Позначайте кожен документ у промпті, щоб модель їх не сплутала

Ви вставили два тексти в одне повідомлення й попросили модель порівняти їх. Якщо ви не сказали, який з них який, їй доведеться вгадувати. Виправлення невелике: дайте кожному тексту назву й завдання та обгорніть кожен у власний тег. Посібник Anthropic із промптингу (жива сторінка, перевірена 31 жовтня 2026 року) радить позначати кожен тип вмісту тегом, щоб модель не сплутала, що є інструкцією, що — контекстом, а що — вхідними даними. Нижче — промпт до і після та робочий запит chat completion, який можна надіслати до CheapTokens API.

Що йде не так, коли ви просто вставляєте текст#

Візьмімо найпростіший випадок. Постачальник надсилає новий опис товару, і ви хочете дізнатися, що змінилося порівняно з описом на вашій сторінці магазину. Ви вставляєте обидва під запитанням «Що змінилося?» і натискаєте надіслати. Для вас порядок очевидний. Для моделі це два блоки тексту без нічого між ними, а в запитанні не сказано, який із них старий. Вона може вгадати правильно. А може й назвати новий текст старим і видати вам список змін у зворотному напрямку — цілком упевненим голосом.

Та сама пастка чатує в повсякденних задачах:

• дві версії договору, і ви питаєте, що змінила інша сторона;
• три нотатки із зустрічей, і ви питаєте, які рішення суперечать одне одному;
• зразок стилю плюс чернетка: який наслідувати, який переписувати?
• лог помилок, вставлений разом із кодом, і запитання «виправ це».

У кожному з них моделі потрібні дві речі для кожного тексту: назва (що це і звідки воно) та роль (що з ним зробити).

Дайте кожному тексту назву й завдання#

Три невеликі кроки:

1. Помістіть кожен текст у власний тег. Посібник Anthropic пропонує обгортку <documents> з одним <document index="1"> на текст, а всередині — <source> для назви та <document_content> для самого тексту.
2. Скажіть, що є що, в інструкції, поза тегами: «Документ 1 — це СТАРИЙ текст із нашого магазину. Документ 2 — це НОВИЙ текст від постачальника».
3. Поставте запитання тими самими словами. «Перелічи кожен факт, що змінився, у форматі старе -> нове» тепер має старе й нове, на які можна вказати.

Ось приклад із пляшкою до і після:

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>

Мітки коштують кілька токенів і прибирають вгадування. Anthropic написав цю пораду для своїх моделей Claude, але мітки — це звичайний текст, тож ніщо не заважає надіслати ту саму розмітку іншій чат-моделі.

Надішліть це як справжній запит#

Ось промпт «після» у вигляді виклику API. Адреса — https://api.cheaptokens.dev/v1, API сумісний з OpenAI, а модель — deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. Беріть ідентифікатори моделей із документації CheapTokens: назви різняться між провайдерами. DeepSeek-V4-Flash має контекстне вікно 380K і до 32 768 вихідних токенів на відповідь, що залишає місце для купи довгих текстів. Ключ береться зі змінної середовища, ніколи з коду.

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>"
    }]
  }'

Відповідь — звичайний текст у choices[0].message.content, а usage поруч рахує токени. Гарна відповідь перелічує три зміни: 500 мл -> 750 мл, 12 годин -> 24 години, можна мити в посудомийній машині -> лише ручне миття. Якщо стрілки йдуть у зворотний бік, модель втратила орієнтацію в мітках. Перевірте, чи інструкція називає документи так само, як теги.

Скільки коштують мітки#

Теги — це текст, а текст тарифікується. Скажімо, тімлід подає три нотатки із зустрічей приблизно по 2 000 токенів кожна й питає, які рішення суперечать одне одному. Три нотатки: 3 × 2 000 = 6 000 токенів. Додайте близько 150 токенів на інструкцію та теги (припущення), і запит несе 6 150 токенів на вході з відповіддю на 300 токенів на виході. На DeepSeek-V4-Flash цей один запит коштує $0.00012, а самі теги — похибка округлення порівняно з нотатками. Ось той самий запит, надісланий 1 000 разів, разом з OpenRouter:

Усі 6 150 токенів вміщуються у вікно 380K із запасом (що таке контекстне вікно). Якщо рахувати загалом, вхід і вихід разом, запит виходить дешевшим, ніж в OpenRouter. Вхід і вихід тарифікуються за різними ставками, і вхідні vs вихідні токени пояснює чому. Актуальні цифри для кожної моделі — на сторінці цін.

Звички для більших обсягів тексту#

Коли текстів більше двох, самих лише номерів недостатньо: кожному потрібна власна назва. На зображенні нижче показано розмітку з прикладу: спершу інструкція із запитанням, потім кожен документ у власному тезі.

• Називайте за змістом, а не лише за номером. <source>contract v2, sent by the client</source> краще за document 2, коли відповідь цитує його вам.
• Тримайте інструкцію поза тегами, щоб рядок усередині вставленого тексту не сприйняли як наказ.
• Один текст — один тег. Довгий файл — це все ще один тег; два файли — два.
• Повторіть назви в запитанні: «які рішення в monday-notes суперечать wednesday-notes?»
• Давайте ролі й прикладам. «Документ 1 — це зразок стилю: скопіюй його тон, а не факти. Документ 2 — це чернетка для переписування».

Про основи решти промпту (мета, контекст, формат) дивіться як написати хороший промпт.