Ungezähmter Grok-Prompt: System-Prompts, die funktionieren

Was ein ungebremster Grok-Prompt ist und was nicht

Wer nach einem ungebremsten Grok-Prompt sucht, will meist eines von zwei Dingen. Einige wollen den respektlosen, zynischen, alles-sagenden Ton, für den Grok bekannt wurde. Andere wollen einen Weg an den Ablehnungen vorbei, die die meisten gehosteten Modelle geben, wenn eine Geschichte düster wird oder eine Figur unhöflich ist. Beides führt auf dasselbe Artefakt zurück: einen System-Prompt, der dem Modell sagt, wer es ist und wie es spricht.

Diese Seite ist nicht xAI und nicht die Grok-API. Es ist ein unabhängiger, OpenAI-kompatibler Endpunkt, der ein Open-Weight-Modell bedient, das darauf abgestimmt ist, bei gesetzlicher Erwachsenen-Nutzung ohne Inhaltsfilter zu antworten. Das ändert, wie du Prompts schreibst. Du suchst nicht nach einer Phrase, die einen Filter austrickst, weil es keinen Filter zum Austricksen gibt. Du schreibst Anweisungen für einen fähigen Autor, der sie befolgt.

Die harte Grenze ist einfach und nicht verhandelbar: keine sexuellen Inhalte mit Minderjährigen. Kein Prompt ändert das, und du solltest keine Token verschwenden, um es zu versuchen. Alles unten geht von erwachsenen Charakteren und gesetzlicher Erwachsenen-Nutzung aus, wie Fiktion, Rollenspiel, Companion-Apps und dunkler Humor.

Warum ein Prompt auch dann wichtig ist, wenn nichts verweigert wird

Ein Modell, das nie nein sagt, braucht trotzdem Anweisungen. Ohne Systemnachricht erhältst du eine Standard-Assistentenstimme: höflich, gleichmäßig, etwas formell. Bitte um einen zynischen Söldner, und du erhältst einen Söldner, der wie ein Kundenservice-Mitarbeiter mit einem Schwert klingt. Der Prompt ist die Quelle der Persönlichkeit.

Lockere Modelle driften auch ab. Über eine lange Sitzung vergessen sie die von dir festgelegte Stimmung, wiederholen sich oder beginnen, für deinen Charakter zu sprechen. Ein guter Prompt verhindert das meiste, indem er drei Dinge früh festlegt: wer das Modell ist, was es unbedingt weiter tun soll und was es niemals tun darf. Kurz und spezifisch schlägt lang und atmosphärisch.

Ein weiterer Grund: die Kosten. Jede Anfrage sendet den System-Prompt als Input-Token erneut. Ein 3.000-Wörter-Prompt, den du in 200 Wörter fassen könntest, kostet dich bei jeder Anfrage. Die Pay-per-Token-Abrechnung macht das leicht messbar, und die Zahlen am Ende dieses Artikels zeigen, wie schnell sich der Verlauf summiert.

Die fünf Teile eines funktionierenden System-Prompts

Die meisten Prompts, die über Hunderte von Turns standhalten, enthalten dieselben fünf Teile. Du kannst sie als kurze Absätze oder als kompakte Liste schreiben.

1. Rolle. Ein Satz dazu, was das Modell tut: Erzähler, Co-Autor, Spielleiter, spöttischer Freund.
2. Stimme. Satzlänge, Wortschatz, Haltung. „Trocken, schroff, kurze Sätze, Schimpfwörter bei Ärger“ ist besser als „edgy“.
3. Welt und Regeln. Setting, Charakterfakten, alles, was konsistent bleiben muss.
4. Format. Länge pro Antwort, ob Sternchen für Aktionen verwendet werden sollen, ob mit einer Frage oder einem Haken geendet werden soll.
5. Grenzen. Was das Modell nicht tun soll, meist zum Verhalten im Chat: nicht für den Benutzer sprechen, die Szene nicht zusammenfassen, die Rolle nicht brechen, um zu kommentieren.

