Formato de Prompt para Claude, GPT e Gemini: O Que Cada Guia Oficial Recomenda

No relatório State of Prompt Quality (n=1.018 prompts), declarar o formato de saída sozinho vale em média +29 pontos no score (59,8 com contra 31,1 sem). Formato não é enfeite: é a diferença entre um prompt que funciona uma vez e um que funciona sempre. E cada modelo lê formato de um jeito.

Este guia reúne o que os guias oficiais de OpenAI, Anthropic e Google dizem sobre formato de prompt para Claude, GPT e Gemini, com o link de cada fonte. Todas as regras abaixo foram reconferidas contra a documentação oficial em agosto de 2026, porque os três guias mudaram de endereço e de conteúdo neste ano.

Por que o mesmo prompt não rende igual nos três modelos

O pedido é idêntico. O resultado, não. Você escreve "classifique este ticket como bug, dúvida ou pedido de feature e explique em uma frase", cola no ChatGPT, no Claude e no Gemini, e recebe três níveis de aderência ao que pediu. A causa raramente é a inteligência do modelo. É o formato.

Cada fabricante treinou o modelo com convenções próprias e as documentou. O Claude foi treinado para tratar tags XML como estrutura real, não como texto decorativo. O GPT responde a hierarquia de títulos Markdown e a mensagens de sistema com prioridade alta. O Gemini foi calibrado esperando exemplos. Ignorar essas convenções é deixar performance na mesa em cada chamada.

Isso é diferente de clareza e de estrutura, que valem para qualquer modelo. Formato por provedor é a camada de cima: dado um prompt já claro e bem estruturado, qual invólucro cada modelo lê melhor.

O que cada guia oficial recomenda (com fonte)

A tabela abaixo é o resumo verificável. Cada linha aponta para o guia oficial do provedor, não para a opinião de um blog. Essa é a distinção que quase nenhum material em português faz: os concorrentes afirmam "o Claude gosta de XML" sem nunca linkar onde a Anthropic diz isso.

Fontes oficiais: OpenAI, Prompt engineering e GPT-4.1 Prompting Guide; Anthropic, Prompting best practices; Google, Prompt design strategies. Reconferidas em agosto de 2026.

O guia que você leu ano passado provavelmente mudou

Um detalhe que material antigo ignora: as três documentações se reorganizaram em 2026. A OpenAI moveu o guia de prompting para o domínio developers.openai.com. A Anthropic consolidou a antiga página avulsa "Use XML tags" dentro de uma referência única de melhores práticas em platform.claude.com. O guia do Gemini ganhou orientações específicas para a família Gemini 3 sobre onde colocar persona e restrições.

Se o seu prompt salvo segue um print de tutorial de 2024, vale reconferir. Uma regra que era recomendada pode ter virado nota de rodapé, e uma URL que você linkou na documentação interna do time pode estar quebrada. É por isso que o PromptEval tem o Prompt Watch: um aviso semanal por email quando um guia oficial muda e os prompts que você salvou deixam de estar conformes.

Claude: tags XML são estrutura, não decoração

A recomendação central da Anthropic para o Claude: use tags XML para separar cada tipo de conteúdo. O guia afirma que tags XML ajudam o Claude a interpretar prompts complexos sem ambiguidade, especialmente quando o prompt mistura instruções, contexto, exemplos e input variável. Envolver cada parte na própria tag reduz a chance de o modelo confundir um exemplo com uma instrução.

Três a cinco tags resolvem quase toda tarefa. As mais úteis:

Dois cuidados que o guia reforça: use nomes de tag consistentes entre chamadas (não alterne <input> e <entrada>), e aninhe tags quando o conteúdo tem hierarquia natural, como vários documentos dentro de <documents>, cada um em <document>. Markdown e XML convivem bem: dá para colocar conteúdo Markdown dentro de uma tag XML para separação ainda mais limpa.

GPT: comece por Markdown, repita a instrução nas pontas

Para o GPT, a OpenAI recomenda começar por títulos Markdown para marcar seções maiores e subseções, e usar tags XML quando precisar delimitar onde um bloco começa e termina. O guia fala em "combinação de Markdown e tags XML", não um ou outro. A ordem sugerida de um prompt: identidade (papel e estilo), instruções, exemplos, contexto adicional, com o contexto geralmente melhor posicionado perto do fim.

O ponto que mais gente erra está no contexto longo. O GPT-4.1 Prompting Guide diz, textualmente, que colocar as instruções no início e no fim do contexto rendeu melhor do que só em cima ou só embaixo. Se você só pode colocar uma vez, em cima ganha de embaixo. Num prompt com 5 mil tokens de documento colado, repetir a instrução no rodapé é um ganho grátis.

Sobre raciocínio: o GPT-4.1 não é um modelo de reasoning. O guia mostra que dá para induzir um plano explícito com uma instrução simples do tipo "primeiro, pense com cuidado, passo a passo, sobre o que a tarefa exige". Já os modelos da série o raciocinam por dentro e dispensam esse empurrão. Quando chain-of-thought ajuda e quando atrapalha depende justamente disso.

