Що таке системний промпт?

Повідомлення, яке ви ніколи не надсилали, але модель читає його першим

Кожен чат-застосунок надсилає моделі більше, ніж ваше повідомлення. Перед вашими словами йде блок тексту, який написав застосунок: як звати асистента, що йому можна і не можна робити, як форматувати відповіді, яка сьогодні дата, які інструменти він може викликати. Цей блок і є системним промптом. Ви пишете "перекажи це коротко", а модель отримує сторінку правил, за якою йде "перекажи це коротко".

Модель сприймає системний промпт як постійний наказ. Модель, якій сказали бути "лаконічним асистентом, що відповідає британською англійською і ніколи не використовує марковані списки", виконуватиме це впродовж усієї розмови без нагадувань, бо інструкція надходить повторно з кожним повідомленням. Це повторне надсилання, деталь, яку люди пропускають, і саме вона коштує грошей, що прораховано в третьому розділі.

Реальні приклади можна побачити. Anthropic публікує системні промпти, які використовує для Claude у своїх застосунках, разом із нотатками про випуски при їх зміні. Читання такого промпту, найшвидший спосіб зрозуміти жанр: абзаци про тон, про те, коли використовувати списки, як обробляти запит, який слід відхилити, про межу знань, написані звичайною мовою, а не кодом. Інші промпти витікають; промпт чату Bing, який назвав асистента "Sydney", витягнув студент Стенфорда у лютому 2023 року, попросивши модель повторити текст над розмовою.

Чому та сама відповідь відрізняється в різних застосунках

API моделей позначають кожне повідомлення роллю, і модель навчена зважувати їх по-різному.

З порядку випливають дві речі. Системний промпт задає рамку, тож одне й те саме повідомлення користувача отримує різну відповідь усередині різної рамки: "напиши лімерик" дає лімерик під одним системним промптом і відмову під системним промптом банківського асистента. І системний промпт належить застосунку, тому перехід між застосунками на тій самій моделі змінює відповіді, хоча модель не змінилась. Що таке LLM відокремлює модель від застосунку, і системний промпт, це більша частина цього розділення.

Ця межа не абсолютна. Моделі навчені слідувати системному промпту більше, ніж користувачу, але повідомлення користувача все ще може переконати модель відхилитись від інструкцій, і це вся тема що таке джейлбрейк ШІ. Системний промпт, це сильне налаштування за замовчуванням, а не замок.

Скільки коштує системний промпт, бо він надсилається щоразу

Системний промпт, це вхідні токени, і що таке токени в ШІ показує, що вхід тарифікується на кожному повідомленні. Розмова зі 100 ходами і системним промптом на 8 000 токенів надсилає цей промпт 100 разів: 800 000 вхідних токенів ще до жодного вашого слова.

Порахуймо за прайсом. Звичайне повідомлення, це приблизно 1 000 токенів на вході і 500 на виході. Додавання інструкції на 8 000 токенів, а саме стільки дають 32 000 символів англійського тексту з розрахунку чотири символи на токен, до кожного зі 100 повідомлень коштує додаткові витрати на вхід нижче за тарифами OpenRouter з індексу вартості моделей ШІ, отримано 2026-08-20.

Провайдери кешують: OpenAI знижує вартість кешованого вводу вдвічі, а на новіших моделях на 90 відсотків, і Anthropic тарифікує читання кешу за десятою частиною прайсової ціни, тож застосунок із налаштованим кешуванням платить значно менше, ніж на графіку. Графік показує прайсову ціну, саме те, що відстежує індекс вартості і що платить будь-який застосунок без кешування. Довгі постійні інструкції залишаються єдиним текстом, який надсилається щоразу.

Whizi тарифікує інакше. Повідомлення коштує фіксовану кількість кредитів, визначену моделлю: 1 на домашній моделі, 10 на Claude Sonnet 5, 20 на Claude Opus 5, і довжина інструкції ніяк не впливає на ціну. Ті самі 100 повідомлень коштують 100, 1 000 або 2 000 кредитів з інструкцією чи без неї. Як працюють кредити Whizi містить всю шкалу.

Яку частину системного промпту вам дозволено писати

Продукти відкривають для вас частину системного промпту для заповнення. ChatGPT називає це кастомними інструкціями та пам'яттю; у Claude є інструкції проєкту та стилі; у Gemini збережена інформація. Хоч би як це називалося, ваш текст додається до власних інструкцій продукту і надсилається повторно щоразу.

У Whizi ця частина, це проєкт. Проєкт це папка розмов із власними інструкціями, до 32 000 символів, які застосовуються до кожного чату всередині нього і перебудовуються в промпт на кожному повідомленні. Закріплені файли працюють так само, обмежені 32 000 символами витягнутого тексту на файл і 120 000 для всього блоку проєкту. Немає поля кастомних інструкцій на рівні акаунту: інструкція проєкту, це єдина авторська інструкція в продукті, тож налаштування, яке потрібне всюди, доведеться вставити в кожен проєкт окремо.

Чотири вбудовані агенти показують інший бік. Рядки Canadian CPA, Study Mentor, Writing Copilot і Math Tutor кожен несе фіксований системний промпт, вписаний у каталог моделей, який не можна редагувати. Вибір агента, це вибір системного промпту.

Що входить у промпт, на основі опублікованих прикладів

Робочі інструкції читаються як брифінг для нового колеги, і опубліковані промпти Claude, найкраща публічна модель такої форми. Чотири речі несуть основну вагу.

1. Роль і аудиторія в одному реченні. "Ти податковий асистент для канадських фізичних осіб-підприємців" робить більше, ніж три абзаци прикметників.
2. Правила формату, сформульовані як правила. "Відповідай менш ніж у 150 словах. Без маркованих списків. Британське написання." Моделі слідують чітким наказовим формулюванням надійніше, ніж побажанням.
3. Що робити, коли невідомо. "Якщо відповідь залежить від факту, якого в тебе немає, задай одне питання перед відповіддю." Без цього модель здогадується.
4. Що відхиляти і як. Назвіть категорії та формулювання відмови, інакше модель вигадає власне.

Що не належить сюди: факти, які змінюються. Ціна, кількість моделей або дата, вписані в системний промпт, повторно стверджуються на кожному ходу, доки хтось не відредагує їх, саме так застаріла інструкція перетворюється на впевнено неправильну відповідь на місяці. Розміщуйте змінні факти в закріпленому файлі або пошуку, а не в постійних наказах, бо власна межа знань моделі все одно робить їх застарілими. Промпт-інжиніринг для початківців охоплює цю ж майстерність на рівні окремого повідомлення.