에이전트 작업에서 GPT-5.1이 문제를 완전히 해결하기 전에 실행을 종료하는 경우가 있었습니다. 프롬프트를 조정하면 이런 동작을 개선할 수 있습니다. 다음 지침은 모델이 작업을 너무 일찍 종료하거나 불필요한 후속 질문을 하지 않도록 합니다.

<solution_persistence>
- Treat yourself as an autonomous senior pair-programmer: 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.
- Be extremely biased for action. If a user provides a directive that is somewhat ambiguous on intent, assume you should go ahead and make the change. If the user asks a question like "should we do x?" and your answer is "yes", you should also go ahead and perform the action. It's very bad to leave the user hanging and require them to follow up with a request to "please do it."
</solution_persistence>

도구 호출 형식

도구 호출의 효과를 높이려면 도구 정의에 기능을 설명하고, 프롬프트에는 언제 어떻게 도구를 사용할지 명시하세요. 다음 예시에서는 식당 예약 도구를 정의하고 호출 시 수행하는 작업을 간결하게 설명합니다.

123456789101112131415161718{
  "name": "create_reservation",
  "description": "Create a restaurant reservation for a guest. Use when the user asks to book a table with a given name and time.",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "name": {
        "type": "string",
        "description": "Guest full name for the reservation."
      },
      "datetime": {
        "type": "string",
        "description": "Reservation date and time (ISO 8601 format)."
      }
    },
    "required": ["name", "datetime"]
  }
}

프롬프트에는 다음과 같이 도구 사용법을 설명하는 섹션을 넣을 수 있습니다.

<reservation_tool_usage_rules>
- When the user asks to book, reserve, or schedule a table, you MUST call `create_reservation`.
- Do NOT guess a reservation time or name — ask for whichever detail is missing.
- If the user has not provided a name, ask: “What name should I put on the reservation?”
- If the user has not provided a date/time, ask: “What date and time would you like to reserve?”
- After calling the tool, confirm the reservation naturally: “Your reservation is confirmed for [name] on [date/time].”
</tool_usage_rules>

<reservation_tool_example>
*Example 1:*
User: “Book a table for Sarah tomorrow at 7pm.”
Assistant → (calls tool) →
`{"name": "create_reservation", "arguments": { "name": "Sarah", "datetime": "2025-11-01T19:00" } }`
Tool returns: `{ "confirmation_number": "R12345" }`
Assistant: “All set — your reservation for Sarah tomorrow at 7:00pm is confirmed. Your confirmation number is R12345.”

**Example 2:**
User: “I want to make a reservation.”
Assistant: “Sure! What name should I put on the reservation, and what date and time would you like?”

*Example 3:*
User: “Reserve a table under Daniel at 6 tonight.”
Assistant → (calls tool) →
`{"name": "create_reservation", "arguments": { "name": "Daniel", "datetime": "2025-10-31T18:00" } }`
Tool returns: `{ "confirmation_number": "R67890" }`
Assistant: “Done! Your reservation for Daniel at 6:00pm tonight is confirmed. The confirmation number is R67890.”
</reservation_tool_example>

GPT-5.1은 병렬 도구 호출도 더 효율적으로 수행합니다. 코드베이스를 탐색하거나 벡터 스토어에서 데이터를 검색한다면 병렬 도구 호출을 활성화하고 도구 설명에서 병렬 호출을 권장하는 것부터 시작하세요. 시스템 프롬프트에 병렬로 처리해도 되는 작업의 예시를 넣어 이 지침을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

Parallelize tool calls whenever possible. Batch reads (read_file) and edits (apply_patch) to speed up the process.

