Mit der Einführung von GPT-5.5 stellt OpenAI Entwickler vor eine ungewohnte Herausforderung: Prompts, die für frühere Modelle wie GPT-4 oder GPT-4o sorgfältig optimiert wurden, können die Leistung des neuen Modells aktiv beeinträchtigen. OpenAI empfiehlt daher, bestehende Prompt-Bibliotheken nicht einfach zu migrieren, sondern von einem minimalen Baseline-Setup neu zu starten. Hintergrund ist, dass ältere Prompts häufig Kompensationsstrategien für Schwächen früherer Modelle enthalten – ausführliche Formatierungsanweisungen, redundante Kontextwiederholungen oder übervorsichtige Einschränkungen, die bei einem leistungsfähigeren Modell kontraproduktiv wirken. Besonders auffällig ist die Rückkehr der Rollendefinitionen: Nachdem viele Entwickler diese in neueren Modellgenerationen als überflüssig abgetan hatten, empfiehlt OpenAI sie für GPT-5.5 wieder explizit als zentralen Bestandteil des Prompt-Rahmens. Der Rat, minimal anzufangen, spiegelt eine breitere Verschiebung in der Prompt-Engineering-Praxis wider – weg von ausufernden System-Prompts hin zu knappen, modellgerechten Anweisungen. Für Teams mit großen bestehenden Prompt-Stacks bedeutet das einen erheblichen Überarbeitungsaufwand, bevor GPT-5.5 sein volles Potenzial entfalten kann.