Wie Sie als Anwender Ihre Tokens optimal nutzen

Beginnen wir bei Ihnen als Anwender. So reduzieren Sie Ihren Tokenverbrauch, ohne die Qualität zu beeinträchtigen:

1. Kontext klein und relevant halten

Geben Sie der KI ausschließlich die Informationen, die für die jeweilige Aufgabe tatsächlich erforderlich sind.

• Skills statt einer Vielzahl von Agenten: Ein Agent ohne Skills führt bei jedem Arbeitsschritt seinen vollständigen Systemprompt, den gesamten Kontext sowie sämtliche Tools mit sich. Ein schlank konzipierter Agent hingegen, der bei Bedarf auf einen Skill zugreift, lädt ausschließlich den Kontext und die Werkzeuge, die für die konkrete Aufgabe erforderlich sind. Vergleichbar mit einer Bibliothek: Der Agent liest nicht zunächst den gesamten Bestand, bevor er tätig wird – er greift gezielt in das passende Regal und liest nur die relevanten Seiten.
• Laden Sie aus Dokumenten ausschließlich die relevanten Ausschnitte hoch – nicht das 100-seitige PDF, sondern die fünf Seiten, die für die Aufgabe von Bedeutung sind.
• Strukturieren Sie Ihre Wissensbasis granular – bevorzugen Sie viele kleine, klar benannte Bausteine gegenüber umfangreichen, langen Dokumenten. So kann die KI gezielt auf den passenden Ausschnitt zugreifen.
• Deaktivieren Sie Tools, Integrationen und Wissensquellen, die für die aktuelle Aufgabe nicht (mehr) benötigt werden – jedes aktive Tool bringt seine Beschreibung und häufig umfangreiche Rückgabedaten in den Kontext ein, noch bevor die eigentliche Bearbeitung beginnt.
• Eröffnen Sie für neue Themenstellungen einen neuen Chat, anstatt einen bestehenden Chatverlauf fortlaufend zu erweitern.
• Prüfen Sie im Einzelfall, ob sich eine Bereinigung des Kontexts lohnt – hierbei handelt es sich letztlich um eine Frage des Aufwand-Nutzen-Verhältnisses.

2. Das richtige Modell für die richtige Aufgabe

Setzen Sie keine überdimensionierten Ressourcen für einfache Aufgaben ein – wählen Sie jedoch auch kein Modell, dessen Leistungsfähigkeit nicht ausreicht und in der Folge zusätzliche Iterationsschleifen erforderlich macht.

• Setzen Sie für anspruchsvolle Denkarbeit – die Ausarbeitung eines Plans, die Analyse umfangreicher Datenmengen, das Durchdenken komplexer Schritte – ein leistungsstarkes Modell ein.
• Nutzen Sie für die schrittweise Umsetzung eines bereits ausgearbeiteten Plans ein kleineres, kosteneffizienteres Modell. Teilen Sie den Arbeitsprozess entsprechend bewusst auf.
• Für einfachere Routineaufgaben (Formatierung, Verschlagwortung, kurze Zusammenfassungen) genügen in der Regel die kleinsten und kostengünstigsten Modelle.
• Bei Unsicherheit empfiehlt sich der Einsatz des Automatikmodus, um den Auswahlprozess nicht unnötig zu verkomplizieren.

Am Beispiel der vier Claude-Modelle lässt sich dies wie folgt veranschaulichen:

• Haiku – der Berufseinsteiger: schnell und kosteneffizient, geeignet für Routineaufgaben wie Formatierung, Verschlagwortung und kurze Zusammenfassungen.
• Sonnet – der erfahrene Kollege: der Standardausgangspunkt für die meisten Aufgabenstellungen, mit dem besten Verhältnis aus Qualität und Kosten.
• Opus – der Senior-Experte: geeignet für mehrstufige Planung, Selbstkorrektur und länger andauernde, eigenständige Arbeitsabläufe.
• Fable – das Spezialmodell: derzeit das kostenintensivste Modell (etwa doppelter Ressourcenverbrauch gegenüber Opus). Empfehlenswert ausschließlich für seltene, besonders anspruchsvolle Fälle, in denen etwas grundlegend Neues geschaffen wird – auch hier lohnt sich ein Vergleich mit Opus, das im Intelligence Index teilweise sogar vorne liegt.

3. Anzahl der Iterationen reduzieren

Ein sorgfältig formulierter erster Prompt erspart in der Regel mehrere nachfolgende Korrekturschleifen.

• Klären Sie vorab: Welches Ziel soll konkret erreicht werden? Wie sieht ein zufriedenstellendes Ergebnis aus? Welche Anforderungen bestehen? – Erst im Anschluss sollte die Aufgabe delegiert werden.
• Formulieren Sie Zielsetzung, Format und Kontext bereits im ersten Prompt, anstatt diese Angaben nachträglich zu ergänzen.
• Folgender Prompt eignet sich als guter Ausgangspunkt, um die notwendigen Informationen zu Beginn zu erfassen: „Das ist mein Ziel [Ziel im Detail beschreiben]. Stellen Sie mir alle Fragen, die notwendig sind, um die erforderlichen Informationen zu erhalten und mich zu diesem Ziel zu führen.“
• Fügen Sie Beispiele bei, sofern ein bestimmtes Ergebnisformat gewünscht ist.
• Fassen Sie wiederkehrende Aufgaben in einem gespeicherten Prompt oder Skill zusammen, anstatt diese bei jeder Anwendung erneut zu formulieren.

4. Länge der Antwort steuern

Der geringfügigste Hebel, der sich im Arbeitsalltag jedoch spürbar auswirkt.

• Fordern Sie Stichpunkte anstelle von Fließtext an, sofern dies für Ihre Zwecke ausreichend ist.
• Definieren Sie eine Längenvorgabe direkt im Prompt (z. B. „in maximal 5 Sätzen“).
• Aktivieren Sie erweiterte Reasoning-Funktionen ausschließlich dort, wo tatsächlich vertiefte Denkarbeit erforderlich ist, nicht bei der reinen Ausführung.