agentic_options.custom_prompt 让你像给 LLM 下指令一样给 Parse 的智能体模型下指令：说明文档类型、要关注或跳过什么、要求保留某种格式。这个提示词会塑造 Parse 为该任务产出的 markdown 与 items。它在 cost_effective、agentic 与 agentic_plus 上可用；fast 档不运行任何智能体模型，会拒绝 agentic_options。

什么时候用它

• 补上解析器无从推断的文档背景：“这是一份财务 10-K”、“提供的文档是一张餐厅小票”。
• 保留某种格式：每个数字都带货币符号、日期写成 YYYY-MM-DD、保留原有章节层级。
• 把输出收窄到你关心的部分，例如小票上的逐项明细与总额。
• 遇到不寻常的版式时，用描述来改善结果。

提示词起的是引导作用，并不保证输出形态。当你需要一定符合 schema 的 JSON 时，请对同一文档改用 Extract。

选项

选项	类型	默认值	作用
agentic_options.custom_prompt	string	未设	给智能体解析器的自然语言指令，作用于整个任务。fast 档不可用。

agentic_options 是顶层请求字段，不属于 processing_options。改动提示词就等于改动解析参数，因此用新提示词重跑会自动绕过结果缓存。

怎么写一个管用的提示词

• 写得具体，并点明文档类型。
• 除了要说保留什么，也要说跳过什么。
• 在关键处指明你想要的输出格式。
• 保持简短：两三句最合适。

示例

从小票示例 下载那张小票图片：

终端窗口

curl -fL -o mcdonalds_receipt.png https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_cloud_services/main/examples/parse/parsing_instructions/mcdonalds_receipt.png

上传它并在其上跑两个 Parse 任务：一个不加任何指令，另一个加一个只保留逐项明细与应付金额的提示词：

from llama_cloud import LlamaCloud

client = LlamaCloud()  # reads LLAMA_CLOUD_API_KEY from the environment

file = client.files.create(file="./mcdonalds_receipt.png", purpose="parse")

vanilla = client.parsing.parse(
    file_id=file.id,
    tier="agentic",
    version="latest",
    expand=["markdown"],
)
print(vanilla.markdown.pages[0].markdown)

with_prompt = client.parsing.parse(
    file_id=file.id,
    tier="agentic",
    version="latest",
    agentic_options={
        "custom_prompt": (
            "The provided document is a restaurant receipt. "
            "Provide ONLY each line item (item name and price) and the final amount to be paid."
        )
    },
    expand=["markdown"],
)
print(with_prompt.markdown.pages[0].markdown)

你会拿到什么

不加指令时，小票示例 会把整张小票作为 markdown 返回：调研横幅、门店地址、一张订单表、合计，以及底部的招聘告示：

## McDonald's Restaurant #31278
2378 PINE RD NW
RICE, MN 56367-9740

| Item                     | Price |
|--------------------------|-------|
| 1 Happy Meal 6 Pc        | 4.89  |
| 1 Snack Oreo McFlurry    | 2.69  |

| Subtotal                 | 7.58  |
| Tax                      | 0.52  |
| Take-Out Total           | 8.10  |

加上提示词后，同一页会被收窄到只剩逐项明细与总额：

* Happy Meal 6 Pc 4.89
* Snack Oreo McFlurry 2.69

Take-Out Total 8.10

配方 页里的提示词展示了另一种常见写法：保留全部内容但强制约定 —— “This is a financial 10-K. Preserve currency symbols on every number and keep the original section hierarchy.”

另请参阅

• 带附加提示词解析：Python、TypeScript、Go、Java 与 CLI 的小票示例
• 配方：用自定义提示词引导解析器
• 配置 Parse：自定义提示词
• 档位：哪些档位会运行智能体模型
• Extract：需要由 schema 驱动、且输出形态有保证时使用