Šest saveta za promptove koji više ne važe u 2026.

Ažurirano: 12.10.2026. | Verzija 1.0

Vodiči o promptovima stare brže od skoro svega drugog u ovoj oblasti. Savet koji je 2023. bio najkorisniji, danas kod novijih modela ume da odmogne, a neke tehnike proizvođači više ni ne podržavaju.

Ovde je šest takvih saveta, zašto su prestali da važe i šta se radi umesto njih. Svaka tvrdnja ima izvor.

Prvo: zašto se uopšte promenilo

Pojavila se nova vrsta modela, ona koja sama razmišlja pre nego što odgovori. Kod njih korisnik ne vodi razmišljanje rečima, nego podešava koliko će model razmišljati.

Zbog toga savet koji je pomagao starijim modelima sada troši vreme i ponekad kvari rezultat. Sve ostalo u ovom tekstu izvodi se iz te jedne promene.

1. „Razmišljaj korak po korak"

Bilo: najpoznatiji trik, dodate tu rečenicu i dobijete bolji odgovor.

Sada: OpenAI u uputstvu za modele koji razmišljaju savetuje da se to izbegava. Google navodi da je kod njihovih novijih modela nepotrebno. Anthropic upućuje da se umesto toga koristi ugrađeno razmišljanje.

Istraživanje sa Wharton škole izmerilo je efekat: kod starijih modela mali dobitak, a kod modela koji razmišljaju zanemarljiv dobitak uz 20 do 80 odsto duže vreme odgovora.

Umesto toga: kod modela koji razmišljaju pišite kratko i jasno, a nivo razmišljanja podesite tamo gde alat to nudi. Kod starijih modela tehnika i dalje pomaže.

2. Uloga stručnjaka poboljšava tačnost

Bilo: „Ti si iskusan advokat sa dvadeset godina prakse" kao prvi red svakog prompta.

Sada: uloga i dalje pomaže tonu, uglu i rečniku, i proizvođači je i dalje preporučuju iz tog razloga. Ali istraživanje koje je merilo tačnost na pitanjima sa ponuđenim odgovorima nije našlo poboljšanje kod uloge stručnjaka, dok je uloga laika rezultat pogoršala.

Umesto toga: ulogu koristite za stil. Tačnost obezbedite priloženim izvorom i rečenicom koja dozvoljava „ne znam".

Napomena o ovom nalazu: merena je tačnost na pitanjima sa ponuđenim odgovorima, ne kvalitet teksta. Postoji i rad koji osporava postavku tog istraživanja. Zaključak je, dakle, da se na ulogu ne treba oslanjati kao na proveru tačnosti, a ne da je beskorisna.

3. Spustite temperaturu za precizniji odgovor

Bilo: opšte pravilo da niža temperatura znači tačniji odgovor.

Sada: Google savetuje da se kod novijih modela ostavi podrazumevana vrednost i upozorava da snižavanje ume da izazove vrtenje u krug, kad model ponavlja isti deo odgovora. OpenAI navodi da se kod uključenog razmišljanja temperatura i srodna podešavanja spuštaju sa spiska briga.

Umesto toga: ne dirajte ako ne merite. Ako menjate, menjajte jedno po jedno i proveravajte na istim primerima.

4. Započnite odgovor umesto modela

Bilo: trik u kojem napišete prvih nekoliko reči odgovora da biste nametnuli oblik.

Sada: Anthropic to više ne podržava na novijim Claude modelima.

Umesto toga: tražite oblik izričito, ili koristite mogućnost za strukturirani izlaz ako je alat ima.

5. Što više primera, to bolje

Bilo: nabacajte desetak primera u prompt.

Sada: Anthropic preporučuje tri do pet, uz uslov da su po sadržaju različiti a po obliku potpuno isti. OpenAI kod modela koji razmišljaju savetuje da se prvo proba bez ijednog primera.

Umesto toga: počnite bez primera. Ako rezultat vara po obliku, dodajte tri primera istog oblika. Ako i dalje vara, problem je verovatno u nejasnom zahtevu, ne u broju primera.

6. Naglasite rečima „KRITIČNO" i velikim slovima

Bilo: uobičajen način da se nešto istakne.

Sada: kod novijih modela takvo naglašavanje troši pažnju, a kod alata sa alatkama izaziva nepotrebne radnje, na primer pretrage i provere koje niste tražili. Anthropic napominje i da preterana samoprovera kod njihovih najjačih modela usporava rad.

Umesto toga: napišite pravilo jednom, jasno, i proverite da se ne sudara sa drugim pravilom u istom promptu. Protivrečna uputstva su skuplja od svake vike.

Šta i dalje važi

Da tekst ne ostavi utisak da ništa ne radi, evo šta se nije promenilo:

• Konkretan zahtev umesto opšteg.
• Razlog iza pravila, jer model iz njega izvodi i slučajeve koje niste naveli.
• Odvajanje uputstva, podataka i primera oznakama.
• Dugačak dokument na početku, pitanje na kraju.
• Dozvola da model kaže da ne zna.
• Jedna izmena po pokušaju, uz iste primere za proveru.

Kako da sami proverite da li je savet zastareo

1. Pogledajte datum. Vodič stariji od godinu dana treba proveriti.
2. Pogledajte da li razlikuje vrste modela. Ako ne pominje modele koji razmišljaju, piše o prethodnoj generaciji.
3. Proverite kod izvora. Uputstva proizvođača se menjaju, a tekstovi koji ih prepričavaju ne.
4. Probajte sami, na pet istih primera. To je jedino merilo koje važi za vaš slučaj.

Česta pitanja

Da li „razmišljaj korak po korak" uopšte više radi? Kod starijih modela pomaže. Kod modela koji sami razmišljaju proizvođači savetuju da se izbegava, a merenje pokazuje zanemarljiv dobitak uz znatno duže vreme.

Da li da izbacim uloge iz svojih promptova? Ne. Zadržite ih za ton i ugao, ali nemojte računati da popravljaju tačnost.

Kako da znam koju vrstu modela koristim? Ako alat ima podešavanje nivoa razmišljanja ili prikazuje da model razmišlja pre odgovora, u pitanju je novija vrsta.

Da li ovo znači da je prompt inženjering prošlost? Ne, ali se težište pomerilo sa doterivanja rečenice na sastavljanje konteksta: koji dokumenti ulaze, koja pravila važe, koji su alati dostupni.

Koji je najkorisniji savet koji još važi? Dozvolite modelu da kaže da ne zna i priložite izvor. To uklanja najveći deo izmišljanja.

Sledeći korak

Uzmite svoj najčešći prompt i izbacite iz njega sve sa ovog spiska. Ako radite sa kodom, nastavite na tekst o zahtevima za AI programera, gde važe dodatna pravila.

GoSimple · Ivan Dabetić

Izvori (provereno 12.10.2026)

• OpenAI, modeli koji razmišljaju: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning-best-practices
• Google, strategije promptovanja: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies
• Anthropic, preporuke za pisanje promptova: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
• Wharton, merenje efekta lanca razmišljanja: https://arxiv.org/abs/2506.07142
• Wharton, merenje efekta uloge: https://arxiv.org/abs/2512.05858
• OpenAI, rad sa najnovijim modelom: https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model