IA & Prompts

Creador de Plantillas de Prompts: Diseña Prompts de IA

Construye prompts estructurados y reutilizables sección por sección.

Assembled prompt

Fill in the sections above.

The Prompt Pack — 20 Templates That Earn Their Tokens

20 production-tested system + user prompt pairs, bolt-on modifiers and an evaluation method.

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Sobre esta herramienta

Los prompts confiables siguen una estructura: rol del modelo, contexto, tarea, restricciones y el formato de salida exacto. Esta herramienta ensambla estas secciones en un prompt limpio, listo para copiar y con variables.

La estructura supera a la longitud

Las secciones explícitas superan a un texto continuo porque el modelo puede procesar cada instrucción de forma independiente.

Especifica el formato de salida

Define el schema exacto que necesitas. La ambigüedad es la principal causa de errores de parsing en producción.

Cómo usar Creador de Plantillas de Prompts

  1. 1

    Abre el Creador de Plantillas de Prompts

    Todo se ejecuta en esta página: no requiere instalación ni registro para usar las funciones gratuitas.

  2. 2

    Añade tus datos

    Pega o ingresa tus valores en el panel superior. La herramienta se actualiza mientras escribes para iterar rápidamente.

  3. 3

    Revisa el resultado

    Verifica el resultado, cópialo con un clic y ajusta las opciones hasta que coincida con lo que espera tu sistema.

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    Llévalo al siguiente nivel

    Aprovecha los consejos sobre IA y prompts a continuación para preparar el resultado para producción y desbloquea recursos adicionales.

Buenas prácticas

  • Mide antes de optimizar: registra el conteo real de tokens y la latencia del tráfico en producción.
  • Aplica control de versiones a los prompts como con el código, con changelog y un conjunto de evaluación para cada cambio.
  • Usa por defecto el modelo más pequeño que supere tu evaluación y escala solo cuando sea necesario.
  • Define límites de gasto estrictos en el proveedor antes de escalar el tráfico.

Creador de Plantillas de Prompts — Por qué importa

El costo y la calidad de un LLM dependen de detalles que pocos miden: volumen de tokens, estructura del prompt y selección del modelo.

Sin métricas claras, los presupuestos se basan en suposiciones y los márgenes se reducen al aumentar el uso.

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HerramientaTipoCaracterísticas claveEnlace
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Preguntas frecuentes