Modelo de Dados
Modelo de prompt: Extração de dados estruturados
Extrai campos de texto livre para um objeto JSON estrito. Ao transformar documentos semiestruturados, como faturas, recibos ou formulários, em registros que seu código consegue processar sem limpeza.
O prompt
Os prompts estão em inglês, o idioma em que foram escritos e testados. As descrições e instruções destas páginas estão traduzidas.
## Task
Extract the invoice fields from the document below.
## Requirements
- Use null for any field that is not present; do not infer values.
- Dates must use the YYYY-MM-DD format.
- Amounts must be numbers without currency symbols.
## Output format
Return only valid JSON with the keys invoice_number, issue_date, due_date, vendor_name, total_amount, and currency.
## Input
<document>
{{document}}
</document>Variáveis
| Variável | O que informar |
|---|---|
{{document}} | O texto do documento, por exemplo saída de OCR ou texto extraído de um PDF. |
Cada variável fica dentro das próprias tags para que o modelo trate o que você insere como dado, e não como instrução.
Como ele pontua
100/100 sem avisos nem problemas críticos, verificado no CI a cada mudança.
| Dimensão | Pontuação |
|---|---|
| Clareza | 100 |
| Especificidade | 100 |
| Completude | 100 |
| Estrutura | n/d |
| Consistência | 100 |
| Especificação de saída | 100 |
| Eficiência | 100 |
| Segurança | 100 |
Tokens e custo por modelo
Tokens de entrada do próprio modelo, antes de você preencher as variáveis. Os custos usam os preços de tabela do catálogo de modelos, cada um com a data da última verificação; confirme com o seu provedor.
| Modelo | Tokens | Custo de entrada / 1.000 chamadas |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | 92 | $0.1840 |
| GPT-4.1 mini | 92 | $0.0368 |
| Claude Sonnet 5.5 | 92 (aprox.) | $0.1840 |
| Claude Haiku 4.5 | 92 (aprox.) | $0.0920 |
| Gemini 2.5 Flash | 92 (aprox.) | $0.0276 |
Como adaptá-lo
- Liste todas as chaves que seu parser espera e mantenha a lista idêntica no formato de saída e no seu código.
- Mantenha a regra “use null”: ela impede que o modelo adivinhe valores que não estão no documento.
- Se seu provedor oferece saídas estruturadas ou um esquema JSON, passe o esquema também; o prompt continua documentando a intenção.
Depois de editar, o workspace pontua o prompt de novo enquanto você digita e sinaliza qualquer regressão.
Mais modelos
- Revisão de pull request: Revisão estruturada de um diff com achados classificados por gravidade.
- Resposta do suporte ao cliente: Resposta em conformidade com a política a um ticket de cliente, com estrutura fixa.
- Resumo de reunião: Decisões, responsáveis e prazos a partir de uma transcrição.
- Classificação de tickets: Encaminha uma mensagem para exatamente uma categoria com um nível de confiança.
- Prompt de sistema de um agente que usa ferramentas: Agente delimitado com regras explícitas de ferramentas e uma condição de parada.