Playground

Teste prompts personalizados em qualquer modelo de IA com formatação de respostas em tempo real, monitorização de tokens, métricas de custo e histórico persistente.

Visão geral

O Playground é um ambiente de teste de prompts de forma livre. Ao contrário do fluxo de enriquecimento orientado por esquema, permite-lhe enviar qualquer system prompt e user prompt a um modelo e inspecionar a resposta bruta. Use-o para experimentar prompt engineering, testar as capacidades do modelo ou executar consultas pontuais.

Modelos
Qualquer
Idiomas
40
Histórico
Persistente
Monitorização de Custos
Por chamada

Disposição da interface

O Playground usa uma disposição de painéis divididos. Todas as entradas são guardadas no armazenamento local entre sessões.

  1. 1Os três campos de entrada são separadores de um mesmo painel
  2. 2Os documentos de origem seguem na mesma chamada
  3. 3Cada execução regista o seu próprio tempo, tokens e custo
  4. 4Histórico, por baixo da resposta a que pertence
Os prompts à esquerda, tudo o que o modelo devolveu à direita: como as três entradas partilham um único painel com separadores, o prompt mantém toda a altura da janela em vez de ficar espremido num terço dela.

Prompt de sistema

Defina o comportamento e a persona do modelo. Isto é enviado como mensagem de sistema e persiste entre execuções, para que possa iterar sobre o prompt do utilizador sem reintroduzir o contexto.

Prompt do utilizador

O prompt principal enviado ao modelo. É aqui que escreve a sua consulta, instrução ou caso de teste.

Schema de saída

Cole um exemplo do JSON que pretende receber e este é compilado num verdadeiro contrato de saída estruturada enviado ao fornecedor — a mesma maquinaria que o enriquecimento utiliza. É assim que testa se um modelo consegue manter um determinado formato de saída antes de construir um esquema à sua volta.

Resposta

Apresenta a resposta do model com formatação detetada automaticamente. As respostas em JSON recebem realce de sintaxe no editor Monaco; o texto simples é apresentado tal como está. Copie para a área de transferência com um clique.

Histórico

Cada execução é guardada na sua conta, e não apenas neste navegador. Filtre por modelo, leia as pré-visualizações dos prompts e clique numa entrada para recuperar a chamada completa. Qualquer registo no Histórico também pode ser recarregado aqui — os seus prompts e os seus anexos — para que possa iterar sobre a redação de uma execução real sem voltar a pagar por todo o pipeline.

Configuração

A barra lateral configura a chamada:

OpçãoDescrição
ModelSelecione um único modelo de IA de qualquer fornecedor configurado. A lista pendente virtualizada mostra os preços e as informações do fornecedor.
IdiomaEscolha entre 40 idiomas suportados. Afeta a instrução de idioma no prompt enviado ao modelo.
AnexosAnexe documentos à chamada. A lista de modelos restringe-se aos modelos que conseguem efetivamente ler o que anexou, pelo que uma combinação incompatível é impossível e não apenas desaconselhada.

O quarto elemento que configura não está na barra lateral: o separador Esquema de Saída do painel do prompt. Cole um exemplo do JSON que pretende receber e a chamada passa a incluir um contrato de saída estruturada inferido a partir dele — os nomes dos campos e os tipos que os valores implicam.

  1. 1O terceiro separador do painel de prompts
  2. 2Uma amostra da resposta, não um JSON Schema
  3. 3O aninhamento e as matrizes passam para o contrato
Aqui a amostra serve de indicação: cada chave torna-se um campo obrigatório e um valor nulo marca-a como opcional. Se escolher um modelo que não possa ser vinculado a um esquema de resposta, uma nota âmbar indica-o — o esquema é então ignorado, em vez de ser aplicado apenas em parte sem aviso.

Execução e Métricas

Após cada execução, o painel de resposta apresenta métricas detalhadas:

Tempo de processamento— Tempo total de ida e volta em milissegundos, incluindo a latência de rede e a inferência do modelo.
Tokens de entrada— Número de tokens no seu prompt de sistema + utilizador, conforme contados pelo modelo.
Tokens de saída— Número de tokens na resposta do modelo.
Custo— Custo estimado em USD com base no preço por token do modelo.
  1. 1Tokens de entrada, depois de saída — tal como o fornecedor os contabilizou
  2. 2Quanto custou esta chamada
  3. 3Copiar leva apenas a resposta, sem as métricas
A linha pertence à resposta que está por baixo e é substituída pela execução seguinte, e é isso que faz do Playground a forma barata de decidir a escolha de um modelo: o mesmo prompt, dois modelos, três números a comparar.

Histórico de Execução

Cada execução é guardada na sua conta como um registo de prompt — os mesmos registos que a página Histórico lista — e o painel por baixo da resposta volta a apresentá-los:

Filtro de model— Restrinja a lista a um único modelo. O seletor aparece assim que o seu histórico tiver mais do que um.
Pré-visualização do prompt— Cada entrada mostra os primeiros 50 caracteres do prompt do utilizador, a data/hora e o nome do modelo.
Indicador de sucesso— Um visto verde ou uma cruz vermelha — as chamadas falhadas são conservadas, pelo que uma recusa ou um tempo limite excedido permanece visível junto das execuções bem-sucedidas.
Restaurar sessão— Clique numa entrada para recuperar o respetivo prompt de sistema, prompt de utilizador, schema de saída, modelo e idioma — juntamente com a resposta que produziu e as métricas dessa chamada, sem gastar nada.
Limpar histórico— Esvazia o painel com um clique, movendo esses registos de prompt para o lixo, de onde a página Histórico ainda os pode restaurar.
  1. 1Filtre a lista para um único modelo
  2. 2Limpar todo o painel
  3. 3Uma chamada falhada é conservada e continua a poder ser repetida
Limpar não apaga nada de forma permanente: as entradas são registos da sua conta e, ao limpar, passam para o lixo a partir do qual a página Histórico as restaura.

Casos de utilização comuns

Engenharia de Prompts

Itere sobre prompts de sistema e instruções para refinar o comportamento do model antes de os integrar em schemas de enrichment.

Comparação de Models

Execute o mesmo prompt em diferentes modelos para comparar a qualidade, velocidade e custo dos resultados antes de selecionar modelos para o enriquecimento.

Consultas rápidas

Execute consultas pontuais de extração de conhecimento sem precisar de configurar um esquema completo e um pipeline de enriquecimento.

Próximos Passos

Estratégias de Enriquecimento

Passe de prompts de forma livre para enriquecimento estruturado.

Geração de Esquemas

Gere schemas a partir de dados de exemplo para resultados estruturados.

Modelos e preços

Configure fornecedores e compare os preços dos modelos.