Tokens sind die kleinen Textstücke, in die eine KI wie ChatGPT oder Claude jeden Text zerlegt, bevor sie damit arbeitet: ganze Wörter, Wortteile, Satzzeichen und Leerzeichen. Mit Krypto-Token, NFTs oder dem Sicherheits-Token fürs Online-Banking haben sie nichts zu tun. Bei KI ist ein Token schlicht die Einheit, in der ein Sprachmodell liest, schreibt und zählt. Davon hängt ab, wie viel Text in ein Gespräch passt und wie lang eine Antwort werden kann.
Ich arbeite jeden Tag mit Claude. Meine vierzehn KI-Mitarbeiter laufen auf Claude Team, manche auch auf offenen Modellen oder über die API. Tokens begegnen mir dabei ständig, auch wenn man sie im Chatfenster nicht sieht. In diesem Beitrag erkläre ich sie so, dass du ohne Vorwissen mitkommst. Alle Grundlagen zu KI sammle ich auf der Seite KI-Grundlagen.
Was ein Token bei KI ist
Ein Sprachmodell kann mit Buchstaben nicht direkt rechnen. Deshalb zerlegt ein Programm namens Tokenizer jeden Text zuerst in Stücke, die das Modell kennt. Jedes Stück bekommt eine Nummer, und mit diesen Nummern arbeitet das Modell.
OpenAI beschreibt Tokens als häufig vorkommende Zeichenfolgen. Ein kurzes, häufiges Wort wie „the“ ist ein einziges Token, ein längeres Wort wird in mehrere Teile zerlegt. Anthropic, der Hersteller von Claude, schreibt in seinem Glossar: Ein Token kann einem Wort, einem Wortteil, einem einzelnen Zeichen oder sogar einem Byte entsprechen, der kleinsten Speichereinheit eines Computers.
So sieht das aus, wenn du das Wort „Kundenzufriedenheitsumfrage“ durch OpenAIs offenen Tokenizer schickst (tiktoken, Verfahren o200k_base):
K · und · enz · uf · rieden · heits · um · frage
Ein Wort, acht Tokens. Das englische „customer satisfaction survey“ sind dagegen genau drei Tokens, eins pro Wort.
Wie Tokens zählen
Die Hersteller geben Faustregeln an, und alle gelten nur ungefähr:
- OpenAI: Bei englischem Text ist ein Token etwa 4 Zeichen oder drei Viertel eines Wortes lang.
- Anthropic: Bei älteren Claude-Modellen steht ein Token für etwa 3,5 englische Zeichen. Seit Claude Opus 4.7 nutzt Claude einen neuen Tokenizer, der für denselben Text etwa 30 Prozent mehr Tokens zählt. Eine Million Tokens sind damit laut Anthropic rund 555.000 Wörter.
Jeder Hersteller hat eigene Tokenizer, und oft ändern sie sich mit neuen Modellen. Derselbe Satz kann deshalb bei ChatGPT eine andere Zahl ergeben als bei Claude, und bei einem neuen Claude-Modell eine andere als beim Vorgänger. Leerzeichen und Satzzeichen zählen mit. Auch Bilder werden zu Tokens: Claude zerlegt ein Bild laut Anthropic in Felder von 28 mal 28 Pixeln, und jedes Feld zählt als ein Token.
Warum Deutsch mehr Tokens braucht
Häufige englische Wörter sind bei diesen Tokenizern oft ein einziges Token, wie OpenAI am Beispiel „the“ zeigt. Deutsche Wörter, vor allem lange zusammengesetzte, zerfallen dagegen oft in mehrere Teile, wie die „Kundenzufriedenheitsumfrage“ oben. Anthropic sagt dazu nur allgemein, dass die Zeichen pro Token von Modell und Sprache abhängen.
Wie groß der Unterschied sein kann, zeigt ein Beispiel, gezählt mit demselben OpenAI-Tokenizer wie oben:
Fast gleich viele Zeichen, aber der deutsche Satz braucht knapp die Hälfte mehr Tokens. „Teambesprechung“ allein sind fünf. Das ist ein Beispiel mit einem Tokenizer, kein Durchschnittswert. Bei Claude können andere Zahlen herauskommen. Die Faustregeln der Hersteller gelten für Englisch, und für deutschen Text solltest du nach diesem Beispiel eher mit mehr Tokens rechnen.
Warum Tokens für Länge und Kontext wichtig sind
Im Chat siehst du Wörter, die KI rechnet in Tokens. Das wirkt an drei Stellen:
- Wie viel in ein Gespräch passt. Alles, was die KI in einem Moment vor sich hat, heißt Kontext, und der Platz dafür heißt Kontextfenster. Seine Größe wird in Tokens angegeben. Laut Anthropic zählt alles hinein: deine Nachrichten, die Antworten, angehängte Dateien und Bilder, die Anweisungen im Hintergrund und auch die neue Antwort selbst.
- Wie lang eine Antwort werden kann. Auch die Länge einer einzelnen Antwort hat eine Obergrenze, und die wird ebenfalls in Tokens gemessen.