“none” 추론 모드로 효율 높이기

GPT-5.1에는 새로운 추론 모드인 none이 추가되었습니다. GPT-5의 기존 minimal 설정과 달리 none에서는 모델이 추론 토큰을 전혀 사용하지 않습니다. 따라서 사용 방식이 GPT-4.1, GPT-4o 등 기존 비추론 모델과 훨씬 비슷합니다. 이제 웹 검색과 파일 검색 같은 호스팅 도구를 none 모드에서도 사용할 수 있으며, 사용자 정의 함수 호출 성능도 크게 개선되었습니다. 따라서 GPT-4.1 등 비추론 모델의 프롬프트 작성 지침도 적용됩니다. 여기에는 퓨샷 프롬프팅과 충실한 도구 설명 작성이 포함됩니다.

GPT-5.1은 none 모드에서 추론 토큰을 사용하지 않지만, 호출할 함수를 신중하게 검토하도록 프롬프트에 명시하면 정확도가 높아질 수 있습니다.

You MUST plan extensively before each function call, and reflect extensively on the outcomes of the previous function calls, ensuring user's query is completely resolved. DO NOT do this entire process by making function calls only, as this can impair your ability to solve the problem and think insightfully. In addition, ensure function calls have the correct arguments.

모델 실행이 길어질 때는 출력 내용을 “검증”하도록 하면 도구 사용 지침을 더 잘 따르는 경향도 확인했습니다. 다음은 도구 사용법을 구체화할 때 넣었던 지침입니다.

When selecting a replacement variant, verify it meets all user constraints (cheapest, brand, spec, etc.). Quote the item-id and price back for confirmation before executing.

테스트에서 GPT-5의 기존 minimal 추론 모드는 때때로 작업을 너무 일찍 종료했습니다. 이런 작업에는 다른 추론 모드가 더 적합할 수 있지만, GPT-5.1에서 none을 사용할 때도 비슷한 지침을 권장합니다. 다음은 Tau bench 프롬프트의 일부입니다.

Remember, you are an agent - please keep going until the user’s query is completely resolved, before ending your turn and yielding back to the user. You must be prepared to answer multiple queries and only finish the call once the user has confirmed they're done.

계획부터 실행까지 코딩 성능 높이기

장시간 실행되는 작업에는 계획 도구를 구현하는 것이 좋습니다. 추론 모델의 추론 요약에서 모델이 계획을 세우는 모습을 보셨을 수 있습니다. 그 시점에는 유용하지만, 요청을 처리하는 동안 모델이 계획의 어느 단계에 있는지 계속 파악하기는 어려울 수 있습니다.

<plan_tool_usage>
- For medium or larger tasks (e.g., multi-file changes, adding endpoints/CLI/features, or multi-step investigations), you must create and maintain a lightweight plan in the TODO/plan tool before your first code/tool action.
- Create 2–5 milestone/outcome items; avoid micro-steps and repetitive operational tasks (no “open file”, “run tests”, or similar operational steps). Never use a single catch-all item like “implement the entire feature”.
- Maintain statuses in the tool: exactly one item in_progress at a time; mark items complete when done; post timely status transitions (never more than ~8 tool calls without an update). Do not jump an item from pending to completed: always set it to in_progress first (if work is truly instantaneous, you may set in_progress and completed in the same update). Do not batch-complete multiple items after the fact.
- Finish with all items completed or explicitly canceled/deferred before ending the turn.
- End-of-turn invariant: zero in_progress and zero pending; complete or explicitly cancel/defer anything remaining with a brief reason.
- If you present a plan in chat for a medium/complex task, mirror it into the tool and reference those items in your updates.
- For very short, simple tasks (e.g., single-file changes ≲ ~10 lines), you may skip the tool. If you still share a brief plan in chat, keep it to 1–2 outcome-focused sentences and do not include operational steps or a multi-bullet checklist.
- Pre-flight check: before any non-trivial code change (e.g., apply_patch, multi-file edits, or substantial wiring), ensure the current plan has exactly one appropriate item marked in_progress that corresponds to the work you’re about to do; update the plan first if needed.
- Scope pivots: if understanding changes (split/merge/reorder items), update the plan before continuing. Do not let the plan go stale while coding.
- Never have more than one item in_progress; if that occurs, immediately correct the statuses so only the current phase is in_progress.
<plan_tool_usage>

계획 도구는 간단한 구현만으로도 사용할 수 있습니다. OpenAI의 구현에서는 할 일 목록과 함께 병합 여부를 나타내는 매개변수를 전달합니다. 목록의 각 항목에는 간단한 설명, 현재 상태, 할당된 ID가 들어갑니다. 다음은 GPT-5.1이 작업 상태를 기록할 때 사용할 수 있는 함수 호출 예시입니다.

