Czym jest system prompt?

Wiadomość, której nigdy nie wysłałeś, a którą model czyta jako pierwszą

Każda aplikacja czatowa wysyła do modelu więcej niż twoją wiadomość. Przed twoimi słowami pojawia się blok tekstu napisany przez aplikację: jak nazywa się asystent, co powinien, a czego nie powinien robić, jak formatować odpowiedzi, jaka jest dzisiejsza data, z jakich narzędzi może korzystać. Ten blok to system prompt. Piszesz "podsumuj to", a model dostaje stronę zasad, po której następuje "podsumuj to".

Model traktuje system prompt jak stałe rozkazy. Model poproszony o bycie "zwięzłym asystentem, który odpowiada po brytyjsku i nigdy nie używa punktorów" będzie tak robił przez całą rozmowę bez przypominania, ponieważ instrukcja przychodzi na nowo z każdą wiadomością. To ponowne wysyłanie to szczegół, który ludzie pomijają, i to on kosztuje pieniądze, co wycenia trzecia sekcja.

Możesz zobaczyć prawdziwe przykłady. Anthropic publikuje system prompty używane w aplikacjach Claude'a wraz z notatkami o zmianach. Przeczytanie jednego to najszybszy sposób na zrozumienie tego gatunku: akapity o tonie, o tym kiedy używać list, jak obsłużyć prośbę, której należy odmówić, o dacie granicznej wiedzy, napisane zwykłym językiem, a nie kodem. Inne wyciekają; prompt czatu Bing, który nazywał asystenta "Sydney", wydobył w lutym 2023 student Stanfordu, prosząc model o powtórzenie tekstu znajdującego się nad rozmową.

Dlaczego to samo pytanie w innej aplikacji daje inną odpowiedź

API modeli oznaczają każdą wiadomość rolą, a model jest trenowany, by traktować je z różną wagą.

Z tej kolejności wynikają dwie rzeczy. System prompt ustala ramy, więc ta sama wiadomość użytkownika dostaje inną odpowiedź w innych ramach: "napisz limeryk" tworzy limeryk pod jednym system promptem, a odmowę pod system promptem dla asystenta bankowego. A system prompt należy do aplikacji, więc zmiana aplikacji przy tym samym modelu zmienia odpowiedzi, mimo że model się nie zmienił. Czym jest LLM oddziela model od aplikacji; system prompt to większość tego rozdziału.

Ta granica nie jest absolutna. Modele są trenowane, by stawiać system prompt ponad użytkownika, ale wiadomość użytkownika wciąż może wyprowadzić model z jego instrukcji, co jest całym tematem czym jest jailbreaking AI. System prompt to silne ustawienie domyślne, nie blokada.

Ile kosztuje system prompt, bo jest wysyłany przy każdej turze

System prompt to tokeny wejściowe, a czym są tokeny w AI pokazuje, że wejście jest naliczane przy każdej wiadomości. Rozmowa złożona ze 100 tur z 8000-tokenowym system promptem wysyła ten prompt 100 razy: 800 000 tokenów wejściowych, zanim padnie jedno twoje słowo.

Wyceńmy to w cenie standardowej. Standardowa wiadomość to około 1000 tokenów na wejściu i 500 na wyjściu. Dodanie 8000-tokenowej instrukcji, czyli tego, ile daje 32 000 znaków angielskiego tekstu przy czterech znakach na token, do każdej ze 100 wiadomości kosztuje dodatkowe wejście poniżej, według stawek OpenRouter z indeksu kosztów modeli AI, pobranych 2026-08-20.

Dostawcy stosują cache: OpenAI obniża cenę zapisanego w cache wejścia o połowę, a w swoich najnowszych modelach o 90 procent, a Anthropic nalicza odczyt z cache po jednej dziesiątej ceny standardowej, więc aplikacja, która skonfiguruje cache, płaci znacznie mniej niż pokazuje wykres. Wykres pokazuje cenę standardową, którą śledzi indeks kosztów i którą płaci każda aplikacja pomijająca cache. Długie stałe instrukcje wciąż są jedynym tekstem wysyłanym za każdym razem.

Whizi nalicza opłaty odwrotnie. Wiadomość kosztuje stałą liczbę kredytów ustaloną przez model, 1 na modelu domowym, 10 na Claude Sonnet 5, 20 na Claude Opus 5, a długość instrukcji nigdy nie wpływa na cenę. Te same 100 wiadomości kosztuje 100, 1000 lub 2000 kredytów, z instrukcją czy bez niej. Jak działają kredyty Whizi opisuje całą drabinkę.

Którą część system promptu wolno ci napisać

Produkty udostępniają wycinek system promptu do wypełnienia. ChatGPT nazywa to instrukcjami niestandardowymi i pamięcią; Claude ma instrukcje projektu i style; Gemini ma zapisane informacje. Niezależnie od nazwy, twój tekst jest dołączany do własnych instrukcji produktu i wysyłany na nowo przy każdej turze.

W Whizi tym wycinkiem jest projekt. Projekt to folder rozmów z własnymi instrukcjami, do 32 000 znaków, stosowanymi w każdym czacie wewnątrz niego i odbudowywanymi w prompcie przy każdej wiadomości. Przypięte pliki jadą tą samą drogą, z limitem 32 000 znaków wyodrębnionego tekstu na plik i 120 000 dla całego bloku projektu. Nie ma pola instrukcji niestandardowych na poziomie konta: instrukcja na projekt to jedyna autorska instrukcja użytkownika w produkcie, więc preferencję, którą chcesz mieć wszędzie, trzeba wkleić do każdego projektu.

Cztery wbudowane agenty pokazują drugą stronę medalu. Wiersze Canadian CPA, Study Mentor, Writing Copilot i Math Tutor mają każdy stały system prompt wpisany do katalogu modeli, którego nie możesz edytować. Wybór agenta to wybór system promptu.

Co powinno się w nim znaleźć, na podstawie opublikowanych przykładów

Instrukcje, które działają, czytają się jak brief dla nowego kolegi z pracy, a opublikowane prompty Claude'a to najlepszy publiczny wzorzec tej formy. Cztery rzeczy niosą większość ciężaru.

1. Rola i odbiorca w jednym zdaniu. "Jesteś asystentem podatkowym dla kanadyjskich jednoosobowych działalności gospodarczych" robi więcej niż trzy akapity przymiotników.
2. Zasady formatu podane jako zasady. "Odpowiadaj w mniej niż 150 słów. Bez punktorów. Pisownia brytyjska." Modele stosują się do jasnych nakazów dużo bardziej wiarygodnie niż do preferencji.
3. Co robić w razie niepewności. "Jeśli odpowiedź zależy od faktu, którego nie masz, zadaj jedno pytanie przed odpowiedzią." Bez tego model zgaduje.
4. Czego odmawiać i jak. Nazwij kategorie i treść odmowy, inaczej model wymyśli własną.

Co nie powinno się tam znaleźć: fakty, które się zmieniają. Cena, liczba modeli czy data wpisana do system promptu jest potwierdzana na nowo przy każdej turze, dopóki ktoś jej nie zmieni, i tak nieaktualna instrukcja staje się przez miesiące pewną siebie, błędną odpowiedzią. Zmieniające się fakty umieszczaj w przypiętym pliku albo w wyszukiwarce, nie w stałych rozkazach, ponieważ data graniczna wiedzy modelu i tak je dezaktualizuje. Prompt engineering dla początkujących obejmuje tę samą sztukę na poziomie pojedynczej wiadomości.