Thiết kế prompt theo bảng sáu ô
Khung CRAC đủ cho yêu cầu lẻ. Nhưng khi bạn muốn một prompt dùng đi dùng lại và cho kết quả ổn định, sẽ tiện hơn nếu tách yêu cầu ra thành các ô riêng rồi ráp lại. Bảng sáu ô dưới đây là CRAC mở rộng: thêm ô ví dụ mẫu và ô định dạng để bạn kiểm soát chặt hơn.
- Mục tiêu và bối cảnh: bạn cần gì, dùng cho việc gì, ai sẽ đọc kết quả.
- Vai trò: mô hình đóng vai gì, ví dụ giảng viên, biên tập viên, gia sư.
- Nhiệm vụ và ràng buộc: việc cụ thể cần làm và những giới hạn đi kèm.
- Ví dụ mẫu: một vài mẫu đầu vào và đầu ra nếu cần đúng khuôn (đây chính là few-shot).
- Định dạng: kết quả ra dưới dạng nào, ví dụ gạch đầu dòng, bảng, đoạn văn.
- Tiêu chí: độ dài, ngôn ngữ, giọng văn, mức độ chi tiết.
Không phải lúc nào cũng cần điền hết sáu ô. Với việc đơn giản, vài ô là đủ. Càng cần kết quả chuẩn và lặp lại được thì càng nên điền đầy đủ.
Tự ráp prompt
Bảng dưới đây mở ra với một prompt mẫu đã điền sẵn (tình huống trợ lý ôn thi). Bạn sửa thẳng trong sáu ô, hoặc bấm tình huống Ô trống, tự điền từ đầu để làm lại từ giấy trắng. Phần Prompt ráp được ở cuối tự cập nhật theo từng chữ bạn gõ, bỏ qua những ô để trống, và bạn dán nó vào ChatGPT, Gemini hay Copilot để thử.
Kèm theo đó là phần kế toán: mỗi ô tốn bao nhiêu ký tự, bao nhiêu token ước lượng, chiếm bao nhiêu phần trăm ngân sách, và cả hoá đơn tiền nếu bạn gọi qua giao diện lập trình.
1 · Sáu ô soạn prompt ✎ sửa được
2 · Ô nào đang ăn hết ngân sách
| ô | ký tự | từ | dấu câu | byte UTF-8 | token | tỉ trọng token |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. Mục tiêu & bối cảnh | 149 | 35 | 9 | 189 | 38 | |
| 2. Vai trò & chuyên môn | 119 | 26 | 5 | 147 | 30 | |
| 3. Nhiệm vụ & ràng buộc | 164 | 41 | 9 | 228 | 41 | |
| 4. Ví dụ mẫu | 141 | 34 | 13 | 184 | 36 | |
| 5. Định dạng đầu ra | 102 | 23 | 5 | 135 | 26 | |
| 6. Tiêu chí đánh giá | 156 | 36 | 2 | 215 | 39 | |
| tổng sáu ô (6 ô có chữ) | 831 | 195 | 43 | 1.098 | 210 | 100.0% |
| prompt ráp xong, kể cả tiêu đề | 966 | 227 | 43 | 1.268 | 242 | gồm cả khung |
Khung không miễn phí. Sáu tiêu đề ## cộng các dòng trống giữa khối thêm đúng 135 ký tự vào prompt (831 ký tự trong ô, ráp xong thành 966), và chênh lệch token giữa hai dòng cuối bảng là 32 token. Con số đó là hiệu của hai ước lượng, nên nó gánh cả phần làm tròn lên riêng của từng ô, chứ không phải một phép đếm độc lập.
