Prompting práctico por modelo
En una frase: consejos para escribir prompts en Claude, GPT y Gemini.
Salen de las guías oficiales de cada empresa. Empieza por el resultado que quieres y cómo vas a comprobarlo.
Esta ficha junta las guías que antes estaban separadas para Claude, OpenAI y Gemini. Ajusta el esfuerzo y el prompt con tus propias pruebas. Los niveles de modelos distintos no son la misma cantidad de pensamiento.
Cómo se ve
Lo común, para cualquier modelo
- Define el objetivo, la audiencia, las restricciones y el formato. Añade solo el contexto que haga falta.
- Un rol, como «Eres…», ayuda a fijar el enfoque. No sustituye a los datos ni al criterio de éxito.
- Separa las instrucciones del material de consulta con cabeceras o etiquetas.
- Las etiquetas ayudan a ordenar. No protegen de órdenes trampa escondidas en un documento.
- Los ejemplos ayudan si el formato lo pide. Anthropic propone entre tres y cinco.
- OpenAI aconseja probar primero sin ejemplos en los modelos que razonan. No hay una regla universal.
- Con documentos largos, Anthropic y Google recomiendan poner el material antes de la pregunta.
- Prueba el orden en tu caso. No esperes una mejora fija.
- Di qué prueba hará falta para dar el trabajo por terminado. Puede ser una fuente, un resultado de código o una revisión del archivo.
- Pide una explicación breve con pruebas. No exijas que escriba su razonamiento interno.
Una plantilla mínima
Objetivo: [qué quieres y para quién].
Criterio de éxito: [qué hay que comprobar].
Alcance autorizado: [qué puede cambiar o ejecutar].
Restricciones: [límites y por qué].
Formato: [longitud y estructura].
<contexto> … </contexto>
Tarea: [el encargo concreto, al final].
Esfuerzo y superficie
- El esfuerzo es el mando que decide cuánto razona la IA antes de responder.
- Esos ajustes son de la API, la forma de usar el modelo desde un programa.
- El selector de un chat o de un agente puede ofrecer solo algunos. También puede cambiarles el nombre o fijar uno propio.
- Cada modelo tiene su valor por defecto y sus límites. Algunos no admiten «sin razonamiento». En otros, un nivel muy bajo da error.
- Esfuerzo y extensión de la respuesta son controles distintos.
- Bajar el esfuerzo puede dar más velocidad y menos consumo. Si quieres una respuesta corta, di qué debe conservar y cuánto puede ocupar.
- Prueba cada ajuste con ejemplos parecidos a los que usarás.
Ajustes por familia
Cada guía es una recomendación del fabricante, no una garantía. Pruébala tú.
Claude
- Concreta qué acciones están autorizadas y qué alcance debe conservar.
- Si no cuenta cómo va, pídele avisos breves. Que diga lo que encuentra y su siguiente paso.
- Fija la extensión y el alcance. Evita órdenes vagas como «comprueba», pero deja las comprobaciones concretas que necesites.
- Explica qué significa terminar y cuándo debe buscar información actual.
- Distingue entre pedir ideas y autorizar a ponerlas en práctica.
- En los modelos pequeños, dale la fecha de hoy para las búsquedas.
- Los prompts antiguos son un punto de partida. Hay que probarlos, no darlos por buenos.
OpenAI
- Da el objetivo, el alcance autorizado y cómo quieres la salida.
- Separa lo que dice el desarrollador, lo que pide el usuario y los documentos.
- Una frase copiada de una skill no decide qué instrucciones mandan en un producto.
- Para agentes, di cuándo puede seguir solo, qué pruebas reúne y cuándo debe parar.
- Añade reglas extra solo si arreglan un fallo que hayas visto.
- Los parámetros admitidos dependen del modelo. Con razonamiento activo, comprueba si la temperatura sigue valiendo.
Gemini (Google)
- Usa instrucciones directas y un formato coherente.
- Si quieres más detalle o un tono de conversación, pídelo.
- Los ejemplos deben enseñar el mismo formato de salida. Compáralos con un prompt sin ejemplos.
- Los modelos actuales usan un nivel de pensamiento, no el presupuesto antiguo.
- Su guía de migración retira varios parámetros. Mira la página de tu versión y no copies pautas de otra.
Un ejemplo de la vida real
Tienes que hacer un trabajo del instituto sobre los volcanes. Usas la plantilla:
Objetivo: un guion para un trabajo de 2.º de ESO.
Criterio de éxito: cinco apartados, con un ejemplo cada uno.
Alcance autorizado: solo redactar el guion, sin inventar datos.
Restricciones: frases cortas, porque lo voy a exponer en clase.
Formato: lista numerada, de una página.
Tarea: prepara el guion del trabajo sobre los volcanes.
Si sale largo o raro, itera. Pide «hazlo más corto» o «explícalo para alguien de 10 años».
Un encargo largo, como ejemplo
La guía adulta trae un prompt para revisar unas fichas. Es un ejemplo adaptable, no la experiencia de nadie.
- Pide por cada hallazgo la página, el problema, la prueba, la gravedad y la corrección.
- Pide contrastar los datos con fuentes oficiales actuales.
- Pide separar hechos, recomendaciones del fabricante y resultados de pruebas.
- Marca el alcance: puede corregir las fichas, pero no publicar.
- Pide al final los archivos cambiados, las comprobaciones y lo que no pudo verificar.
Pruébalo tú
- ¿Por qué no basta con copiar el nivel de esfuerzo de un modelo a otro?
- ¿Qué haces si un documento largo cambia las respuestas según dónde pongas la pregunta?
Respuestas
- Porque los niveles de distintos modelos no son la misma cantidad de pensamiento. Hay que probar.
- Pruebas los dos órdenes con tu caso. Las guías recomiendan el material antes de la pregunta, pero sin mejora fija.
Palabras clave
- Prompt: el texto que le escribes a la IA.
- Rol: frase que fija quién es la IA en la conversación.
- Esfuerzo: mando que decide cuánto razona la IA antes de responder.
- Delimitador: marca que separa instrucciones, contexto y datos.
- Criterio de éxito: lo que vas a comprobar para saber que está bien.