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プロンプトテンプレート作成ツール — {{Variables}}、CSV 一括処理、Batch API 用 JSONL

{{variables}} 付きのプロンプトを書き、フォームや CSV から値を入れて、1 行ごとに 1 つのプロンプトをテキスト、CSV、OpenAI や Anthropic のバッチファイルとして書き出せます。

変数には {{name}}、デフォルト値を付けるには {{name|default}} を使います。見つかった変数：content_type, audience, length, text。
デフォルト：article
デフォルト：a busy executive
デフォルト：3 bullet points
プロンプト · ≈92 トークン · 369 文字
Summarize the following article for a busy executive in 3 bullet points. Keep names, numbers and dates exactly as written. If something is unclear in the source, say so instead of guessing.

<source>
Revenue grew 12% to $4.1M in Q2, driven by the new clinic plan. Churn rose from 2.1% to 2.6% after the price change in April. Hiring is paused until September.
</source>

トークン数は OpenAI の o200k トークナイザー（GPT-4o 以降）で数えています。Claude、Gemini、Llama は独自のトークナイザーを使うため、同じテキストでもトークン数は多少異なります。

すべてブラウザ内で動作します。テンプレートや CSV データがお使いのデバイスの外に出ることはありません。 すべての無料ツールを見る.

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このプロンプトテンプレート作成ツールでは、{{variables}} 付きのプロンプトを一度書けば、あらゆるケースで使い回せます。プレースホルダーは自動的に入力欄になり、デフォルト値は {{tone|friendly}} のようにテンプレート内に書いておけ、入力に合わせて完成したプロンプトがトークン数とともに更新されます。コピーを手で編集する代わりに、検証済みのプロンプトをチーム全体で一貫させる最も手早い方法です。

大量の作業では、CSV を貼り付けまたはアップロードすれば 1 行ごとに 1 つのプロンプトが得られます。列は名前で変数に対応付けられ、抜けは警告され、結果はプレーンテキスト、JSONL、CSV、または OpenAI Batch API や Anthropic の Message Batches API でそのまま使えるバッチファイルとしてダウンロードできます。どちらの API も、大きなジョブをライブのリクエストより安い価格で非同期に処理します。このツールはリクエストを準備するだけで、API は一切呼び出さないので、ファイルは自分のキーでアップロードしてください。

使い方

  1. スターターテンプレートを選ぶか、自分のプロンプトを書き、変わる部分をそれぞれ {{name}} として示します。
  2. 「1 回だけ入力」モードでは、生成された入力欄に値を入力し、完成したプロンプトをコピーします。
  3. 多数のプロンプトを作るには「CSV から一括」に切り替え、列名が変数と一致する CSV を貼り付けまたはアップロードして、対応付けの行を確認します。
  4. 書き出し形式を選びます。バッチ API の場合は、モデル、最大出力トークン数、任意のシステムプロンプトを設定します。
  5. ファイルをダウンロードしてプロバイダーにアップロードします（OpenAI では Files API に purpose batch で、Anthropic では JSON を /v1/messages/batches に POST）。

よくある質問

プロンプトテンプレートとは何ですか？

プロンプトテンプレートとは、要約するテキスト、対象読者、トーンなど、変わる部分をプレースホルダーにしたプロンプトです。言い回しは一度だけ検証し、ケースごとにプレースホルダーを埋めます。結果の一貫性が保たれ、プロンプトを共有しやすくなり、ほとんどの LLM アプリケーションやフレームワークでもプロンプトはこの形で保存されています。

OpenAI Batch API 用の JSONL ファイルを作るには？

各行は custom_id、method（POST）、url（例：/v1/chat/completions）、body を持つ JSON オブジェクトである必要があり、body は model と messages を含む通常のリクエストです。プロンプトをテンプレートにして CSV を読み込み、「OpenAI Batch API」を選んでダウンロードします。ファイルを purpose "batch" でアップロードし、同じエンドポイントでバッチを作成します。結果は custom_id をキーにして返ってきます。

