Prompts de GPT-6.1 Terra: 5 escenarios de e-commerce y oficina, con salidas reales

TL;DR

• 5 escenarios de e-commerce y oficina, cada uno con la salida real de GPT-6.1 Terra, el prompt completo y el costo de esta ejecución.
• El costo por ejecución está entre $0.0001 y $0.002; con $1 alcanza para ejecutar estos 5 escenarios cientos de veces cada uno.
• Copia el prompt, abre la página del modelo GPT-6.1 Terra, pégalo y ya puedes ejecutarlo; al registrarte recibes hasta 2.000 créditos ($1).

Escenario 1: mirar la imagen del producto y redactar la información de publicación

{"product_name":"Peluche robot naranja","category":"Peluches","material":null,"main_color":"Naranja","selling_points":["Diseño con forma de robot, aspecto adorable","Cuerpo naranja con detalles negros, combinación de colores llamativa","Forma redondeada y tridimensional, ideal como figura decorativa o peluche de compañía"],"target_buyer":null}

Esta es una imagen de producto. Redacta la información de publicación según la estructura JSON dada: nombre del producto, categoría, material, color principal, 3 puntos de venta y público objetivo. Rellena con null los campos que no se puedan determinar; no adivines.

Copia el prompt, abre la página del modelo, sube la imagen y pruébalo una vez →

gpt-6.1-terra, medium, imagen + JSON schema estricto, 438 tokens de entrada / 163 de salida, 10 segundos, $0.0003.

La frase «rellena con null lo que no se pueda determinar» es clave: el material y el público objetivo no se pueden deducir de la imagen, así que el modelo los dejó vacíos sin inventar nada. Para saber cómo escribir el JSON schema, consulta la guía de integración.

Escenario 2: convertir las notas de reunión en elementos de acción

Tarea	Responsable	Fecha límite	Estado
Terminar el diseño de la página de la campaña del Doble 11	Li	Antes del 5 de noviembre	Sin empezar
Investigar la causa del aumento de la tasa de pagos fallidos y dar una conclusión	Zhang	Antes del miércoles	Sin empezar
Mover la entrada de reembolsos a la página de detalles del pedido	Por definir	Por definir	Sin empezar
Completar las pruebas de la versión 3.2 de la App y enviarla a revisión	Wang	Antes del próximo jueves	Sin empezar
Añadir el indicador «tasa de recompra» al panel de datos	Ming	Esta semana	Sin empezar

Convierte las siguientes notas de reunión en una tabla de elementos de acción con las columnas: tarea, responsable, fecha límite y estado. Si no se indica responsable o fecha, marca «Por definir».

Notas: reunión semanal de producto del lunes. 1) La página de la campaña del Doble 11 la lleva Li; entregar el diseño antes del 5 de noviembre. 2) La tasa de pagos fallidos subió al 2,3 % la semana pasada; Zhang investiga la causa y da una conclusión antes del miércoles. 3) Atención al cliente dice que la entrada de reembolsos está demasiado escondida y hay que moverla a la página de detalles del pedido; aún no se ha decidido quién lo hará. 4) La versión 3.2 de la App se envía a revisión el próximo jueves; las pruebas las lleva Wang. 5) Hay que añadir la «tasa de recompra» al panel de datos; Ming dice que puede terminarlo esta semana.

Copia el prompt, abre la página del modelo y pruébalo una vez →

gpt-6.1-terra, medium, 161 tokens de entrada / 294 de salida, 29 segundos, $0.0004.

Si fijas tanto los nombres de las columnas como la forma de indicar los valores faltantes, la salida se puede pegar directamente en una tabla de Feishu o Notion. El punto 3 no tenía responsable, y el modelo lo marcó como «Por definir» según lo indicado.

Escenario 3: respuesta de atención al cliente para calmar a un cliente que reclama por la demora

Lamentamos mucho la espera y las molestias ocasionadas. Nos pondremos en contacto de inmediato con la empresa de logística para verificarlo y le daremos una respuesta clara en un plazo de 24 horas. Puede elegir: 1. Un reenvío gratuito, con entrega estimada en 3–5 días; 2. El reembolso total inmediato, que suele tardar de 1 a 3 días hábiles en reflejarse. Responda con la opción que prefiera y lo gestionaremos de inmediato.

Eres el servicio de atención al cliente de una tienda online. Escribe una respuesta al siguiente cliente: primero discúlpate, explica la solución (reenvío o reembolso, una de las dos opciones), indica los plazos, con un tono sincero y sin superar las 150 palabras.

Cliente: Llevo 12 días esperando el paquete y no llega; el seguimiento no se actualiza desde hace 5 días. ¿Os vais a hacer cargo o no? Si no llega pronto, presentaré una reclamación.

Copia el prompt, abre la página del modelo y pruébalo una vez →

gpt-6.1-terra, low, 88 tokens de entrada / 83 de salida, 11 segundos, $0.0001.

