OpenAI 與 Anthropic 模型提示引導的差異性

前言

以下將以兩個模型為例，說明兩者在提示引導上的核心差異。這些差異不只是技術細節，更反映了兩家公司對於「如何與 AI 互動」的不同哲學與設計思維。

理解這些差異，有助於我們在實際應用中選擇適合的提示策略，達到更好的效果。

OpenAI GPT-5.5
Anthropic Claude Opus 4.7

一句話總結

OpenAI：把目標講清楚，讓模型自己選擇。
Claude：把規格講清楚，讓模型精準照做。

核心差異表

面向	OpenAI	Claude
提示哲學	結果導向	規格導向
最佳寫法	描述「好結果應該長什麼樣」	明確列出任務、限制、格式、範例
流程步驟	不建議過度指定流程	當順序重要時，可以用有序的方式來規劃步驟
模型自主性	較高，適合讓它自己規劃	較吃明確指令與上下文
範例	有幫助，但不是必備	很重要，官方建議 3–5 個範例
格式控制	指定輸出輪廓即可	建議更明確，甚至用 XML 標籤
風險	過度提示會變僵、慢、噪音多	提示太模糊會猜錯或輸出泛化答案
適合心法	交付任務	寫規格書

OpenAI 提示重點

✨ 短一點、結果優先、少一點流程控制

官方文件說比較新的模型通常更適合「結果導向」提示，也就是定義目標、成功條件、限制、可用證據與最終答案內容，而不是把每一步流程都寫死。

💥 過度沿用舊的提示堆疊可能增加噪音、限縮模型搜尋空間，導致回答太機械。

提示堆疊：在提示中明確指定每一步驟的內容和順序，試圖控制模型的思考過程。（因為對話是會累積的，過度提示可能導致模型僵化或產生非預期噪音）

👍 適合這樣寫：

請比較 OpenAI 與 Claude 的提示引導差異。
成功標準：
- 一般使用者看得懂
- 說明什麼情境該用哪種提示方式
- 給出可直接套用的範例
- 若有不確定處，明確標示

👎 不太適合這樣寫：

第一步先分析 A，第二步分析 B，第三步列出所有可能例外，
第四步逐項推理，第五步再得出結論……

除非那些步驟真的是任務不可變的流程，否則對比較新的模型來說，這種寫法反而礙手礙腳。

Claude 提示重點

✨ 你要把需求寫得像一份清楚的工作規格

Anthropic 明確建議使用清楚、直接、具體的指令，並把 Claude 想成一位「很聰明但剛到職、缺少你們工作脈絡的新員工」；你給越清楚的目標、限制與輸出格式，結果越穩。

Claude 也特別重視範例。官方說範例是最可靠的方式之一，可以引導格式、語氣與結構，並建議範例要貼近實際用例、涵蓋邊界情況，最好用 <example> 或 <examples> 包起來。

👍 適合這樣寫：

<task>
比較 OpenAI 與 Claude 的提示引導差異。
</task>

<audience>
一般非 AI 工程背景的使用者。
</audience>

<output_format>
1. 一句話結論
2. 差異表
3. 使用建議
4. 範例 prompt
</output_format>

<constraints>
- 不要過度技術化
- 不要只說抽象原則
- 每個差異都要說明實際影響
</constraints>

<examples>
<example>
輸入：我要寫一封客戶道歉信
輸出：說明 OpenAI 與 Claude 分別該怎麼下 prompt
</example>
</examples>

你值得知道的 5 件事

不要一套提示詞打天下

🔥 這是最大誤區。

✨ 根據模型特性調整提示結構，才能發揮最大效益。

OpenAI 和 Anthropic 模型都很強，但吃的提示風格不同。

對於 GPT 而言，過度規劃流程可能會降低彈性。
對於 Claude 而言，提示太短太抽象可能會讓它猜錯需求。

OpenAI 要管「結果」，不要管太多「過程」

你應該告訴它：

我要什麼結果？
什麼算成功？
有哪些限制？
最後要用什麼格式？

而不是一直告訴它：

你第一步要想什麼，第二步要想什麼，第三步要怎麼想。

Claude 要給「上下文、格式、範例」

你應該告訴它：

任務：
背景：
限制：
輸出格式：
範例：
檢查標準：

尤其是團隊要建立可重複使用的提示範本時，Claude 這種規格化寫法會比較具優勢。

規劃流程不是不能用，而是用途不同

對於 GPT 而言，只有在流程真的重要時才指定步驟，例如稽核、法規檢查、資料清理、測試驗證。
對於 Claude 而言，當順序、完整性、輸出一致性重要時，使用有序的方式來規劃流程是合理做法。Anthropic 也建議在順序或完整性重要時，使用條列或編號步驟。

兩家都開始重視「控制思考成本」

OpenAI 文件也提到在把問題升級成「高推理強度（high reasoning effort）」之前，應該先重新檢查低強度（low）和中等強度（medium）的方法是不是已經足夠解決問題。
Claude 也有推理強度設定，官方提醒高推理強度可能帶來更高 token 成本，甚至過度思考；如果複雜任務推理太淺，才提高推理強度或加入針對性提示。

🔥 在提高推理強度之前，應先釐清目標並用低到中等推理嘗試解決；只有當結果不能滿足需求時，才逐步升級推理層級，而不是讓 AI 一開始就對模糊問題進行高強度推理。

以模型選擇舉例：

在已知的晚餐選項（例如：牛排、沙拉、義大利麵）中選擇今天的菜單，可能只需要低推理強度，甚至是不用思考的 GPT-4.1 就能勝任。
在需要分析複雜數據或進行多步推理的任務中（例如：尋找某個區域的所有餐廳評價，以決定最佳用餐地點），可能才需要中等到高推理強度的模型，如 GPT-5.5。

結論

OpenAI 比較像你交代一個成熟助理：「這是目標，幫我做到好。」

Claude 比較像你交給新人一份精準規格：「照這些條件產出我要的東西。」

參考

💭 Prompt guidance | OpenAI API

💭 Prompting best practices - Claude API Docs