123456789101112131415161718{
  "name": "update_plan",
  "arguments": {
    "merge": true,
    "todos": [
      {
        "content": "Investigate failing test",
        "status": "in_progress",
        "id": "step-1"
      },
      {
        "content": "Apply fix and re-run tests",
        "status": "pending",
        "id": "step-2"
      }
    ]
  }
}

디자인 시스템 준수하기

프론트엔드 인터페이스를 구축할 때 GPT-5.1이 시각적 디자인 시스템에 맞는 웹사이트를 만들도록 지시할 수 있습니다. CSS에는 Tailwind를 사용하는 것이 좋으며, 디자인 지침에 맞게 추가로 조정할 수 있습니다. 다음 예시에서는 GPT-5.1이 사용할 수 있는 색상을 디자인 시스템으로 제한합니다.

<design_system_enforcement>
- Tokens-first: Do not hard-code colors (hex/hsl/oklch/rgb) in JSX/CSS. All colors must come from globals.css variables (e.g., --background, --foreground, --primary, --accent, --border, --ring) or DS components that consume them.
- Introducing a brand or accent? Before styling, add/extend tokens in globals.css under :root and .dark, for example:
  - --brand, --brand-foreground, optional --brand-muted, --brand-ring, --brand-surface
  - If gradients/glows are needed, define --gradient-1, --gradient-2, etc., and ensure they reference sanctioned hues.
- Consumption: Use Tailwind/CSS utilities wired to tokens (e.g., bg-[hsl(var(--primary))], text-[hsl(var(--foreground))], ring-[hsl(var(--ring))]). Buttons/inputs/cards must use system components or match their token mapping.
- Default to the system's neutral palette unless the user explicitly requests a brand look; then map that brand to tokens first.
</design_system_enforcement>

GPT-5.1의 새로운 도구 유형

GPT-5.1은 코딩 작업에서 자주 사용하는 특정 도구를 활용하도록 사후 학습된 모델입니다. 이제 미리 정의된 apply_patch 도구로 실행 환경의 파일을 다룰 수 있습니다. 모델이 시스템에서 실행할 명령어를 제안할 수 있도록 셸 도구도 추가했습니다.

apply_patch 사용하기

GPT-5.1은 apply_patch 도구를 사용해 구조화된 diff로 코드베이스의 파일을 생성, 수정, 삭제할 수 있습니다. 모델이 패치 작업을 출력하면 애플리케이션이 이를 적용하고 결과를 모델에 반환합니다. 이 방식으로 여러 단계에 걸쳐 코드를 반복적으로 편집할 수 있습니다. 자세한 사용법과 배경은 GPT-4.1 프롬프팅 가이드를 참고하세요.

GPT-5.1에서는 별도의 도구 설명을 작성할 필요 없이 apply_patch를 새로운 도구 유형으로 사용할 수 있습니다. Responses API가 도구 설명과 호출 처리를 관리합니다. 내부적으로는 JSON 형식 대신 자유 형식 함수 호출을 사용합니다. 테스트에서 이 이름으로 제공되는 함수를 사용했을 때 apply_patch 실패율이 35% 감소했습니다.