Anthropic の Message Batches API はどんな形式を使いますか？

POST /v1/messages/batches は、requests 配列を持つ JSON の本文を受け取ります。各リクエストには custom_id（英字、数字、ハイフン、アンダースコアで最大 64 文字）と params があり、params には通常の Messages API のリクエスト（model、max_tokens、messages、任意の system プロンプト）が入ります。Anthropic の書き出しはその本文を直接書き出すか、スクリプト用に 1 行に 1 リクエストずつ書き出します。

CSV の列はどのように変数に対応付けられますか？

名前で対応付けます。大文字・小文字、スペース、ダッシュ、アンダースコアは無視するので、"Product Name" という列は {{product_name}} に入ります。対応する列のない変数は、デフォルト値（{{tone|friendly}}）か、「1 回だけ入力」モードで入力した値を使います。書き出す前に、ツールはどの変数が対応付けられたかを表示し、まだ埋まっていないプレースホルダーがある行を一覧にします。

トークン数はどのくらい正確ですか？

GPT-4o 以降の OpenAI モデルで使われている OpenAI の o200k_base トークナイザーを使っているので、これらのモデルではプロンプトのテキストについて正確な数になります。チャットの書式でメッセージごとに数トークンが上乗せされます。Claude、Gemini、Llama は別のトークナイザーを使っており、同じテキストでも多少異なる数になるので、それらでは目安として扱ってください。

テンプレートの構文

• {{name}}：変数。名前は英字かアンダースコアで始まり、英字、数字、_、-、ドットを含められます。波かっこ内のスペースは無視されるので、{{ name }} でも動きます。

• {{name|default text}}：値が指定されないときに使うデフォルト値付きの変数。

• 同じ変数を何度でも使え、すべての箇所に同じ値が入ります。

• 埋まらなかった変数は出力に {{name}} のまま残り、報告されるので、列が欠けていても壊れたプロンプトが黙って作られることはありません。

長い入力は <source>…</source> や三重引用符などのわかりやすい区切りで囲みましょう。指示がどこで終わりデータがどこから始まるかをモデルに伝え、データ内のプロンプトインジェクションの効果も弱められます。

バッチ API：使う価値があるとき

OpenAI と Anthropic はどちらも、非同期で結果を返す代わりに、トークン価格を 50% 割り引いたバッチ処理を提供しています。ジョブは 24 時間以内、多くの場合はもっと早く終わります。サポートチケットの分類、商品説明文の生成、文書の要約、評価の実行など、誰も回答を待っていない作業に向いています。

結果は任意の順序で返ってくることがあるので、行の順番ではなく custom_id で対応付けましょう。バッチの元になった CSV は保管しておきます。書き出しの row-1、row-2 という ID がそのまま CSV の行に対応します。最初に数行をライブのリクエストで実行しましょう。1 万行のバッチでテンプレートの誤りに気づくのは高くつきます。

関連する無料ツール

  • トークンカウンター — OpenAI のモデルは正確に、Claude、Gemini、Llama は推定でトークン数をカウントし、料金を確認して、テキストがトークンに分割される様子を見られます。
  • LLM API 料金計算 — キャッシュ、バッチ割引、長文コンテキストの料金区分、推論トークンを考慮して、40 以上のモデルで自分のワークロードのコストを比較できます。価格は出典と日付付き。
  • Midjourney プロンプト作成 — スタイル、照明、カメラのチップから、V8/V7 の正しいパラメーター付きで Midjourney のプロンプトを作成。Stable Diffusion や Flux にも切り替えられます。
  • MCP 設定ジェネレーター — MCP サーバーを一度定義するだけで、Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code、Windsurf、Codex 用の正確な設定ファイルやコマンドが得られます。
  • 文字数カウント — 単語数、文字数、文の数、読了時間を数え、入力しながら X、LinkedIn、Instagram、YouTube、SEO、SMS の上限を確認できます。