Prompts de OpenAI: fin el 30 de nov., conserva tus IDs pmpt_

OpenAI retirará los objetos de prompt reutilizables y la API v1/prompts el 30 de noviembre de 2026. Ese mismo día cerrará el panel y la API de Evals. OpenAI indica que está previsto retirarlos, pero no especifica qué devolverá después una llamada a la API Responses con prompt={"id": "pmpt_..."}. Por eso hay que trasladar antes el texto de los prompts. Recreamos un prompt con su id pmpt_ en la biblioteca de prompts de Synthorai y dirigimos una llamada del SDK de OpenAI al gateway de Synthorai, un proxy de API entre la aplicación y los proveedores de modelos. Solo cambiamos la URL base y la clave: la petición usó la versión 2 de la biblioteca al solicitar la versión "2", y la versión de producción al no indicar ninguna.

TL;DR

• Los objetos de prompt de OpenAI y la API v1/prompts dejarán de funcionar el 30 de noviembre de 2026; las evaluaciones de OpenAI pasarán a modo de solo lectura el 31 de octubre.
• Una llamada a Responses con prompt={"id": "pmpt_...", "version": "2"} usó la versión 2 de un prompt de la biblioteca de Synthorai con ese id; solo cambió la URL base.
• Cambiar la etiqueta de producción de un prompt de la biblioteca se reflejó en las llamadas reales en 8 a 9 s con tráfico constante.
• Una prueba definida antes de ejecutarla detectó un cambio que incumplía una regla en el 16% de las respuestas; una ejecución anterior de 40 casos lo había dado por válido.

Este artículo resume una serie de tres guías sobre la biblioteca de prompts. Cada sección recoge las mediciones de una guía y enlaza al código y a las capturas de la consola. Todas las ejecuciones son del 19 y 20 de octubre de 2026. El código está en github.com/synthorai-io/use-cases, dentro de prompt-library/.

¿Qué retira OpenAI y cuándo?

La página de funciones obsoletas de OpenAI recoge dos cierres para el mismo día:

Un objeto de prompt es un prompt guardado en el panel de OpenAI que se invoca mediante su id pmpt_, con versiones y variables opcionales. La guía de migración de OpenAI recomienda sacar el texto del objeto de prompt y llevarlo al código de la aplicación, pasarlo como input a la API Responses y gestionar sus versiones con git, revisiones de código y pruebas. La guía no indica qué devolverá una petición con un id pmpt_ tras el cierre.

¿Cómo mantener las llamadas pmpt_ sin cambiar el código?

Hay que recrear el prompt en una biblioteca con el mismo id y configurar el cliente para usar un gateway que lo sirva. El gateway de Synthorai lee el campo prompt de las peticiones a /v1/responses: si el id coincide con un prompt de la biblioteca, lo resuelve desde allí. Un valor numérico en version selecciona esa versión de la biblioteca. Esta es la llamada de nuestra demo; salvo por la URL base y la clave, es la misma que enviaría una aplicación integrada con OpenAI:

import os
from openai import OpenAI

# The only change: the base URL and the key.
client = OpenAI(base_url="https://synthorai.io/v1", api_key=os.environ["SYNTHORAI_API_KEY"])

raw = client.responses.with_raw_response.create(
    model="gpt-6-luna",
    prompt={"id": "pmpt_68f2a1c09d4e4b7a8c3f5e21d0b97a64", "version": "2"},
    input="Where is order A-50977? It has been a week.",
)
print(raw.headers["x-synthorai-prompt-version"])   # 2
print(raw.parse().output_text)

Ambas respuestas procedían de GPT-6 Luna, el modelo configurado en las versiones de la biblioteca. El id pmpt_ de la demo es inventado; en una migración se usa el propio. El 20 de octubre hicimos tres comprobaciones más con campos que puede enviar una aplicación migrada:

La última fila es fácil de pasar por alto. Un número de versión de OpenAI corresponde a la versión de la biblioteca con ese mismo número. Una llamada que fija "version": "7" necesita, por tanto, una v7 en la biblioteca. Recrea en orden las versiones que fija tu código para que coincidan los números, o modifica esas llamadas para usar la versión que hayas recreado.

La documentación de OpenAI no describe ninguna API para recuperar un objeto de prompt, y no encontramos ninguna opción de exportación. Copia el texto y la configuración de cada prompt desde el panel de OpenAI mientras siga disponible. En la consola, prepara un cuerpo de petición de Responses con el texto copiado y pégalo en la opción de importación de un prompt nuevo. Esta importa los mensajes, el modelo, los parámetros, las herramientas y el esquema de salida en una primera versión. También puedes crear la versión en el editor.

¿Conviene guardar los prompts en el código o en una biblioteca?

OpenAI recomienda guardarlos en el código. Una biblioteca permite cambiar un prompt sin desplegar, a cambio de añadir otro servicio a la ruta de la petición:

La última fila es el coste de usar una biblioteca. Si no puede leerla, el gateway de Synthorai utiliza la última copia del prompt que haya leído durante un máximo de 24 horas. Solo devuelve 503 si no tiene una copia reciente del prompt. Los equipos que quieran combinar ambos enfoques pueden exportar al repositorio un prompt de la biblioteca con todas sus versiones en formato JSON.

¿Cuánto cuesta invocar un prompt por id?