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9const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.1",
  input: "Update the README title and fix the failing test.",
  tools: [{ type: "apply_patch" }],
});
if (response.status !== "completed") {
  throw new Error(`Response ended with status ${response.status}`);
}
console.log(JSON.stringify(response.output, null, 2));

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3response = client.responses.create(
    model="gpt-5.1", input=RESPONSE_INPUT, tools=[{"type": "apply_patch"}]
)

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24response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
	Model: "gpt-5.1",
	Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
		OfString: openai.String("Update the README title and fix the failing test."),
	},
	Tools: []responses.ToolUnionParam{
		{
			OfApplyPatch: &responses.ApplyPatchToolParam{},
		},
	},
})
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
if response.Status != responses.ResponseStatusCompleted {
	log.Fatalf("Response ended with status %s", response.Status)
}
output := make([]json.RawMessage, 0, len(response.Output))
for _, item := range response.Output {
	output = append(output, json.RawMessage(item.RawJSON()))
}
if err := json.NewEncoder(os.Stdout).Encode(output); err != nil {
	log.Fatal(err)
}

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18import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ApplyPatchTool;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseStatus;

ResponseCreateParams params =
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.1")
        .input("Update the README title and fix the failing test.")
        .addTool(ApplyPatchTool.builder().build())
        .build();

var response = client.responses().create(params);
if (response.status().filter(ResponseStatus.COMPLETED::equals).isEmpty())
  throw new IllegalStateException(
      "Response ended with status " + response.status().orElse(null));
System.out.println(response.output());

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3response = client.responses.create(
  model: "gpt-5.1", input: response_input, tools: [{ type: :apply_patch }]
)

모델이 apply_patch 도구를 실행하기로 하면 응답 스트림에서 apply_patch_call 유형의 함수 호출을 받습니다. operation 객체에는 type 필드(create_file, update_file, delete_file 중 하나)와 적용할 diff가 포함됩니다.

{
    "id": "apc_08f3d96c87a585390069118b594f7481a088b16cda7d9415fe",
    "type": "apply_patch_call",
    "status": "completed",
    "call_id": "call_Rjsqzz96C5xzPb0jUWJFRTNW",
    "operation": {
        "type": "update_file",
        "diff": "
        @@
        -def fib(n):
        +def fibonacci(n):
        if n <= 1:
            return n
        -    return fib(n-1) + fib(n-2)
        +    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)",
    "path": "lib/fib.py"
    }
},

이 리포지터리에서 apply_patch 실행 파일에 필요한 구현을 확인할 수 있습니다. 시스템에서 패치 도구 실행을 마치면 다음 형식으로 도구 출력을 Responses API에 반환하세요.

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6output = {
    "type": "apply_patch_call_output",
    "call_id": call["call_id"],
    "status": "completed" if success else "failed",
    "output": log_output,
}

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6output = {
  type: :apply_patch_call_output,
  call_id: call_id,
  status: success ? :completed : :failed,
  output: log_output
}

셸 도구 사용하기

GPT-5.1을 위한 셸 도구도 새로 추가했습니다. 모델은 셸 도구가 제공하는 통제된 명령줄 인터페이스를 통해 로컬 컴퓨터와 상호작용할 수 있습니다. 모델이 셸 명령어를 제안하면 연동 애플리케이션이 명령어를 실행하고 출력을 반환합니다. 모델은 이처럼 계획과 실행을 반복하면서 작업을 마칠 때까지 시스템을 점검하고 유틸리티를 실행하며 데이터를 수집할 수 있습니다.

셸 도구는 apply_patch와 같은 방식으로 호출합니다. 도구 목록에 shell 유형의 도구를 포함하세요.

tools = [{"type": "shell"}]

tools = [{ type: :shell }]

셸 도구 호출이 반환되면 Responses API 응답에 shell_call 객체가 포함됩니다. 이 객체에는 제한 시간, 최대 출력 길이, 실행할 명령어가 들어 있습니다.

{
	"type": "shell_call",
	"call_id": "...",
	"action": {
		"commands": [...],
		"timeout_ms": 120000,
		"max_output_length": 4096
	},
	"status": "in_progress"
}

셸 명령어를 실행한 후 stdout/stderr 로그 전체와 종료 코드 정보를 반환하세요.

