A mensagem que você nunca enviou, mas o modelo lê primeiro
Todo aplicativo de chat envia ao modelo mais do que a sua mensagem. Antes das suas palavras vem um bloco de texto escrito pelo aplicativo: como o assistente se chama, o que deve e não deve fazer, como formatar as respostas, qual é a data de hoje, quais ferramentas ele pode chamar. Esse bloco é o system prompt. Você digita "resuma isso"; o modelo recebe uma página de regras seguida de "resuma isso".
O modelo trata o system prompt como ordens permanentes. Um modelo instruído a ser "um assistente conciso que responde em inglês britânico e nunca usa marcadores" fará isso durante toda a conversa sem ser lembrado, porque a instrução chega novamente a cada mensagem. Esse reenvio é o detalhe que passa despercebido, e é o que custa dinheiro, o que a terceira seção precifica.
Dá para ver exemplos reais. A Anthropic publica os system prompts que usa para o Claude em seus aplicativos, com notas de versão quando eles mudam. Ler um deles é a forma mais rápida de entender o gênero: parágrafos sobre tom, sobre quando usar listas, sobre como lidar com um pedido que deveria recusar, sobre a data de corte de conhecimento, escritos em inglês corrente em vez de código. Outros vazam; o prompt do Bing chat que batizava o assistente de "Sydney" foi extraído por um estudante de Stanford em fevereiro de 2023 pedindo ao modelo que repetisse o texto acima da conversa.
Por que a mesma pergunta recebe respostas diferentes em aplicativos diferentes
As APIs de modelos rotulam cada mensagem com um papel, e o modelo é treinado para ponderá-los de forma diferente.
| Papel | Quem escreve | Para que serve | Como o modelo o trata |
|---|---|---|---|
| Sistema | O aplicativo, mais quaisquer instruções personalizadas que você adicionou | Identidade, regras, formato, ferramentas, data | Ordens permanentes que têm prioridade sobre o turno do usuário |
| Usuário | Você | A pergunta, o texto colado, o arquivo anexado | A tarefa a fazer agora |
| Assistente | O modelo | Suas respostas anteriores | Seu próprio histórico, para manter consistência |
Duas coisas decorrem dessa ordem. O system prompt define o enquadramento, então a mesma mensagem do usuário recebe uma resposta diferente dentro de um enquadramento diferente: "escreva um limerique" produz um limerique sob um system prompt e uma recusa sob um system prompt de assistente bancário. E o system prompt é do aplicativo, então trocar de aplicativo com o mesmo modelo muda as respostas mesmo que o modelo não tenha mudado. O que é um LLM separa o modelo do aplicativo; o system prompt é a maior parte dessa separação.
A linha não é absoluta. Os modelos são treinados para seguir o system prompt acima do usuário, mas uma mensagem do usuário ainda pode convencer um modelo a abandonar suas instruções, que é o tema completo de o que é jailbreaking de IA. Um system prompt é um padrão forte, não um cadeado.
Quanto custa um system prompt, porque ele é enviado a cada turno
O system prompt são tokens de entrada, e o que são tokens em IA mostra que a entrada é cobrada em toda mensagem. Uma conversa de 100 turnos com um system prompt de 8.000 tokens envia esse prompt 100 vezes: 800.000 tokens de entrada antes de uma única palavra sua.
Vamos precificar pelo valor de tabela. Uma mensagem padrão tem cerca de 1.000 tokens de entrada e 500 de saída. Adicionar uma instrução de 8.000 tokens, o equivalente a 32.000 caracteres de inglês a quatro caracteres por token, em cada uma de 100 mensagens custa a entrada extra abaixo, nas taxas da OpenRouter do índice de custo de modelos de IA, coletado em 2026-08-20.
Os provedores fazem cache: a OpenAI dá desconto de metade em entradas em cache, e de 90 por cento em seus modelos mais recentes, e a Anthropic cobra uma leitura de cache a um décimo do preço de tabela, então um aplicativo que configura o cache paga bem menos do que o gráfico mostra. O gráfico é o preço de tabela, que é o que o índice de custo acompanha e o que qualquer aplicativo sem cache paga. Instruções permanentes longas continuam sendo o único texto enviado toda vez.
A Whizi cobra de forma diferente. Uma mensagem custa um número fixo de créditos definido pelo modelo, 1 no modelo da casa, 10 no Claude Sonnet 5, 20 no Claude Opus 5, e o tamanho da instrução nunca entra no preço. As mesmas 100 mensagens custam 100, 1.000 ou 2.000 créditos com ou sem a instrução. Como funcionam os créditos da Whizi traz a escala completa.
Qual parte do system prompt você pode escrever
Os produtos expõem uma fatia do system prompt para você preencher. O ChatGPT chama isso de instruções personalizadas e memória; o Claude tem instruções de projeto e estilos; o Gemini tem informações salvas. Seja qual for o nome, seu texto é anexado às instruções próprias do produto e reenviado a cada turno.
