Prompt Grok déjanté : des prompts système qui fonctionnent

Ce qu'est un prompt Grok déjanté, et ce qu'il n'est pas

Les personnes qui recherchent un prompt Grok déjanté veulent généralement l'une des deux choses suivantes. Certaines veulent le ton irrévérencieux, sarcastique et sans tabou qui a fait la renommée de Grok. D'autres veulent contourner les refus que la plupart des modèles hébergés offrent lorsqu'une histoire devient sombre ou qu'un personnage devient impoli. Les deux aboutissent au même artefact : un prompt système qui indique au modèle qui il est et comment il parle.

Ce site n'est pas xAI et n'est pas l'API Grok. Il s'agit d'un endpoint indépendant compatible OpenAI qui propose un seul modèle à poids ouverts, ajusté pour répondre sans refus de contenu pour une utilisation légale pour adultes. Cela change la façon dont vous rédigez les prompts. Vous ne cherchez pas une phrase qui trompe un filtre, car il n'y a pas de filtre à tromper. Vous écrivez des directives pour un écrivain compétent qui les suivra.

La limite stricte est simple et non négociable : aucun contenu sexuel impliquant des mineurs. Aucun prompt ne change cela, et vous ne devez pas gaspiller de tokens à essayer. Tout ce qui suit suppose des personnages adultes et un usage adulte légal, tel que la fiction, le jeu de rôle, les applications de compagnon et l'humour noir.

Pourquoi un prompt reste important même quand rien n'est refusé

Un modèle qui ne dit jamais non a encore besoin d’indications. Sans message système, vous obtenez une voix d’assistant par défaut : polie, uniforme, un peu formelle. Demandez un mercenaire cynique et vous obtiendrez un mercenaire qui a l’air d’un agent du service client avec une épée. Le prompt est l’origine de la personnalité.

Les modèles flexibles dérivent aussi. Sur une longue session, ils oublient le ton que vous avez défini, se répètent ou commencent à parler pour votre personnage. Un bon prompt prévient la plupart de ces problèmes en énonçant trois choses dès le début : qui est le modèle, ce qu’il doit continuer à faire, et ce qu’il ne doit jamais faire. Court et spécifique vaut mieux que long et atmosphérique.

Une autre raison : le coût. Chaque requête renvoie le prompt système en tant que tokens d'entrée. Un prompt de 3 000 mots que vous auriez pu écrire en 200 mots vous coûte à chaque tour. Le paiement à l'usage rend cela facile à mesurer, et les chiffres à la fin de cet article montrent à quelle vitesse l'historique s'accumule.

Les cinq parties d'un prompt système efficace

La plupart des prompts qui tiennent sur des centaines de tours contiennent les mêmes cinq parties. Vous pouvez les écrire sous forme de courts paragraphes ou de liste concise.

1. Rôle. Une phrase sur ce que fait le modèle : narrateur, co-auteur, maître de jeu, ami sarcastique.
2. Voix. Longueur des phrases, vocabulaire, attitude. « Phrases sèches, directes et courtes, jure quand il est agacé » est mieux que « déjanté ».
3. Monde et règles. Univers, faits sur les personnages, tout ce qui doit rester cohérent.
4. Format. Longueur par réponse, utilisation d'astérisques pour les actions, fin sur une question ou une accroche.
5. Limites. Ce que le modèle ne doit pas faire, principalement le comportement en chat : ne pas parler à la place de l'utilisateur, ne pas résumer la scène, ne pas sortir du personnage pour commenter.

Remarquez ce qui manque : toute demande d’ignorer les règles, de retirer les restrictions ou de prétendre être une IA sans filtre. Sur un modèle sans couche de refus, ces lignes ne font rien d’utile et poussent la sortie vers une parodie de bot provocateur. Décrivez le personnage que vous voulez au lieu de la liberté que vous voulez.

Un appel minimal

La requête ci-dessous utilise le SDK Python officiel d'OpenAI. Seule l'URL de base et la clé diffèrent d'une configuration OpenAI normale, et le modèle est 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)

Trois modèles adaptables

Ce sont des points de départ. Changez les noms, gardez la structure, et testez chacun avec quelques tours avant de lui faire confiance.

Narrateur de jeu de rôle

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."""

Co-écrivain de fiction sombre

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."""

Persona de compagnon

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."""

