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Token (KI)

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 17.10.2026

Ein Token ist die kleinste Einheit, in die ein Sprachmodell Text zerlegt. Meist ist es ein Wortteil, seltener ein ganzes Wort, manchmal nur ein Zeichen.

Token (KI)

Die kleinste Einheit, in die ein Sprachmodell Text zerlegt, meist ein Wortteil.
Beispiel: „Ein Token ist selten ein ganzes Wort: ‚Barrierefreiheit‘ zerfällt in mehrere.“

Abgrenzung zum Design Token: In der Gestaltung ist ein Token ein gespeicherter Wert für Farbe, Abstand oder Schriftgröße. Abgrenzung zum Zugangstoken: In der Technik ist ein Token ein Schlüssel zur Anmeldung. Gemeint ist hier allein die Einheit der Sprachmodelle.

Anwendungsfall: Token sind die Einheit, in der gerechnet und abgerechnet wird. Kontextfenster, Preise und Nutzungsgrenzen sind in Token angegeben, nicht in Wörtern oder Zeichen.

Zwei Zeilen mit demselben Satz in Kästchen zerlegt: oben die deutsche Fassung in acht Teilen, darunter die englische in sechs Teilen, jeweils mit der Zahl der Token am Rand
Deutsche Komposita zerfallen in mehr Teile als englische Wörter.

Warum nicht in Wörtern gerechnet wird

Weil die Zerlegung häufige Zeichenfolgen zusammenfassen soll. Anthropic beschreibt im Glossar zu Claude, dass ein Token Wörtern, Wortteilen, Zeichen oder Bytes entsprechen kann und dass die Zahl der Zeichen je Token vom Modell und von der Sprache abhängt. Größere Token sparen Rechenzeit, kleinere erlauben dem Modell, auch nie gesehene Wörter zu verarbeiten.

Dieselbe Dokumentation nennt für ältere Modelle rund 3,5 englische Zeichen je Token und weist darauf hin, dass ein neuerer Tokenizer für denselben Text etwa dreißig Prozent mehr Token erzeugt. Feste Umrechnungen sind deshalb mit Vorsicht zu verwenden.

Was das für deutschen Text heißt

Deutsch kostet mehr. Die Zerlegungen sind überwiegend an englischem Text gelernt, und deutsche Komposita, Umlaute und Endungen zerfallen in mehr Teile. Derselbe Inhalt braucht auf Deutsch spürbar mehr Token als auf Englisch.

Das wirkt an drei Stellen: Jeder Prompt füllt den Kontext schneller, die Antwort dauert länger, und die Abrechnung fällt höher aus. Wer Kosten schätzt, rechnet für Deutsch mit einem Aufschlag statt mit der englischen Faustformel.

Wo die Zahl auftaucht

Im Kontextfenster, das in Token gemessen wird. In den Preisen, die je Million Token angegeben sind, getrennt nach Eingabe und Ausgabe. In Nutzungsgrenzen. Und in der Zahl der Token je Sekunde, mit der die Geschwindigkeit eines Modells beschrieben wird.

Aus unserer Arbeit an über 2.500 Website-Projekten lohnt sich deshalb ein Blick auf die tatsächliche Zählung, bevor etwas im großen Stil durch ein Modell läuft. Die Anbieter stellen dafür Zählwerkzeuge bereit, und das Ergebnis weicht von der Schätzung oft deutlich ab.

Siehe auch:

Large Language Models

Sprachmodelle mit sehr vielen Parametern, die das nächste Token vorhersagen.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Prompt

Die Eingabe, mit der ein Sprachmodell beauftragt wird.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Transformer-Architektur

Der Bauplan heutiger Sprachmodelle, der allein auf Aufmerksamkeit statt auf Reihenfolge setzt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Machine Learning

Verfahren, bei denen ein System seine Regeln aus Daten ableitet, statt sie vorgegeben zu bekommen.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI)

Systeme, die aus Eingaben selbstständig Ergebnisse ableiten, statt einer vorgegebenen Regel zu folgen.

#Künstliche Intelligenz (KI)