Na Whizi, essa fatia é o projeto. Um projeto é uma pasta de conversas com suas próprias instruções, de até 32.000 caracteres, aplicadas a todo chat dentro dele e reconstruídas no prompt a cada mensagem. Os arquivos fixados seguem o mesmo caminho, com limite de 32.000 caracteres de texto extraído por arquivo e 120.000 para o bloco do projeto inteiro. Não há campo de instruções personalizadas no nível da conta: a instrução por projeto é a única instrução escrita pelo usuário no produto, então uma preferência que você quer em todo lugar precisa ser colada em cada projeto.
Os quatro agentes integrados mostram o outro lado. As linhas do CPA canadense, Mentor de Estudos, Copiloto de Escrita e Tutor de Matemática carregam cada uma um system prompt fixo escrito no catálogo de modelos, que você não pode editar. Escolher um agente é escolher um system prompt.
O que entra em um, segundo os exemplos publicados
As instruções que funcionam se leem como um briefing para um novo colega, e os prompts publicados do Claude são o melhor modelo público desse formato. Quatro coisas carregam a maior parte do peso.
- Papel e público em uma frase. "Você é um assistente fiscal para autônomos canadenses" faz mais do que três parágrafos de adjetivos.
- Regras de formato declaradas como regras. "Responda em menos de 150 palavras. Sem marcadores. Ortografia britânica." Os modelos seguem imperativos diretos com mais confiabilidade do que preferências.
- O que fazer quando há incerteza. "Se a resposta depende de um fato que você não tem, faça uma pergunta antes de responder." Sem isso, o modelo chuta.
- O que recusar, e como. Nomeie as categorias e o texto da recusa, ou o modelo vai inventar o dele.
O que não entra: fatos que mudam. Um preço, uma contagem de modelos ou uma data escrita em um system prompt é reafirmada a cada turno até alguém editá-la, e é assim que uma instrução defasada vira uma resposta confiantemente errada por meses. Coloque fatos que mudam em um arquivo fixado ou em uma busca, não nas ordens permanentes, porque a própria data de corte de conhecimento do modelo já os torna obsoletos de qualquer forma. Engenharia de prompt para iniciantes cobre o lado por mensagem do mesmo ofício.
- Escreva o papel e o público na primeira frase de qualquer instrução que adicionar
- Declare o formato como regras, não preferências: limite de palavras, sem listas, qual ortografia
- Mantenha as instruções permanentes curtas; todo caractere é reenviado a cada mensagem
- Mantenha fatos que mudam fora da instrução e em um arquivo fixado ou em uma busca
- Diga ao modelo o que fazer quando faltar um fato, ou ele vai preencher a lacuna
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre system prompt e user prompt?
O system prompt é escrito pelo aplicativo e define regras permanentes: papel, tom, formato, o que recusar. O user prompt é a sua mensagem, a tarefa a fazer agora. Os modelos são treinados para seguir o system prompt acima do turno do usuário, e o system prompt é reenviado a cada mensagem enquanto cada user prompt é enviado uma única vez.
Dá para ver o system prompt do ChatGPT ou do Claude?
A Anthropic publica os system prompts usados nos aplicativos do Claude, com notas de versão para cada mudança. A OpenAI não publica o do ChatGPT, embora versões já tenham sido extraídas e postadas por usuários. Pedir a um modelo para repetir suas instruções às vezes funciona e às vezes produz uma inventada, então trate um prompt vazado como não verificado a menos que o fornecedor confirme.
Um system prompt custa tokens?
Sim, em toda mensagem. É texto de entrada, e é reenviado a cada turno, então uma instrução de 8.000 tokens ao longo de 100 mensagens são 800.000 tokens de entrada. No preço de tabela, isso triplica o custo de uma conversa no Claude Sonnet 5, de $0.70 para $2.30. A Whizi cobra um preço fixo em créditos por mensagem definido pelo modelo, então o tamanho da instrução não muda quanto você paga.
O que são custom instructions?
A parte do system prompt que um produto permite você escrever. Seu texto é anexado às instruções próprias do aplicativo e enviado a cada mensagem. No ChatGPT é um campo nas configurações; na Whizi é a instrução por projeto, de até 32.000 caracteres, que se aplica a toda conversa dentro daquele projeto.
Um usuário pode sobrepor o system prompt?
Às vezes. Os modelos são treinados para priorizar o system prompt, e um bem escrito resiste a pedidos comuns. Mensagens elaboradas que convencem um modelo a abandonar suas regras são jailbreaks, e os fornecedores os tratam como um problema de segurança, não como um recurso. Qualquer coisa que nunca deva acontecer pertence ao código fora do modelo, onde uma mensagem não pode discutir com ela.