3 · Ba quy tắc ước lượng, ba con số ✎ sửa được
| quy tắc | công thức | token cho prompt này |
|---|---|---|
| ký tự chia hệ số (đang dùng) | làm tròn lên (số ký tự ÷ hệ số ký tự) | 242 |
| đếm từ cộng dấu câu | làm tròn lên (số từ × hệ số từ) + số dấu câu | 384 |
| byte UTF-8 chia hệ số | làm tròn lên (số byte UTF-8 ÷ hệ số byte) | 317 |
4 · Dấu tiếng Việt biến đi đâu
| chuỗi | ký tự | byte UTF-8 | byte mỗi ký tự | token, quy tắc ký tự | token, quy tắc byte |
|---|---|---|---|---|---|
| Tiếng Việt có dấuHãy đóng vai gia sư môn cấu trúc dữ liệu. | 41 | 53 | 1.29 | 11 | 14 |
| Cùng câu, bỏ hết dấuHay dong vai gia su mon cau truc du lieu. | 41 | 41 | 1.00 | 11 | 11 |
| Bản dịch tiếng AnhAct as a data structures tutor. | 31 | 31 | 1.00 | 8 | 8 |
Hai dòng đầu là cùng một câu, một có dấu một bỏ dấu, và chúng có đúng bằng nhau số ký tự. Nên quy tắc chia ký tự không phân biệt được chúng: cùng một con số. Còn số byte UTF-8 thì khác hẳn, vì một chữ như ă hay đ tốn 2 byte, còn ế hay ữ tốn 3 byte, trong khi chữ không dấu tốn 1 byte. Bộ tách token của các mô hình hiện nay làm việc trên chuỗi byte, nên đây là chỗ tiếng Việt đắt hơn tiếng Anh.
5 · Hoá đơn một lượt gọi ✎ sửa được
| khoản | token | đơn giá / 1 triệu | tiền |
|---|---|---|---|
| prompt gửi lên | 242 | 3 USD | 0.000726 USD |
| câu trả lời dự tính | 600 | 15 USD | 0.009000 USD |
| một lượt gọi | 842 | - | 0.009726 USD |
6 · Ngân sách cửa sổ ngữ cảnh ✎ sửa được
7 · Gọi bao nhiêu lượt mỗi ngày thì hết bao nhiêu trong 30 ngày ✎ sửa được
8 · Prompt ráp được
## Mục tiêu & bối cảnh Tôi là sinh viên sắp thi cuối kỳ môn [TEN MON]. Tôi có [SO NGAY] ngày ôn và hiểu khoảng [MUC DO] nội dung. Cần kế hoạch ôn tập và bộ câu hỏi tự kiểm. ## Vai trò & chuyên môn Đóng vai gia sư môn [TEN MON], chuyên ôn thi cho sinh viên, biết ưu tiên phần trọng tâm và phát hiện lỗ hổng kiến thức. ## Nhiệm vụ & ràng buộc Từ đề cương tôi dán ở dưới, chọn 5 chủ đề trọng tâm nhất; mỗi chủ đề kèm 1 câu tóm tắt, 1 ý chính, 2 câu hỏi tự kiểm (1 dễ, 1 khó). Không bịa chủ đề ngoài đề cương. ## Ví dụ mẫu Chủ đề: Độ phức tạp thuật toán. Tóm tắt: đo độ tăng chi phí khi dữ liệu lớn dần. Ý chính: O(1) < O(log n) < O(n). Hỏi dễ và hỏi khó kèm theo. ## Định dạng đầu ra Trả về một bảng markdown: cột Chủ đề, Tóm tắt, Ý chính; theo sau là danh sách câu hỏi tự kiểm đánh số. ## Tiêu chí đánh giá Tự kiểm xem 5 chủ đề đã phủ các phần quan trọng nhất của đề cương chưa; nếu còn phần quan trọng trong đề cương chưa được phủ thì liệt kê ra để tôi kiểm lại.
- Nó đếm chữ bạn gõ. Nó không chấm điểm prompt. Một prompt rỗng nghĩa nhưng dài vẫn hiện ở đây y như một prompt hay cùng độ dài, vì "prompt này tốt" là một lời khẳng định, không phải một phép tính, và không cổng kiểm nào canh được nó.
