Ein Token ist die kleinste Einheit, in die ein Sprachmodell Text zerlegt — meist ein Wortteil, seltener ein ganzes Wort oder ein Satzzeichen. Modelle verarbeiten Text nicht Buchstabe für Buchstabe und nicht Wort für Wort, sondern in diesen Token-Bausteinen. Im Deutschen entspricht ein Token grob 0,7 Wörtern; bei langen zusammengesetzten Wörtern sind es entsprechend mehr Token pro Wort.
Warum das relevant ist
Zwei Gründe machen die Token-Zahl im Alltag wichtig: Kosten und Grenzen.
- Kosten: Die Nutzung über Schnittstellen (API) wird nach Token abgerechnet, getrennt nach Eingabe und Ausgabe. Eingabe-Token sind dabei in der Regel günstiger als Ausgabe-Token.
- Grenzen: Jedes Modell hat ein Kontextfenster — eine Obergrenze, wie viele Token es gleichzeitig verarbeiten kann. Eingabe und Ausgabe zusammen müssen hineinpassen.
Grobe Umrechnung
| Einheit | Näherung |
|---|---|
| 1 Token | ca. 0,7 deutsche Wörter |
| 100 Wörter | ca. 130–150 Token |
| 1 DIN-A4-Seite Text | ca. 600–800 Token |
Die Werte sind Richtgrößen. Zahlen, Eigennamen und zusammengesetzte Wörter erhöhen die Token-Zahl, weil sie in mehrere Teile zerlegt werden. Deutsche Texte erzeugen dadurch etwas mehr Token als englische mit gleichem Inhalt.
Kontextfenster verstehen
Das Kontextfenster begrenzt, wie viel ein Modell auf einmal “im Blick” hat. Aktuelle Modelle reichen von einigen tausend bis zu mehreren hunderttausend Token. Wird die Grenze überschritten, muss Text gekürzt oder aufgeteilt werden. Genau hier setzt RAG an: Statt ganze Dokumentsammlungen ins Fenster zu zwingen, werden nur die passenden Abschnitte übergeben.
Einordnung für den Mittelstand
Token sind die Recheneinheit hinter den meisten KI-Kosten. Wer versteht, dass Länge und Menge der Texte den Preis treiben, kann Anwendungen gezielt schlank halten — etwa durch kürzere Prompts oder gefilterte Eingaben. Eine überschlägige Kostenrechnung auf Token-Basis gehört an den Anfang jedes größeren Vorhabens; Grundlagen dazu liefert unsere KI-Beratung.
Häufige Fragen
Warum ist die Token-Zahl wichtig?
Aus zwei Gründen: Die Nutzung über Schnittstellen wird nach Token abgerechnet, und jedes Modell hat eine Obergrenze.
Sind deutsche Texte teurer?
Leicht — deutsche Texte erzeugen etwas mehr Token als englische, besonders bei zusammengesetzten Wörtern.
Wie viele Token hat ein Wort?
Im Deutschen entspricht ein Token grob 0,7 Wörtern — 100 Wörter ergeben also etwa 130 bis 150 Token. Zahlen, Eigennamen und zusammengesetzte Wörter werden in mehrere Teile zerlegt und erhöhen die Token-Zahl.
Wie viele Token hat eine DIN-A4-Seite?
Als Richtgröße etwa 600 bis 800 Token. Der genaue Wert hängt vom Inhalt ab, da Fachbegriffe, Zahlen und lange Komposita mehr Token pro Wort erzeugen.
Was ist ein Kontextfenster?
Die Obergrenze, wie viele Token ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann — Eingabe und Ausgabe zusammen. Wird sie überschritten, muss der Text gekürzt oder aufgeteilt werden; bei großen Dokumentsammlungen setzt hier RAG an.
Wie lassen sich Token-Kosten senken?
Durch kürzere Prompts und gefilterte Eingaben, denn Länge und Menge der Texte treiben den Preis. Wer viele lange Dokumente automatisiert verarbeiten will, sollte die Kosten vorab überschlagen — kleine Beträge pro Vorgang summieren sich schnell.