Token (KI).
Ein Token ist die kleinste Texteinheit, mit der ein KI-Sprachmodell arbeitet. Das Modell zerlegt jeden Text in Tokens, das sind ganze Wörter, Wortteile, Satzzeichen oder Leerzeichen. Tokens bestimmen, wie viel Text ein Modell auf einmal verarbeiten kann, wie schnell es antwortet und was eine Anfrage über eine Schnittstelle kostet.
Token (KI) — ausführlich erklärt
Sprachmodelle lesen keine Buchstaben und keine ganzen Sätze, sondern Tokens. Ein sogenannter Tokenizer zerlegt Text nach einem festen Wörterbuch in Stücke. Häufige Wörter wie «und» sind ein einziges Token, seltene oder lange Wörter werden in mehrere Teile zerlegt. Das Large Language Model rechnet dann mit diesen Tokens und erzeugt seine Antwort ebenfalls Token für Token. Jeder Hersteller nutzt einen eigenen Tokenizer, derselbe Text ergibt deshalb bei verschiedenen Modellen unterschiedlich viele Tokens.
Als Faustregel nennt OpenAI für englischen Text rund vier Zeichen pro Token (OpenAI Help Center, «What are tokens and how to count them?», abgerufen 11.11.2026). Deutsch braucht meist mehr Tokens für denselben Inhalt, weil zusammengesetzte Wörter wie «Liegenschaftsverwaltung» in mehrere Stücke zerfallen und die Wörterbücher stärker auf Englisch ausgerichtet sind. Schweizerdeutsch, Fachbegriffe, Zahlenkolonnen und Code erhöhen die Zahl weiter. Genaue Werte liefert nur der Tokenizer des jeweiligen Modells.
Tokens begrenzen, was ein Modell auf einmal sieht. Das Context Window wird in Tokens gemessen und umfasst alles: System-Prompt, Gesprächsverlauf, beigefügte Dokumente und die Antwort. Ist es voll, fallen ältere Teile weg oder die Anfrage wird abgelehnt. Bei sogenannten Reasoning-Modellen kommen interne Denkschritte hinzu, die ebenfalls Tokens verbrauchen, auch wenn sie nicht angezeigt werden.
Über Schnittstellen rechnen die Anbieter nach Tokens ab, getrennt nach Eingabe und Ausgabe; Ausgabe-Tokens sind in der Regel teurer. Die aktuellen Preise stehen auf den Preisseiten der Hersteller und ändern sich häufig. Für Kostenabschätzungen zählt deshalb weniger der Preis pro Token als die Menge: Wie lang ist der System-Prompt, wie viele Dokumente werden mitgeschickt, wie lang sind typische Antworten? Nicht zu verwechseln ist der KI-Token mit dem Design Token aus dem Webdesign, der Farben und Abstände eines Design-Systems speichert.
Wie Sie Tokens und Kosten im Griff behalten
Die grössten Hebel liegen in der Menge, nicht im Modell. Ein schlanker System-Prompt, der bei jeder Anfrage mitgeht, spart bei jeder Antwort. Statt ganze Handbücher mitzuschicken, ruft ein System mit Retrieval Augmented Generation nur die passenden Abschnitte ab. Lange Gespräche lassen sich zusammenfassen, statt den ganzen Verlauf immer wieder zu senden. Und für einfache Aufgaben genügt oft ein kleineres, günstigeres Modell.
Welche Modelle und Abos zu Ihren Aufgaben passen und wie sich die Kosten entwickeln, klären wir in der KI-Beratung. Im KI-Workshop zeigen wir, wie Teams mit Kontext und Prompts sparsam umgehen. Bei einem Chatbot gehört eine Kostenschätzung auf Basis der erwarteten Gespräche zur Planung.
Beispiel: Ein Versicherungsbroker schätzt die Kosten seines internen Assistenten
Ein konstruiertes Beispiel: Ein Versicherungsbroker in Luzern plant einen internen Assistenten, der Fragen zu Vertragsbedingungen beantwortet. Der erste Entwurf schickt bei jeder Frage alle Bedingungen aller Produkte mit, Dutzende Seiten. Das Context Window ist fast voll, die Antworten kommen langsam, und die Kostenschätzung pro Frage fällt hoch aus.
Im zweiten Entwurf werden die Bedingungen in Abschnitte zerlegt und durchsuchbar abgelegt. Pro Frage gehen nur die passenden Abschnitte an das Modell, dazu ein kurzer System-Prompt. Die Zahl der Tokens pro Anfrage sinkt deutlich, die Antworten werden schneller und genauer, weil das Modell nicht in irrelevanten Texten sucht. Die genauen Werte misst der Broker im Testbetrieb mit den Zählfunktionen des Anbieters, statt sie zu schätzen.
Weiterführende Seite
KI-Beratung SchweizHäufige Fragen zu Token (KI)
Das hängt von Sprache und Modell ab. Für englischen Text nennt OpenAI als Faustregel rund vier Zeichen pro Token. Deutsch braucht meist mehr Tokens für denselben Inhalt, weil lange zusammengesetzte Wörter zerlegt werden. Genaue Werte liefert nur der Tokenizer des jeweiligen Modells.
Das Modell muss jedes Ausgabe-Token einzeln berechnen, während die Eingabe gesammelt verarbeitet wird. Die Anbieter bilden diesen Rechenaufwand in ihren Preisen ab. Die aktuellen Preise stehen auf den Preisseiten der Hersteller.
Ein KI-Token ist eine Texteinheit, mit der Sprachmodelle rechnen. Ein Design Token ist ein benannter Gestaltungswert in einem Design-System, etwa eine Farbe oder ein Abstand. Die Begriffe haben nichts miteinander zu tun.
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