Beim Formulieren von Prompts geht es darum, einem Modell Eingaben bereitzustellen. Die Qualität der Ausgabe hängt oft davon ab, wie gut du deine Prompts formulierst.
Übersicht
Prompts zu formulieren ist zugleich Kunst und Wissenschaft. OpenAI unterstützt dich mit Strategien und einer darauf abgestimmten API-Gestaltung dabei, wirkungsvolle Prompts zu erstellen und mit einem Modell konstant gute Ergebnisse zu erzielen. Probiere verschiedene Ansätze aus.
Tools und Techniken zum Formulieren von Prompts
- Prompt-Caching: Verwende gleichbleibende Prompt-Präfixe wieder, um bei Cache-Treffern die Latenz und die Kosten für Eingabetoken zu senken
- Prompt Engineering: Lerne Strategien, Techniken und Tools zum Erstellen von Prompts kennen
Deinen Prompt verbessern
- Lege allgemeine Vorgaben zu Tonfall oder Rolle in der Systemnachricht fest. Aufgabenspezifische Details und Beispiele gehören in die Nutzernachrichten.
- Fasse Few-Shot-Beispiele in einem kompakten Block im YAML-Stil oder als Aufzählung zusammen, damit dein Team sie schnell erfassen und aktualisieren kann.
- Bilde deine Projektstruktur mit eindeutigen Ordnernamen ab, damit dein Team Prompts schnell findet.
- Führe bei jeder Veröffentlichung deine Prompt-Tests und Evaluierungsfälle aus. Probleme frühzeitig zu erkennen ist kostengünstiger, als sie im Produktivbetrieb zu beheben.
Prompts in deiner Anwendung
Behandle Prompts wie Anwendungscode. Speichere Prompt-Inhalte in benannten Modulen, erstelle dynamische Abschnitte mit typisierten Funktionsargumenten und überprüfe Prompt-Änderungen in denselben Pull Requests wie das Produktverhalten, das sie unterstützen.
OpenAI kündigt wiederverwendbare Prompt-Objekte in der API ab. Das Erstellen von Prompts wird
ab dem 3. Juni 2026 weniger in den Vordergrund gestellt. Die Abschaltung von v1/prompts ist
für den 30. November 2026 geplant. Den aktuellen Zeitplan findest du auf der Seite zu
Abkündigungen. Dort kannst du dich über die aktuellen
Termine informieren.
Erstelle für neue Vorhaben keine wiederverwendbaren Prompt-Objekte. Gehe stattdessen so vor:
- Speichere jeden im Produktivbetrieb verwendeten Prompt in einem versionierten Hilfsmodul, das du zusammen mit dem Code verwaltest, etwa
prompts/supportReply.ts. - Ersetze Prompt-Variablen durch typisierte Funktionsparameter oder validierte Eingabeobjekte.
- Übergib generierte Nachrichten über
inputundinstructionsdirekt an die Responses API. - Sichere Prompt-Änderungen durch Tests, repräsentative Test-Fixtures und Evaluierungsprüfungen ab, die im Rahmen deines Deployment-Prozesses ausgeführt werden.
- Nutze den Git-Verlauf, PR-Reviews, Release-Tags und Feature-Flags, um Prompt-Änderungen zu überprüfen, auszuliefern, zu vergleichen und zurückzunehmen.
Wenn du bereits Prompt-IDs oder Prompt-Versionen in API-Anfragen verwendest, folge dem Migrationsleitfaden, um diese Prompts in Code zu überführen.
Nächste Schritte
Wenn du dich mit deinen Prompts sicher fühlst, wirf einen Blick auf die folgenden Leitfäden und Ressourcen.
Erfahre, wie du ein Modell mit Prompts dazu anleitest, Text zu generieren.
Lerne die Tools und Techniken von OpenAI für Prompt Engineering kennen.