OpenAI Playground 怎麼用：調試提示詞、測試函數調用與搬進代碼

本文根據 OpenAI 幫助中心（Playground 提示詞管理、函數調用、用量與費用）和開發者文檔（Prompt generation、Prompt optimizer、Prompting、Deprecations）整理，資料核對於 2026-10-07。Playground 介面變化較快，按鈕名稱以實際頁面為準。

適用於誰

• 想在寫代碼之前，先在網頁上把提示詞、模型、輸出格式調到滿意的人；
• 搜「openai playground prompt optimizer」，想讓官方工具幫忙改寫提示詞的人；
• 關心 Playground 收不收費、和 ChatGPT 有什麼區別的人；
• 之前在 Playground 裏儲存過提示詞（Prompt ID），擔心年底下線的人。

結論先說

1. 入口：登入 OpenAI 開發者平台，打開 Playground（官方文檔連結為 platform.openai.com/chat/edit）。它是給 API 開發者用的調試台，不是 ChatGPT。
2. 要花錢：幫助中心寫明，Playground 發出的就是和你的應用相同的 API 請求，token 計入 API 用量，按 API 價格計費；ChatGPT 會員不包含這部分。
3. 最有用的三個功能：Generate（生成）——用一句任務描述生成提示詞、函數定義或 JSON Schema；Optimize（優化）——自動找出提示詞裏的矛盾、含糊和缺失的輸出格式；Tools → Functions——不寫代碼測試函數調用。
4. 2026 年的變化：可複用提示詞對象（Prompt ID、v1/prompts）計劃 2026-11-30 關停；Evals 平台 2026-10-31 起只讀、11-30 關停。官方建議：Playground 只用來調試，最終版本的提示詞放進你自己的代碼裏管理。

步驟

1. 打開 Playground，寫好兩類消息

進入 Playground 後，基本操作是：

1. 在模型下拉框裏選模型（模型列表以頁面為準，自己微調過的模型也可以把 ft: 開頭的模型 ID 粘貼進去）；
2. 在 System（系統） 消息裏寫整體角色和語氣；
3. 在 User（用戶） 消息裏寫具體任務和示例；
4. 運行，查看輸出。

官方給的寫法建議很實用：語氣、角色這類總體要求放 System；任務細節和示例放 User；多個示例整理成簡潔的列表或 YAML 風格的塊，方便以後修改。

2. 用 Generate 起草提示詞、函數和 Schema

Playground 的 Generate 按鈕可以根據一句任務描述生成三類東西：

• 提示詞：官方用一套「元提示詞」（meta-prompt）把你的描述擴寫成結構化的系統提示詞，通常包含任務說明、步驟、輸出格式、示例等部分；也可以把已有提示詞交給它改進；
• 函數定義：描述函數要做什麼，生成對應的 JSON 結構；
• JSON Schema：用於結構化輸出。

生成結果只是起點，記得按自己的業務補充約束，再跑幾組不同輸入看看穩不穩定。

3. 用 Optimize 修提示詞（prompt optimizer）

Optimize 會自動檢查並修正提示詞裏互相矛盾的指令、表述不清的地方和缺失的輸出格式，返回改進後的版本或修改建議，並附上改動摘要；你可以先預覽，再一鍵應用。官方文檔裏的直達連結是 platform.openai.com/chat/edit?optimize=true。

需要注意兩點：

• 開發者文檔另有一種「基於數據集」的優化方式（要先準備帶評分或人工標註的數據集），它屬於 Evals 平台，正隨 Evals 一起下線；
• 官方提醒：優化後的提示詞整體通常更好，但在個別輸入上可能反而變差，上線前一定要人工覆核。

4. 不寫代碼測試函數調用

1. 在左側配置區點 +Tools → Functions（用 Chat Completions 模式時是 +Function）；
2. 填入函數參數的 JSON Schema，或者用 Generate 根據文字描述生成；
3. 輸入一句會觸發該函數的話，比如函數是 get_weather，就問「北京今天天氣怎麼樣？」；
4. 模型發起調用後，手動填入函數的返回結果（例如 {"temp": 22}），點 Run，模型會基於這個結果回答。

