Generatore di template di prompt — {{Variables}}, batch da CSV e JSONL per Batch API
Scrivi un prompt con {{variables}}, compilalo da un modulo o da un CSV ed esporta un prompt per riga come testo, CSV o file batch per OpenAI e Anthropic.
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Il conteggio dei token usa il tokenizer o200k di OpenAI (GPT-4o e successivi). Claude, Gemini e Llama usano tokenizer propri, quindi per lo stesso testo i loro conteggi sono un po' diversi.
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Questo generatore di template di prompt ti permette di scrivere un prompt una sola volta con delle {{variables}} e riutilizzarlo per ogni caso. I segnaposto diventano automaticamente campi del modulo, i valori predefiniti possono stare nel template come {{tone|friendly}} e il prompt compilato si aggiorna mentre scrivi, con il conteggio dei token. È il modo più rapido per mantenere coerente in tutto il team un prompt già collaudato, invece di modificarne copie a mano.
Per il lavoro in blocco, incolla o carica un CSV e ottieni un prompt per riga. Le colonne vengono abbinate alle variabili per nome, le lacune vengono segnalate e il risultato si scarica come testo semplice, JSONL, CSV o file batch pronti per la OpenAI Batch API e la Message Batches API di Anthropic, che elaborano entrambe grandi lavori in modo asincrono a un prezzo inferiore rispetto alle richieste in tempo reale. Lo strumento prepara le richieste ma non chiama nessuna API, quindi il file lo carichi tu con la tua chiave.
Come si usa
- Scegli un template di partenza o scrivi il tuo prompt, segnando ogni parte variabile come {{name}}.
- In modalità Compila una volta, inserisci i valori nei campi generati e copia il prompt finito.
- Per molti prompt, passa a Batch da CSV, incolla o carica un CSV con nomi di colonna corrispondenti alle tue variabili e controlla la riga degli abbinamenti.
- Scegli un formato di esportazione. Per le batch API, imposta il modello, il numero massimo di token di output e un eventuale prompt di sistema.
- Scarica il file e caricalo presso il provider (OpenAI Files API con purpose batch, oppure invia il JSON di Anthropic con POST a /v1/messages/batches).
Domande frequenti
Che cos'è un template di prompt?
Un template di prompt è un prompt con dei segnaposto per le parti che cambiano, come il testo da riassumere, il pubblico o il tono. Collaudi la formulazione una volta, poi compili i segnaposto per ogni caso. Mantiene coerenti i risultati, rende facile condividere i prompt ed è il modo in cui i prompt vengono memorizzati nella maggior parte delle applicazioni e dei framework LLM.
Come si crea un file JSONL per la OpenAI Batch API?
Ogni riga deve essere un oggetto JSON con custom_id, method (POST), url (per esempio /v1/chat/completions) e body, dove body è la normale richiesta con model e messages. Inserisci il prompt in un template, carica un CSV, scegli OpenAI Batch API e scarica. Carica il file con purpose "batch", poi crea un batch con lo stesso endpoint; i risultati tornano indicizzati per custom_id.
Quale formato usa la Message Batches API di Anthropic?
POST /v1/messages/batches accetta un body JSON con un array requests. Ogni richiesta ha un custom_id (lettere, cifre, trattini e trattini bassi, fino a 64 caratteri) e params, che contiene una normale richiesta della Messages API: model, max_tokens e messages, più un eventuale prompt di sistema. L'esportazione per Anthropic scrive direttamente quel body, oppure una richiesta per riga per gli script.
Come vengono abbinate le colonne CSV alle variabili?
Per nome, ignorando maiuscole/minuscole, spazi, trattini e trattini bassi, quindi una colonna chiamata "Product Name" compila {{product_name}}. Una variabile senza colonna usa il suo valore predefinito ({{tone|friendly}}) o il valore che hai scritto in modalità Compila una volta. Prima dell'esportazione lo strumento mostra quali variabili sono state abbinate ed elenca le righe che hanno ancora segnaposto non compilati.
Quanto è preciso il conteggio dei token?
Usa il tokenizer o200k_base di OpenAI, quello di GPT-4o e dei modelli OpenAI successivi, quindi per quei modelli i conteggi del testo del prompt sono esatti. La formattazione della chat aggiunge qualche token in più per messaggio. Claude, Gemini e Llama usano tokenizer diversi e danno numeri un po' diversi per lo stesso testo, quindi in quei casi considera il conteggio una stima.
Sintassi dei template
• {{name}}: una variabile. I nomi iniziano con una lettera o un trattino basso e possono contenere lettere, cifre, _, - e punti. Gli spazi dentro le parentesi graffe vengono ignorati, quindi {{ name }} funziona.
• {{name|default text}}: una variabile con un valore predefinito usato quando non viene fornito alcun valore.
• La stessa variabile può comparire più volte; viene compilata ovunque con lo stesso valore.
• Le variabili non compilate restano come {{name}} nell'output e vengono segnalate, così una colonna mancante non produce in silenzio un prompt difettoso.
Racchiudi gli input lunghi tra delimitatori chiari come <source>…</source> o tre virgolette. Così il modello capisce dove finiscono le tue istruzioni e dove iniziano i dati, e una prompt injection nascosta nei dati risulta meno efficace.
Batch API: quando conviene usarle
OpenAI e Anthropic offrono entrambe l'elaborazione batch con uno sconto del 50% sui prezzi dei token, in cambio di risultati asincroni: i lavori terminano entro 24 ore e spesso molto prima. È adatta ai lavori in cui nessuno sta aspettando la risposta, come classificare ticket di assistenza, generare descrizioni di prodotto, riassumere documenti o eseguire valutazioni.
Abbina i risultati per custom_id, non per ordine di riga, perché possono tornare in qualsiasi ordine. Conserva il CSV che ha prodotto il batch: gli ID row-1, row-2 dell'esportazione rimandano direttamente alle sue righe. Prova prima qualche riga con richieste in tempo reale, perché scoprire un errore nel template in un batch da 10.000 righe costa caro.
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