System prompt kya hai؟

وہ پیغام جو آپ نے کبھی نہیں بھیجا لیکن ماڈل پہلے پڑھتا ہے

ہر چیٹ ایپ ماڈل کو آپ کے پیغام سے زیادہ کچھ بھیجتی ہے۔ آپ کے الفاظ سے پہلے متن کا وہ بلاک آتا ہے جو ایپ نے لکھا: اسسٹنٹ کا نام کیا ہے، اسے کیا کرنا اور کیا نہیں کرنا چاہیے، جوابات کو کیسے فارمیٹ کرنا ہے، آج کی تاریخ کیا ہے، وہ کون سے ٹولز کال کر سکتا ہے۔ وہ بلاک سسٹم پرومپٹ ہے۔ آپ ٹائپ کرتے ہیں "اسے خلاصہ کریں"؛ ماڈل کو اصولوں کا ایک صفحہ ملتا ہے جس کے بعد "اسے خلاصہ کریں" آتا ہے۔

ماڈل سسٹم پرومپٹ کو مستقل حکم سمجھتا ہے۔ ایک ماڈل جسے "ایسا مختصر گو اسسٹنٹ بنو جو برطانوی انگریزی میں جواب دے اور کبھی بلٹ پوائنٹس استعمال نہ کرے" کہا جائے، وہ پوری گفتگو میں یاد دلائے بغیر ایسا ہی کرے گا، کیونکہ یہ ہدایت ہر پیغام کے ساتھ دوبارہ آتی ہے۔ یہ دوبارہ بھیجنا وہ تفصیل ہے جسے لوگ نظر انداز کر دیتے ہیں، اور یہی وہ چیز ہے جس کی قیمت لگتی ہے، جسے تیسرا حصہ واضح کرتا ہے۔

آپ اصلی نمونے دیکھ سکتے ہیں۔ Anthropic اپنی ایپس میں Claude کے لیے استعمال ہونے والے سسٹم پرومپٹس شائع کرتی ہے، اور جب وہ تبدیل ہوتے ہیں تو ریلیز نوٹس دیتی ہے۔ ایک پڑھنا اس صنف کو سمجھنے کا سب سے تیز طریقہ ہے: لہجے پر پیراگراف، لسٹ کب استعمال کرنی ہے، کسی درخواست سے انکار کیسے کرنا ہے، نالج کٹ آف پر، سب سادہ انگریزی میں لکھے ہوئے نہ کہ کوڈ میں۔ کچھ باہر بھی نکل جاتے ہیں؛ Bing چیٹ کا وہ پرومپٹ جس نے اسسٹنٹ کا نام "Sydney" رکھا تھا، فروری 2023 میں Stanford کے ایک طالب علم نے ماڈل سے گفتگو کے اوپر کا متن دہرانے کو کہہ کر نکالا تھا۔

ایک ہی سوال کا مختلف ایپ میں مختلف جواب کیوں آتا ہے

ماڈل APIs ہر پیغام کو ایک کردار (role) کے ساتھ لیبل کرتی ہیں، اور ماڈل کو انہیں مختلف طرح تولنے کی تربیت دی جاتی ہے۔

ترتیب سے دو باتیں نکلتی ہیں۔ سسٹم پرومپٹ فریم طے کرتا ہے، اس لیے ایک ہی صارف پیغام مختلف فریم میں مختلف جواب پاتا ہے: "ایک لیمرک لکھو" ایک سسٹم پرومپٹ کے تحت لیمرک بناتا ہے اور بینکنگ اسسٹنٹ کے سسٹم پرومپٹ کے تحت انکار۔ اور سسٹم پرومپٹ ایپ کا ہوتا ہے، اس لیے ایک ہی ماڈل پر ایپ بدلنے سے جوابات بدل جاتے ہیں حالانکہ ماڈل نہیں بدلا۔ LLM کیا ہے ماڈل کو ایپ سے الگ کرتا ہے؛ سسٹم پرومپٹ اسی الگاؤ کا بیشتر حصہ ہے۔

