System prompt কী?

যে বার্তাটা আপনি কখনো পাঠাননি কিন্তু মডেল প্রথমে যেটা পড়ে

প্রতিটা চ্যাট অ্যাপ মডেলের কাছে আপনার বার্তার চেয়ে বেশি কিছু পাঠায়। আপনার কথার আগে আসে একটা লেখার ব্লক যা অ্যাপটা লিখেছে: সহকারীর নাম কী, তার কী করা উচিত আর কী করা উচিত নয়, কীভাবে উত্তর ফরম্যাট করতে হবে, আজকের তারিখ কী, কোন টুল সে কল করতে পারে। ওই ব্লকটাই system prompt। আপনি টাইপ করেন "এটা সংক্ষিপ্ত করো"; মডেল একটা পুরো পাতা নিয়ম পায় তারপর "এটা সংক্ষিপ্ত করো"।

মডেল system prompt-কে স্থায়ী আদেশ হিসেবে ধরে। যে মডেলকে "একটা সংক্ষিপ্ত সহকারী হতে বলা হয়েছে যে ব্রিটিশ ইংরেজিতে উত্তর দেয় আর কখনো বুলেট পয়েন্ট ব্যবহার করে না" সে পুরো কথোপকথন জুড়ে সেটাই করবে কোনো রিমাইন্ডার ছাড়াই, কারণ নির্দেশটা প্রতিটা বার্তার সঙ্গে আবার আসে। এই পুনঃপাঠানোই সেই খুঁটিনাটি যা মানুষ মিস করে, আর এটাই সেই জিনিস যাতে টাকা খরচ হয়, যা তৃতীয় সেকশন হিসাব করে দেখায়।

আপনি আসল কিছু দেখতে পারেন। Anthropic তার অ্যাপগুলোতে Claude-এর জন্য যে system prompt ব্যবহার করে তা প্রকাশ করে, পরিবর্তন হলে রিলিজ নোটসহ। একটা পড়া হলো এই ধরনটা বোঝার সবচেয়ে দ্রুত উপায়: স্বর নিয়ে অনুচ্ছেদ, কখন লিস্ট ব্যবহার করতে হবে, কীভাবে একটা প্রত্যাখ্যান করা উচিত এমন অনুরোধ সামলাতে হবে, knowledge cutoff নিয়ে, কোড না লিখে সাধারণ ইংরেজিতে লেখা। অন্যগুলো ফাঁস হয়ে যায়; Bing চ্যাটের প্রম্পট, যা সহকারীর নাম দিয়েছিল "Sydney", 2023 সালের ফেব্রুয়ারিতে স্ট্যানফোর্ডের একজন ছাত্র মডেলকে কথোপকথনের উপরের টেক্সট পুনরাবৃত্তি করতে বলে বের করে ফেলেছিল।

কেন একই প্রশ্নের উত্তর ভিন্ন অ্যাপে ভিন্ন হয়

মডেল API-গুলো প্রতিটা বার্তাকে একটা ভূমিকা দিয়ে লেবেল করে, আর মডেলকে সেগুলোকে ভিন্নভাবে ওজন দিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।

অর্ডারিং থেকে দুইটা জিনিস আসে। system prompt ফ্রেম ঠিক করে, তাই একই ব্যবহারকারী বার্তা ভিন্ন ফ্রেমের ভেতরে ভিন্ন উত্তর পায়: "একটা লিমেরিক লেখো" একটা system prompt-এর অধীনে লিমেরিক তৈরি করে আর ব্যাংকিং সহকারীর জন্য বানানো system prompt-এর অধীনে প্রত্যাখ্যান করে। আর system prompt অ্যাপের নিজস্ব, তাই একই মডেলে অ্যাপ পাল্টালে উত্তর বদলে যায় যদিও মডেল পাল্টায়নি। LLM কী মডেলকে অ্যাপ থেকে আলাদা করে; system prompt-ই সেই আলাদা করার বেশিরভাগ অংশ।

