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KI-Werkzeuge

KI-Kontextfenster-Rechner

Erfahren Sie, wie viel Inhalt in das Kontextfenster großer KI-Modelle passt. Rechnen Sie zwischen Token, Wörtern, Seiten und Code-Dateien um, um Ihre Prompts und RAG-Chunks besser zu planen.

Parameter

Wählen Sie die Art des Inhalts aus, die geschätzt werden soll.

Für Text: KB. Für Code: Anzahl der Dateien. Für Bücher: Seitenanzahl. Für Wörter: Gesamtzahl.

Ergebnisse

Geschätzte Token12800

50 KB of plain text ≈ 12,800 tokens

Weitere Ergebnisse (1)
Modell-Kompatibilität
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Warum KI-Kontextfenster-Rechner wählen

Berechnen Sie, wie viel Inhalt in das Kontextfenster (Context Window) von GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro und anderen LLMs passt. Konvertieren Sie zwischen KB Text, Quellcode-Dateien, Buchseiten und Wortanzahlen, um Ihre Prompt-Länge und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Strategien zu optimieren.

  • ✓Wandeln Sie Wörter, Seiten, Code-Dateien und Dateigrößen (KB) in KI-Token um
  • ✓Vergleichen Sie die Kontextfenster großer LLMs wie GPT-4o, Claude 3.5 und Llama 3
  • ✓Optimieren Sie Chunking-Strategien für RAG-Systeme
  • ✓Finden Sie sofort heraus, welche Modelle Ihre gesamte Codebasis oder lange Dokumente verarbeiten können

Anleitung

  1. 1Wählen Sie Ihren Inhaltstyp (Einfacher Text, Quellcode, Buchseiten oder Wortanzahl)
  2. 2Geben Sie die geschätzte Menge ein (z. B. Anzahl der Seiten oder Code-Dateien)
  3. 3Überprüfen Sie die automatisch berechnete Token-Schätzung
  4. 4Nutzen Sie die Kompatibilitätsliste, um zu sehen, welche KI-Modelle diese Eingabe verarbeiten können

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist ein KI-Kontextfenster (Context Window)?

Ein Kontextfenster ist die maximale Textmenge (gemessen in Token), die ein KI-Modell in einem einzigen Prompt verarbeiten kann. Dieses Limit umfasst sowohl Ihren Eingabe-Prompt als auch die generierte Antwort des Modells.

Wie werden die Token für Code-Dateien geschätzt?

Standardmäßig gehen wir davon aus, dass eine durchschnittliche Quellcode-Datei etwa 200 bis 300 Codezeilen enthält, und schätzen so die Token-Dichte. Da Code stark auf Sonderzeichen, Einrückungen und camelCase-Variablen angewiesen ist, verbraucht er pro Wort im Allgemeinen mehr Token als natürliche Sprache.

Welche Modelle haben die größten Kontextfenster?

Derzeit bieten Modelle wie Google Gemini 1.5 Pro bis zu 2 Millionen Token Kontext – genug, um ganze Bücher oder riesige Codebasen zu verarbeiten. Die Claude 3-Modelle von Anthropic unterstützen 200.000 Token, während OpenAI GPT-4o 128.000 Token unterstützt.