Para respuestas cortas basta con el nivel low: es rápido y económico. Los plazos de reenvío «3–5 días» y de reembolso «1–3 días hábiles» los añadió el propio modelo; antes de usarlo en producción, incluye en el prompt los plazos reales de tu tienda.

Escenario 4: extraer el pedido de un correo del cliente

{"order_id":"HX-20481","order_date":"20 de octubre","items":[{"name":"Sudadera con capucha","color":"Gris oscuro (recibido gris claro)","size":"L","qty":2},{"name":"Pantalón deportivo","color":"Negro","size":"M","qty":1}],"total":"¥586","issue":"Se recibieron dos sudaderas con capucha en gris claro, cuando el color del pedido era gris oscuro; el pantalón deportivo no presenta problemas.","requested_action":"Cambiar las dos sudaderas por talla L en gris oscuro; si no hay stock, reembolso.","phone":"138-0000-1234","contact_time":"Por la tarde"}

Extrae la información del pedido del siguiente correo de un cliente.

Correo: Hola, hice el pedido el martes pasado (20 de octubre), número de pedido HX-20481. Compré dos sudaderas con capucha gris oscuro talla L y un pantalón deportivo negro talla M, y pagué ¥586 en total. Hoy al recibirlo he visto que las sudaderas son gris claro; el pantalón está bien. Quiero cambiar las dos sudaderas por gris oscuro, y si no hay stock, que me devolváis el dinero. Mi teléfono es 138-0000-1234; preferiblemente contactadme por la tarde. — Sra. Wang

Copia el prompt, abre la página del modelo y pruébalo una vez →

gpt-6.1-terra, medium, JSON schema estricto, 240 tokens de entrada / 202 de salida, 11 segundos, $0.0003.

El número de pedido, el importe, el teléfono y la franja de contacto se extrajeron correctamente. En el campo color se coló «recibido gris claro»: si vas a volcarlo a una base de datos, especifica en la descripción del campo del schema «indicar solo el color pedido».

Escenario 5: redactar los puntos de venta de un producto

Título: Exprimidor portátil, zumo recién hecho en cualquier momento

• Cuerpo de 380 ml en Tritan, ligero y portátil con 420 g
• Carga USB-C, hasta 15 vasos por carga completa
• 6 cuchillas de acero inoxidable 304, resistente al agua IPX7, todo el aparato se puede enjuagar

Según las siguientes especificaciones, redacta un texto de puntos de venta para la página de detalles de un producto de Taobao: 3 puntos de venta, cada uno de no más de 25 caracteres, y además un título de no más de 15 caracteres. No uses palabras como «extremo» o «de primera categoría».

Especificaciones: exprimidor portátil, capacidad 380 ml, carga USB-C, hasta 15 vasos por carga completa, 6 cuchillas de acero inoxidable 304, cuerpo de Tritan, peso 420 g, resistente al agua IPX7 y todo el aparato se puede enjuagar.

Copia el prompt, abre la página del modelo y pruébalo una vez →

gpt-6.1-terra, medium, 125 tokens de entrada / 1.486 de salida (de ellos 1.411 de razonamiento), 59 segundos, $0.0019.

Se respetaron tanto la longitud como las palabras prohibidas. Para un texto tan corto se usaron 1.411 tokens de razonamiento: si vas a generar textos en lote, cambia a low o none para reducir el costo y el tiempo.

Cómo escribir los prompts

1. Fija el formato: especifica con claridad los nombres de las columnas, la longitud y la estructura JSON para que la salida se pueda usar directamente.
2. Indica qué hacer cuando no sabe algo: «rellena con null lo que no se pueda determinar» o «marca Por definir si no se indica» es más fiable que dejar que improvise.
3. Proporciona tú mismo los datos del negocio: incluye plazos, precios y políticas en el prompt; no dejes que el modelo los complete.

Preguntas frecuentes

¿Qué nivel de razonamiento usar en estos escenarios?

Para extracción, organización y respuestas cortas, usa low o medium; para textos cortos como la redacción de puntos de venta, puedes probar none. Para comparar el costo de cada nivel, consulta Precios de la API de GPT-6.1 Terra.

¿Se pueden subir imágenes directamente en la página del modelo?

Sí. El Playground admite hasta 4 imágenes a la vez, de no más de 10 MB cada una; tras subirlas, se envían junto con el texto.

¿Cómo se integra para ejecutarlo en lote?

Mediante la API. Con la misma key, POST /v1/responses; el código está en la guía de integración. Si quieres comparar resultados con Sol, consulta GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol.

Elige el escenario más parecido a tu trabajo actual, copia el prompt, abre la página del modelo GPT-6.1 Terra y sustituye el contenido por tus propios datos para ejecutarlo una vez.