OpenAI gibt Prompting-Tipps für GPT-5.5: Besser von Grund auf neu starten

Alte Prompts können dem Modell im Weg stehen

Der Leitfaden warnt explizit davor, sämtliche Anweisungen aus älteren Prompt-Stacks zu übernehmen. Legacy-Prompts überspezifizierten häufig den Prozess, weil frühere Modelle mehr Führung benötigten, um auf Kurs zu bleiben. Bei GPT-5.5 könne das laut OpenAI Rauschen erzeugen, den Suchraum des Modells einengen oder zu übermäßig mechanischen Antworten führen.

Stattdessen solle der Prompt das Zielergebnis, Erfolgskriterien, Einschränkungen und den verfügbaren Kontext definieren und dem Modell dann die Wahl des Lösungswegs überlassen. Als positives Beispiel nennt der Guide einen Prompt für einen Kundenservice-Agenten, der nur das Ziel vorgibt.

Resolve the customer's issue end to end.

Success means:

the eligibility decision is made from the available policy and account data

any allowed action is completed before responding

the final answer includes completed_actions, customer_message, and blockers

if evidence is missing, ask for the smallest missing field

Als Negativbeispiel führt OpenAI dagegen einen Prompt an, der jeden einzelnen Schritt vorschreibt:

First inspect A, then inspect B, then compare every field, then think through all possible exceptions, then decide which tool to call, then call the tool, then explain the entire process to the user.

Absolute Regeln mit Wörtern wie "ALWAYS" oder "NEVER" sollten nur für echte Invarianten wie Sicherheitsregeln oder zwingend erforderliche Ausgabefelder verwendet werden. Für Ermessensentscheidungen empfiehlt OpenAI stattdessen Entscheidungsregeln.

Explizite Stoppbedingungen sollen verhindern, dass das Modell unnötig viele Tool-Schleifen durchläuft:

Resolve the user query in the fewest useful tool loops, but do not let loop minimization outrank correctness, accessible fallback evidence, calculations, or required citation tags for factual claims.

After each result, ask: "Can I answer the user's core request now with useful evidence and citations for the factual claims?" If yes, answer.

OpenAI setzt die Rolle wieder an den Anfang

In der Prompting-Community war zuletzt wiederholt diskutiert worden, ob Rollendefinitionen bei neueren Modellen überhaupt noch einen sinnvollen Effekt haben. Manche hatten sie für überflüssig oder gar schädlich erklärt. OpenAI setzt mit dem GPT-5.5-Guide nun ein anderes Signal: Die empfohlene Prompt-Struktur beginnt explizit mit einer Rollendefinition samt Kontextualisierung.

Role: [1-2 sentences defining the model's function, context, and job]

# Personality
[tone, demeanor, and collaboration style]

# Goal
[user-visible outcome]

# Success criteria
[what must be true before the final answer]

# Constraints
[policy, safety, business, evidence, and side-effect limits]

# Output
[sections, length, and tone]

# Stop rules
[when to retry, fallback, abstain, ask, or stop]

Für kundenorientierte Assistenten, Support-Workflows oder Coaching-Erfahrungen empfiehlt der Leitfaden, innerhalb dieses Schemas zwei separate Dimensionen zu definieren: Persönlichkeit und Kollaborationsstil.

Persönlichkeit steuere, wie der Assistent klingt, also Ton, Wärme, Formalität oder Humor. Der Kollaborationsstil steuert, wie der Assistent arbeitet, etwa wann er Fragen stellt, wann er Annahmen trifft und wie er mit Unsicherheit umgeht.

OpenAI liefert dazu zwei kontrastierende Beispiele. Einen sachlichen, aufgabenfokussierten Persönlichkeitsblock:

You are a capable collaborator: approachable, steady, and direct. Assume the user is competent and acting in good faith, and respond with patience, respect, and practical helpfulness.

Prefer making progress over stopping for clarification when the request is already clear enough to attempt. Use context and reasonable assumptions to move forward. Ask for clarification only when the missing information would materially change the answer or create meaningful risk, and keep any question narrow.

Und einen expressiveren, kollaborativen Stil:

Adopt a vivid conversational presence: intelligent, curious, playful when appropriate, and attentive to the user's thinking. Ask good questions when the problem is blurry, then become decisive once there is enough context.

Be warm, collaborative, and polished. Conversation should feel easy and alive, but not chatty for its own sake. Offer a real point of view rather than merely mirroring the user, while staying responsive to their goals and constraints.

Jeder Abschnitt solle kurz gehalten werden. Details sollten laut OpenAI nur dort hinzugefügt werden, wo sie das Verhalten tatsächlich verändern. Die Struktur sei ein Ausgangspunkt, kein starres Schema.

Retrieval-Budgets und Zitierverhalten im Prompt verankern

Für faktisch fundierte Antworten solle das Zitierverhalten Teil des Prompts sein. Entwickler sollten definieren, welche Behauptungen Belege brauchen, was als ausreichende Evidenz gilt und wie das Modell bei fehlenden Belegen reagieren soll. Die Abwesenheit von Belegen solle nicht automatisch zu einem faktischen "Nein" werden.

Sogenannte Retrieval-Budgets fungieren laut dem Guide als Stoppregeln für die Suche:

For ordinary Q&A, start with one broad search using short, discriminative keywords. If the top results contain enough citable support for the core request, answer from those results instead of searching again.

Make another retrieval call only when:

• The top results do not answer the core question.
• A required fact, parameter, owner, date, ID, or source is missing.
• The user asked for exhaustive coverage, a comparison, or a comprehensive list.
• A specific document, URL, email, meeting, record, or code artifact must be read.
• The answer would otherwise contain an important unsupported factual claim.

Do not search again to improve phrasing, add examples, cite nonessential details, or support wording that can safely be made more generic.

Für Entwurfsaufgaben wie Präsentationen, Zusammenfassungen oder Marketingtexte empfiehlt OpenAI, im Prompt klar zu unterscheiden, welche Aussagen aus Quellen stammen müssen und welche Teile kreativ formuliert werden dürfen:

• Use retrieved or provided facts for concrete product, customer, metric, roadmap, date, capability, and competitive claims, and cite those claims.
• Do not invent specific names, first-party data claims, metrics, roadmap status, customer outcomes, or product capabilities to make the draft sound stronger.
• If there is little or no citable support, write a useful generic draft with placeholders or clearly labeled assumptions rather than unsupported specifics.

Preamble gegen lange Wartezeiten beim Streaming

In Streaming-Anwendungen fällt Nutzern auf, wie lange es dauert, bis die erste sichtbare Antwort erscheint. GPT-5.5 kann relativ viel Zeit mit Reasoning, Planung oder Tool-Aufrufen verbringen, bevor das Modell Text ausgibt.

Der Leitfaden empfiehlt daher für längere oder tool-intensive Aufgaben eine kurze "Preamble". Gemeint ist ein sichtbares Update, das die Anfrage bestätigt und den ersten Schritt benennt. Das verbessere die wahrgenommene Reaktionsfähigkeit, ohne die eigentliche Aufgabe zu verändern.

Before any tool calls for a multi-step task, send a short user-visible update that acknowledges the request and states the first step. Keep it to one or two sentences.

Wer den Prompt-Umstieg nicht manuell vornehmen will, kann laut OpenAI auf Codex zurückgreifen: Der Coding-Agent soll die im Guide beschriebenen Änderungen mit einem einzigen Befehl umsetzen können. OpenAI stellt dafür einen eigenen "OpenAI Docs Skill" bereit, der auch in anderen Coding-Agenten verwendbar sein soll.