یہ لکیر مطلق نہیں ہے۔ ماڈلز کو صارف کے مقابلے سسٹم پرومپٹ کی پیروی کرنے کی تربیت دی جاتی ہے، مگر ایک صارف پیغام پھر بھی ماڈل کو اس کی ہدایات سے ہٹا سکتا ہے، جو AI jailbreaking کیا ہے کا پورا موضوع ہے۔ سسٹم پرومپٹ ایک مضبوط ڈیفالٹ ہے، تالا نہیں۔

سسٹم پرومپٹ کی قیمت کیا ہے، کیونکہ یہ ہر ٹرن پر بھیجا جاتا ہے

سسٹم پرومپٹ ان پٹ ٹوکنز ہیں، اور AI میں ٹوکنز کیا ہیں دکھاتا ہے کہ ان پٹ ہر پیغام پر چارج ہوتا ہے۔ 8,000 ٹوکن کے سسٹم پرومپٹ والی 100 ٹرن کی گفتگو یہ پرومپٹ 100 بار بھیجتی ہے: آپ کے ایک لفظ سے پہلے ہی 800,000 ان پٹ ٹوکنز۔

لسٹ قیمت پر حساب لگائیں۔ ایک عام پیغام تقریباً 1,000 ٹوکن ان پٹ اور 500 آؤٹ پٹ ہوتا ہے۔ 8,000 ٹوکن کی ہدایت شامل کرنا، جو کہ 32,000 حروف کی انگریزی کے برابر ہے چار حروف فی ٹوکن کے حساب سے، 100 میں سے ہر پیغام پر AI ماڈل کاسٹ انڈیکس کی OpenRouter شرحوں کے مطابق نیچے دی گئی اضافی ان پٹ لاگت لگاتا ہے، جو 2026-08-20 کو حاصل کی گئی۔

پرووائیڈرز کیشنگ کرتے ہیں: OpenAI کیشڈ ان پٹ پر آدھی رعایت دیتا ہے، اور اپنے تازہ ترین ماڈلز پر 90 فیصد، اور Anthropic کیش ریڈ کو لسٹ قیمت کے دسویں حصے پر چارج کرتا ہے، اس لیے ایسی ایپ جو کیشنگ سیٹ اپ کرتی ہے چارٹ سے کہیں کم ادا کرتی ہے۔ چارٹ لسٹ قیمت ہے، جو کاسٹ انڈیکس ٹریک کرتا ہے اور جو کوئی بھی کیشنگ چھوڑنے والی ایپ ادا کرتی ہے۔ لمبی مستقل ہدایات پھر بھی وہ واحد متن ہیں جو ہر بار بھیجا جاتا ہے۔

Whizi الٹا طریقہ اپناتا ہے۔ ایک پیغام کی قیمت ماڈل کی طے کردہ ایک مقررہ تعداد میں کریڈٹس ہوتی ہے، ہاؤس ماڈل پر 1، Claude Sonnet 5 پر 10، Claude Opus 5 پر 20، اور ہدایت کی لمبائی کبھی قیمت میں داخل نہیں ہوتی۔ وہی 100 پیغامات ہدایت کے ساتھ یا اس کے بغیر 100، 1,000 یا 2,000 کریڈٹس کے برابر رہتے ہیں۔ Whizi کریڈٹس کیسے کام کرتے ہیں میں پوری سیڑھی موجود ہے۔

سسٹم پرومپٹ کا کون سا حصہ آپ کو لکھنے کی اجازت ہے

پروڈکٹس آپ کے بھرنے کے لیے سسٹم پرومپٹ کا ایک ٹکڑا سامنے لاتی ہیں۔ ChatGPT اسے کسٹم انسٹرکشنز اور میموری کہتا ہے؛ Claude کے پاس پراجیکٹ انسٹرکشنز اور اسٹائلز ہیں؛ Gemini کے پاس محفوظ معلومات ہے۔ نام جو بھی ہو، آپ کا متن پروڈکٹ کی اپنی ہدایات کے ساتھ جوڑا جاتا ہے اور ہر ٹرن پر دوبارہ بھیجا جاتا ہے۔

