Was sind Tokens bei KI-Modellen?

Tokens sind die Einheit, in der KI-Modelle Text verarbeiten und abrechnen. Ein Token entspricht ungefähr einem Wort oder Wortteil. Das Wort “Schnittstelle” ist ein Token. “API” ist ein Token. Ein Leerzeichen zählt manchmal als eigenes Token.

Als Faustregel gilt: 1.000 Tokens entsprechen etwa 750 deutschen Wörtern. Oder: Eine Seite Text sind grob 600-700 Tokens.

Warum Tokens für Kosten und Limits wichtig sind

Alle KI-APIs rechnen in Tokens ab, Input (dein Prompt) und Output (die Antwort des Modells) werden oft separat berechnet. Bei GPT-4o kostet ein Input-Token aktuell etwa 0,005 Cent, Output-Token etwas mehr. Klingt minimal, aber bei tausenden automatisierten Anfragen pro Tag summiert sich das.

Jedes KI-Modell hat außerdem ein “Context Window”, eine maximale Menge an Tokens die es gleichzeitig verarbeiten kann. GPT-4o hat 128.000 Tokens, Claude Opus über 200.000. Das bestimmt wie lange Gespräche oder Dokumente das Modell auf einmal verstehen kann.

Für RAG-Anwendungen ist das Context Window entscheidend: Je mehr Tokens verfügbar sind, desto mehr Kontext kannst du dem Modell mitgeben.

Was das für dein Projekt bedeutet

Bei KI-Implementierungen kalkulieren wir immer den Token-Verbrauch. Wie lang sind die typischen Inputs? Wie detailliert sollen die Outputs sein? Wie viele Anfragen pro Tag?

Ein einfacher Kundensupport-Chatbot mit 100 Anfragen täglich und je 500 Tokens kostet im Monat vielleicht 15-50 Euro an API-Kosten. Ein System das stundenlange Dokumente analysiert, kann deutlich mehr kosten.

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