Kontextfenster-Optimierer
Optimieren Sie Ihre LLM-Kontextfensternutzung mit Echtzeit-Token-Zählung und Kostenschätzung.
Wie es funktioniert
- Modell auswählen: Wählen Sie das Ziel-LLM, um sein Kontextlimit zu sehen.
- Prompts eingeben: Fügen Sie Ihren System-Prompt, RAG-Kontext und Benutzer-Frage ein.
- Nutzung visualisieren: Sehen Sie sofort, welchen Prozentsatz des Kontexts Sie verwenden.
Häufig gestellte Fragen
- Wie viele Tokens kann ich mit GPT-4 verwenden?
- GPT-4 Turbo unterstützt bis zu 128K Tokens. GPT-4o ebenfalls bis zu 128K. In der Praxis bleiben Sie unter 80% des Limits, um Platz für die Antwort zu lassen und Fehler zu vermeiden.
- Kostet langer Kontext mehr?
- Ja, Sie zahlen pro Token bei Input UND Output. Mit GPT-4 kosten 100K Tokens Kontext ~$1 pro Anfrage. Optimieren Sie Ihren Kontext, um Kosten zu reduzieren.
- Was ist Claudes Kontextfenster?
- Claude 3 Opus, Sonnet und Haiku unterstützen alle 200K Tokens Kontext, das größte auf dem Markt. Ideal für lange Dokumente oder ausgedehnte Gespräche.
- Wie berechne ich die Anzahl der Tokens?
- Faustregel: 1 Token ≈ 4 Zeichen auf Englisch, ≈ 3 Zeichen auf Französisch. Dieses Tool verwendet OpenAIs cl100k_base-Tokenisierung für genaue Zählung.
- Sollte ich den gesamten verfügbaren Kontext ausfüllen?
- Nein. Mehr Kontext = mehr potenzielles Rauschen. Das LLM kann sich in zu viel Information verlieren ("Lost in the Middle"-Effekt). Priorisieren Sie gezielten, relevanten Kontext.
- Welches Kontext/Antwort-Verhältnis sollte ich anstreben?
- Reservieren Sie 20-30% Ihres Token-Budgets für die Antwort. Wenn Sie 100K Kontext-Tokens verwenden, erwarten Sie Antworten von maximal 20-30K Tokens.