小技巧：在 Schema 裏設定 strict: true 開啟結構化輸出，模型生成的參數會嚴格符合 Schema；想強制模型調用函數，點模型名旁邊的設定圖標 → Tool choice，從 Auto 改成 Required 或指定函數。Playground 也支持並行函數調用。

5. 對比效果

幫助中心介紹的對比方式是把提示詞的兩個版本並排比較輸出，再決定用哪個。比較不同模型時，最穩妥的辦法是固定同一份提示詞和同一組測試輸入，只換模型，逐條看輸出質素、長度和 token 用量。官方在模型遷移建議裏也是這個思路：先只換模型、不改提示詞，一次只改一個變量。

6. 把調好的提示詞搬進代碼

因為可複用提示詞對象即將關停，官方《Migrate from prompt objects》建議：

• 新項目不要再創建 Prompt 對象；
• 把每個生產用提示詞放進代碼裏的獨立模組（例如 prompts/support_reply.py），用 Git 管理版本、評審和回滾；
• 原來的 {變量} 改成函數參數；
• 直接通過 Responses API 的 instructions 和 input 傳入。

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 從環境變量 OPENAI_API_KEY 讀取密鑰

def support_reply(customer_name: str, issue: str) -> str:
    response = client.responses.create(
        model="gpt-6-astra",  # 換成你在 Playground 裏選定的模型
        instructions="你是耐心的客服助手，回答控制在 100 字以內。",
        input=f"客戶 {customer_name} 的問題：{issue}",
    )
    return response.output_text

如果你的代碼裏已經在用 prompt={"id": "pmpt_..."} 調用，請在 2026-11-30 之前按遷移指南改完。Python 入門寫法見 /guides/openai-api-python-quickstart。

常見問題

Q：Playground 免費嗎？

不免費。它的調用和你的程序調用一樣計入 API 用量、按同樣的價格計費，可以在 Usage 頁面看到。帳單怎麼看見 /guides/openai-api-pricing-billing。

Q：我有 ChatGPT Plus，能直接用 Playground 嗎？

Playground 屬於 API 平台，ChatGPT 訂閱和 API 是兩套獨立計費，需要在 API 平台單獨開通計費。密鑰和開通方法見 /guides/openai-api-key。

Q：以前儲存的 Preset（預設）還在嗎？

幫助中心曾提供把 Preset 導入為 Prompt 的功能，但 Prompt 對象本身也將在 2026-11-30 關停。建議把重要的預設內容複製出來，儲存到自己的代碼或文檔裏。

Q：Link Eval（關聯評測）還能用嗎？

Evals 平台 2026-10-31 起只讀、11-30 關停。官方給的遷移路徑是轉到開源工具 Promptfoo，見 Deprecations 頁面。

Q：提示詞本身怎麼寫更好？

可以參考 /guides/how-to-write-prompts，裏面的結構化寫法同樣適用於 API。

參考資料

• OpenAI 幫助中心：Prompt management in Playground — https://help.openai.com/en/articles/9824968-prompt-management-in-playground
• OpenAI 幫助中心：Function calling in the Chat Playground — https://help.openai.com/en/articles/9492280-function-calling-in-the-chat-playground
• OpenAI 幫助中心：Reviewing API usage and costs — https://help.openai.com/en/articles/10478918-reviewing-api-usage-and-costs
• OpenAI 開發者文檔：Prompt generation — https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-generation
• OpenAI 開發者文檔：Prompt optimizer — https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-optimizer
• OpenAI 開發者文檔：Prompting — https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompting
• OpenAI 開發者文檔：Migrate from prompt objects — https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompting/migrate-from-prompt-object
• OpenAI 開發者文檔：Deprecations（Reusable prompts、Evals platform）— https://developers.openai.com/api/docs/deprecations