Prompting
Referencia de las herramientas para dirigir al modelo, con prompt de sistema, ejemplos few-shot, salida estructurada y control del razonamiento.
DocsEste grupo documenta los mecanismos con los que controlas qué hace el modelo y cómo lo entrega: instrucciones fijas, ejemplos, formato garantizado por esquema y cuánto razona antes de responder. Cada artículo detalla el parámetro de la API correspondiente, sus límites y los fallos típicos.
El prompt bien escrito sigue siendo la palanca principal. Los parámetros de este grupo la complementan; no la sustituyen.
Artículos
| Artículo | Para qué lo consultas |
|---|---|
| Prompt de sistema | Qué va en system, cómo estructurarlo y cómo cachearlo. |
| Ejemplos few-shot | Cuántos ejemplos, dónde ponerlos, cómo evitar que el modelo los copie. |
| Salida estructurada | JSON válido con output_config.format, herramientas con strict y sus limitaciones. |
| Razonamiento y esfuerzo | Razonamiento adaptativo, niveles de effort y cómo controlar su coste. |
Cómo se relaciona con el resto
- Para aprender a escribir prompts con ejercicios, sigue el nivel Nivel 10 · Prompting que funciona.
- Para principios y antipatrones con ejemplos antes/después, ve a la guía de modelos: Principios de prompting y Antipatrones.
- Para medir si un cambio de prompt mejora o empeora, necesitas evals: empieza por Iterar con casos de prueba.
Artículos
4- Prompt de sistema 4 min
Qué es el parámetro system, qué conviene poner en él, cómo estructurarlo por secciones y cómo cachearlo cuando es largo.
- Ejemplos few-shot 3 min
Cómo incluir ejemplos de entrada y salida en el prompt, cuántos poner, dónde colocarlos y cómo evitar que el modelo los copie.
- Salida estructurada 3 min
Cómo obtener JSON que cumple un esquema con output_config.format y argumentos de herramienta garantizados con strict, y qué limitaciones tienen.
- Razonamiento y esfuerzo 3 min
Referencia del razonamiento adaptativo con thinking y del parámetro effort, con su efecto en calidad, coste y latencia y su uso con herramientas.