সীমারেখাটা একদম পাকা নয়। মডেলকে ব্যবহারকারীর চেয়ে system prompt অনুসরণ করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, কিন্তু একটা কারিগরি বার্তা তবুও একটা মডেলকে তার নির্দেশনা থেকে সরিয়ে দিতে পারে, যা AI জেইলব্রেকিং কী এর পুরো বিষয়। একটা system prompt একটা শক্তিশালী ডিফল্ট, তালা নয়।

system prompt-এর খরচ কত, কারণ এটা প্রতি টার্নে পাঠানো হয়

system prompt হলো ইনপুট টোকেন, আর AI-তে টোকেন কী দেখায় ইনপুটের বিল প্রতিটা বার্তায় হয়। 100 টার্নের একটা কথোপকথন যাতে 8,000-টোকেনের system prompt আছে, সেই প্রম্পটটা 100 বার পাঠায়: আপনার একটা শব্দও লেখার আগে 800,000 ইনপুট টোকেন।

লিস্ট প্রাইসে হিসাব করি। একটা সাধারণ বার্তা প্রায় 1,000 টোকেন ইনপুট আর 500 আউটপুট। একটা 8,000-টোকেন নির্দেশনা যোগ করা, যা 32,000 অক্ষরের ইংরেজি চার অক্ষরে এক টোকেন হিসাবে সমান, 100টা বার্তার প্রতিটায়, AI মডেল কস্ট ইনডেক্স-এর OpenRouter রেটে নিচের অতিরিক্ত ইনপুট খরচ করায়, যা 2026-08-20-এ সংগ্রহ করা হয়েছে।

প্রোভাইডাররা ক্যাশ করে: OpenAI ক্যাশ করা ইনপুটে অর্ধেক ছাড় দেয়, আর তার নতুনতম মডেলগুলোতে 90 শতাংশ, আর Anthropic একটা ক্যাশ রিড লিস্ট প্রাইসের দশ ভাগের এক ভাগ বিল করে, তাই যে অ্যাপ ক্যাশিং সেটআপ করে সে চার্টের চেয়ে অনেক কম দেয়। চার্টটা লিস্ট প্রাইস, যা কস্ট ইনডেক্স ট্র্যাক করে আর যে অ্যাপ ক্যাশিং বাদ দেয় তারা তাই দেয়। লম্বা স্থায়ী নির্দেশনা এখনো একমাত্র টেক্সট যা প্রতিবার পাঠানো হয়।

Whizi উল্টো পথে চার্জ করে। একটা বার্তার খরচ মডেল ঠিক করা ক্রেডিটের একটা নির্দিষ্ট সংখ্যা, হাউস মডেলে 1, Claude Sonnet 5-এ 10, Claude Opus 5-এ 20, আর নির্দেশনার দৈর্ঘ্য কখনো দামে ঢোকে না। একই 100 বার্তার খরচ নির্দেশনাসহ বা ছাড়া 100, 1,000 বা 2,000 ক্রেডিট। Whizi ক্রেডিট কীভাবে কাজ করে-এ পুরো সিঁড়িটা আছে।

system prompt-এর কোন অংশটা আপনি লিখতে পারেন

প্রোডাক্টগুলো system prompt-এর একটা টুকরো আপনার জন্য পূরণ করতে খুলে দেয়। ChatGPT একে কাস্টম নির্দেশনা আর মেমরি বলে; Claude-এর আছে প্রজেক্ট নির্দেশনা আর স্টাইল; Gemini-র আছে সেভড ইনফো। নাম যাই হোক, আপনার টেক্সট প্রোডাক্টের নিজস্ব নির্দেশনার সঙ্গে জোড়া হয় আর প্রতিটা টার্নে আবার পাঠানো হয়।

