Prompts do GPT-6.1 Terra: 5 cenários de e-commerce e escritório, com saídas reais

TL;DR

• 5 cenários de e-commerce e escritório, cada um com a saída real do GPT-6.1 Terra, o prompt completo e o custo desta execução.
• O custo por execução fica entre $0.0001 e $0.002; com $1 dá para rodar cada um destes 5 cenários centenas de vezes.
• Copie o prompt, abra a página do modelo GPT-6.1 Terra, cole e execute. Ao se registrar, você ganha até 2.000 créditos ($1).

Cenário 1: analisar a imagem do produto e escrever as informações de anúncio

{"product_name":"Boneco de pelúcia robô laranja","category":"Brinquedo de pelúcia","material":null,"main_color":"Laranja","selling_points":["Design em formato de robô, aparência fofa","Corpo laranja com detalhes pretos, combinação de cores chamativa","Formato arredondado e tridimensional, adequado como objeto de decoração ou boneco de companhia"],"target_buyer":null}

Esta é uma imagem de produto. Escreva as informações de anúncio seguindo a estrutura JSON fornecida: nome do produto, categoria, material, cor principal, 3 pontos de venda e público-alvo. Preencha com null os campos que não for possível identificar; não adivinhe.

Copie o prompt, abra a página do modelo, envie uma imagem e teste uma vez →

gpt-6.1-terra, medium, imagem + JSON schema estrito, 438 tokens de entrada / 163 de saída, 10 segundos, $0.0003.

A frase «preencha com null o que não for possível identificar» é essencial: material e público-alvo não podem ser determinados pela imagem, então o modelo deixou em branco com honestidade, sem inventar. Para saber como escrever o JSON schema, consulte o guia de integração.

Cenário 2: transformar atas de reunião em itens de ação

Item	Responsável	Prazo	Status
Concluir o layout da página da campanha do Double 11	Xiao Li	Até 5 de novembro	A iniciar
Investigar a causa do aumento da taxa de falha de pagamento e apresentar conclusão	Lao Zhang	Até quarta-feira	A iniciar
Mover a entrada de reembolso para a página de detalhes do pedido	A definir	A definir	A iniciar
Concluir os testes da versão 3.2 do App e enviar para revisão	Xiao Wang	Até a próxima quinta-feira	A iniciar
Adicionar a métrica «taxa de recompra» ao painel de dados	A Ming	Até o fim desta semana	A iniciar

Organize a ata de reunião abaixo em uma tabela de itens de ação com as colunas: item, responsável, prazo, status. Marque como «a definir» quando não houver responsável ou data.

Ata: reunião semanal de produto de segunda-feira. 1) A página da campanha do Double 11 é responsabilidade de Xiao Li, que deve entregar o layout até 5 de novembro. 2) A taxa de falha de pagamento subiu para 2,3% na semana passada; Lao Zhang vai investigar a causa e apresentar conclusão até quarta-feira. 3) O atendimento disse que a entrada de reembolso está muito escondida e precisa ser movida para a página de detalhes do pedido; ainda não foi definido quem fará isso. 4) A versão 3.2 do App será enviada para revisão na próxima quinta-feira, com os testes sob responsabilidade de Xiao Wang. 5) O painel de dados precisa incluir «taxa de recompra»; A Ming disse que consegue concluir esta semana.

Copie o prompt, abra a página do modelo e teste uma vez →

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

Basta definir os nomes das colunas e a forma de indicar valores ausentes; assim a saída pode ser colada diretamente em uma tabela do Feishu ou do Notion. O item 3 não tinha responsável, e o modelo o marcou como «a definir» conforme solicitado.

Cenário 3: resposta de atendimento para acalmar um cliente que cobra o pedido

Pedimos sinceras desculpas pela espera e pelo transtorno. Entraremos em contato imediatamente com a transportadora para verificar e daremos uma resposta clara em até 24 horas. Você pode escolher: 1. Reenvio gratuito de uma unidade, com previsão de entrega em 3 a 5 dias; 2. Reembolso integral imediato, normalmente creditado em 1 a 3 dias úteis. Responda com a opção desejada e resolveremos na hora.

Você é o atendimento de uma loja online. Escreva uma resposta para o cliente abaixo: peça desculpas primeiro, explique a solução (reenvio ou reembolso, escolha uma das duas), informe o prazo, use um tom sincero e não ultrapasse 150 caracteres.

Cliente: Já esperei 12 dias e a entrega ainda não chegou; o rastreamento não é atualizado há 5 dias. Vocês vão resolver ou não? Se não chegar, vou reclamar.