Chaque modèle énonce le rôle, la voix, le format et une ou deux règles de comportement strictes. Aucun ne mentionne de restrictions. Si vous créez une application de compagnon pour adultes, ajoutez la règle sur les mineurs dans vos propres conditions d’inscription, car vous êtes celui qui connaît vos utilisateurs.

Paramètres d'échantillonnage qui modifient l'ambiance

L'API transmet la température, le top_p, le stop, le seed et les pénalités de fréquence et de présence. Pour la création, ces paramètres comptent presque autant que la formulation.

• temperature entre 0,8 et 1,0 donne une fiction vivante. Réduisez à 0,5 ou moins lorsque vous avez besoin de faits cohérents, comme des blocs de statistiques ou une recherche de règles.
• top_p autour de 0,9 réduit la queue la plus bizarre sans aplatir la voix. Changez temperature ou top_p, pas les deux à la fois, pour savoir lequel a fait le travail.
• frequency_penalty de 0,3 à 0,6 réduit la boucle où chaque réponse commence par la même phrase. Poussez trop haut et la prose devient étrangement évasive.
• stop est la solution la plus propre pour un modèle qui continue d'écrire les lignes de l'utilisateur. Définissez-le sur quelque chose comme ["\nMara:"] et la génération s'arrête avant que le modèle ne parle pour elle.
• seed aide lorsque vous comparez deux versions d'un prompt. Fixez le seed, changez une phrase, et vous voyez l'effet de cette phrase seule.

Vous n'avez pas besoin de définir max_tokens. La complétion peut utiliser tout ce qui reste de la fenêtre de contexte de 100 000 tokens. Si vous voulez des réponses courtes, demandez une longueur dans le prompt et plafonnez-la avec max_tokens comme filet de sécurité.

Garder une longue session en bonne voie

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens, prompt plus complétion. Un jeu de rôle peut durer longtemps là-dedans, mais trois habitudes maintiennent la qualité.

Premièrement, gardez le message système en premier et inchangé. N’ajoutez pas de nouvelles règles à la fin de l’historique tous les quelques tours ; modifiez le prompt système lui-même. Deuxièmement, lorsque l’historique devient long, remplacez les tours les plus anciens par un résumé court écrit comme une note « récit jusqu’à présent » visible par l’utilisateur. Troisièmement, répétez tout fait important dans le prompt système, car les faits enfouis à 60 tours d’ancienneté sont les premiers à être perdus.

Coût d'une longue conversation

Chaque tour renvoie tout l'historique, donc les tokens d'entrée dominent. Prenez une session de 50 tours où la requête moyenne porte 10 000 tokens d'entrée et le modèle écrit 300 tokens en retour. Une requête coûte 10 000 x 0,15 $ / 1 000 000 = 0,0015 $ pour l'entrée, plus 300 x 0,50 $ / 1 000 000 = 0,00015 $ pour la sortie, soit 0,00165 $. Sur 50 tours, cela fait 0,0825 $, soit environ huit cents. Les requêtes échouées ou refusées ne sont pas facturées, et le solde n'expire jamais, donc vous pouvez recharger par petits montants. La comparaison des coûts avec l'API Grok va encore plus loin dans ce sens.

Erreurs courantes et comment les corriger

• Le persona s'infiltre partout. Si votre outil utilise le même prompt système pour les titres ou les résumés, le sarcasme s'y manifeste. Utilisez un prompt distinct et simple pour les appels utilitaires.
• Règles contradictoires. « Soyez bref » et « décrivez tout avec richesse » vont à l’opposé. Choisissez-en une et indiquez une plage de mots.
• Prompt comme un mur de lore. Mettez les faits qui changent la réponse suivante dans le prompt. Gardez le reste de la bible du monde dans vos propres notes et collez un paragraphe quand il devient pertinent.
• Chasser l'étiquette déjantée. Demander « déjanté » sans détails vous donne des jurons aléatoires. Décrivez ce que le personnage veut, craint et comment il parle.
• Dépassement des limites. Une clé complète permet 8 requêtes simultanées et 300 requêtes par minute. Une clé d'essai en permet 2 et 60. En cas de code 429 avec concurrency, attendez que les flux en cours se terminent ; avec rate_limited, ralentissez.

Pour essayer, obtenez une clé API et réclamez le crédit d'essai de 0,50 $ en un clic. Il dure 7 jours, ce qui est largement suffisant pour des dizaines de tours de test. Le quickstart montre la même requête en curl et Node.

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