Sistem promptu nedir?

Hiç göndermediğin ama modelin önce okuduğu mesaj

Her sohbet uygulaması, modele senin mesajından daha fazlasını gönderir. Senin sözlerinden önce, uygulamanın yazdığı bir metin bloğu gelir: asistanın adı ne, ne yapması ve ne yapmaması gerektiği, yanıtları nasıl biçimlendireceği, bugünün tarihi ne, hangi araçları çağırabileceği. O blok sistem promptudur. Sen "bunu özetle" yazarsın; model bir sayfa kuralın ardından "bunu özetle" ifadesini alır.

Model, sistem promptunu sabit emirler olarak ele alır. "İngiliz İngilizcesiyle yanıt veren ve asla madde imi kullanmayan kısa bir asistan" olması istenen bir model, bunu tüm konuşma boyunca hatırlatılmadan yapar, çünkü talimat her mesajla birlikte yeniden gelir. İnsanların gözden kaçırdığı ayrıntı bu yeniden gönderimdir ve paraya mal olan da tam olarak budur; bunu üçüncü bölüm fiyatlandırır.

Gerçek örnekleri görebilirsin. Anthropic, Claude'un uygulamalarında kullandığı sistem promptlarını, değiştiklerinde sürüm notlarıyla birlikte yayınlar. Birini okumak, türü anlamanın en hızlı yoludur: ton üzerine paragraflar, ne zaman liste kullanılacağı, reddetmesi gereken bir isteğin nasıl ele alınacağı, bilgi kesim tarihi, kod yerine sade İngilizce yazılmış. Bazıları sızar; asistana "Sydney" adını veren Bing sohbet promptu, Şubat 2023'te bir Stanford öğrencisi tarafından modelden konuşmanın üstündeki metni tekrar etmesi istenerek çıkarıldı.

Aynı soru neden farklı bir uygulamada farklı bir yanıt alıyor

Model API'leri her mesajı bir rolle etiketler ve model bunları farklı ağırlıklandıracak şekilde eğitilir.

Sıralamadan iki şey çıkar. Sistem promptu çerçeveyi belirler, bu yüzden aynı kullanıcı mesajı farklı bir çerçevede farklı bir yanıt alır: "bir limerick yaz" bir sistem promptunda limerick üretirken, bir bankacılık asistanı için yazılmış bir sistem promptunda reddedilir. Ve sistem promptu uygulamaya aittir, bu yüzden aynı model üzerinde uygulama değiştirmek, model değişmese bile yanıtları değiştirir. LLM nedir, modeli uygulamadan ayırır; sistem promptu bu ayrımın büyük kısmıdır.

Bu çizgi kesin değildir. Modeller, sistem promptunu kullanıcıdan üstün tutacak şekilde eğitilir ama bir kullanıcı mesajı yine de bir modeli kendi talimatlarından vazgeçirebilir, ki bu tamamen yapay zeka jailbreak'i nedir konusunun kendisidir. Sistem promptu güçlü bir varsayılandır, bir kilit değildir.

Her turda gönderildiği için sistem promptunun maliyeti ne

Sistem promptu girdi token'ıdır ve yapay zekada token nedir, girdinin her mesajda ücretlendirildiğini gösterir. 8.000 token'lık bir sistem promptuyla 100 turluk bir konuşma, o promptu 100 kez gönderir: senin tek bir kelimenden önce 800.000 girdi token'ı.

Liste fiyatından hesaplayalım. Standart bir mesaj yaklaşık 1.000 token girdi ve 500 token çıktıdır. 32.000 karakterlik İngilizcenin, karakter başına dört harfle 8.000 token'a denk geldiği bir talimatı, 100 mesajın her birine eklemek, yapay zeka model maliyet endeksi'ndeki OpenRouter fiyatlarına göre, 2026-08-20 tarihinde alınan verilerle, aşağıdaki ek girdiye mal olur.

