Build Hour: Valuemaxxing with GPT-5.6

摘要

介紹 GPT-5.6 家族（Sol、Terra、Luna）如何透過「價值最大化」策略，在程式碼任務中減少輸入 token 並提升效能。講者演示了模型選擇與提示最佳化技巧，並邀請 Ploy 團隊分享將生產級 AI 代理遷移至 GPT-5.6 的實際案例與成本節省經驗。

This video explains how to maximize value with GPT-5.6 models by optimizing token usage, selecting the right model for tasks, and shares a real-world migration case study from Ploy.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• GPT-5.6 家族提供不同智慧與成本平衡的模型選擇策略。
• 透過最佳化提示與架構，可大幅減少輸入 token 並提升任務完成品質。
• Ploy 團隊實證遷移至 GPT-5.6 後，建置速度提升 2.2 倍且成本降低 27%。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00Introduction
2. 02:50Tokenmaxxing vs. valuemaxxing
3. 07:11Valuemaxxing Codex
4. 15:16Valuemaxxing your harness
5. 23:48Customer spotlight: Ploy’s migration to GPT-5.6
6. 39:57Q&A
7. 53:13Resources and closing

提到的工具與公司

• Codex
• Ploy
• OpenAI API

適合誰看

正在使用 OpenAI API 開發者、AI 代理架構師或希望最佳化 AI 專案成本與效能的企業技術人員。

摘要依據

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在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算

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