1. El prompt — la instrucción
Es lo que escribes. No una pregunta, sino la entrada completa: la instrucción, el material que adjuntas, la petición de formato, los ejemplos.
El prompt es tu palanca más potente, porque determina la mayor parte del comportamiento del modelo. Un prompt mejor mejora el resultado más que un modelo más caro — conviene recordarlo antes de cambiar de modelo.
Hay cuatro elementos que convierten una instrucción en algo utilizable:
- Tarea — qué debe hacer, en una frase.
- Material — a partir de qué debe trabajar. Sin esto, trabaja de memoria.
- Formato — qué aspecto debe tener la respuesta. ¿Tabla? ¿Cuántos puntos? ¿De qué longitud?
- Restricción — qué no debe hacer, o qué hacer cuando no hay información suficiente.
El cuarto es el que más se olvida, y es el que más errores atrapa: «si el material no contiene la respuesta, di que no aparece».
2. El system prompt — el marco
Es la instrucción de fondo que rige toda la conversación y que el usuario no ve. En ella está en qué papel actúa el modelo, en qué tono debe hablar, qué no puede hacer y qué formato debe mantener.
Si solo usas una interfaz de chat, también te estás encontrando con uno — lo puso el proveedor por ti. Sitios donde lo escribes tú:
- en el ajuste de «instrucciones personalizadas» de la mayoría de las interfaces de chat
- al crear tus propios GPT, proyectos o asistentes
- por API, en cada llamada
La diferencia práctica entre los dos: el system prompt lo escribes una vez, el prompt cada vez. Todo lo que es igual en cada tarea — el nombre de la empresa, el tono, las prohibiciones, el formato — va en el system prompt. Lo que cambia de una tarea a otra va en el prompt.
Una regla útil: si hoy ya has pegado la misma frase tres veces, esa frase va en el system prompt.
3. La temperature — la previsibilidad
Es el más malinterpretado de los tres. No es un mando de creatividad, sino el que gobierna cuánto se ciñe el modelo a la continuación más probable.
Con un valor bajo elige casi siempre el tokenmás probable: previsible, repetible, aburrido. Con un valor alto elige también continuaciones menos probables: más variado, más ocurrente — y más propenso a irse por las ramas.
Lo importante: una temperature alta no lo vuelve más listo, y tampoco es «más creativa» en el sentido humano. Simplemente es menos previsible. Para una lluvia de ideas eso está bien; para extraer datos es un desastre.
Ajustes prácticos:
- Extracción de datos, clasificación, respuesta en JSON, generación de código → lo más bajo posible. Aquí el objetivo es la repetibilidad.
- Resumen, traducción, edición → bajo o medio. El contenido está fijado, la redacción puede variar.
- Lluvia de ideas, eslóganes, variantes de titular → alto. Aquí el producto es justamente la variedad.
En una interfaz de chat esto normalmente no se puede ajustar, y con razón: el proveedor fijó un valor medio que funciona para uso general. Por API, en cambio, lo pones tú — y es una de las mejoras de calidad más baratas que existen. Si un proceso automatizado devuelve a veces los datos en el formato equivocado, baja esto antes de ponerte a reescribir el prompt.
Un ejemplo donde importan los tres
La tarea: hay que clasificar y responder los correos entrantes de clientes.
- System prompt: «Eres la atención al cliente de una asesoría contable. Conciso, profesional, lenguaje claro. No das asesoramiento jurídico. Si la pregunta queda fuera de la contabilidad, indicas que la trasladas.»
- Prompt: el texto del correo, más: «Devuelve JSON con: categoría, urgencia 1-3, propuesta de respuesta.»
- Temperature: baja. Aquí lo que cuenta es la previsibilidad — no que cada respuesta esté redactada de otra manera.
Si ejecutas lo mismo con temperature alta, el JSON será inválido de vez en cuando y las categorías empezarán a dispersarse. No porque el modelo sea malo, sino porque está en el mando equivocado.
Lo que se ha añadido últimamente
Muchos modelos tienen hoy un cuarto mando: el esfuerzo de razonamiento. Este no ajusta la previsibilidad, sino cuánto trabajar antes de responder. Hay un artículo aparte sobre ello: Reasoning mode.
Qué llevarte
El prompt aporta el contenido, el system prompt el marco y la temperature la previsibilidad. Si algo no cuadra en el resultado, míralos en ese orden: ¿falta información en el prompt, falta una regla en el marco, y no estará el mando demasiado alto?