{"id":848,"date":"2023-06-21T19:15:15","date_gmt":"2023-06-21T19:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/?p=848"},"modified":"2026-04-03T17:16:32","modified_gmt":"2026-04-03T17:16:32","slug":"token","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/de\/token\/","title":{"rendered":"Token im Kontext von KI-Modellen \u2013 Was sind Token?"},"content":{"rendered":"<h3>In diesem Artikel erkl\u00e4ren wir, was Tokens sind und wie sie berechnet werden. Au\u00dferdem zeigen wir ein konkretes Beispiel und geben Tipps, wie du Tokens effizient sparen kannst.<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#definition\">Definition von Tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#calculation\">Wie Tokens berechnet werden<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#example\">Ein Beispiel f\u00fcr Tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#comparison\">Vergleich: Wort- vs. Subwort-Tokenisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#usage\">Effiziente Nutzung von Tokens<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4 id=\"definition\">Definition von Tokens<\/h4>\n<p>Tokens sind ein zentraler Bestandteil der Textverarbeitung in Machine-Learning-Modellen wie ChatGPT von OpenAI und bilden die Grundlage f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis und die Interpretation von Textdaten. Diese sogenannten Tokens sind die kleinsten Einheiten, die solche Modelle verarbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In der einfachsten Form kann ein Token ein Wort, ein Satzzeichen oder ein Leerzeichen sein. Fortgeschrittene Modelle wie ChatGPT erweitern dieses Konzept jedoch und k\u00f6nnen Tokens auch als Teile von W\u00f6rtern oder sogar als Kombinationen mehrerer W\u00f6rter definieren. Dieser Ansatz wird als Subwort-Tokenisierung bezeichnet.<\/p>\n<h4 id=\"calculation\">Wie Tokens berechnet werden<\/h4>\n<p>Beim Verarbeiten eines Textes wird dieser zun\u00e4chst in eine Reihe von Tokens zerlegt \u2013 ein Vorgang, der als Tokenisierung bezeichnet wird. Das Modell nutzt anschlie\u00dfend numerische Repr\u00e4sentationen dieser Tokens, um den Text zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.<\/p>\n<p>Ein wichtiger Aspekt ist die maximale Anzahl an Tokens, die ein Modell verarbeiten kann. Beim GPT-3.5 Turbo liegt dieses Limit beispielsweise bei 4.096 Tokens, beim GPT-4 bei 8.192 Tokens. Diese Begrenzung gilt sowohl f\u00fcr Eingaben als auch f\u00fcr Ausgaben und wird als Kontextfenster bezeichnet.<\/p>\n<p>Die tats\u00e4chlich verf\u00fcgbare Anzahl an Tokens h\u00e4ngt nicht nur von den technischen Grenzen des Modells ab, sondern auch von den Einstellungen der jeweiligen Anwendung oder Plattform.<\/p>\n<h4 id=\"example\">Ein Beispiel f\u00fcr Tokens<\/h4>\n<p>Ein Satz wie \u201eChatGPT ist ein Sprachmodell von OpenAI\u201c wird in einzelne Tokens zerlegt. Bei einer einfachen Wort-Tokenisierung k\u00f6nnte die Aufteilung wie folgt aussehen:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-149\" src=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg\" alt=\"Beispiel f\u00fcr Tokens\" width=\"702\" height=\"284\" srcset=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg 702w, https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel-300x121.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/p>\n<p>Bei der Subwort-Tokenisierung kann derselbe Satz jedoch in mehr oder weniger Tokens unterteilt werden \u2013 abh\u00e4ngig von der Tokenisierungslogik des jeweiligen Modells.<\/p>\n<h4 id=\"comparison\">Vergleich: Wort- vs. Subwort-Tokenisierung<\/h4>\n<p>Angenommen, ein Text besteht aus 1.000 W\u00f6rtern. Bei einer einfachen Wort-Tokenisierung entspricht dies ebenfalls 1.000 Tokens. Bei der Subwort-Tokenisierung kann die Anzahl der Tokens jedoch variieren.<\/p>\n<p>Ein Wort wie \u201eKonfiguration\u201c k\u00f6nnte beispielsweise in mehrere Tokens zerlegt werden, etwa \u201eKonfi\u201c, \u201egura\u201c, \u201etion\u201c. Auch Satzzeichen oder Leerzeichen k\u00f6nnen als eigene Tokens gez\u00e4hlt werden. Dadurch kann die Gesamtzahl der Tokens h\u00f6her sein als die tats\u00e4chliche Wortanzahl.<\/p>\n<h4 id=\"usage\">Effiziente Nutzung von Tokens<\/h4>\n<p>Grunds\u00e4tzlich gilt: Je weniger Text in Eingabe und Ausgabe verwendet wird, desto weniger Tokens werden verbraucht. Das ist entscheidend, um die Effizienz zu maximieren und den Tokenverbrauch zu optimieren.<\/p>\n<p><strong>Effiziente Eingaben:<\/strong> Formuliere deine Fragen m\u00f6glichst klar und pr\u00e4zise. Unn\u00f6tige Wiederholungen, sehr lange S\u00e4tze oder irrelevante Informationen erh\u00f6hen den Tokenverbrauch.<\/p>\n<p><strong>K\u00fcrzere Antworten anfordern:<\/strong> In vielen F\u00e4llen kannst du die L\u00e4nge der Antworten steuern. K\u00fcrzere Antworten verbrauchen weniger Tokens.<\/p>\n<p><strong>Umgang mit vorherigen Nachrichten:<\/strong> Je nach Anwendung kann es sinnvoll sein, die Funktion zum Speichern vorheriger Nachrichten zu aktivieren oder zu deaktivieren. Diese Einstellung kann beispielsweise in den Chat-Einstellungen angepasst werden. Wichtig: Wenn diese Funktion aktiv ist, werden auch fr\u00fchere Fragen und Antworten in die Gesamtzahl der Tokens einbezogen.<\/p>\n<p><strong>Aktivierte Speicherfunktion:<\/strong> Wenn du ChatGPT beispielsweise zum Zusammenfassen von Texten nutzt und das erste Ergebnis verbessern m\u00f6chtest, kann die Speicherfunktion hilfreich sein. So kann das Modell auf vorherige Informationen zur\u00fcckgreifen und eine bessere Version erstellen. Das spart Tokens, da du den urspr\u00fcnglichen Text nicht erneut eingeben musst.<\/p>\n<p><strong>Deaktivierte Speicherfunktion:<\/strong> Wenn du hingegen unabh\u00e4ngige Inhalte wie mehrere einzelne Gedichte erzeugen m\u00f6chtest, ist es sinnvoll, die Speicherfunktion zu deaktivieren. Jede Anfrage wird dann separat behandelt. Alternativ kannst du auch f\u00fcr jede Anfrage einen neuen Chat starten. Das spart Tokens, da irrelevante vorherige Inhalte nicht ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel erkl\u00e4ren wir, was Tokens sind und wie sie berechnet werden. Au\u00dferdem zeigen wir ein konkretes Beispiel und geben Tipps, wie du Tokens effizient sparen kannst. 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