Completa los campos. Recibe un prompt estructurado para ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot, con conteo exacto de tokens. Sin modelo, sin subir nada.
Conteo exacto de tokens de GPT con el mismo tokenizador o200k del Contador de Tokens. ¿Prefieres partir de algo hecho? Explora la biblioteca de Plantillas de Prompts.
La mayoría de los prompts flojos no están mal escritos: están incompletos. La petición está ahí, pero el papel que debe asumir el modelo, el lector para quien escribe, el formato que necesitas y lo que no debe hacer quedan librados a la adivinanza. Esta herramienta convierte esas piezas ausentes en campos. Completas los que importan y el generador arma un prompt estructurado, con una sección rotulada para cada uno, listo para pegar en ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o cualquier otro asistente.
Es un constructor, no un reescritor. Detrás de la página no hay ningún modelo: el prompt que recibes es exactamente el texto que escribiste, organizado en secciones cuyos encabezados el asistente sabe seguir. Todo corre en tu navegador, no se sube nada, y el conteo de tokens junto al resultado usa el mismo tokenizador o200k que nuestro Contador de Tokens, así que sabes cuánto costará el prompt antes de enviarlo.
| Campo | Qué escribir | Por qué importa |
|---|---|---|
| Rol | Quién debe ser el modelo: «un editor técnico sénior», «un analista de datos escéptico» | Un rol fija el vocabulario, la profundidad y los supuestos de partida en una sola línea. La documentación de Anthropic sitúa en el prompt del sistema el lugar para darle un rol a Claude; el generador lo escribe como primera sección |
| Tarea | Lo único que quieres, en una o dos oraciones | El único campo obligatorio. Una tarea vaga produce una respuesta segura a una pregunta que no hiciste |
| Contexto | Lo que el modelo no puede saber: el material fuente, lo que ya se probó, para qué servirá el resultado | El contexto es la diferencia entre una respuesta genérica y la tuya |
| Público | Quién leerá el resultado | Define el nivel de explicación y las palabras que hay que definir |
| Tono y estilo | Uno de siete ajustes, de neutro a ligero | Especificar el tono cuesta menos que corregirlo después |
| Formato de salida | Párrafos, viñetas, pasos numerados, una tabla Markdown, solo JSON, un bloque de código, un correo | La guía de ingeniería de prompts de Microsoft destaca como técnicas fiables especificar la estructura de la salida y «cebar» la respuesta con su primera línea |
| Extensión | De una oración a unas 1500 palabras, o «lo que haga falta» | Los modelos tienen una longitud propia por defecto; declarar la tuya elimina una adivinanza |
| Restricciones | Una regla por línea: «Menos de 150 palabras», «Conserva cada cifra tal cual», «Sin rayas» | Las restricciones negativas y de alcance evitan los fallos más frecuentes, y el generador las coloca donde el modelo las lee como reglas |
| Ejemplos | Una o dos muestras del resultado que quieres, o un par entrada/salida | Los ejemplos muestran lo que los adjetivos no pueden. La guía de Google para Gemini dice que los prompts sin ejemplos tienden a ser menos eficaces, y que unos ejemplos claros pueden incluso sustituir a las instrucciones |
La fila de ajustes fija valores sensatos de tono, formato, extensión y opciones de proceso, y el botón Ejemplo rellena todos los campos con un caso completo de ese tipo, para que veas la forma de un buen prompt antes de escribir el tuyo. Redactar produce Markdown con encabezados y unas 800 palabras. Resumir pide viñetas y activa la regla de honestidad para que el modelo señale las afirmaciones que la fuente no respalda. Programar solicita un solo bloque de código, pide preguntas aclaratorias primero y añade razonamiento paso a paso. Analizar separa lo que los datos muestran de lo que sugieren. Lluvia de ideas afloja el tono y quita el límite de extensión. Prompt de imagen deja vacíos el rol y el formato, porque los modelos de imagen leen una descripción, no un encargo. Prompt del sistema cambia por completo la disposición (más abajo).
Por defecto, el generador escribe Markdown: un encabezado # por sección y un guion por restricción. No es decoración. La guía de OpenAI para escribir prompts con GPT-4.1 propone como punto de partida una estructura con encabezados, con secciones como Rol y objetivo, Instrucciones, Pasos de razonamiento, Formato de salida, Ejemplos y Contexto, y advierte que el modelo sigue las instrucciones de manera más literal que sus predecesores, de modo que un prompt bien especificado es muy fácil de dirigir. La guía de Microsoft recomienda igualmente una sintaxis clara, con separadores y encabezados de sección, para que el modelo distinga las instrucciones del material. Cambia a Texto plano cuando vayas a pegar en un campo que muestra los símbolos de Markdown tal cual; las secciones se conservan, escritas como rótulos en mayúsculas en lugar de encabezados.
