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AI Prompt

Usa AI Prompt cuando quieras que un paso del flujo de trabajo envíe un prompt a un LLM y almacene la respuesta del asistente para pasos posteriores.

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Configuración

En Parameters, los controles exactos cambian según el modelo seleccionado:
  • Temperature se muestra para los modelos estándar.
  • Max Thinking Tokens se muestra para los modelos de razonamiento de Anthropic Claude y Google Gemini con presupuesto manual.
  • Reasoning Effort se muestra para modelos Claude adaptativos como Claude Sonnet 4.6+, Claude Opus 4.6+, Claude Opus 5 y Claude Fable 5.
  • Reasoning Effort se muestra para los modelos de razonamiento de OpenAI y xAI (low / medium / high).
  • Reasoning (habilitado/deshabilitado) se muestra para modelos de razonamiento compatibles de terceros, como Cohere.
En Prompt, haz clic en Add Message para construir la lista de mensajes. El primer mensaje nuevo es un mensaje system. Después de eso, los nuevos mensajes por defecto son user. Cada mensaje admite la inserción de variables del flujo de trabajo con el botón Insert Variable. Para los modelos con capacidad de visión, los mensajes user también pueden incluir una URL de imagen. Si tu proveedor seleccionado admite salida estructurada, puedes habilitar JSON Schema en Response Format. Esto abre un editor de esquemas donde puedes establecer un nombre de esquema, cargar un ejemplo y guardar el JSON schema que el modelo debe seguir. assistant está disponible como rol de mensaje en el editor, pero este paso aún se ejecuta como una única ejecución de prompt y almacena la respuesta final del asistente como salida del paso.

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Salida

Este paso almacena la respuesta final del asistente como salida del paso. Usa el selector de variables para insertar la ruta de referencia exacta de un paso de prompt anterior. En las plantillas y los pasos posteriores, la referencia base es:
Si la respuesta es texto plano, referencia el valor completo directamente:
Si JSON Schema está habilitado y el modelo devuelve un objeto estructurado, puedes referenciar campos anidados:
Las claves exactas disponibles dependen del esquema y de la respuesta del modelo que se muestra en el selector de variables.

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Ejemplo

Agrega AI Prompt desde el selector de pasos del flujo de trabajo. Establece Name en algo como Summarize article. En Parameters, elige tu Charge Type y LLM Model. Ajusta Temperature, Reasoning Effort, Max Thinking Tokens o el interruptor Reasoning si esos controles se muestran para tu modelo. En Prompt, agrega un mensaje system que explique la tarea y un mensaje user que inserte datos previos del flujo de trabajo, como {{step_1.output}}. Si necesitas salida estructurada, habilita JSON Schema y define campos como title y summary. Haz clic en Run en el encabezado del paso para probarlo. La respuesta aparece en el panel derecho, y los pasos posteriores pueden referenciar esa salida con el selector de variables.

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Notas

  • Usa el identificador del paso que se muestra en el selector de variables cuando referencies este paso en campos posteriores.
  • La acción Clear elimina las respuestas anteriores del modelo del panel de prueba. No elimina tus mensajes del prompt.
  • La salida del paso es la respuesta final del asistente, no los metadatos completos de la solicitud.
  • Cuando JSON Schema está habilitado, los pasos posteriores pueden referenciar el objeto devuelto por campo en lugar de analizar texto sin procesar.
Consulta también: Creación y edición, Pruebas e iteración, y Usa tu propia clave de API