Cara, isso já aconteceu com você?
Você pede pro ChatGPT criar um post pro Instagram. Ele manda algo bem legal. Aí você precisa de outro post, dá o mesmo comando… e vem algo completamente diferente. Outro tom, outra estrutura, até parece que foi outra pessoa que escreveu.
Frustrante, né?
Eu passei por isso demais quando comecei a usar IA pra trabalho de verdade. Tipo, quando você tá fazendo descrições de produto pra um e-commerce, ou criando emails pra uma campanha, você precisa de consistência. Não dá pra ter cada texto parecendo que foi escrito por um estagiário diferente.
A boa notícia? Dá pra resolver isso. E não é mágica—é entender como a IA funciona por baixo dos panos e usar algumas técnicas simples.
Por Que a IA Varia Tanto? (E Por Que Isso É Proposital)
Primeiro, vamos entender o problema.
A IA não “procura” respostas num banco de dados. Ela prevê a próxima palavra mais provável, depois a próxima, depois a próxima. Pra cada palavra, ela considera milhares de opções.
Se ela sempre escolhesse a palavra #1 mais provável, o texto ficaria repetitivo demais. “A melhor forma de melhorar a produtividade é melhorar a produtividade melhorando a produtividade…” Entendeu o problema?
Então, pra evitar isso, a IA usa um pouco de aleatoriedade. Às vezes escolhe a segunda palavra mais provável. Às vezes a quinta. Isso cria variação natural.
E aqui que entra a parte boa: essa aleatoriedade é controlável. Você pode aumentar ou diminuir conforme sua necessidade.
Temperatura: O Controle Principal de Consistência
Se você só aprender uma coisa desse artigo, que seja isso: temperatura.
Pensa na temperatura como um botão de criatividade:
- Temperatura baixa (0 a 0.3): Conservador, previsível, consistente
- Temperatura média (0.5 a 0.7): Equilibrado, variação natural
- Temperatura alta (0.8 a 1.0+): Criativo, diverso, imprevisível
Como Funciona na Prática
Na temperatura 0, a IA escolhe a palavra mais provável sempre. Mesmo input = mesmo output. Toda vez.
Na temperatura 1, a IA explora mais possibilidades. Mesmo input = output variado.
Um Exemplo Bem Brasileiro
Imagina que você tá criando respostas automáticas pra SAC de uma loja virtual.
Com temperatura 0:
Prompt: "Responda essa reclamação de cliente de forma profissional."
Rodada 1: "Lamentamos o ocorrido e já estamos trabalhando para resolver
sua situação. Em até 48h úteis entraremos em contato."
Rodada 2: "Lamentamos o ocorrido e já estamos trabalhando para resolver
sua situação. Em até 48h úteis entraremos em contato."
Rodada 3: "Lamentamos o ocorrido e já estamos trabalhando para resolver
sua situação. Em até 48h úteis entraremos em contato."
Idêntico. Perfeito pra quando você precisa de padrão.
Com temperatura 0.9:
Prompt: "Responda essa reclamação de cliente de forma profissional."
Rodada 1: "Pedimos desculpas pelo transtorno! Nossa equipe já está
analisando seu caso e retornaremos em breve."
Rodada 2: "Sentimos muito pela experiência negativa. Vamos priorizar
seu atendimento e resolver isso o quanto antes."
Rodada 3: "Lamentamos pelo ocorrido. Já registramos sua reclamação
e nossa equipe entrará em contato nas próximas horas."
Mesmo tom profissional, mas estrutura e palavras diferentes.
Quando Usar Cada Temperatura
Temperatura baixa (0 a 0.3) pra:
- Extrair dados de documentos
- Traduzir textos
- Gerar código
- Classificar coisas (tipo, separar emails por categoria)
- Qualquer coisa que precisa ser idêntica sempre
Temperatura média (0.5 a 0.7) pra:
- Escrever textos que precisam soar humanos
- Responder perguntas gerais
- Brainstorming com alguma estrutura
- Uso do dia a dia
Temperatura alta (0.8 a 1.0+) pra:
- Escrita criativa
- Gerar várias alternativas
- Explorar ideias novas
- Quando você QUER variedade
Onde Configurar Temperatura
Olha, aqui que complica um pouco. Na interface web do ChatGPT e do Claude, você não consegue mexer na temperatura diretamente. Eles usam valores padrão.
