OpenAI API 提示工程通用指南

一句话结论

指南给出角色层级、指令参数、上下文、示例和格式化等可复用提示工程方法，并建议用评测集验证模型升级后的提示行为。

适用场景

• 适合的任务：构建 API 提示模板、约束输出格式、为生产提示建立可比较的回归评测。

• 不适合的任务：把通用提示工程建议当作 GPT-6 Luna 的专属调优结论。

• 适用的模型版本：OpenAI API 模型；示例请求使用 gpt-6-astra，需替换为 gpt-6-luna 并实测。

• 适用的客户端、Agent 或 API：Responses API。

• 推荐的推理档位和参数：页面示例使用 reasoning.effort: low，没有声称其对 Luna 或所有任务均最优。

可直接使用的内容

开发者指令与用户输入分离

官方示例将应用规则放在 instructions，将当前任务放在 input：

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-luna",
  reasoning: { effort: "low" },
  instructions: "Talk like a pirate.",
  input: "Are semicolons optional in JavaScript?",
});

console.log(response.output_text);

示例文本与推理档位沿用原文示范；真实应用应替换成自己的规则和输入，并比较 Luna 各档位结果。

角色消息形式

页面说明，instructions 参数与将开发者规则放在 developer 消息中大致等价：

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-luna",
  reasoning: { effort: "low" },
  input: [
    {
      role: "developer",
      content: "Talk like a pirate.",
    },
    {
      role: "user",
      content: "Are semicolons optional in JavaScript?",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

生产提示的版本与评测

• 固定生产环境使用的模型快照，以减少模型更新造成的行为变化。

• 建立测试和评测套件，监控提示迭代或升级模型版本后的行为变化。

• 将稳定规则放在 instructions 或 developer 消息中；当前任务及数据放在 user 消息中。

复现配置与证据边界

• 指南将这些方法作为 API 提示工程实践；页面没有给出 Luna 专属的对比实验。

• 上述示例将模型字段按本任务改为 gpt-6-luna；原页面的可见示例使用 gpt-6-astra，因此调用代码是基于官方接口形式的 Luna 适配示例，不代表页面原样提供了 Luna 代码。

• 正式部署前，用目标输入集比较提示版本、推理档位与期望输出格式；不要仅根据单次响应判断稳定性。