Gemini: exemplo não é opcional

O guia do Gemini é o mais direto dos três num ponto: "recomendamos sempre incluir exemplos few-shot nos seus prompts", e "prompts sem exemplos few-shot tendem a ser menos eficazes". Onde o guia do GPT trata few-shot como uma técnica entre várias, o do Google o trata como padrão. Se você só vai mudar uma coisa ao portar um prompt para o Gemini, adicione um ou dois exemplos.

Dois detalhes que o guia enfatiza. Primeiro, mantenha a formatação dos exemplos idêntica entre si (mesmas tags, mesmos espaços, mesmos separadores), porque inconsistência no exemplo produz inconsistência na resposta. Segundo, não exagere: exemplos demais fazem o modelo sobreajustar e copiar o formato do exemplo em vez de generalizar o padrão. Quantos exemplos usar em few-shot tem um intervalo ideal, e mais nem sempre é melhor.

Para a família Gemini 3, o Google recomenda colocar persona, restrições de comportamento e formato de saída na System Instruction ou logo no começo do prompt do usuário. Em contexto longo, a orientação inverte a do início: forneça todo o contexto primeiro e deixe a pergunta específica no fim.

A regra que ninguém decora: onde a instrução vai muda o resultado

Junte as três recomendações de posicionamento e aparece o padrão mais acionável deste guia. A posição da instrução em relação ao conteúdo longo não é a mesma nos três:

O denominador comum: nenhum dos três gosta da instrução enterrada no meio de um bloco longo de contexto. Se você tem um só formato para os três, "contexto primeiro, instrução no fim, e uma cópia curta da instrução também no topo" atende os três guias de uma vez.

Adaptando um mesmo prompt entre os três

Na prática, portar um prompt não é reescrever. É trocar o invólucro. Veja o mesmo pedido de classificação nos três formatos.

O conteúdo (a tarefa, as classes, o ticket) não mudou. Mudaram os delimitadores, a posição da instrução e a presença do exemplo. Esse é o trabalho de adaptar formato: mecânico, verificável, e fácil de errar quando é feito no olho.

Erros de formato mais comuns por provedor

Colar XML solto no GPT achando que é igual ao Claude. Funciona, mas você deixou o Markdown de lado, que é o ponto de partida recomendado pela OpenAI. Prefira títulos Markdown para as seções e reserve as tags para blocos que precisam de fronteira dura.

Portar um prompt do GPT para o Gemini sem adicionar exemplo. É o erro mais caro nesse sentido, porque o guia do Google é explícito: sem few-shot, o Gemini tende a render menos. Um prompt que ia bem no GPT pode cair de qualidade no Gemini só por falta de um exemplo.

Tags XML com nomes inconsistentes no Claude. Alternar <contexto> numa chamada e <background> em outra quebra o padrão que o modelo aprendeu a reconhecer. Escolha os nomes e mantenha.

Instrução enterrada no meio de um documento longo. O pior lugar nos três modelos. Suba a instrução para o topo, repita no fim, ou as duas coisas conforme o provedor.

Formato conforme o guia é metade do trabalho. A outra metade é o prompt aguentar inputs que você não previu, que é a dimensão de robustez, a mais fraca em 96% dos prompts que passaram pelo PromptEval.

Perguntas Frequentes

Preciso reescrever o prompt para cada modelo?

Não do zero. O pedido em si (a tarefa, o contexto, as restrições) continua o mesmo nos três. O que muda é o invólucro: o Claude lê melhor com tags XML, o GPT parte de títulos Markdown, e o Gemini pede pelo menos um exemplo few-shot. Adaptar entre GPT, Claude e Gemini costuma ser trocar delimitadores e a posição das instruções, não reescrever o conteúdo.

O Claude realmente prefere tags XML?

Sim, e está no guia oficial da Anthropic. A documentação afirma que tags XML ajudam o Claude a interpretar prompts complexos sem ambiguidade, principalmente quando o prompt mistura instruções, contexto, exemplos e input variável. A recomendação é envolver cada tipo de conteúdo na própria tag, com nomes consistentes. É comportamento documentado pelo fabricante, não folclore da comunidade.

Onde colocar as instruções em um prompt de contexto longo?

Depende do provedor. O guia do GPT-4.1 recomenda repetir as instruções no início e no fim do contexto; se só puder colocar uma vez, no início. O guia do Gemini manda fornecer todo o contexto primeiro e deixar a pergunta no final. O da Anthropic sugere o documento longo no topo e a tarefa no fim. A posição muda o resultado tanto quanto o texto.

Todo modelo precisa de "pense passo a passo"?

Não. O guia do GPT-4.1 diz que ele não é um modelo de reasoning, então induzir um plano explícito ajuda. Já os modelos de raciocínio (a série o da OpenAI, o Claude com extended thinking, o Gemini com thinking) raciocinam por dentro, e mandar "pense passo a passo" neles adiciona latência sem ganho.

Existe uma ferramenta que checa o formato contra os guias oficiais?

Sim. O Verificador de Formato de Prompt do PromptEval roda no navegador, sem cadastro, e mostra ✓ ou ✕ por provedor com a regra que passou ou falhou e o link para a fonte oficial. É a forma mais rápida de ver se o seu prompt está conforme o guia do GPT, do Claude e do Gemini.