Подпишите каждый документ в промпте, чтобы модель их не путала

Вы вставили в одно сообщение два текста и попросили модель их сравнить. Если не сказали, какой из них какой, ей придётся гадать. Лечится просто: дайте каждому тексту имя и роль и оберните его в отдельный тег. Руководство Anthropic по промптам (живая страница, сверено 31 октября 2026) советует именно это: размечать тегами каждый тип содержимого, чтобы модель не путала, где инструкция, где фон, а где то, что нужно обработать. Ниже — промпт «было → стало» и рабочий chat completion запрос к API CheapTokens.

Что ломается, когда просто вставляешь тексты#

Возьмём самый простой случай. Поставщик прислал новое описание товара, и вы хотите понять, что изменилось по сравнению с текстом на странице магазина. Вы вставляете оба под вопросом «Что изменилось?» и отправляете. Вам порядок очевиден. Для модели это два куска текста без какой-либо границы, а в вопросе не сказано, какой из них старый. Она может угадать. А может принять новый текст за старый и уверенным тоном выдать список изменений наоборот.

Та же ловушка сидит в обычных задачах:

• две версии договора, и вы спрашиваете, что поменяла другая сторона;
• три протокола встреч, и вы спрашиваете, какие решения противоречат друг другу;
• образец стиля и черновик: что копировать, а что переписывать?
• лог ошибки, вставленный вместе с кодом, и вопрос «почини».

Везде модели нужно по две вещи на каждый текст: имя (что это и откуда) и роль (что с ним сделать).

Дайте каждому тексту имя и задачу#

Три небольших шага:

1. Положите каждый текст в свой тег. Руководство Anthropic предлагает обёртку <documents> и по одному <document index="1"> на текст; внутри — <source> для имени и <document_content> для самого текста.
2. Скажите в инструкции, вне тегов, что есть что: «Document 1 is the OLD text from our shop. Document 2 is the NEW text from the supplier.»
3. Задайте вопрос теми же словами. У просьбы «List every fact that changed, as old -> new» теперь есть и старое, и новое, на что опереться.

Пример с бутылкой, было и стало:

What changed?

Steel water bottle, 500 ml. Keeps drinks cold for 12 hours. Dishwasher safe.

Steel water bottle, 750 ml. Keeps drinks cold for 24 hours. Hand wash only.

Document 1 is the OLD text from our shop. Document 2 is the NEW text from the supplier. List every fact that changed, one per line, as old -> new.

<documents>
<document index="1">
<source>old description (current shop page)</source>
<document_content>
Steel water bottle, 500 ml. Keeps drinks cold for 12 hours. Dishwasher safe.
</document_content>
</document>
<document index="2">
<source>new description (from the supplier)</source>
<document_content>
Steel water bottle, 750 ml. Keeps drinks cold for 24 hours. Hand wash only.
</document_content>
</document>
</documents>

Метки стоят нескольких токенов и убирают гадание. Anthropic писала этот совет для своих моделей Claude, но метки — обычный текст, так что ничто не мешает отправить такую же раскладку другой чат-модели.

Отправьте это настоящим запросом#

Вот промпт «после» как вызов API. Адрес — https://api.cheaptokens.dev/v1, API совместим с OpenAI, модель — deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. Id моделей берите из документации CheapTokens: у разных провайдеров названия отличаются. У DeepSeek-V4-Flash окно контекста 380K и до 32 768 токенов в ответе, так что для стопки длинных текстов места хватает. Ключ берётся из переменной окружения, а не из кода.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)

old = "Steel water bottle, 500 ml. Keeps drinks cold for 12 hours. Dishwasher safe."
new = "Steel water bottle, 750 ml. Keeps drinks cold for 24 hours. Hand wash only."

prompt = f"""Document 1 is the OLD text from our shop. Document 2 is the NEW text from the supplier. List every fact that changed, one per line, as old -> new.

<documents>
<document index="1">
<source>old description (current shop page)</source>
<document_content>
{old}
</document_content>
</document>
<document index="2">
<source>new description (from the supplier)</source>
<document_content>
{new}
</document_content>
</document>
</documents>"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    max_tokens=300,
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    "max_tokens": 300,
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "Document 1 is the OLD text from our shop. Document 2 is the NEW text from the supplier. List every fact that changed, one per line, as old -> new.\n\n<documents>\n<document index=\"1\">\n<source>old description (current shop page)</source>\n<document_content>\nSteel water bottle, 500 ml. Keeps drinks cold for 12 hours. Dishwasher safe.\n</document_content>\n</document>\n<document index=\"2\">\n<source>new description (from the supplier)</source>\n<document_content>\nSteel water bottle, 750 ml. Keeps drinks cold for 24 hours. Hand wash only.\n</document_content>\n</document>\n</documents>"
    }]
  }'

Ответ приходит обычным текстом в choices[0].message.content, а рядом в usage — счётчик токенов. Хороший ответ перечисляет три изменения: 500 ml -> 750 ml, 12 hours -> 24 hours, dishwasher safe -> hand wash only. Если стрелки смотрят в другую сторону, модель потеряла метки. Проверьте, что в инструкции документы названы так же, как в тегах.

Сколько стоят метки#

Теги — это текст, а текст тарифицируется. Допустим, руководитель команды загружает три протокола встреч примерно по 2 000 токенов и спрашивает, какие решения конфликтуют. Три протокола: 3 × 2 000 = 6 000 токенов. Добавим около 150 токенов на инструкцию и теги (допущение) — получится запрос на 6 150 токенов на входе и ответ в 300 токенов. На DeepSeek-V4-Flash такой запрос стоит $0.00012, а сами теги на фоне протоколов — погрешность. Вот тот же запрос, отправленный 1 000 раз, рядом с OpenRouter:

Все 6 150 токенов спокойно помещаются в окно 380K (что такое окно контекста). В сумме, с учётом входа и выхода, запрос выходит дешевле, чем на OpenRouter. Вход и выход тарифицируются по разным ставкам; почему, объясняет статья входные и выходные токены. Актуальные цены по всем моделям — на странице цен.

Привычки для больших стопок текста#

Когда текстов больше двух, одних номеров мало: у каждого должно быть своё имя. Схема ниже показывает раскладку из примера: сначала инструкция с вопросом, затем каждый документ в своём теге.

• Называйте по содержанию, а не только по номеру. <source>contract v2, sent by the client</source> лучше, чем document 2, когда ответ цитирует документ.
• Держите инструкцию вне тегов, чтобы строка внутри вставленного текста не сошла за приказ.
• Один текст — один тег. Длинный файл — всё равно один тег, два файла — два.
• Повторяйте имена в вопросе: «which decisions in monday-notes contradict wednesday-notes?»
• Раздавайте роли и примерам. «Document 1 is a style sample: copy its tone, not its facts. Document 2 is the draft to rewrite.»

Остальные части промпта (цель, контекст, формат) разобраны в статье как написать хороший промпт.