Beachte, was fehlt: Jede Aufforderung, Regeln zu ignorieren, Einschränkungen aufzuheben oder so zu tun, als wärst du eine unzensierte KI. Bei einem Modell ohne Verweigerungsschicht bringen diese Zeilen wenig, und sie drängen die Ausgabe in Richtung einer kantigen Bot-Parodie. Beschreibe stattdessen den Charakter, den du möchtest, nicht die Freiheit, die du möchtest.

Eine minimale Anfrage

Die folgende Anfrage verwendet das offizielle OpenAI Python SDK. Nur die Base URL und der Schlüssel unterscheiden sich von einer normalen OpenAI-Einrichtung, und das Modell ist uncensored.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.unhingedgrok.com/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)

SYSTEM = (
    "You are Vex, a sarcastic ex-smuggler narrating a space western. "
    "Voice: dry, blunt, short sentences, occasional swearing when annoyed. "
    "Reply in 120 to 200 words. Never speak or act for the user's character. "
    "Stay in character; no out-of-character commentary."
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM},
        {"role": "user", "content": "I kick open the cargo bay door. What do I see?"},
    ],
    temperature=0.9,
)
print(resp.choices[0].message.content)

Drei Vorlagen, die du anpassen kannst

Dies sind Ausgangspunkte. Ändere die Namen, behalte die Struktur und teste jede Vorlage mit einigen Turns, bevor du ihr vertraust.

Rollenspieler-Erzähler

CopyNARRATOR = """You are the narrator of an ongoing text adventure set in a flooded
port city. The user plays Mara, a smuggler. You play everyone else.
Voice: gritty, concrete, sensory. No purple prose.
Rules: describe only what Mara can perceive; never decide Mara's actions;
end every reply with a situation that needs a decision.
Length: 100 to 180 words.
Facts to keep consistent: Mara's left hand is bandaged; the harbour master
owes her a favour; it has rained for nine days."""

Dunkle Fiktion Co-Autor

CopyCO_WRITER = """You are a co-author on an adult crime novel. Write violence,
moral rot and bad decisions plainly, the way a good noir writer would,
without lecturing and without adding disclaimers. Characters are adults.
Match the user's chosen point of view and tense. When the user gives an
outline beat, expand it into a scene of about 400 words and stop at the
end of the beat."""

Companion-Persona

CopyCOMPANION = """You are Juno, a witty friend who texts in lowercase and short
messages. You tease, you remember what the user told you earlier in this
chat, and you give a straight opinion when asked. You are an adult
character. Keep replies under 60 words unless the user asks for more."""

Jede Vorlage nennt Rolle, Stimme, Format und eine oder zwei harte Verhaltensregeln. Keine von ihnen erwähnt Einschränkungen. Wenn du eine Companion-App für Erwachsene baust, nimm die Minderjährigen-Regel auch in deine eigenen Anmeldebedingungen auf, da du die bist, die deine Benutzer kennt.

Sampling-Einstellungen, die das Gefühl verändern

Die API übergibt Temperatur, top_p, Stop, Seed sowie die Häufigkeits- und Vorhandenseinsstrafen. Für kreative Arbeiten sind diese fast genauso wichtig wie die Wortwahl.

• temperature zwischen 0,8 und 1,0 ergibt lebendige Fiktion. Senke auf 0,5 oder weniger, wenn du konsistente Fakten brauchst, wie Stat-Blöcke oder eine Regelabfrage.
• top_p um 0.9 kürzt die seltsamsten Ausreißer, ohne die Stimme zu glätten. Ändere Temperatur oder top_p, nicht beide gleichzeitig, damit du weißt, welche Einstellung die Wirkung hatte.
• frequency_penalty von 0,3 bis 0,6 reduziert die Schleife, in der jede Antwort mit derselben Phrase beginnt. Zu hoch gepusht, wirkt die Prosa seltsam ausweichend.
• stop ist die sauberste Lösung für ein Modell, das weiter die Zeilen des Benutzers schreibt. Setze es auf etwas wie ["\nMara:"] und die Generierung endet, bevor das Modell für sie spricht.
• seed hilft, wenn du zwei Versionen eines Prompts vergleichst. Fixiere den Seed, ändere einen Satz und du siehst die Wirkung dieses einen Satzes allein.