Un prompt de usuario es una petición concreta. Un prompt del sistema (OpenAI también lo llama mensaje de desarrollador; Gemini, instrucciones del sistema) es una guía permanente que rige toda una conversación o un producto: quién es el asistente, qué debe hacer siempre y qué nunca, cómo da formato a sus respuestas. El ajuste Prompt del sistema reorganiza la salida para ese trabajo: abre con una sección de Identidad construida a partir del rol y el contexto, y sigue con Instrucciones, Público, Tono, Formato de salida, una lista unificada de Restricciones que incorpora las reglas de proceso, y Ejemplos de buenos intercambios. Pega el resultado en el campo de sistema o de desarrollador de tu llamada a la API, de tu GPT personalizado o de tu proyecto de Claude.
Cada campo que añades alarga el prompt, y la longitud del prompt se paga dos veces: contra la ventana de contexto del modelo y en la factura, en cada llamada si se trata de un prompt del sistema o de unos ejemplos. El número junto a la salida es un conteo exacto con o200k, la codificación que usan GPT-5, GPT-4.1 y GPT-4o; Claude y Gemini emplean sus propios tokenizadores, así que para ellos tómalo como una estimación cercana. Si un prompt pasa de unos cientos de tokens, revisa primero los campos Ejemplos y Contexto: casi siempre es donde está el peso, y donde recortar cuesta menos.
Escribe la tarea como el resultado que quieres, no como la actividad: «produce una tabla comparativa de cinco filas entre X e Y» funciona mejor que «ayúdame a comparar X e Y». Pon en Contexto los hechos que el modelo no puede saber y en Restricciones las reglas; mezclarlos debilita a ambos. Prefiere un ejemplo real a tres adjetivos. Indica el público aunque parezca obvio, porque el lector por defecto del modelo es nadie en particular. Deja activada la regla de honestidad en todo lo que sea factual. Después itera: cambia un campo, vuelve a ejecutar y compara. La guía de Microsoft señala que los modelos pueden mostrar sesgo de recencia, con más peso para lo que está al final del prompt, y por eso el generador cierra con una línea que recuerda que las restricciones mandan.
El generador son unos cientos de líneas de JavaScript que se ejecutan en tu dispositivo. No guarda nada, no envía nada y no tiene cuentas; al cerrar la pestaña los campos desaparecen. No puntúa ni «optimiza» tu prompt con un modelo, no reescribe tus palabras y no puede saber si tu tarea es una buena idea. Lo que garantiza es estructura: cada prompt que produce lleva las mismas secciones rotuladas en el mismo orden, para que el asistente lea las reglas como reglas y el contexto como contexto. Para prompts reutilizables con espacios en blanco, usa la biblioteca de Plantillas de Prompts; para limpiar la respuesta que recibas, el Limpiador de Texto IA.
Una herramienta que arma un prompt completo para un asistente de IA a partir de las piezas que necesita un buen prompt: rol, tarea, contexto, público, tono, formato de salida, extensión, restricciones y ejemplos. Esta funciona con plantillas: organiza el texto que escribes en secciones rotuladas, en lugar de pedirle a un modelo que redacte el prompt por ti.
No. El generador corre por completo en tu navegador y no tiene ningún modelo detrás. El prompt son tus propias palabras, ordenadas en una estructura que los asistentes siguen bien, con un conteo de tokens en vivo. Por eso es gratuito, privado y determinista: los mismos campos producen siempre el mismo prompt.
Sí. La salida es Markdown o texto plano, que todos los asistentes principales aceptan. El conteo de tokens es exacto para los modelos de OpenAI que usan la codificación o200k (GPT-5, GPT-4.1, GPT-4o) y una estimación cercana para Claude y Gemini, que usan sus propios tokenizadores.
Un prompt de usuario es una petición dentro de una conversación. Un prompt del sistema (OpenAI también lo llama mensaje de desarrollador; Gemini, instrucciones del sistema) es una guía permanente para toda la conversación o el producto: quién es el asistente, qué debe hacer siempre y qué nunca, y cómo da formato a sus respuestas. El ajuste Prompt del sistema reorganiza la salida para ese uso.
Lo que haga falta para eliminar la adivinanza, y nada más. Una tarea clara con público y formato declarados suele ocupar menos de 100 tokens. Los ejemplos y el contexto pegado aportan casi toda la longitud, y se pagan en cada llamada cuando viven en un prompt del sistema, así que usa el conteo de tokens para decidir qué se gana su lugar.
No. Todo lo que escribes se queda en tu navegador. No hay servidor, ni cuenta, ni registro, y el tokenizador que cuenta los tokens es un archivo local que se carga desde este mismo sitio.