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So verlängerst du dein KI-Nutzungslimit

  • Nik Thomi
  • 22. Juni
  • 3 Min. Lesezeit

Bild: ChatGPT

Wer regelmässig mit ChatGPT, Claude oder Gemini arbeitet, kennt das Problem: Mitten im Projekt erscheint plötzlich die Meldung, dass das Nutzungslimit erreicht ist. Besonders Claude ist äusserst geizig mit seinem Kontingent. Gerade bei grossen Dokumenten, langen Chats oder komplexen Projekten können die verfügbaren Tokens überraschend schnell aufgebraucht sein. (Tokens sind die Recheneinheiten von KI-Modellen. Sie bestehen je nach Inhalt aus Wörtern, Wortteilen, Zahlen oder Satzzeichen. Jede Eingabe und jede Antwort verbraucht eine bestimmte Anzahl davon.)

Was dabei häufig vergessen geht: Viele KI-Nutzerinnen und -nutzer verschwenden einen beträchtlichen Teil ihrer verfügbaren Tokens, bevor die eigentliche Arbeit überhaupt beginnt. Mit einigen einfachen Tricks lässt sich der Verbrauch aber deutlich reduzieren, ohne dass du auf Qualität verzichten musst.


Was verbraucht besonders viele Tokens?

Bevor wir zu den Spartipps kommen, lohnt sich ein Blick auf die grössten Tokenfresser:

  • Sehr lange Chats mit vielen Nachrichten

  • Grosse PDF-Dateien

  • Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien

  • Wiederholte Erklärungen desselben Kontexts

  • Unklare Prompts mit vielen Rückfragen

  • Hochauflösende Bilder und Screenshots

  • Komplexe Dokumente mit Tabellen und Layouts

Je mehr Informationen das Modell bei jeder Anfrage berücksichtigen muss, desto schneller werden Tokens aufgebraucht.


Die besten Token-Spartipps

  1. Vermeide endlos lange Chats

Viele Nutzerinnen und Nutzer führen ein gesamtes Projekt in einem einzigen Chat. Das klingt praktisch, hat aber einen Nachteil:

Das Modell muss bei jeder neuen Nachricht einen Teil der bisherigen Unterhaltung erneut berücksichtigen. Je länger der Chat wird, desto mehr Kontext muss verarbeitet werden.

Besser:

  • Für jedes Teilprojekt einen eigenen Chat verwenden

  • Abgeschlossene Themen archivieren

  • Neue Aufgaben in einer frischen Unterhaltung starten

Gerade bei Claude und ChatGPT kann das den Verbrauch deutlich senken.

  1. Gib klare Anweisungen

Unklare Prompts führen oft zu unnötigen Rückfragen.


Statt:

«Analysiere dieses Dokument.»


besser:

«Analysiere Kapitel 4 und erstelle eine Liste der fünf wichtigsten Risiken mit Handlungsempfehlungen.»


Je präziser die Aufgabe, desto effizienter arbeitet das Modell.

  1. Arbeite mit Zusammenfassungen

Muss die KI wirklich ein 300-seitiges Dokument lesen? Oft reicht es, zuerst eine Zusammenfassung zu erstellen und anschliessend nur die relevanten Kapitel zu analysieren.


Beispiel:

  1. Dokument zusammenfassen lassen

  2. Relevante Bereiche identifizieren

  3. Nur diese Bereiche vertieft bearbeiten

So bleibt mehr Kontext für die eigentliche Aufgabe übrig.

  1. Nutze Projektwissen statt Wiederholungen

Viele Nutzerinnen und Nutzer erklären in jeder Nachricht erneut den gesamten Hintergrund. Effizienter ist es, die wichtigsten Informationen einmal sauber im Projektwissen des jeweiligen Sprachmodells zu dokumentieren und anschliessend darauf zu verweisen. Das reduziert die Anzahl benötigter Tokens erheblich.

  1. Lade keine unnötig grossen Dateien hoch

Viele Dokumente enthalten deutlich mehr Informationen, als tatsächlich benötigt werden:

  • Kopf- und Fusszeilen

  • Inhaltsverzeichnisse

  • Grafiken

  • Leere Seiten

  • Metadaten

Bevor du eine Datei hochlädst, lohnt es sich oft, nur die relevanten Kapitel zu exportieren.

  1. Entferne unnötige Inhalte vor dem Upload

Gerade bei PDFs und Office-Dokumenten lohnt es sich, vor dem Upload aufzuräumen:

  • Unnötige Anhänge entfernen

  • Leere Seiten löschen

  • Doppelte Inhalte entfernen

  • Nicht relevante Kapitel auslagern

Je kleiner und fokussierter das Dokument ist, desto effizienter kann die KI damit arbeiten.


Bonustipp: Verwende Markdown statt PDF

PDF-Dateien sind für Menschen gemacht. KI-Systeme müssen PDFs zuerst analysieren und den Inhalt in eine maschinenlesbare Form umwandeln. Dabei entstehen häufig Probleme mit Tabellen, Spalten, Fussnoten oder komplexen Layouts. Markdown-Dateien sind dagegen bereits strukturiert und leicht lesbar:

# Kapitel
## Abschnitt
- Punkt 1
- Punkt 2

Markdown benötigt nicht zwingend weniger Tokens als ein PDF mit identischem Inhalt. Der Vorteil liegt vielmehr darin, dass die KI weniger Aufwand für die Aufbereitung und Interpretation des Dokuments betreiben muss. Dadurch wird der verfügbare Kontext effizienter genutzt.


Das heisst: Statt grosse PDF-, Word- oder PowerPoint-Dateien direkt hochzuladen, kann es sinnvoll sein, diese zuerst in Markdown umzuwandeln.


Ein praktisches Online-Tool dafür ist MarkItDown, das von Microsoft entwickelt wurde.


Das Tool konvertiert unter anderem:

  • PDF

  • Word

  • Excel

  • PowerPoint

  • HTML

in saubere Markdown-Dateien.


Das Ergebnis ist oft deutlich übersichtlicher und KI-freundlicher als die Originaldatei.




Mehr aus KI herausholen

Wer ChatGPT, Claude oder Gemini täglich nutzt, spart mit den richtigen Techniken Zeit, Tokens und Frust. In unseren Workshops zeigen wir die Strategien, die im Arbeitsalltag wirklich funktionieren.


Weitere Infos zu unseren KI-Workshops findest du hier: https://www.deeds.ch/ki-workshops



 
 
 

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