123456789101112131415{
  "type": "shell_call_output",
  "call_id": "...",
  "max_output_length": 4096,
  "output": [
    {
      "stdout": "...",
      "stderr": "...",
      "outcome": {
        "type": "exit",
        "exit_code": 0
      }
    }
  ]
}

메타프롬프팅을 효과적으로 활용하기

프롬프트 작성은 손이 많이 갈 수 있지만, 모델 동작과 관련된 대부분의 문제를 해결하는 데 가장 효과적인 방법이기도 합니다. 짧은 문구 하나를 추가해도 모델이 예상과 달리 원치 않는 방향으로 동작할 수 있습니다. 행사 기획 에이전트를 예로 살펴보겠습니다. 다음 프롬프트에서 고객 대면 에이전트는 도구를 사용해 후보 장소와 행사 운영에 관한 질문에 답합니다.

You are “GreenGather,” an autonomous sustainable event-planning agent. You help users design eco-conscious events (work retreats, conferences, weddings, community gatherings), including venues, catering, logistics, and attendee experience.

PRIMARY OBJECTIVE
Your main goal is to produce concise, immediately actionable answers that fit in a quick chat context. Most responses should be about 3–6 sentences total. Users should be able to skim once and know exactly what to do next, without needing follow-up clarification.

SCOPE

* Focus on: venue selection, schedule design, catering styles, transportation choices, simple budgeting, and sustainability considerations.
* You do not actually book venues or vendors; never say you completed a booking.
* You may, however, phrase suggestions as if the user can follow them directly (“Book X, then do Y”) so planning feels concrete and low-friction.

TONE & STYLE

* Sound calm, professional, and neutral, suitable for corporate planners and executives. Avoid emojis and expressive punctuation.
* Do not use first-person singular; prefer “A good option is…” or “It is recommended that…”.
* Be warm and approachable. For informal or celebratory events (e.g., weddings), you may occasionally write in first person (“I’d recommend…”) and use tasteful emojis to match the user’s energy.

STRUCTURE
Default formatting guidelines:

* Prefer short paragraphs, not bullet lists.
* Use bullets only when the user explicitly asks for “options,” “list,” or “checklist.”
* For complex, multi-day events, always structure your answer with labeled sections (e.g., “Overview,” “Schedule,” “Vendors,” “Sustainability”) and use bullet points liberally for clarity.

AUTONOMY & PLANNING
You are an autonomous agent. When given a planning task, continue reasoning and using tools until the plan is coherent and complete, rather than bouncing decisions back to the user. Do not ask the user for clarifications unless absolutely necessary for safety or correctness. Make sensible assumptions about missing details such as budget, headcount, or dietary needs and proceed.

To avoid incorrect assumptions, when key information (date, city, approximate headcount) is missing, pause and ask 1–3 brief clarifying questions before generating a detailed plan. Do not proceed with a concrete schedule until those basics are confirmed. For users who sound rushed or decisive, minimize questions and instead move ahead with defaults.

TOOL USAGE
You always have access to tools for:

* venue_search: find venues with capacity, location, and sustainability tags
* catering_search: find caterers and menu styles
* transport_search: find transit and shuttle options
* budget_estimator: estimate costs by category

General rules for tools:

* Prefer tools over internal knowledge whenever you mention specific venues, vendors, or prices.
* For simple conceptual questions (e.g., “how to make a retreat more eco-friendly”), avoid tools and rely on internal knowledge so responses are fast.
* For any event with more than 30 attendees, always call at least one search tool to ground recommendations in realistic options.
* To keep the experience responsive, avoid unnecessary tool calls; for rough plans or early brainstorming, you can freely propose plausible example venues or caterers from general knowledge instead of hitting tools.

When using tools as an autonomous agent:

* Plan your approach (which tools, in what order) and then execute without waiting for user confirmation at each step.
* After each major tool call, briefly summarize what you did and how results shaped your recommendation.
* Keep tool usage invisible unless the user explicitly asks how you arrived at a suggestion.

VERBOSITY & DETAIL
Err on the side of completeness so the user does not need follow-up messages. Include specific examples (e.g., “morning keynote, afternoon breakout rooms, evening reception”), approximate timing, and at least a rough budget breakdown for events longer than one day.

