OpenAI zaktualizowało nie tylko modele. Zmienia sposób pracy z AI

OpenAI udostępniło użytkownikom nowe wizytówki Codex pokazujące historię wykorzystania tokenów. W moim przypadku licznik zatrzymał się na ponad 14,6 miliarda tokenów. To całkiem skuteczny sposób, aby człowiek zorientował się, że „tylko trochę testował AI”. 😉

Nowa funkcja pozwala sprawdzić łączną liczbę wykorzystanych tokenów, rekordowy dzień oraz długość serii aktywności. Sama statystyka nie mówi jeszcze, czy kod był dobry, ale dobrze pokazuje skalę wykorzystania agentów AI w codziennej pracy.

Trzy modele zamiast jednego modelu do wszystkiego

Równolegle OpenAI wprowadziło trzy nowe modele z rodziny GPT-5.6:

• Sol – do najbardziej złożonego rozumowania i pracy agentowej,
• Terra – jako kompromis między jakością, szybkością i kosztem,
• Luna – do szybkich i masowych zadań, w których nie potrzeba od razu uruchamiać najcięższego działa.

To ważna zmiana podejścia. Pytanie „który model jest najlepszy?” staje się coraz mniej użyteczne. Znacznie lepiej zapytać: który model jest wystarczająco dobry do konkretnego zadania? Nie wysyłamy przecież ciężarówki po jedną bułkę tylko dlatego, że ma większy silnik.

Nowy układ aplikacji desktopowej

Zmieniła się również aplikacja ChatGPT dla komputerów. Nowy układ łączy trzy podstawowe obszary pracy:

• Chat – klasyczna rozmowa, analiza i szybka praca z informacją,
• Work – dłuższe zadania, praca na plikach, badania i przygotowywanie gotowych materiałów,
• Codex – środowisko pracy z kodem, repozytoriami i zadaniami programistycznymi.

ChatGPT coraz mniej przypomina więc pojedyncze okno rozmowy, a coraz bardziej pulpit zarządzania pracą agentów. Użytkownik określa cel, udostępnia dane i narzędzia, obserwuje wykonanie oraz akceptuje rezultat.

Codex rozwija się poza samo generowanie kodu

Codex otrzymał funkcje związane z analizą całych repozytoriów, edycją plików, obsługą wielu projektów oraz pracą z uwagami do kodu. Agent nie ma już tylko wygenerować fragmentu rozwiązania. Coraz częściej uczestniczy w całym procesie: poznaje projekt, wprowadza zmianę, porównuje różnice i przygotowuje rezultat do weryfikacji.

AI do cyberbezpieczeństwa

OpenAI rozwija także wyspecjalizowane rozwiązania bezpieczeństwa, w tym model GPT-5.5 Cyber oraz Codex Security. Narzędzia te mają wspierać analizę repozytoriów, wykrywanie podatności, ocenę możliwej ścieżki ataku i przygotowywanie poprawek.

Nie jest to jednak „haker w pudełku”. Najbardziej zaawansowane funkcje są przeznaczone dla zweryfikowanych specjalistów i organizacji, a decyzja o potwierdzeniu podatności oraz wdrożeniu poprawki nadal należy do człowieka.

Od promptu do projektowania procesu

Najważniejsza zmiana nie polega wyłącznie na tym, że modele stały się mocniejsze. OpenAI buduje całe środowisko pracy: różne modele do różnych zadań, agentów korzystających z narzędzi, historię aktywności oraz moduły bezpieczeństwa.

Dlatego zamiast pytać tylko, jaki prompt napisać, coraz częściej trzeba odpowiedzieć na pytania: jaki jest cel, które dane są potrzebne, jaki model powinien wykonać zadanie, do czego może uzyskać dostęp i w którym miejscu człowiek powinien podjąć decyzję.