ChatGPT: руководство, промпты и продвинутые техники

Прикрепите сохранённую запись к ChatGPT и получите расшифровку, протокол встречи, материал интервью или конспект лекции. Разбираем поддерживаемые форматы, ограничения для длинных записей, отличия от Voice и Record, устранение сбоев и отдельную оплату API. Также объясняем, как проверить говорящих и числа и как устроены обучение на записях и их хранение.

Перед выбором Codex Security сравните локальный плагин, Cloud с подключением к GitHub и отдельный CLI. Разберите отдельную оплату Cloud, условия бесплатных сканирований, первую настройку и запрос, затраты Standard и Deep, охват проверки и доказательства воспроизведения. Также объясним, какой API-ключ выбирает CLI и как работает лимит оценочной стоимости.

Даже на личном Pro разговоры и код в ChatGPT и Codex по умолчанию используются для обучения. Настройка ChatGPT действует и для новых задач Codex, а обучение на средах включается отдельным переключателем Include environments. В статье разобрано, какие данные не стоит вводить, что делать, если ввели секреты или данные клиентов, и какие исключения есть при удалении и оценке.

Кэширование промптов повторно использует вычисления для общего начала запроса, поэтому эта часть ввода обходится дешевле и обрабатывается быстрее. OpenAI (GPT-5.6 и новее) включает его по умолчанию и хранит кэш не меньше 30 минут после последнего использования (можно выбрать 12 часов), запись стоит 1.25x цены ввода (для 12 часов — 2.5x), чтение — 0.1x (у GPT-6.1 Sol — 0.05x). Claude кэширует только при наличии cache_control, хранит кэш 5 минут (можно выбрать 1 час), запись стоит 1.25x (2x для часового кэша), чтение — 0.1x (0.05x у Opus 5.5 и Sonnet 5.5, 0.025x у Fable 5.1). Статья по официальной документации обоих вендоров на 3 октября 2026 года сравнивает спецификации в таблицах, считает, сколько чтений окупают запись, и объясняет, как проверить попадания и причины промахов через usage и диагностику.

Плавающего питомца в приложении ChatGPT (Codex) можно убрать правым кликом и пунктом «Скрыть Mini». Официальной настройки, которая полностью отключает питомца в приложении, в документации нет, а если он снова появился, в первую очередь проверьте сочетание клавиш для показа. Ниже разобраны изменение этой клавиши, режим Mini, отличия CLI, веба и расширения для IDE, а также то, что проверено по пользовательским снимкам Windows и официальным материалам.

ChatGPT dot — непрерывный AI-агент, который продолжает работать над задачами между диалогами, и первый dot включён в Pro и Business Premium без доплаты. В тесте dot создал ToDo-приложение и добавил «отмену удаления», но проверку экрана пришлось выполнить в Codex. Статья поможет понять цены и лимиты, память и разрешения, делегирование и остановку, а также выбрать между Codex и dot.

ChatGPT Pro выходит в трёх вариантах: 100, 200 и 500. С 29 октября 2026 года лимиты Work и Codex в 10, 20 и 50 раз больше, чем у Plus (расчёт этого сайта), а официальные цены — 100, 200 и 500 долларов в месяц. Две подписки 100 и один 200 стоят одинаково и дают одинаковый суммарный лимит; цены в местной валюте зависят от страны или региона. Статья объясняет расход лимита при разных настройках скорости, как и когда использовать сохраняемые купоны на сброс и чем они отличаются от кредитов, и помогает выбрать тариф под ваш способ работы.

Если вы используете GPT-6 Sol в Codex, переходить на GPT-6.1 Sol можно без опасений. Модель, вышедшая 29 сентября 2026 года, OpenAI рекомендует для сложного программирования и длительной работы. Лимит контекста и стандартные цены API на вход и выход такие же, кэшированный ввод вдвое дешевле, а дата знаний новее на десять дней. Разбираем переключение в Codex, лимиты Plus и Pro и сравнение на одинаковом уровне Medium.

