Gestoorde Grok-prompt: Systeemprompts die werken

Wat een gestoorde Grok-prompt is, en wat het niet is

Mensen die op zoek zijn naar een gestoorde Grok-prompt willen meestal een van twee dingen. Sommigen willen de ongeremde, sarcastische, alles-zeggende toon waar Grok bekend om werd. Anderen willen een manier om de afwijzingen van de meeste gehoste modellen te omzeilen wanneer een verhaal donker wordt of een personage onbeschoft wordt. Beide komen neer op hetzelfde artifact: een system prompt die het model vertelt wie het is en hoe het praat.

Deze site is niet xAI en niet de Grok API. Het is een onafhankelijke, OpenAI-compatibele endpoint die één open-weight model levert, afgestemd om te antwoorden zonder inhoudsweigeringen voor legaal gebruik door volwassenen. Dat verandert hoe je prompts schrijft. Je bent niet op zoek naar een zin die een filter omzeilt, omdat er geen filter is om te omzeilen. Je schrijft instructies voor een bekwaam schrijver die die zal volgen.

De harde limiet is eenvoudig en niet onderhandelbaar: geen seksuele inhoud met minderjarigen. Geen enkele prompt verandert dat, en je moet geen tokens verspillen aan proberen. Alles hieronder gaat uit van volwassen personages en legaal gebruik door volwassenen, zoals fictie, rollenspel, companion-apps en donkere humor.

Waarom een prompt nog steeds belangrijk is als er niets wordt geweigerd

Een model dat nooit nee zegt, heeft nog steeds richting nodig. Zonder een systeembericht krijg je een standaard assistentstem: beleefd, evenwichtig, een beetje formeel. Vraag om een cynische huurling en je krijgt een huurling die klinkt als een klantenserviceagent met een zwaard. De prompt is waar de persoonlijkheid vandaan komt.

Losse modellen driften ook weg. Tijdens een lange sessie vergeten ze de door jou ingestelde toon, herhalen ze zichzelf of beginnen ze voor jouw personage te spreken. Een goede prompt voorkomt het meeste daarvan door drie dingen vroeg te stellen: wie het model is, wat het moet blijven doen en wat het nooit moet doen. Kort en specifiek wint het van lang en atmosferisch.

Nog een reden: kosten. Elk verzoek zendt de system prompt opnieuw als input tokens. Een prompt van 3.000 woorden die je in 200 woorden had kunnen schrijven, kost je bij elke beurt. De pay-per-token prijsstelling maakt dit makkelijk meetbaar, en de cijfers aan het einde van dit artikel tonen aan hoe snel de geschiedenis zich ophoopt.

De vijf onderdelen van een werkende systeemprompt

De meeste prompts die standhouden over honderden beurten bevatten dezelfde vijf onderdelen. Je kunt ze schrijven als korte alinea's of als een strakke lijst.

1. Rol. Een zin over wat het model doet: verteller, co-auteur, spelleider, sarcastische vriend.
2. Stem. Zinlengte, woordenschat, houding. "Droog, bot, korte zinnen, vloeken als hij geïrriteerd is" is beter dan "randje".
3. Wereld en regels. Setting, feiten over personages, alles wat consistent moet blijven.
4. Opmaak. Lengte per antwoord, of je sterretjes moet gebruiken voor acties, of je eindigt op een vraag of een haakje.
5. Grenzen. Wat het model niet moet doen, vooral over gedrag in de chat: niet voor de gebruiker spreken, niet de scène samenvatten, niet het karakter verbreken om commentaar te leveren.

Merk op wat ontbreekt: geen verzoek om regels te negeren, beperkingen los te laten of te doen alsof je een ongefilterde AI bent. Op een model zonder weigeringslaag doen die regels niets nuttigs, en duwen ze de output naar een parodie van een scherpe bot. Beschrijf het personage dat je wilt in plaats van de vrijheid die je wilt.

Een minimale aanroep

Het onderstaande verzoek gebruikt de officiële OpenAI Python SDK. Alleen de basis-URL en sleutel verschillen van een normale OpenAI-configuratie, en het model is 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)

Drie sjablonen die je kunt aanpassen

Dit zijn startpunten. Verander de namen, behoud de structuur en test elk met een paar beurten voordat je erop vertrouwt.

Rollenspel-verteller

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."""

Donkere fictie co-schrijver

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."""

Elke template geeft de rol, de stem, de opmaak en een of twee harde gedragsregels aan. Geen van hen noemt beperkingen. Als je een companion app voor volwassenen bouwt, neem dan de minderjarigen regel ook op in je eigen aanmeldingsvoorwaarden, omdat jij degene bent die je gebruikers kent.

