Технический контекст
Я полез проверять, что там на самом деле с GPT-5.6 Sol Max, потому что история выглядела странно: люди ждут максимум качества, а получают урезанный режим и даже не понимают этого. Для AI implementation это плохой сюрприз, особенно если вы строите цепочки, где поведение модели должно быть предсказуемым.
Подтверждение тут довольно приземленное. В обычном ChatGPT нет какого-то универсального автопереключателя Max для всех, а вот в ChatGPT Work и Codex уровень reasoning effort max надо включать вручную через настройки и конфигурации. Если этого не сделать, модель работает не на предельном режиме рассуждения.
И вот здесь я бы не путал три вещи в одну кучу: обычный Sol, режим max и отдельные усиленные режимы вроде ultra или Sol Pro. Это не одно и то же. Max это не магическая кнопка “сделай идеально”, а более тяжелый режим reasoning с увеличенным временем и расходом токенов.
С токенами все ожидаемо, но неприятно. OpenAI прямо говорит, что max и ultra увеличивают consumption by design, а точных публичных коэффициентов не дает. Визуализация из твита только подчеркивает то, что я и так вижу в практических прогонах: Max жрет очень много, и на длинных задачах это уже не косметика, а фактор архитектуры.
Влияние на бизнес и автоматизацию
Первое последствие простое: если команда думает, что уже тестирует топовый режим, а Max у нее не включен, сравнение моделей и промптов получается кривым. Потом начинаются ложные выводы про качество, SLA и окупаемость.
Второе: build AI automation на Max в лоб я бы не советовал. Лучше держать маршрутизацию: дефолт для массовых задач, Max только для дорогих точек, где реально нужен более глубокий reasoning.
Третье: бюджеты. Если агент пишет код, проверяет гипотезы или гоняет многошаговые воркфлоу, ошибка в одной настройке легко превращается в лишние тысячи токенов на каждый прогон. Именно такие вещи мы в Nahornyi AI Lab обычно вычищаем до запуска, потому что AI integration ломается не на демо, а на масштабе.
Если у вас похожая история и расходы уже поползли вверх, можно просто разобрать ваш сценарий по слоям: где нужен Max, где хватит обычного режима, а где стоит пересобрать AI architecture целиком. В Nahornyi AI Lab я обычно начинаю именно с этого, потому что нормальная automation with AI должна экономить ресурсы, а не сжигать их по ошибке в настройках.