GPT 6 Sol

让模型理解项目，再开始改代码

GPT-6 Sol 适合需要持续阅读、推理和执行的编程任务。它可以分析需求与现有实现的关系，拆解跨文件改动，解释错误日志，并提出能够验证的修复方案。对于需要在代码、文档和界面之间来回对照的项目工作，它也支持图片输入，便于结合截图理解问题。

任务越具体，改动越可控

可以把功能目标、相关代码、限制条件和验收方式一并交给模型。例如实现一个新接口时，除了给出返回格式，还说明权限要求、兼容性、错误处理和已有调用方。这样模型能围绕实际工程边界制定方案，而不是只生成一段孤立示例。

多步骤任务适合先形成实施顺序，再逐步处理：读取相关实现、完成最小改动、运行验证、根据结果修正。应用接入工具后，模型可以参与这些操作；每一步都应以工具返回的实际状态为依据，保留失败信息供后续分析。

推理与工具的接入方式

GPT-6 Sol 支持不同推理强度，包括无需推理的模式。内置工具与带推理的函数调用适合使用 Responses API；通过 Chat Completions 调用函数时，需要将 reasoning_effort 设为 none。选择接口时先考虑工作流是否需要工具，再设置相应参数，避免任务已规划好却无法真正执行。

接口开发示例

“为现有商品服务增加分页查询接口。先阅读路由、权限校验和数据库查询约定，再提出最小改动方案。要求兼容现有客户端，空结果返回空数组，非法页码给出明确错误。实现后验证权限、分页边界与排序稳定性，并说明实际运行结果。”

同时提供相关文件或让应用开放必要的读取与执行工具。

模型一直重新设计整个模块怎么办？

明确允许修改的范围和必须保留的接口，并要求先解释当前行为，再提出最小变更。

Chat Completions 的函数调用为什么不工作？

GPT-6 Sol 在该接口下要求 reasoning_effort=none。需要推理与工具协作时，使用 Responses API 更合适。