ChatGPT načítá obří konverzaci 16× rychleji. Multi-Agent v2 je v Codexu

16× rychleji? Ano, ale ne tak, jak zní titulek

Nejdřív upřesním jedno číslo, které se v titulcích objevilo a je trochu zavádějící. „741 konverzací za sekundu" zní jako sci-fi, ale realita je jiná — a pro běžného uživatele vlastně užitečnější. Interní test, který na Slacku ukázal šéf Codexu Andrew Ambrosino, vzal „monstrózní" konverzaci o 741 zprávách a velikosti 231 MB. U náročných agentních úloh mohou snadno vzniknout stovky výměn, když model čte kód, spouští testy a opravuje chyby. Právě tahle konverzace se dřív otevírala průměrně 27,62 sekundy. Po úpravě to zvládne za 1,66 sekundy. Když si ta dvě čísla vydělíte, dostanete zrychlení zhruba 16,6× — odtud to „16×" v titulku. Jde však o výsledek interního testu jedné velmi dlouhé konverzace, nikoli o univerzální zrychlení všech chatů. Ale to zdaleka není všechno, co OpenAI v útrobách vylepšila. Počet síťových požadavků nutných k otevření konverzace klesl z 894 na 16, tedy o 98,2 procenta. Počet záznamů, které se musely načíst, spadl z 15 529 na 64 — úspora 99,6 procenta. Paměť aplikace při takové operaci klesla z 1 030,7 MiB na 606 MiB. Celkově pak podle uniklého Slacku v témže interním testu naběhla aplikace o 94 procent rychleji a celková paměťová náročnost klesla o 41,2 procenta. Zdroj zároveň uvádí 87,8% snížení růstu heap paměti.

Jak to vlastně funguje

Trik je v tom, že ChatGPT už při otevření nenačítá celou historii naráz. Většinu obsahu uloží a zobrazí jen tu část, kterou právě potřebujete. Je to podobné, jako když v telefonu neotevíráte celou fotogalerii, ale jen pár posledních fotek, které chcete odeslat. Dřív to bylo spíš jako načítání uložené hry ze staré konzole — čekali jste, až se všechno nahraje. Pro vývojáře, kteří v Codex provádějí stovky volání nástrojů, to znamená svižnější rozhraní a menší zátěž zařízení. Pro běžného uživatele zase to, že měsíce stará konverzace naběhne skoro okamžitě, místo aby se web sekal, nebo dokonce spadl.

Multi-Agent v2: konec ručního vybírání modelu

Druhá, možná důležitější změna se týká toho, jak se úkoly rozdělují. Inženýr OpenAI Eric Provencher oficiálně potvrdil, že Multi-Agent v2 je nyní plně dostupný v Codexu. Hlavní agent dokáže automaticky delegovat dílčí úkoly na různé modely a každému „pod-agentovi" nastavit vlastní intenzitu uvažování. Prezident OpenAI Greg Brockman to shrnul slovy, že míříme k cíli rozloučit se s ručním výběrem modelu. Aktuální sestava podporovaná v Codexu vypadá takto:

• GPT-5.6 Sol — nejsilnější, pro komplexní agentní programování
• GPT-5.6 Terra — hlavní model pro každodenní programování
• GPT-5.6 Luna — nejrychlejší a nejlevnější
• Daybreak — specialista na kybernetickou bezpečnost
• GPT-5.5 — pro složité programování, výzkum a obecné úkoly

Logika za tím je čistě ekonomická. U komplexního úkolu podle OpenAI jen zhruba 20 procent kroků potřebuje ten nejsilnější model. Zbytek se dá svěřit levnějším a rychlejším variantám. Tím by v některých případech mohla klesnout cena za uvažování, aniž by utrpěl výsledek. Modely se tak mění z něčeho, co si ručně volíte, na vnitřní výpočetní zdroje, které si systém sám přiděluje.

Porodní bolesti

Nebylo to úplně bez chyb. Ještě před třemi týdny byly v seznamu modelů Sol a Terra označené jako multi_agent_v2, zatímco levná Luna zůstala na verzi v1. Když se pak hlavní agent pokusil delegovat úkol na Lunu, systém vrátil chybu „unknown model". Vývojáři kvůli tomu otevřeli hlášení na GitHubu a na fóru OpenAI se objevilo vlákno s výmluvným názvem „Vraťte nám Lunu". Dnešní plné spuštění tak vyřešilo problém, na který uživatelé upozorňovali celé týdny.

Od chatu k pracovní platformě

Obě změny míří podobným směrem, ale týkají se různých částí ekosystému. ChatGPT se díky rychlejšímu načítání dlouhých konverzací chová svižněji, zatímco Multi-Agent v2 v Codexu umožňuje systému rozdělit složitý úkol mezi více modelů. V Codexu tak zadáte úkol, systém si ho rozloží, naplánuje, které modely se na čem podílejí, a výsledek složí dohromady. Pro české uživatele je důležité, že dostupnost těchto služeb a funkcí se řídí konkrétním produktem a tarifem. Z uvedených informací proto nelze automaticky vyvozovat, že Multi-Agent v2 nebo celá popsaná sestava jsou nabízené všem uživatelům ChatGPT. Automatické rozdělování práce mezi modely může v některých případech přispět k nižším nákladům i kratšímu času, pokud systém část úkolu svěří rychlejším a levnějším variantám. Zároveň je to dobrá připomínka, že pokrok v AI v roce 2026 netáhne jen nový model s vyšším benchmarkem, ale i „nudná" infrastruktura: rychlejší načítání, menší paměť, chytřejší routing. Že jde o důležitý milník i pro samotnou firmu, naznačuje kontext — zdroj tuto změnu označuje za významný milník po odchodu Scotta Graye, kterému se v OpenAI přezdívalo „král programování". Podrobnosti přinesl server 36Kr. Ještě jednou ale pozor na hype. Zrychlení 16× platí pro extrémní, 741zprávovou konverzaci v interním testu, ne pro každou interakci. U krátkých dotazů rozdíl nemusíte poznat. Důležité je to, co se mění do budoucna: méně čekání a v Codexu také méně manuálního přemýšlení nad tím, „který model teď zvolit".