Mas se você usa a API, aí sim:
ChatGPT API:
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Seu prompt"}],
temperature=0.2
)
Claude API:
response = anthropic.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
messages=[{"role": "user", "content": "Seu prompt"}],
temperature=0.0
)
Se você não usa API, relaxa. Tem outras técnicas que funcionam muito bem.
Forçando Consistência Pelo Formato
Mesmo com variação no conteúdo, você pode garantir estrutura consistente especificando exatamente o formato que você quer.
O Poder do JSON
Em vez de deixar a IA formatar do jeito que ela quiser, diz exatamente como você quer.
Abordagem inconsistente:
Prompt: "Me dá detalhes desse produto: iPhone 15 Pro"
Output pode ser:
- Bullets
- Parágrafos
- Tabela
- Qualquer coisa
Abordagem consistente:
Prompt: "Me dá detalhes desse produto no formato JSON abaixo:
{
"nome_produto": "",
"categoria": "",
"preco_brl": 0,
"caracteristicas": [],
"descricao": ""
}"
Agora a estrutura tá travada. O conteúdo pode variar um pouco, mas o formato é sempre o mesmo.
Templates: Seu Melhor Amigo
Pra quem não usa API, templates são a salvação.
Em vez de:
"Escreve um email frio pro meu produto"
"Me ajuda com email de prospecção"
"Preciso enviar email pra cliente potencial"
Use sempre isso:
**Template de Email Frio**
Produto: [NOME_DO_PRODUTO]
Público-alvo: [PUBLICO]
Principal benefício: [BENEFICIO]
Call-to-action: [CTA]
Tom: Profissional mas amigável
Tamanho: Até 150 palavras
Estrutura: Problema → Solução → CTA
Escreve o email.
Salva esse template. Preenche os campos. Usa toda vez.
Resultado: todos os seus emails frios têm a mesma estrutura e tom.
Few-Shot: Mostra Pra IA O Que Você Quer
Few-shot prompting é quando você dá exemplos do output correto antes de pedir o novo output.
Isso treina a IA no seu estilo exato.
Exemplo: Descrições de Produto Pra E-commerce
Sem few-shot (inconsistente):
Prompt: "Escreve descrição pra uma camiseta básica"
Rodada 1: "Camiseta 100% algodão, confortável e versátil..."
(2 parágrafos)
Rodada 2: "Vista-se com estilo! Nossa camiseta básica é perfeita
pra qualquer ocasião!"
(3 frases curtas)
Tamanho diferente, tom diferente, foco diferente.
Com few-shot (consistente):
Prompt: "Escreve descrição seguindo estes exemplos:
Exemplo 1:
Produto: Calça Jeans Skinny
Descrição: Calça jeans skinny com lavagem escura e elastano pra
maior conforto. Bolsos funcionais e costura reforçada. Combina
tanto com looks casuais quanto mais arrumados. R$ 189,90.
Exemplo 2:
Produto: Tênis Casual
Descrição: Tênis casual com solado em borracha e parte superior
em lona resistente. Palmilha macia pra uso diário. Combina tanto
com jeans quanto bermuda. R$ 149,90.
Agora escreve pra:
Produto: Camiseta Básica"
A IA entende o padrão:
- 3 frases
- Primeira frase: material + diferencial
- Segunda frase: detalhe prático
- Terceira frase: “Combina com…” + preço
O output vai seguir essa estrutura.
Instruções Personalizadas: Regras Que Sempre Valem
Se você usa sempre a mesma IA pro mesmo tipo de trabalho, configura instruções personalizadas.
