31 · Nutzung & Prompting

Token

kleinste Texteinheit, in der Modelle rechnen (≈ Wortteil).

Modelle lesen keinen Text, sondern Tokens — Bruchstücke von etwa drei bis vier Zeichen. „Unverständlich“ sind mehrere Tokens, „und“ ist eines. In Tokens wird alles gemessen: die Länge des Kontextfensters, die Geschwindigkeit, vor allem der Preis. Wer KI-Kosten verstehen will, muss in Tokens denken, nicht in Seiten.

Ein Beispiel

Modelle lesen keine Wörter, sondern Bruchstücke. „Unternehmen“ ist meist ein Token, „Grundstücksverkehrsgenehmigung“ sind mehrere, eine Zahl wie 2026 kann in zwei zerfallen. Deutsch braucht dabei systematisch mehr Token als Englisch — für denselben Inhalt oft dreißig bis fünfzig Prozent mehr. Wer Kosten anhand englischer Beispielrechnungen kalkuliert und dann deutsche Texte verarbeitet, liegt entsprechend daneben.

Genauer betrachtet

Der Text wird in Stücke zerlegt, die häufiger vorkommen als einzelne Buchstaben und kürzer sind als Wörter. Im Deutschen sind das grob 0,7 Wörter je Token; Fachbegriffe, Umlaute und Code brauchen mehr. Preise und Kontextgrenzen zählen in dieser Einheit.

Warum das zählt

Token sind die Recheneinheit für fast alles Praktische: Preis, Geschwindigkeit und die Frage, wie viel Kontext hineinpasst. Für eine belastbare Kalkulation braucht es deshalb keine Schätzung, sondern eine Messung an echten eigenen Dokumenten — die Anbieter stellen dafür Zähler bereit. Der zweite Effekt ist subtiler: Weil Zahlen und seltene Fachbegriffe unglücklich zerlegt werden, sind Modelle bei genau diesen schwächer. Eine Materialnummer falsch abzuschreiben ist kein Konzentrationsfehler, sondern eine Folge der Zerlegung.

Häufig missverstanden

Weil das Modell Tokens sieht und keine Buchstaben, sind Aufgaben wie Buchstaben zählen oder Wörter rückwärts schreiben unerwartet fehleranfällig.

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