В ChatGPT Pro лимиты на изображения в обычном «Chat» и в Codex / Work разные: Codex расходует общий лимит работы и токены. Claude сам фотографии и иллюстрации не создаёт, но Claude Code может строить диаграммы кодом, HTML или SVG и вызывать внешние API изображений. Статья показывает, как выбрать точку входа, подготовить изображение под размер показа и проверить результат в полном размере.

Если просто спросить ИИ «Какой я человек?», в ответ придёт лишь правдоподобно раздутый пересказ того, что вы сами ему написали. Работает обратный подход: пусть ИИ задаёт вопросы и вытягивает реальные события, помогает найти в них общее и сформулировать его словами, а окончательное решение принимаете вы. В статье — 8 промптов, которые стоит использовать по порядку: интервью, сильные стороны, ценности, слабые стороны, условия подходящей работы, черновик самопрезентации, пробное собеседование и проверка с противоположной стороны. Кроме того, мы разбираем, почему ответам нельзя верить на слово, — в том числе склонность считать «точными» слова, подходящие кому угодно (эксперимент Форера 1949 года), и склонность ИИ соглашаться с вами; какие данные можно вводить, а каких лучше избегать; и как пользоваться памятью и проектами в ChatGPT, Claude и Gemini. Всё проверено по официальным справочным страницам компаний.

OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna 22 сентября 2026 года (по времени США). Sol стоит 1/5 от Astra ($2 за ввод / $10 за вывод), Luna — 1/100 ($0.10 / $0.50), и обе доступны в ChatGPT Work и Codex на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, а также в API. На Free и Go есть только Luna и только в десктопном приложении. На момент релиза в обычном Chat не было ни одной из них, но с 7 октября GPT-6 в Chat работает на Sol для Plus, Pro, Business и Enterprise, а с 8 октября — на Luna для Free и Go. GPT-5.6 на переходный период остаётся доступной. Статья написана для тех, кто сейчас работает с Astra на уровне low (в приложении — Light), и разделяет источники по издателям: официальные рекомендации по сценариям (Sol с Medium, Luna с High, Astra с Light) и их отличие от пресета приложения по умолчанию (Sol Light); результат OpenAI в AutomationBench, где Sol xhigh обошла Astra low; значения из сравнений Artificial Analysis (42% у Astra low против 19% у Sol medium в Terminal-Bench 4.0, но 59% против 58% на бизнес-процессах); и небольшой тест AI Arte (короткие задачи прошли все настройки, так что ранжировать по нему нельзя). Также объясняется, почему соотношение удельных цен не переносится напрямую ни на итоговую стоимость задачи, ни на объём работы по подписке, и где проходит развилка: Sol medium — для повседневной работы, Sol low или Luna high — для коротких и легко проверяемых задач, Astra — для трудного проектирования и важных ревью.

Новая модель умнее, но дороже — так обычно и рассуждают. Однако сравнение GPT-6 Astra с GPT-5.6 Sol по одной удельной цене ничего не решает: Astra заканчивает ту же работу меньшим числом токенов. По замерам независимой измерительной компании Artificial Analysis, Astra на самом слабом уровне low обходится за одну задачу почти ровно в ту же сумму, что и Sol на high ($0.82 против $0.81), и при этом набирает больше (46 против 42), тратя втрое меньше выходных токенов и заставляя вчетверо меньше ждать начала ответа. Опираясь на цифры по состоянию на 18 сентября 2026 года, статья разбирает стоимость, токены и скорость на каждом уровне рассуждения, расчёт, объясняющий, почему удельная цена выше в 2.5 раза, а итог тот же, что будет с числами после окончания промоцены Sol, как разрыв в цене сокращается на работе кодинг-агентов и какими шагами измерить всё это на своей собственной работе.