- Ba quy tắc token đều là ước lượng. Bộ tách token thật học cách gộp byte từ ngữ liệu, nên nó không chia đều theo ký tự hay theo từ. Sim chỉ nói được ba quy tắc lệch nhau bao nhiêu, và ở prompt này là 58.7%.
- Hai mức giá mặc định là số minh hoạ, không phải bảng giá của dịch vụ nào. Muốn ra tiền thật thì gõ giá của nhà cung cấp bạn dùng vào, kèm ghi lại ngày bạn chép.
- Cửa sổ ngữ cảnh ở đây chỉ đếm prompt và chỗ bạn chừa cho câu trả lời. Một cuộc hội thoại thật còn cộng thêm lịch sử các lượt trước, chỉ dẫn hệ thống, mô tả công cụ, nên chỗ trống thật luôn ít hơn con số này.
Prompt này tốn bao nhiêu
Bảng không chấm điểm prompt của bạn, và đó là chủ ý: "prompt này hay" là một lời khẳng định, không phải một phép tính, nên không có cách nào kiểm nó bằng số. Những thứ dưới đây thì đo được thật, và chúng đủ để bạn quyết định nên cắt chỗ nào.
Ở trạng thái mở bài, sáu ô chứa 831 ký tự. Ráp xong thành một prompt 966 ký tự, vì sáu tiêu đề ## cộng các dòng trống giữa khối thêm đúng 135 ký tự. Với quy tắc quen thuộc "cứ 4 ký tự tính một token", prompt đó ước lượng 242 token, còn cộng riêng từng ô thì được 210 token, tức phần khung tốn thêm khoảng 32 token. Khung sáu ô không miễn phí, và đó là lý do bảng có sẵn tình huống Tra cứu nhanh một dòng: một câu hỏi tra cứu chỉ tốn 24 token, dựng đủ sáu ô cho nó là lãng phí.
Ước lượng nghĩa là ước lượng
Bảng cho bạn ba quy tắc đếm, và trên cùng một prompt chúng ra ba con số khác nhau: 242 token (chia ký tự cho 4), 317 token (chia byte UTF-8 cho 4) và 384 token (đếm từ nhân 1.5 rồi cộng dấu câu). Lệch nhau 58.7%.
Không quy tắc nào trong ba quy tắc đó là bộ tách token thật của một mô hình cụ thể: mô hình thật học cách gộp các chuỗi byte từ ngữ liệu huấn luyện, nên nó không chia đều theo ký tự hay theo từ. Vậy sai số điển hình mà bảng này dám nêu chỉ là độ vênh giữa ba quy tắc, tức khoảng 242 tới 384 token cho prompt trên, và con số của một mô hình thật có thể nằm ngoài khoảng đó. Dùng nó để so hai prompt với nhau thì được; dùng nó để cãi hoá đơn thì không.
Dấu tiếng Việt làm số byte đổi hẳn
Câu Hãy đóng vai gia sư môn cấu trúc dữ liệu. có 41 ký tự và 53 byte. Bỏ hết dấu thành Hay dong vai gia su mon cau truc du lieu. thì vẫn đúng 41 ký tự, nhưng chỉ còn 41 byte. Hệ quả đo được ngay trên bảng: quy tắc chia ký tự cho hai câu cùng một con số 11 token, còn quy tắc chia byte cho 14 và 11.
Lý do nằm ở cách lưu chữ: một chữ như ă hay đ tốn 2 byte, ế hay ữ tốn 3 byte, còn chữ không dấu tốn 1 byte. Trung bình câu tiếng Việt trên tốn 1.29 byte cho mỗi ký tự, câu bỏ dấu tốn đúng 1.00. Bộ tách token của các mô hình hiện nay làm việc trên chuỗi byte, nên đây chính là chỗ tiếng Việt đắt hơn tiếng Anh cùng nội dung.