Sağlayıcılar önbellekler: OpenAI önbelleğe alınmış girdiyi yarı fiyatına, en yeni modellerinde yüzde 90 indirimle sunar; Anthropic ise bir önbellek okumasını liste fiyatının onda birine faturalandırır, bu yüzden önbellekleme kuran bir uygulama grafiktekinden çok daha az öder. Grafik liste fiyatıdır, maliyet endeksinin izlediği ve önbellekleme yapmayan herhangi bir uygulamanın ödediği fiyat budur. Uzun sabit talimatlar yine de her seferinde gönderilen tek metindir.

Whizi işi tersine çevirir. Bir mesaj, modelin belirlediği sabit sayıda krediye mal olur, ev modelinde 1, Claude Sonnet 5'te 10, Claude Opus 5'te 20, ve talimatın uzunluğu fiyata hiç girmez. Talimatlı ya da talimatsız aynı 100 mesaj, 100, 1.000 ya da 2.000 krediye mal olur. Whizi kredileri nasıl çalışır sayfasında bu basamaklar var.

Sistem promptunun hangi kısmını yazmana izin verilir

Ürünler, doldurman için sistem promptunun bir dilimini açığa çıkarır. ChatGPT buna özel talimatlar ve hafıza der; Claude'un proje talimatları ve stilleri vardır; Gemini'de kaydedilmiş bilgi bulunur. İsmi ne olursa olsun, senin metnin ürünün kendi talimatlarına eklenir ve her turda yeniden gönderilir.

Whizi'de bu dilim projedir. Bir proje, kendi talimatlarına sahip, 32.000 karaktere kadar, içindeki her sohbete uygulanan ve her mesajda promptun içine yeniden inşa edilen bir konuşma klasörüdür. Sabitlenmiş dosyalar da aynı şekilde ilerler, dosya başına 32.000 karakter çıkarılmış metinle ve tüm proje bloğu için 120.000 karakterle sınırlıdır. Hesap düzeyinde bir özel talimatlar alanı yoktur: proje başına talimat, üründeki kullanıcının yazdığı tek talimattır, bu yüzden her yerde istediğin bir tercihi her projeye ayrı ayrı yapıştırman gerekir.

Dört yerleşik ajan işin diğer tarafını gösterir. Canadian CPA, Study Mentor, Writing Copilot ve Math Tutor satırlarının her biri, model kataloğuna yazılmış, düzenleyemeyeceğin sabit bir sistem promptu taşır. Bir ajan seçmek, bir sistem promptu seçmektir.

Yayınlanmış örneklere göre bir sisteme ne girer

İşe yarayan talimatlar yeni bir iş arkadaşına yazılan bir brifing gibi okunur ve yayınlanmış Claude promptları bu formun en iyi kamuya açık modelidir. Dört şey ağırlığın çoğunu taşır.

1. Tek cümlede rol ve hedef kitle. "Kanadalı bireysel işletme sahipleri için bir vergi asistanısın" ifadesi, üç paragraf sıfattan daha fazlasını yapar.
2. Biçim kuralları, kural olarak belirtilir. "150 kelimenin altında yanıt ver. Madde imi yok. İngiliz yazımı." Modeller, tercihlerden çok düz emirleri daha güvenilir şekilde takip eder.
3. Emin olunmadığında ne yapılacağı. "Yanıt sahip olmadığın bir gerçeğe bağlıysa, yanıtlamadan önce bir soru sor." Bu olmadan model tahmin eder.
4. Neyin reddedileceği ve nasıl reddedileceği. Kategorileri ve reddin ifadesini adlandır, yoksa model kendi reddini uydurur.

Neyin girmemesi gerekir: değişen gerçekler. Bir sistem promptuna yazılan bir fiyat, bir model sayısı ya da bir tarih, birisi onu düzeltene kadar her turda yeniden ileri sürülür, ki bayat bir talimatın aylarca kendinden emin yanlış bir yanıta dönüşmesi böyle olur. Değişen gerçekleri sabit emirlere değil, sabitlenmiş bir dosyaya ya da bir aramaya koy, çünkü modelin kendi bilgi kesim tarihi bunları zaten bayatlatır. Yeni başlayanlar için prompt mühendisliği, aynı zanaatın mesaj başına olan tarafını ele alır.