提示词越长越好？OpenAI官方指南：写短点更管用
很多人写 AI 提示词有个习惯：担心模型理解不到位，于是把要求翻来覆去写好几遍，例子堆了一大串。伴随 ChatGPT 5.6 的发布，OpenAI 官方推出了一份提示词最佳实践指南，核心结论恰恰相反——精简的提示词不仅省 token、省钱，答案质量还更高。MakeUseOf 编辑 Shaheer Khan 按照这份指南调整了自己的提问方式，效果立竿见影。
官方数据：短提示词全面占优
据 OpenAI 内部测试，精简后的提示词可以让评估得分提升 10%–15%，总 token 消耗减少 41%–66%，成本降低 33%–67%。另有关于简洁性约束的研究论文指出，大语言模型在被限制输出简短回答时，往往给出更准确的响应。
五个精简提示词的习惯
OpenAI 给出了五条具体建议：
- 逐步做减法：通过反复试验，逐项删除提示词中的细节，找出哪些内容真正影响结果、哪些只是废话。
- 指令只说一遍：不要用不同措辞重复同一条规则。比如「回答要简短扼要，避免任何无关信息」完全可以压缩成「回答要简洁」。
- 只暴露相关工具：不需要的工具就不要挂载，比如文件编辑任务不需要天气 API。
- 示例仅在必要时提供：模型多数情况下不需要示例，堆例子只会白白消耗 token。只有在需要引导模型走向特定方向时才给示例。
- 对话别拖太长：对话越长，上下文窗口越大，重复指令和工具调用会消耗更多 token。
值得注意的是，ChatGPT 5.6 本身已比前代更简洁，「说短点」这类指令未必总有效。OpenAI 建议改用 text.verbosity 参数直接设定回复详细程度（低、中、高三档）。这位编辑还分享了一个控制对话长度的技巧：把多条必要指令合并成一次提问，或让 ChatGPT 总结当前对话，再把总结贴进新对话继续。
另外两个容易忽视的细节
一是提前划定 AI 的行动边界。例如让 ChatGPT 检查作业中的语法和文笔问题时，应明确要求它「只指出错误并给出反馈，不要直接改」，否则它可能越俎代庖。反过来，如果要求它每次修改前都先询问，它会连最微小的改动也来确认，同样影响效率。
二是描述语气时给具体指令而非抽象形容词。让模型「友好一点」「专业一点」容易翻车——它可能讲冷笑话或在不合时宜的场合过度共情。更好的做法是给出可执行的描述，比如写文案时不说「要专业」，而是「用紧迫的语气展现你对这个领域的专业度」。
一句话总结这份指南：少说废话，说清重点，答案自然更好。
来源：MakeUseOf