Whizi-তে সেই টুকরোটা হলো প্রজেক্ট। একটা প্রজেক্ট হলো কথোপকথনের একটা ফোল্ডার যার নিজস্ব নির্দেশনা আছে, 32,000 অক্ষর পর্যন্ত, এর ভেতরের প্রতিটা চ্যাটে প্রয়োগ করা হয় আর প্রতিটা বার্তায় প্রম্পটে পুনর্নির্মাণ করা হয়। পিন করা ফাইলও একইভাবে চলে, প্রতি ফাইলে 32,000 অক্ষরের নিষ্কাশিত টেক্সটে সীমাবদ্ধ আর পুরো প্রজেক্ট ব্লকের জন্য 120,000। কোনো অ্যাকাউন্ট-লেভেল কাস্টম নির্দেশনা ফিল্ড নেই: প্রতি-প্রজেক্ট নির্দেশনাই প্রোডাক্টে একমাত্র ব্যবহারকারী-রচিত নির্দেশনা, তাই সব জায়গায় চাওয়া একটা পছন্দ প্রতিটা প্রজেক্টে আলাদা করে পেস্ট করতে হয়।

চারটা বিল্ট-ইন এজেন্ট অন্য দিকটা দেখায়। Canadian CPA, Study Mentor, Writing Copilot আর Math Tutor সারিগুলোর প্রতিটার মডেল ক্যাটালগে লেখা একটা নির্দিষ্ট system prompt আছে, যা আপনি সম্পাদনা করতে পারবেন না। একটা এজেন্ট বেছে নেওয়া মানে একটা system prompt বেছে নেওয়া।

প্রকাশিত উদাহরণ থেকে, একটায় কী থাকা উচিত

যে নির্দেশনাগুলো কাজ করে সেগুলো একজন নতুন সহকর্মীর জন্য লেখা ব্রিফের মতো পড়ায়, আর প্রকাশিত Claude প্রম্পটগুলো এই ফর্মের সেরা পাবলিক মডেল। চারটা জিনিস বেশিরভাগ ওজন বহন করে।

1. এক বাক্যে ভূমিকা আর শ্রোতা। "আপনি কানাডীয় একক-মালিকানার জন্য একটা ট্যাক্স সহকারী" তিন অনুচ্ছেদ বিশেষণের চেয়ে বেশি কাজ করে।
2. ফরম্যাট নিয়মগুলো নিয়ম হিসেবে বলা। "150 শব্দের নিচে উত্তর দাও। বুলেট পয়েন্ট নেই। ব্রিটিশ বানান।" মডেল প্রেফারেন্সের চেয়ে সরাসরি আদেশ বেশি নির্ভরযোগ্যভাবে মেনে চলে।
3. অনিশ্চিত হলে কী করতে হবে। "যদি উত্তরটা এমন একটা তথ্যের ওপর নির্ভর করে যা আপনার কাছে নেই, উত্তর দেওয়ার আগে একটা প্রশ্ন জিজ্ঞেস করো।" এটা ছাড়া, মডেল অনুমান করে।
4. কী প্রত্যাখ্যান করতে হবে, আর কীভাবে। বিভাগগুলোর নাম আর প্রত্যাখ্যানের ভাষা দিন, নাহলে মডেল নিজের মতো বানিয়ে নেবে।

যা থাকা উচিত নয়: যে তথ্য বদলায়। একটা দাম, একটা মডেল সংখ্যা বা একটা তারিখ system prompt-এ লেখা থাকলে সেটা প্রতিটা টার্নে আবার নিশ্চিত করা হয় যতক্ষণ না কেউ এটা সম্পাদনা করে, আর এভাবেই একটা পুরনো নির্দেশনা মাসের পর মাস আত্মবিশ্বাসী ভুল উত্তর হয়ে ওঠে। বদলে যাওয়া তথ্য একটা পিন করা ফাইলে বা একটা সার্চে রাখুন, স্থায়ী আদেশে নয়, কারণ মডেলের নিজস্ব knowledge cutoff সেগুলোকে যেভাবেই হোক পুরনো করে দেয়। শুরুর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং একই কারিগরির প্রতি-বার্তা দিকটা কভার করে।