No ChatGPT
Vai em Configurações → Personalização → Instruções Personalizadas
“O que você gostaria que o ChatGPT soubesse sobre você?”
Tenho uma loja virtual de roupas femininas no Brasil. Meu público
são mulheres de 25-45 anos, classe média. Tom da marca é amigável
e acessível, sem ser formal.
“Como você gostaria que o ChatGPT respondesse?”
- Respostas diretas, sem enrolação
- Usa bullet points pra listas
- Evita palavras em inglês (traduz termos de marketing)
- Quando der opções, sempre 3 alternativas
- Termina com uma pergunta de follow-up
Agora TODAS as respostas seguem essas regras. Você não precisa repetir toda hora.
Checklist de Validação: Sua Rede de Segurança
Adiciona uma etapa de validação pra pegar inconsistências antes de usar o output.
Prompt em duas etapas:
Etapa 1: Gera
"Escreve 5 perguntas pra FAQ de uma loja de eletrônicos"
Etapa 2: Valida
"Revisa essas FAQs. Verifica:
- São perguntas que cliente realmente faz?
- Cada resposta tem menos de 50 palavras?
- Tom é amigável e profissional?
- Evitou jargão técnico?
Se algo não passou, reescreve."
A IA corrige a si mesma. Mais consistência.
Quando Inconsistência É Boa
Olha, nem toda tarefa precisa de consistência.
Tarefas criativas se beneficiam de variação:
- Brainstorming de ideias
- Escrita criativa
- Gerar várias versões de anúncio pra testar
- Explorar abordagens diferentes
Pra essas, abraça a inconsistência:
- Usa temperatura alta (0.8 a 1.0)
- Roda o mesmo prompt várias vezes
- Escolhe a melhor versão
O segredo é saber quando otimizar pra consistência vs. criatividade.
Workflow Prático: Juntando Tudo
Pra Usuários de Interface Web
- Configura instruções personalizadas com suas regras padrão
- Cria templates pros tipos de tarefa que você repete
- Usa formatos estruturados (JSON, tabelas, templates preenchíveis)
- Inclui 2-3 exemplos de output correto no prompt
- Adiciona checklist de validação no final do prompt
- Salva prompts que funcionaram numa pasta ou Notion
Exemplo Real: Respostas de SAC Consistentes
**Template de Resposta de SAC**
Problema do cliente: [DESCREVE_PROBLEMA]
Tom do cliente: [Irritado/Confuso/Neutro]
Produto envolvido: [PRODUTO]
Gera resposta seguindo esta estrutura:
1. Frase de empatia (1 sentença)
2. Explicação do que aconteceu (2 sentenças)
3. Passos da solução (lista numerada, 3-5 itens)
4. Dica de prevenção (1 sentença)
5. Fechamento cordial (1 sentença)
Tom: Acolhedor, profissional, focado em solução
Tamanho: 100-130 palavras
Exemplos:
[Cole 2 exemplos de respostas boas]
Agora gera resposta pra: [PROBLEMA]
Usa esse template pra todo atendimento. Toda sua equipe produz respostas com tom e estrutura consistentes.
Resumão: O Que Você Aprendeu
Inconsistência na IA não é bug—é feature controlável.
Pra máxima consistência:
- Baixa a temperatura (0 a 0.3) se usar API
- Usa formatos estruturados (JSON, templates)
- Dá exemplos do output que você quer (few-shot)
- Configura instruções personalizadas
- Cria e reutiliza templates
- Adiciona etapas de validação
Pra tarefas criativas:
- Aumenta a temperatura (0.8 a 1.0)
- Roda o mesmo prompt várias vezes
- Deixa os prompts mais abertos
- Escolhe a melhor versão
A mesma IA pode ser um assistente previsível OU um gerador criativo—depende de como você configura.
Agora é sua vez de testar. Pega um prompt que você usa sempre e aplica essas técnicas. Aposto que você vai notar a diferença na hora.
E aí, já tinha esse problema de inconsistência? Conta nos comentários como você lidava com isso!