Was ist eigentlich ein Token?
Ein Token ist die kleinste Einheit, mit der ein Sprachmodell rechnet. Probiere unten selbst aus, wie Text zu Token wird, was er kostet und wie du sparst.
In einem Satz
Ein Token ist die kleinste Recheneinheit eines Sprachmodells, meist ein Wortstück von etwa vier Zeichen. Kontextgrenzen und Preise zählen in Token, nicht in Wörtern. Wer ein Gefühl dafür entwickelt, plant Prompts und Budgets realistischer.
01Was ist eigentlich ein Token?
Sprachmodelle lesen weder einzelne Buchstaben noch ganze Wörter. Sie zerlegen jeden Text zuerst in Token: kleine, wiederkehrende Bausteine. Ein Token ist oft ein kurzes Wort, manchmal eine Silbe, manchmal nur ein Satzzeichen. Als grobe Faustregel gilt: ein Token entspricht etwa vier Zeichen oder rund drei Vierteln eines Wortes.
Ein Modell baut Sprache nicht aus einzelnen Buchstaben und nicht aus fertigen Häusern, sondern aus einer festen Kiste mittelgroßer Steine. Häufige Wörter sind je ein eigener Stein. Seltene oder lange Wörter werden aus mehreren kleineren zusammengesetzt.
Am schnellsten verstehst du das, wenn du es selbst ausprobierst. Tippe einen Satz und sieh zu, wie er in Token zerfällt. Jeder farbige Baustein ist ein Token.
02Wie funktioniert die Zerlegung?
Die Zerlegung heißt Tokenisierung. Das Modell hat ein festes Vokabular aus mehreren zehntausend Token gelernt: die häufigsten Bausteine seiner Trainingssprache. Häufige Wörter wie und oder the sind je ein einziges Token. Seltene oder lange Wörter werden in bekannte Stücke zerlegt.
Das erklärt drei Beobachtungen, die dir gleich im Vergleich begegnen: Englisch ist meist token-effizienter als Deutsch, Zahlen und Sonderzeichen kosten überproportional, und ein einzelnes Emoji kann mehrere Token verbrauchen, obwohl es nur ein Zeichen ist. Deutsche Komposita wie Softwareentwicklung zerfallen in mehrere Token, ein kurzes englisches Wort kommt oft mit einem aus.
03Was frisst besonders viele Token?
Gleich viele Zeichen bedeuten nicht gleich viele Token. Klick dich durch die Beispiele und vergleiche, was wie schwer wiegt.
04Warum ist das überhaupt relevant?
Kontextfenster. Jedes Modell kann nur eine begrenzte Menge Token gleichzeitig sehen. Ist das Fenster voll, fällt Älteres heraus. Gemessen wird es in Token, nicht in Seiten.
Kosten. Anbieter rechnen pro Token ab, getrennt nach Eingabe (Input) und Antwort (Output). Der Output ist dabei meist deutlich teurer als der Input.
Tempo. Mehr Token bedeuten mehr Rechenarbeit. Kürzere Prompts und Antworten sind spürbar schneller.
05Was kosten Token wirklich?
Preise werden pro einer Million Token angegeben und getrennt für Input und Output. Ein Gefühl bekommst du am besten, wenn du selbst an den Reglern drehst: Stell Menge und Modell ein.
| Modell | Input je 1 Mio. | Output je 1 Mio. |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 5 USD | 25 USD |
| Claude Sonnet 5 | 3 USD | 15 USD |
| Claude Haiku 4.5 | 1 USD | 5 USD |
Richtwerte in US-Dollar, Stand Juli 2026. Preise ändern sich; die Größenordnung zählt.
Eine typische Chat-Anfrage mit etwas Kontext liegt bei wenigen tausend Token. Der Sprung nach oben kommt fast immer durch mitgeschickten Kontext (lange Dokumente, ganze Verläufe), nicht durch die eigentliche Frage.
06Sparsam mit Token umgehen
Token sparen heißt nicht, schlechtere Prompts zu schreiben. Es heißt, den Ballast wegzulassen. Schalte die Strategien zu und sieh, wie der Beispiel-Prompt schrumpft.
- Kurz fassen. Höflichkeitsfloskeln und Wiederholungen tragen nichts zur Antwort bei.
- Kontext beschneiden. Schick nur mit, was die Antwort wirklich braucht, nicht den ganzen Verlauf.
- Format vorgeben. Eine knappe Ausgabe verlangt weniger Output-Token, und Output ist teuer.
- Caching nutzen. Gleichbleibende Kontexte zahlst du einmal und verwendest sie danach fast gratis wieder.
- Modell wählen. Nicht jede Aufgabe braucht das größte Modell.
Am meisten kostet fast immer der Output. Eine knappe Formatvorgabe spart oft mehr als jede Kürzung am Prompt.