Sampling-instellingen die de sfeer beïnvloeden

De API accepteert temperature, top_p, stop, seed en de frequentie- en aanwezigheidsstraffen. Voor creatief werk doen deze er bijna evenveel toe als de woordkeuze.

• temperature tussen 0,8 en 1,0 geeft levendige fictie. Verlaag naar 0,5 of lager als je consistente feiten nodig hebt, zoals statblokken of een regelopzoeking.
• top_p rond 0,9 knipt de raarste staart af zonder de stem vlak te maken. Verander temperatuur of top_p, niet beide tegelijk, zodat je weet welke het werk heeft gedaan.
• frequency_penalty van 0,3 tot 0,6 vermindert de lus waarin elk antwoord begint met dezelfde zin. Zet het te hoog en de tekst wordt vreemd vermijdend.
• stop is de schoonste oplossing voor een model dat doorgaat met de regels van de gebruiker schrijven. Stel het in op iets als ["\nMara:"] en de generatie stopt voordat het model voor haar spreekt.
• seed helpt als je twee versies van een prompt vergelijkt. Stel de seed vast, verander één zin, en je ziet het effect van die zin alleen.

Je hoeft max_tokens niet in te stellen. De voltooiing kan alles gebruiken wat overblijft van het 100.000-token contextvenster. Als je korte antwoorden wilt, vraag dan om een lengte in de prompt en beperk het met max_tokens als veiligheidsnet.

Een lange sessie op koers houden

Het contextvenster is 100.000 tokens, prompt plus voltooiing. Een roleplay kan daar lang in draaien, maar drie manieren houden de kwaliteit hoog.

Bewaar eerst het systeembericht bovenaan en onveranderd. Voeg niet elke paar beurten nieuwe regels toe aan het einde van de geschiedenis; bewerk de system prompt zelf. Ten tweede, als de geschiedenis lang wordt, vervang dan de oudste beurten door een korte samenvatting geschreven als een voor de gebruiker zichtbare "tot nu toe"-notitie. Ten derde, herhaal elke feitelijke informatie die belangrijk is in de system prompt, omdat feiten die 60 beurten terug liggen, als eerste verloren gaan.

Wat een lang gesprek kost

Elke beurt zendt de hele geschiedenis opnieuw, dus input-tokens domineren. Neem een sessie van 50 beurten waarbij het gemiddelde verzoek 10.000 input-tokens draagt en het model 300 tokens terugschrijft. Eén verzoek kost 10.000 x $0,15 / 1.000.000 = $0,0015 voor input, plus 300 x $0,50 / 1.000.000 = $0,00015 voor output, wat $0,00165 is. Over 50 beurten is dat $0,0825, ongeveer acht cent. Mislukte of geweigerde verzoeken worden niet in rekening gebracht, en tegoed vervalt nooit, dus je kunt in kleine stappen opwaarderen. De kostenvergelijking met de Grok API gaat daar verder op.

Veelgemaakte fouten en hoe ze op te lossen

• Het personage lekt overal in. Als je tool dezelfde systeemprompt gebruikt voor titels of samenvattingen, komt het sarcasme daar naar voren. Gebruik een aparte, neutrale prompt voor utility-aanroepen.
• Tegenstrijdige regels. "Wees beknopt" en "beschrijf alles in rijk detail" trekken in tegenovergestelde richtingen. Kies er één en geef een woordbereik.
• Prompt als een muur van achtergrondinformatie. Zet de feiten die het volgende antwoord veranderen in de prompt. Houd de rest van de wereld-bijbel in je eigen notities en plak een alinea wanneer het relevant wordt.
• Jacht op een wild label. Vragen om "wild" zonder detail geeft je willekeurig gevloek. Beschrijf wat het personage wil, vreest en hoe het spreekt.
• Limieten bereikt. Een volledige sleutel staat 8 gelijktijdige verzoeken en 300 verzoeken per minuut toe. Een proefsleutel staat 2 en 60 toe. Bij een 429 met code concurrency wacht je tot open streams zijn afgerond; bij rate_limited verlaag je je tempo.

Om dit te proberen, haal je een API-sleutel en claim je het $0,50 proeftegoed met één klik. Het duurt 7 dagen, wat ruim voldoende is voor tientallen testgesprekken. De quickstart toont dezelfde call in curl en Node.

Meer handleidingen

• Voorbeeld van Grok Unhinged Mode: Prompts en API-calls
• Ongecensureerde LLM-API: Grok API-alternatief