- Wie gut lange Gespräche bleiben. Mehr Kontext ist nicht automatisch besser. Anthropic schreibt, dass Genauigkeit und Erinnerungsvermögen nachlassen, je mehr Tokens im Kontext stehen.
Wer Claude nicht im Chat, sondern über die Programmierschnittstelle nutzt, rechnet außerdem in Tokens ab. Wie das bei Claude funktioniert, steht in meinem Beitrag zur Claude API. Was Kontext genau ist und was passiert, wenn das Fenster voll ist, erkläre ich ausführlich in Kontext und Kontextfenster bei KI.
Ein Beispiel aus dem Büro
Ein Beispiel: Du lädst einen langen Mietvertrag als PDF in den Chat, stellst zehn Fragen dazu und bittest am Ende um eine Zusammenfassung. Jede Seite des Vertrags, jede Frage und jede Antwort belegt Tokens im Kontextfenster. Bei einem großen Fenster passt das gut hinein. Ziehst du denselben Chat aber über Stunden weiter und hängst noch drei andere Dokumente an, wird es eng. Chat-Oberflächen wie claude.ai können den Kontext dann laut Anthropic selbst verwalten, zum Beispiel indem ältere Teile zuerst herausfallen. Für dich heißt das: Was ganz am Anfang stand, ist am Ende vielleicht nicht mehr so präsent, wie du denkst.
Mein Rat daraus: Starte für eine neue Aufgabe einen neuen Chat, statt alles in einem langen Gespräch zu sammeln.
Worauf du achten solltest
- Faustregeln sind Schätzungen. Für genaue Zahlen gibt es Zählwerkzeuge der Hersteller, bei OpenAI den Tokenizer auf der Entwicklerseite, bei Anthropic eine Zählfunktion in der API.
- Deutsch zählt anders als Englisch. Rechne bei deutschen Texten eher mit mehr Tokens, als die englischen Faustregeln vermuten lassen.
- Neue Modelle zählen anders. Ein Wechsel des Modells kann dieselbe Anfrage größer machen, wie bei Claude seit Opus 4.7.
- Anhänge zählen mit. Ein PDF oder ein Screenshot belegt oft mehr Platz als deine eigentliche Frage.
- Tokens sind nicht Wörter. Wenn du eine Länge vorgibst, schreib sie in Wörtern oder Absätzen. Die Anzahl der Tokens siehst du im normalen Chat ohnehin nicht.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen KI-Tokens und Krypto-Token?
Sie haben nur den Namen gemeinsam. Ein Krypto-Token ist ein digitaler Wert auf einer Blockchain. Ein KI-Token ist ein Stück Text, zum Beispiel ein Wortteil, mit dem ein Sprachmodell rechnet.
Wie viele Wörter sind 1.000 Tokens?
Nach OpenAIs Faustregel sind 1.000 Tokens bei englischem Text etwa 750 Wörter. Bei deutschem Text sind es oft weniger Wörter, weil deutsche Wörter öfter in mehrere Tokens zerfallen. Eine feste Umrechnung gibt es nicht, sie hängt vom Modell und vom Text ab.
Was ist ein Tokenizer?
Ein Tokenizer ist das Programm, das Text in Tokens zerlegt und jedem Stück eine Nummer gibt. Jeder Hersteller hat seinen eigenen, und oft ändert er sich mit neuen Modellen. OpenAI stellt seinen Tokenizer unter dem Namen tiktoken offen bereit.
Zählen Bilder und PDFs auch als Tokens?
Ja. Claude zerlegt ein Bild laut Anthropic in Felder von 28 mal 28 Pixeln, jedes Feld zählt als ein Token. Ein großes Bild belegt also mehr Platz als ein kleines, bis zu einer Höchstgröße, ab der Claude das Bild vorher verkleinert. PDFs und andere Dateien zählen ebenfalls zum Kontext.
Warum sehe ich im Chat keine Tokens?
Weil die Chat-Oberfläche dir Text zeigt und das Zerlegen im Hintergrund passiert. Anthropic schreibt, dass Tokens beim normalen Arbeiten mit Text verborgen bleiben und erst wichtig werden, wenn man sich die genauen Eingaben und Ausgaben eines Modells ansieht. In Claude Code kannst du dir zum Beispiel mit einer Claude Code Statusline anzeigen lassen, wie voll das Kontextfenster ist.
Wie du weitermachst
Falls du noch nicht weißt, was im Inneren der KI mit den Tokens passiert, lies vorher, wie ein LLM funktioniert. Der nächste Schritt ist das Kontextfenster: wie viele Tokens hineinpassen und was passiert, wenn es voll ist. Welche Claude-Modelle es gibt und wie groß ihr Kontextfenster ist, steht in Claude Modelle: Opus, Sonnet, Haiku, Fable. Willst du KI-Modelle auf eigener Hardware betreiben, rechnest du dort ebenfalls in Tokens, mehr dazu in Lokale KI: was 2026 wirklich geht. Alle weiteren Fachwörter findest du in meinem Glossar der KI-Begriffe.