Invocarlo por id no tiene coste adicional: en 20 pares de llamadas, las que usaban prompt_id enviaron una mediana de 114.5 tokens de prompt, igual que las peticiones idénticas escritas directamente en el código. El gateway incorpora los mensajes, el modelo y los parámetros de la versión, y envía una petición normal al proveedor. Las llamadas que no se pueden atender, por ejemplo por una variable ausente o un id desconocido, fallan con un 400 o un 404 antes de ejecutar ningún modelo y no se facturan. Una etiqueta es un puntero con nombre, como production o staging, que apunta a una sola versión en cada momento. Al mover production, el cambio se reflejó en las llamadas con una mediana de 8.0 a 8.5 s cuando llegaban peticiones cada medio segundo, y en la primera llamada tras 15 s sin tráfico. En Control de versiones de prompts están el código, los cinco casos de error y el método de medición.

¿Cómo probar una versión nueva con parte del tráfico de producción?

Se asignan una segunda versión y un porcentaje a la etiqueta production. El gateway reparte las llamadas por id de sesión, mediante la cabecera X-Session-Id que agrupa las llamadas de una conversación, para que esta no cambie de versión a mitad. En nuestro despliegue al 10%, 16 de 200 sesiones (8.0%) fueron a la versión candidata. Las 400 sesiones de las ejecuciones al 10% y al 50% mantuvieron una única versión. Los usuarios finales identificados mediante una etiqueta _user, el campo user de la petición o safety_identifier también permanecieron en la misma versión. La candidata usaba el mismo prompt, pero cambiaba GPT-6 Luna por DeepSeek V4.1 Flash. Respondió más rápido, con una mediana de 3.1 s frente a 4.9 s, pero, solo en el reparto al 10%, sus 71 llamadas costaron por llamada 1.92 veces lo que las de producción. Pruebas A/B de cambios en prompts muestra cómo detectamos la diferencia con los totales por versión.

¿Cómo probar una versión antes de publicarla?

Se ejecutan la versión nueva y la actual sobre un conjunto fijo de pruebas y se evalúa cada respuesta con comprobaciones explícitas: patrones, esquemas JSON, límites de latencia y coste, o un modelo que actúe como juez. Nuestra v2 acortaba el texto del sistema y eliminaba la regla «indica siempre el número de pedido». Con 110 mensajes que no se habían usado en ejecuciones anteriores, v2 omitió el número de pedido en 18 respuestas (16%) y v1 no lo omitió en ninguna. La prueba exacta de Fisher, que calcula la probabilidad de observar por azar una diferencia de ese tamaño, dio p = 3.6 × 10⁻⁶ en una prueba definida antes de ejecutarla. Una ejecución anterior de 40 casos había aprobado v2 en todos ellos. El juez, Claude Sonnet 5.5, supuso la mayor parte del coste de la prueba: aproximadamente una décima de centavo por caso. Pruebas de prompts antes de publicarlos incluye la regla para dimensionar las pruebas que se deriva de estos resultados.

Para los equipos que dejan OpenAI Evals, esta es la alternativa dentro de la biblioteca de prompts. Hay una diferencia que deben tener en cuenta: las pruebas iniciadas mediante la API las ejecuta quien hace la llamada, que invoca ambas versiones, evalúa las respuestas y guarda los resultados. La consola ejecuta esas mismas pruebas desde el navegador.

¿Qué hacer antes del 30 de noviembre?

La migración se resume en cinco pasos:

• Inventariar todos los ids pmpt_ que invoca el código, junto con las versiones que fija.
• Copiar el texto y la configuración de cada prompt desde el panel de OpenAI mientras siga disponible.
• Decidir para cada prompt si se traslada al código, como recomienda OpenAI, o a una biblioteca con el mismo id.
• Recrear los prompts en la biblioteca con sus ids pmpt_, conservando el número original de cada versión fijada, y configurar la URL base del cliente para que apunte al gateway; comprobar la cabecera X-Synthorai-Prompt-Version en una primera llamada.
• Migrar las evaluaciones de las que dependes antes del 31 de octubre, cuando las de OpenAI pasan a modo de solo lectura.

Preguntas frecuentes

¿Qué ocurrirá con los prompts guardados en OpenAI el 30 de noviembre de 2026?

La página de funciones obsoletas de OpenAI indica que los objetos de prompt reutilizables y la API v1/prompts se retirarán el 30 de noviembre de 2026. Su guía de migración recomienda trasladar el texto de los prompts al código de la aplicación, pero no especifica qué devolverá una petición con un id pmpt_ después de esa fecha.

¿Puedo seguir invocando un id pmpt_ tras el cierre?

Sí, si un gateway resuelve ese id desde su propia biblioteca de prompts. En nuestra prueba, una llamada del SDK de OpenAI con prompt={"id": "pmpt_...", "version": "2"} enviada al gateway de Synthorai usó la versión 2 de la biblioteca; solo cambiaron la URL base y la clave. La versión fijada debe existir en la biblioteca con el mismo número; de lo contrario, la llamada devuelve 404.

¿Qué sustituye a OpenAI Evals?

Cualquier ejecutor de pruebas que invoque dos versiones de un prompt con entradas fijas y evalúe las respuestas puede sustituirlo. En una biblioteca de prompts, los conjuntos de pruebas y las ejecuciones de evaluación se guardan junto al prompt. El diálogo para mover la etiqueta muestra la última ejecución de la versión antes de publicarla.

Lecturas relacionadas

• Control de versiones de prompts: invocar un prompt por id y publicarlo moviendo una etiqueta.
• Pruebas A/B de cambios en prompts: despliegue al 10% y comparación por versión.
• Pruebas de prompts antes de publicarlos: conjuntos de pruebas, comprobaciones y número de casos necesarios.
• Guía de la biblioteca de prompts: todos los campos, incluido el objeto prompt de OpenAI.
• OpenAI: migración desde objetos de prompt: la recomendación de OpenAI.

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