GPT-5.6 の再帰的自己最適化により GPT-5.4 の知能コストが 13 倍低下し価格も大幅に引き下げられる

記事の3ポイント

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   GPT-5.6 Sol による自己最適化

   同モデルが生産トラフィックを分析し、Triton や Gluon 言語でカーネルを自律的に書き換えることで、エンドツーエンドのサービングコストを 20%削減した。

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   推論効率化技術の導入

   スペキュレティブ・デコーディングの改善によりトークン生成効率が 15%向上し、KV キャッシングやバッチ処理の最適化で既存ハードウェアからの推論能力を最大化した。

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   アジェンティック・ハーネスの改良

   Rust オーケストレーション層を最適化してコンテキスト肥大化を防ぎ、プロンプトキャッシュを活用することで反復計算コストを削減した。