Copie o prompt, abra a página do modelo e teste uma vez →

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

Para respostas curtas, o nível low já basta: é rápido e econômico. Os prazos de reenvio «3 a 5 dias» e de reembolso «1 a 3 dias úteis» foram acrescentados pelo próprio modelo; antes de entrar em produção, inclua no prompt os prazos reais da sua loja.

Cenário 4: extrair o pedido de um e-mail do cliente

{"order_id":"HX-20481","order_date":"20 de outubro","items":[{"name":"Moletom com capuz","color":"Cinza-escuro (recebido cinza-claro)","size":"L","qty":2},{"name":"Calça esportiva","color":"Preto","size":"M","qty":1}],"total":"¥586","issue":"As duas unidades do moletom com capuz chegaram em cinza-claro, mas a cor do pedido era cinza-escuro; a calça esportiva não apresenta problemas.","requested_action":"Trocar as duas unidades do moletom por cinza-escuro tamanho L; se não houver estoque, reembolsar.","phone":"138-0000-1234","contact_time":"Tarde"}

Extraia as informações do pedido do e-mail do cliente abaixo.

E-mail: Olá, fiz o pedido na terça-feira passada (20 de outubro), número do pedido HX-20481. Comprei duas unidades do moletom com capuz cinza-escuro tamanho L e uma calça esportiva preta tamanho M, total de ¥586. Hoje recebi a mercadoria e vi que os moletons são cinza-claro; a calça está tudo certo. Quero trocar as duas unidades do moletom por cinza-escuro; se não houver estoque, quero reembolso. Meu telefone é 138-0000-1234, prefiro que entrem em contato à tarde. — Sra. Wang

Copie o prompt, abra a página do modelo e teste uma vez →

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

O número do pedido, o valor, o telefone e o horário de contato foram extraídos corretamente. O campo color incluiu «recebido cinza-claro»: se for usar em banco de dados, especifique na descrição do campo do schema «preencher apenas a cor solicitada».

Cenário 5: escrever textos de pontos de venda do produto

Título: Copo extrator portátil, suco fresco a qualquer hora

• Copo de 380 ml em Tritan, leve e portátil, 420 g
• Recarga via USB-C, até 15 copos com carga completa
• 6 lâminas de aço inoxidável 304, à prova d'água IPX7, corpo lavável

Com base nos parâmetros abaixo, escreva um texto de pontos de venda para a página de detalhes de um produto no Taobao: 3 pontos de venda, cada um com no máximo 25 caracteres, e mais um título de até 15 caracteres. Não use palavras como «definitivo» ou «número um».

Parâmetros: copo extrator portátil, capacidade de 380 ml, recarga via USB-C, até 15 copos com carga completa, 6 lâminas de aço inoxidável 304, copo em Tritan, peso de 420 g, à prova d'água IPX7, corpo inteiro lavável.

Copie o prompt, abra a página do modelo e teste uma vez →

gpt-6.1-terra, medium, 125 tokens de entrada / 1.486 de saída (dos quais 1.411 de raciocínio), 59 segundos, $0.0019.

O limite de caracteres e as palavras proibidas foram respeitados. Apesar de o texto ser curto, usou 1.411 tokens de raciocínio: ao gerar textos em lote, use low ou none para reduzir custo e tempo.

Como escrever o prompt

1. Defina o formato de forma rígida: nomes das colunas, limite de caracteres e estrutura JSON bem especificados fazem a saída ser usável diretamente.
2. Diga o que fazer quando não souber: «preencha com null o que não for possível identificar» e «marque a definir o que não estiver escrito» são mais confiáveis do que deixar o modelo improvisar.
3. Forneça você mesmo os fatos do negócio: inclua prazos, preços e políticas no prompt; não deixe o modelo preenchê-los.

Perguntas frequentes

Qual nível de raciocínio usar nestes cenários?

Para extração, organização e respostas curtas, use low ou medium; para saídas curtas como textos de marketing, pode testar none. Para comparar o custo de cada nível, consulte Preço da API do GPT-6.1 Terra.

É possível enviar imagens diretamente na página do modelo?

Sim. O Playground aceita até 4 imagens por vez, cada uma com no máximo 10 MB; após o upload, elas são enviadas junto com o texto.

Como integrar para executar em lote?

Use a API. Com a mesma key, POST /v1/responses; o código está no guia de integração. Para comparar os resultados com o Sol, veja GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol.

Escolha o cenário mais parecido com o trabalho que você tem em mãos, copie o prompt, abra a página do modelo GPT-6.1 Terra e substitua o conteúdo pelos seus próprios dados para executar uma vez.