Whizi میں یہ ٹکڑا پراجیکٹ ہے۔ ایک پراجیکٹ گفتگوؤں کا ایک فولڈر ہے جس کی اپنی ہدایات ہوتی ہیں، 32,000 حروف تک، جو اس کے اندر ہر چیٹ پر لاگو ہوتی ہیں اور ہر پیغام پر پرومپٹ میں دوبارہ بنائی جاتی ہیں۔ پن کی گئی فائلیں بھی اسی طرح ساتھ چلتی ہیں، فی فائل نکالے گئے متن کے 32,000 حروف اور پورے پراجیکٹ بلاک کے لیے 120,000 حروف کی حد کے ساتھ۔ کوئی اکاؤنٹ سطح کی کسٹم انسٹرکشنز فیلڈ نہیں ہے: فی پراجیکٹ ہدایت ہی پروڈکٹ میں واحد صارف کی لکھی ہوئی ہدایت ہے، اس لیے وہ ترجیح جو آپ ہر جگہ چاہتے ہیں ہر پراجیکٹ میں پیسٹ کرنی پڑتی ہے۔

چار بلٹ ان ایجنٹس دوسرا رخ دکھاتے ہیں۔ Canadian CPA، Study Mentor، Writing Copilot اور Math Tutor میں سے ہر ایک ماڈل کیٹلاگ میں لکھا ہوا ایک مقررہ سسٹم پرومپٹ رکھتا ہے، جسے آپ ایڈٹ نہیں کر سکتے۔ ایجنٹ چننا ایک سسٹم پرومپٹ چننا ہے۔

شائع شدہ نمونوں سے، ایک اچھی ہدایت میں کیا ہونا چاہیے

وہ ہدایات جو کام کرتی ہیں ایک نئے ساتھی کو دی گئی بریفنگ کی طرح پڑھی جاتی ہیں، اور شائع شدہ Claude پرومپٹس اس شکل کا بہترین عوامی نمونہ ہیں۔ چار چیزیں سب سے زیادہ وزن اٹھاتی ہیں۔

1. کردار اور سامعین ایک ہی جملے میں۔ "آپ کینیڈین سول پروپرائٹرز کے لیے ٹیکس اسسٹنٹ ہیں" تین پیراگراف صفتوں سے زیادہ کام کرتا ہے۔
2. فارمیٹ کے اصول اصولوں کی طرح بیان کیے جائیں۔ "150 الفاظ سے کم میں جواب دیں۔ کوئی بلٹ پوائنٹس نہیں۔ برطانوی ہجے۔" ماڈلز ترجیحات کے مقابلے سیدھے احکامات کی زیادہ قابل اعتماد پیروی کرتے ہیں۔
3. غیر یقینی صورت میں کیا کرنا ہے۔ "اگر جواب کسی ایسے حقیقت پر منحصر ہے جو آپ کے پاس نہیں، جواب دینے سے پہلے ایک سوال پوچھیں۔" اس کے بغیر ماڈل اندازہ لگاتا ہے۔
4. کس چیز سے انکار کرنا ہے، اور کیسے۔ زمروں کے نام اور انکار کے الفاظ بتائیں، ورنہ ماڈل اپنے الفاظ خود گھڑے گا۔

کیا شامل نہیں ہونا چاہیے: وہ حقائق جو بدلتے رہتے ہیں۔ سسٹم پرومپٹ میں لکھی گئی قیمت، ماڈلز کی تعداد یا تاریخ ہر ٹرن پر دہرائی جاتی رہتی ہے یہاں تک کہ کوئی اسے ایڈٹ کرے، اور یوں ایک پرانی ہدایت مہینوں تک ایک پراعتماد لیکن غلط جواب بن جاتی ہے۔ بدلنے والے حقائق کو پن کی گئی فائل یا سرچ میں رکھیں، مستقل حکم میں نہیں، کیونکہ ماڈل کا اپنا نالج کٹ آف انہیں ویسے بھی پرانا کر دیتا ہے۔ مبتدیوں کے لیے پرامپٹ انجینئرنگ اسی ہنر کے فی پیغام پہلو کا احاطہ کرتا ہے۔