← capítulo

Fundamentos de prompting

Capítulo 3 · la única palanca que tienes sobre el modelo

La hora

La idea completa

El prompt es la única interfaz que tienes.

No puedes reentrenar el modelo ni leer sus pesos. Tú decides qué va en el espacio de sistema, si muestras ejemplos y si le entregas una plantilla.

Una pregunta, hecha dos veces

# bare: the model decides length, tone, shape
client.responses.create(model="gpt-5.4-nano", input=QUESTION)

# guided: a system instruction pins the role and the rules
client.responses.create(
    model="gpt-5.4-nano", instructions=SYSTEM, input=QUESTION,
)

Mismo modelo. La respuesta cambia por completo.

Reglas, no vibras

El rol es la parte barata. Las restricciones hacen el trabajo:

Los roles vagos se desvían. Las reglas específicas se sostienen.

OpenAI vs Gemini

# OpenAI: system prompt is a top-level argument
responses.create(instructions=SYSTEM, input=QUESTION)

# Gemini: system prompt hangs off the config
generate_content(
    contents=QUESTION,
    config=types.GenerateContentConfig(system_instruction=SYSTEM),
)

Mismo texto de prompt. Distinto punto de conexión.

Ponlo a trabajar — tres movimientos

Cada uno es una app web de docker compose up.

Un backend, dos SDKs

PROVIDER = os.environ.get("PROVIDER", "openai")
ai = importlib.import_module(f"ai_{PROVIDER}")

PROVIDER=gemini docker compose up --build cambia el SDK. El texto del prompt es idéntico en ambos.

Conclusión

Sé específico en el system prompt. Muestra ejemplos cuando el formato importe. Entrégale una plantilla cuando necesites la misma forma cada vez. Todo lo más sofisticado está construido sobre estas tres cosas.