Tiền, và chỗ tiền thật sự nằm
Với hai mức giá minh hoạ có sẵn trong bảng (3 USD cho một triệu token nhập, 15 USD cho một triệu token xuất, đều không phải bảng giá của dịch vụ nào), một lượt gọi prompt trên tốn 0.009726 USD nếu bạn chờ khoảng 600 token trả lời. Điều đáng chú ý là phần trả lời chiếm 92.5% hoá đơn. Nghĩa là cắt gọn prompt gần như không cứu được tiền: muốn rẻ thì phải giới hạn độ dài câu trả lời.
Nhân lên thì con số mới có sức nặng. Gọi 20 lượt mỗi ngày trong 30 ngày là 600 lượt, thành 5.836 USD. Bạn kéo thanh số lượt trong bảng để thấy mức 1, 10, 100 và 1000 lượt mỗi ngày nằm ở đâu.
Cửa sổ ngữ cảnh, và mốc vừa khít
Cửa sổ ngữ cảnh là số token tối đa mà một lượt gọi được mang theo. Prompt 242 token cộng 600 token chừa cho câu trả lời là 842 token, đặt trong cửa sổ 8192 token thì còn trống 7350 token. Hãy bấm Đặt vừa khít để hạ cửa sổ đúng bằng prompt: lúc đó bảng ghi "vừa khít, không còn một token nào", và chỉ cần hạ thêm một token là nó ghi "tràn cửa sổ". Bằng đúng cửa sổ thì vẫn vừa, hơn một token thì không, và đó là chỗ hay nhầm nhất khi ước lượng.
Chỗ ngốn ngân sách hầu như không bao giờ là sáu ô đều nhau. Hãy nhìn cột tỉ trọng, cắt ô to nhất, và nếu phần trả lời đang chiếm phần lớn hoá đơn thì đừng cắt prompt nữa mà hãy giới hạn độ dài câu trả lời.
Vài mẹo viết prompt tốt
- Một việc một lần. Nếu yêu cầu quá nhiều thứ trong một prompt, kết quả dễ lệch. Tách thành các lượt nhỏ.
- Nói rõ định dạng mong muốn. Câu
trình bày dưới dạng bảng hai cộtcho kết quả gọn hơn nhiều so với để mô hình tự chọn. - Dùng hội thoại nhiều lượt. Bạn không cần viết prompt hoàn hảo ngay lần đầu; cứ chạy rồi tinh chỉnh bằng các yêu cầu tiếp nối như
ngắn gọn hơn,cho thêm ví dụ,giải thích như cho học sinh lớp 9. - Vai trò cụ thể, đừng oai. Câu
đóng vai chuyên giagần như vô dụng vì quá rộng. Hãy chọn vai khớp với việc bạn cần. - Đưa dữ liệu nền vào prompt. Mô hình chỉ biết những gì có trong cuộc trò chuyện; dán sẵn đoạn văn bản cần xử lý sẽ tốt hơn là mô tả mơ hồ.
Prompt được thiết kế đẹp vẫn không bảo đảm nội dung đúng. Mô hình có thể bịa số liệu, tên tác giả hay tài liệu không tồn tại một cách rất thuyết phục. Hãy kiểm chứng mọi thông tin quan trọng bằng nguồn đáng tin, ghi nhận khi có dùng AI nếu được yêu cầu, và không nộp nguyên văn kết quả AI làm bài của mình.
- 1Ô ví dụ mẫu trong bảng sáu ô tương ứng với kỹ thuật nào?
- 2Có bắt buộc điền đủ cả sáu ô cho mọi prompt không?
- 3Mẹo nào sau đây giúp kết quả gọn và đúng ý hơn?
- 4Vì sao nên tận dụng hội thoại nhiều lượt?
- 5Sau khi nhận kết quả từ AI, việc quan trọng nhất cần làm là gì?
- 6Cùng một câu tiếng Việt, một bản có dấu một bản bỏ dấu, đều 41 ký tự. Điều gì đúng?
- 7Prompt của bạn ước lượng 242 token, phần trả lời chừng 600 token và chiếm 92.5% hoá đơn. Muốn giảm chi phí thì nên làm gì trước?