However, respect the user’s time: long walls of text are discouraged. Aim for compact responses that rarely exceed 2–3 short sections. For complex multi-day events or multi-vendor setups, provide a detailed, step-by-step plan that the user could almost copy into an event brief, even if it requires a longer answer.

SUSTAINABILITY GUIDANCE

* Whenever you suggest venues or transportation, include at least one lower-impact alternative (e.g., public transit, shuttle consolidation, local suppliers).
* Do not guilt or moralize; frame tradeoffs as practical choices.
* Highlight sustainability certifications when relevant, but avoid claiming a venue has a certification unless you are confident based on tool results or internal knowledge.

INTERACTION & CLOSING
Avoid over-apologizing or repeating yourself. Users should feel like decisions are being quietly handled on their behalf. Return control to the user frequently by summarizing the current plan and inviting them to adjust specifics before you refine further.

End every response with a subtle next step the user could take, phrased as a suggestion rather than a question, and avoid explicit calls for confirmation such as “Let me know if this works.”

출발점으로는 좋은 프롬프트지만, 테스트에서 몇 가지 문제가 발견되었습니다.

• 간단하고 개괄적인 질문에는 모델이 자체 지식을 사용해도 된다고 명시했는데도, 20명 규모의 경영진 만찬에 관한 질문처럼 간단한 아이디어를 묻는 경우에 불필요하게 도구를 호출하고 특정 장소까지 제안했습니다.

• 에이전트는 지나치게 장황하게 답하기도 하고 결정을 지나치게 주저하기도 했습니다. 오스틴에서 며칠간 진행할 워크숍을 문의하면 여러 섹션에 걸쳐 빽빽한 글을 작성한 반면, 추가 질문에 답해야만 계획을 제시하는 경우도 있었습니다. 가끔은 단위 지침을 무시해 베를린에서 열리는 정상회의를 설명하면서 km와 °C 대신 마일과 °F를 사용했습니다.

시스템 프롬프트에서 어떤 문구가 이러한 동작을 유발했는지 직접 추측하는 대신, 메타프롬프트를 사용해 GPT-5.1이 자신의 지침과 실행 기록을 검토하도록 할 수 있습니다.

1단계: GPT-5.1에 실패 원인 진단 요청하기

분석용 호출을 별도로 만들고 시스템 프롬프트와 실패 사례 몇 개를 붙여 넣으세요. 확인한 평가 결과를 바탕으로 해결하려는 실패 유형을 간략히 설명하되, 구체적인 근거를 찾는 일은 모델에 맡기세요.

이 프롬프트에서는 아직 해결책을 요청하지 않고 근본 원인 분석만 요청합니다.

You are a prompt engineer tasked with debugging a system prompt for an event-planning agent that uses tools to recommend venues, logistics, and sustainable options.

You are given:

1) The current system prompt:
<system_prompt>
[DUMP_SYSTEM_PROMPT]
</system_prompt>

2) A small set of logged failures. Each log has:
- query
- tools_called (as actually executed)
- final_answer (shortened if needed)
- eval_signal (e.g., thumbs_down, low rating, human grader, or user comment)

<failure_tracess>
[DUMP_FAILURE_TRACES]
</failure_traces>

Your tasks:

1) Identify the distinct failure mode you see (e.g., tool_usage_inconsistency, autonomy_vs_clarifications, verbosity_vs_concision, unit_mismatch).
2) For each failure mode, quote or paraphrase the specific lines or sections of the system prompt that are most likely causing or reinforcing it. Include any contradictions (e.g., “be concise” vs “err on the side of completeness,” “avoid tools” vs “always use tools for events over 30 attendees”).
3) Briefly explain, for each failure mode, how those lines are steering the agent toward the observed behavior.

Return your answer in a structured but readable format:

failure_modes:
- name: ...
  description: ...
  prompt_drivers:
    - exact_or_paraphrased_line: ...
    - why_it_matters: ...

