Imagen: OpenAI
OpenAI ha publicado documentación oficial para GPT-6 Astra dirigida a desarrolladores, según recoge The Decoder. El texto explica en qué situaciones el modelo tiende a comportarse de forma distinta a la esperada y qué prompts pueden corregir esos comportamientos.
El modelo pregunta más y actúa menos por su cuenta
Según OpenAI, GPT-6 Astra pide aclaraciones con más frecuencia que GPT-5.6 Sol en lugar de dar por hecho lo que el usuario quiere, algo que la compañía describe como un «colaborador más eficaz». La contrapartida es que el modelo a veces se detiene donde el usuario esperaba que siguiera trabajando.
Para corregir esa tendencia, OpenAI recomienda un prompt que pida al modelo inferir la «intención» del usuario a partir del contexto y mostrar un «sesgo hacia la acción». Frases como «puedes…», «quiero…» o «ayúdame a…» deberían tratarse como órdenes de ejecutar la tarea, no como invitaciones a hacer más preguntas. OpenAI también sugiere que el modelo espere a pedir aprobación hasta tener ya un resultado concreto y revisable, y que se eliminen de los prompts las advertencias o listas de precaución basadas en riesgos hipotéticos.
Instrucciones más largas exigen ficheros de contexto más claros
GPT-6 Astra sigue mejor las instrucciones largas que sus predecesores, pero también es más sensible al contexto, según la documentación. Instrucciones poco claras o contradictorias en ficheros de habilidades como AGENTS.md pueden hacer que el modelo bloquee el trabajo o se desvíe sin avisar. OpenAI recomienda auditar todos los ficheros de contexto y de habilidades a los que el modelo tiene acceso, y dar prioridad explícita a las instrucciones del usuario frente a esos ficheros.
La compañía propone además un prompt de depuración concreto: si una habilidad hace que el modelo pida permiso, se detenga o deje trabajo sin terminar, debe nombrar y enlazar el fichero SKILL.md exacto que leyó, citar la instrucción concreta y explicar cómo se aplica. Esto sirve para distinguir lo que exige literalmente una habilidad de lo que es interpretación del propio modelo, y ayuda a rastrear un comportamiento inesperado hasta su origen.
Una lista de palabras y expresiones que sobran
El modelo tiende a estructurar sus respuestas con listas, tablas y formato Markdown, y repite las mismas expresiones entre sesiones. Por eso OpenAI incluye una guía específica sobre estilo de escritura: si se quiere prosa, hay que pedirlo de forma explícita, con párrafos concisos, lenguaje sencillo y voz activa.
La compañía facilita una lista de «palabras basura» que conviene evitar, entre ellas «delve», «foster» o «leverage», así como compuestos inventados con guion. También recomienda que el modelo diga directamente qué está haciendo en lugar de enumerar lo que no va a hacer, y que evite cierres del tipo «En resumen:» o construcciones contrastivas como «X, no Y».
Los subagentes delegan menos de lo esperado
El modelo puede repartir tareas entre subagentes que trabajan en paralelo, pero lo hace con menos frecuencia de la esperada, según OpenAI. Los desarrolladores tienen que especificar cuándo y cuánto debe delegar, porque los mensajes entre agentes también pueden contener errores de gramática o de espaciado.
En tareas de programación, GPT-6 Astra ejecuta pruebas exhaustivas antes de dar por terminado el trabajo. Para cambios pequeños, eso puede traducirse en baterías de test desproporcionadas respecto al tamaño real del cambio. OpenAI recomienda pedir al modelo que solo repita las pruebas cuando aparezcan fallos nuevos o problemas sin resolver que lo justifiquen.
Qué implica esto para quien ya usa la API
Antes de migrar un proyecto a GPT-6 Astra conviene revisar los ficheros de contexto y de habilidades que el modelo puede leer, porque una instrucción ambigua en uno de ellos puede bloquear tareas que antes funcionaban sin fricción. Quien dependa de flujos con subagentes o de suites de test automatizadas tiene que ajustar los prompts para no acabar con ejecuciones más lentas o más caras de lo necesario, dado que el modelo por defecto es más conservador a la hora de delegar y más exhaustivo a la hora de probar. OpenAI ofrece versiones más detalladas de estos prompts en la página de documentación del modelo, y para quien quiera aplicar los cambios recomendados de forma automática existe un comando de migración pensado para ejecutarse con Codex.
Escrito por Eloy Andrade