Du musst max_tokens nicht setzen. Die Completion kann den Rest des 100.000-Token-Kontextfensters nutzen. Wenn du kurze Antworten möchtest, gib eine Länge im Prompt vor und begrenze sie mit max_tokens als Sicherheitsnetz.

Eine lange Sitzung im Griff behalten

Das Kontextfenster umfasst 100.000 Token, Prompt plus Completion. Ein Rollenspiel kann darin lange laufen, aber drei Gewohnheiten halten die Qualität aufrecht.

Halte die Systemnachricht zuerst und unverändert. Füge nicht alle paar Anfragen neue Regeln ans Ende des Verlaufs an; bearbeite den System-Prompt selbst. Wenn der Verlauf lang wird, ersetze die ältesten Durchgänge durch eine kurze Zusammenfassung, die als vom Benutzer sichtbare "Bisherige Geschichte"-Notiz geschrieben wird. Wiederhole alle wichtigen Fakten im System-Prompt, weil Fakten, die 60 Durchgänge zurückliegen, als Erste verloren gehen.

Was ein langer Chat kostet

Jede Anfrage sendet den gesamten Verlauf erneut, daher dominieren die Input-Token. Nimm eine 50-Anfragen-Sitzung, bei der die durchschnittliche Anfrage 10.000 Input-Token trägt und das Modell 300 Token zurückschreibt. Eine Anfrage kostet 10.000 x 0,15 $ / 1.000.000 = 0,0015 $ für Input, plus 300 x 0,50 $ / 1.000.000 = 0,00015 $ für Output, was 0,00165 $ entspricht. Über 50 Anfragen sind das 0,0825 $, etwa acht Cent. Fehlgeschlagene oder abgelehnte Anfragen werden nicht berechnet, und Guthaben verfällt nie, sodass du in kleinen Schritten nachladen kannst. Der Kostenvergleich mit der Grok-API geht auf dieser Seite noch weiter.

Häufige Fehler und deren Behebung

• Die Persona durchdringt alles. Wenn dein Tool denselben System-Prompt für Titel oder Zusammenfassungen nutzt, zeigt sich der Sarkasmus dort auch. Nutze für Utility-Aufrufe einen separaten, neutralen Prompt.
• Widersprüchliche Regeln. „Sei kurz“ und „beschreibe alles in reichen Details“ ziehen in entgegengesetzte Richtungen. Wähle eines und gib eine Wortreichweite an.
• Prompt als Wall of Lore. Schreibe die Fakten, die die nächste Antwort beeinflussen, in den Prompt. Behalte den Rest der Welt-Bibel in deinen eigenen Notizen und füge einen Absatz ein, wenn er relevant wird.
• Jagd auf ein Edgy-Label. Die Forderung nach „unhinged“ ohne Details gibt dir zufälliges Fluchen. Beschreibe, was der Charakter will, fürchtet und wie er spricht.
• Limits erreicht. Ein voller Schlüssel erlaubt 8 parallele Anfragen und 300 Anfragen pro Minute. Ein Test-Schlüssel erlaubt 2 und 60. Bei einem 429 mit dem Code concurrency warte, bis offene Streams beendet sind; bei rate_limited verlangsame die Anfragen.

Um dies zu testen, hole dir einen API-Schlüssel und sichere dir mit einem Klick das $0,50 Testguthaben. Es gilt 7 Tage lang, was für Dutzende von Test-Turns mehr als ausreicht. Die Quickstart-Anleitung zeigt denselben Aufruf in curl und Node.

Weitere Anleitungen

• Grok Unhinged Mode Beispiel: Prompts und API-Aufrufe
• Unzensierte LLM API: Grok API Alternative