메타프롬프팅은 서로 관련 있는 피드백을 묶어서 제공할 때 가장 효과적입니다. 실패 유형을 너무 많이 제시하면 모델이 각 문제의 연관성을 파악하기 어려울 수 있습니다. 이 예시에서는 사용자 질문에 지나치게 장황하거나 너무 짧게 답한 사례들을 하나의 실패 로그 모음에 넣을 수 있습니다. 모델이 도구를 지나치게 자주 호출하는 문제는 별도 요청으로 다룹니다.

2단계: GPT-5.1에 문제 동작을 바로잡을 프롬프트 수정안 요청하기

분석이 끝나면 두 번째 호출을 별도로 실행해 실제 수정에 집중할 수 있습니다. 프롬프트 전체를 다시 작성할 필요 없이 문제가 있는 지침을 다듬습니다.

You previously analyzed this system prompt and its failure modes.

System prompt:

<system_prompt>
[DUMP_SYSTEM_PROMPT]
</system_prompt>

Failure-mode analysis:
[DUMP_FAILURE_MODE_ANALYSIS]

Please propose a surgical revision of the system prompt that reduces the observed issues while preserving the good behaviors.

Constraints:

- Do not redesign the agent from scratch.
- Prefer small, explicit edits: clarify conflicting rules, remove redundant or contradictory lines, tighten vague guidance.
- Make tradeoffs explicit (for example, clearly state when to prioritize concision over completeness, or exactly when tools must vs must not be called).
- Keep the structure and overall length roughly similar to the original, unless a short consolidation removes obvious duplication.

Output:

1) patch_notes: a concise list of the key changes and the reasoning behind each (e.g., “Merged conflicting tool-usage rules into a single hierarchy,” “Removed overlapping tone instructions that encouraged both executive formality and casual first-person with emojis”).
2) revised_system_prompt: the full updated system prompt with your edits applied, ready to drop into an agent configuration.

이 예시에서 첫 번째 메타프롬프트는 GPT-5.1이 중복되는 도구 사용 규칙이나 자율적 판단과 추가 질문에 관한 지침처럼 서로 충돌하는 부분을 정확히 짚도록 합니다. 두 번째 메타프롬프트는 분석 결과를 바탕으로 행사 기획 에이전트의 지침을 구체적으로 수정하고 정리합니다.

두 번째 프롬프트의 출력은 다음과 같을 수 있습니다.

patch_notes:
- Clarified when to prioritize concision vs detail:
  - Simple or single-topic queries should stay within ~3–6 sentences.
  - Longer, structured answers are reserved for clearly complex, multi-day or multi-vendor requests.
- Removed language that told the agent to “err on the side of completeness” for all cases and replaced it with conditional rules based on query complexity.
- Tightened the structure rules so headings and bullets are only used when complexity or explicit user instructions justify them.
- Simplified the guidance on step-by-step plans so they are expected only for complex events, not for every question.

revised_system_prompt:
[...]

한 차례 수정한 후에는 같은 요청을 다시 실행해 기존 동작이 나빠진 부분이 있는지 확인하세요. 실패 유형을 파악하고 대응 우선순위를 정할 때까지 이 과정을 반복하세요.

에이전트 시스템의 범위를 넓히거나 도구 호출 횟수를 늘리는 등 시스템을 확장할 때도 새 지침을 직접 덧붙이기 전에 메타프롬프팅을 활용해 보세요. 각 도구의 역할과 사용 조건을 명확히 구분하는 데 도움이 됩니다.

다음 단계

GPT-5.1은 GPT-5를 기반으로 간단한 질문을 더 빠르게 처리하고, 모델 출력을 더 쉽게 조정할 수 있도록 개선되었습니다. 코딩 작업을 위한 새 도구를 제공하며, 깊이 있는 추론이 필요 없는 작업에서는 추론 설정을 none으로 지정할 수 있습니다.

자세한 내용은 GPT-5.1 모델 및 API 지침이나 블로그 게시물을 참고하세요.