Por Denys Medvediev
Guía

Cómo escribir prompts Whisper efectivos

Los prompts de Whisper no funcionan como los de ChatGPT. Emulan un estilo de transcripción — no dan instrucciones. Así es como usarlos correctamente.

Última actualización: febrero de 2026

Lo que realmente hacen los prompts de Whisper

El parámetro initial_prompt de Whisper no es un campo de instrucciones. Es una pista de estilo que le dice al modelo qué tipo de texto debería producir.

Piénsalo como mostrarle a Whisper una transcripción de ejemplo. El modelo la lee y piensa: “Ah, este es el estilo y vocabulario que debería usar.”

El límite de 224 tokens

Whisper solo lee los últimos 224 tokens del prompt (aproximadamente 500–800 caracteres). Todo lo demás se ignora silenciosamente. Mantén tus prompts concisos y pon los términos más importantes al principio.

El error n.º 1: escribir instrucciones

El error más común es tratar el prompt como ChatGPT — escribir comandos como “Por favor, pon en mayúscula todos los nombres propios” o “Usa inglés formal.” Whisper los ignora porque no es un modelo que siga instrucciones.

Prompts malos (instrucciones)
Por favor, usa puntuación correcta.
Pon en mayúscula todos los términos técnicos.
Formatea la salida como una lista.
No incluyas muletillas.
Traduce a inglés formal.
Prompts buenos (emulación de estilo)
The TypeScript compiler, ESLint, and Prettier are configured in the monorepo.
Dr. Smith reviewed the MRI results and the CT scan from Tuesday.
The plaintiff filed a motion for summary judgment under Rule 56.
Next.js, Tailwind CSS, and Prisma ORM are used in this project.
The API returns JSON with OAuth2 Bearer token authentication.

Tres técnicas que realmente funcionan

1

Incrusta tu vocabulario

Incluye la ortografía exacta de términos específicos de tu campo, nombres de productos y jerga técnica. Whisper aprende la ortografía del contexto.

Kubernetes, kubectl, Helm charts, Istio service mesh, gRPC endpoints.
2

Escribe una transcripción de ejemplo

Escribe 1–2 frases que se parezcan a lo que debería ser tu transcripción. Whisper imita la capitalización, puntuación y tono de tu ejemplo.

The React component uses useState and useEffect hooks. The API endpoint at /api/v2/users returns paginated JSON responses.
3

Controla la capitalización

Whisper capta los patrones de capitalización del prompt. Si escribes “iPhone” y “macOS” en el prompt, es más probable que el modelo los capitalice correctamente en la salida.

iPhone, iPad, macOS Sequoia, AirPods Pro, Apple Vision Pro, HomePod mini.

Ejemplos de prompts por dominio

Desarrollo de software

TypeScript, Next.js, Prisma ORM, tRPC, Zod validation. The CI/CD pipeline runs ESLint and Vitest before deploying to Vercel.

Sanidad

Patient presents with dyspnea and bilateral crackles. CBC, BMP, and troponin levels ordered. Dr. Rodriguez consulted cardiology.

Legal

Pursuant to Section 230 of the Communications Decency Act, the defendant filed a Rule 12(b)(6) motion. Judge Martinez scheduled oral arguments.

Negocios y finanzas

Q4 EBITDA increased 12% YoY. The board approved a $50M stock buyback program. CFO Williams presented the FY2026 guidance.

Académico

Bayesian inference, Monte Carlo simulation, ANOVA test, p-value significance. Professor Chen published in the Journal of Statistical Methods.

Creación de contenido

Hey everyone, welcome back to the channel. Today we are going to talk about the new MacBook Pro with M4 chip and how it compares.

Consejos profesionales

  • Crea múltiples presets. Guarda diferentes prompts para diferentes tareas: uno para programar, uno para correos, uno para notas de reuniones.
  • Pon los términos importantes al principio. Coloca el vocabulario más crítico al principio por si el límite de 224 tokens trunca el final.
  • Usa frases naturales. No te limites a listar palabras. Escríbelas en forma de frase para que Whisper entienda el contexto y la gramática.
  • Incluye nombres propios que uses a diario. Nombres de empresas, productos, compañeros, proyectos. Son las palabras que Whisper más probablemente escribirá mal.
  • Mantenlo enfocado. Whisper usa los últimos 224 tokens de tu prompt. Pon los términos más importantes primero y mantenlo conciso para mejores resultados.

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