Claude AI - Alle Tokens für heute verbraucht?

So spart man Tokens

Wie man das Maximum aus LLM-Interaktionen herausholt, ohne Qualität zu opfern

Einleitung

Bei der Arbeit mit Large Language Models (LLMs) wie Claude, ChatGPT oder anderen stößt man früher oder später auf Token-Limits. Die Frage ist: Sollte man viele kurze Chats führen oder einen langen Chat mit viel Kontext? Die Antwort ist nuancierter als man denkt.

Das Token-Problem verstehen

Was sind Tokens?

Tokens sind die Grundeinheiten, in denen LLMs Text verarbeiten. Grob gilt:

1 Token ≈ 0,75 Wörter (Englisch)
1 Token ≈ 0,5-0,6 Wörter (Deutsch)

Wie werden Tokens verbraucht?

Einzelne Nachricht in einem langen Chat:
────────────────────────────────────────
Deine Frage:        ~100 Tokens
Conversation History: ~40.000 Tokens
LLM-Antwort:        ~1.000 Tokens
───────────────────────────────────────
Gesamt pro Nachricht: ~41.100 Tokens

Der Overhead wächst mit jedem Austausch! Die gesamte Chat-History wird bei jeder Nachricht erneut verarbeitet.

Die zwei Strategien

Strategie A: Viele kurze Chats

Vorteile:

✅ Extrem token-effizient (~1.000 statt 41.000 Tokens pro Nachricht)
✅ Schnellere Antworten (weniger zu verarbeiten)
✅ “Frischer Start” ohne alte Annahmen

Nachteile:

❌ Kontext geht komplett verloren
❌ Ständiges Wiederholen von Grundlagen
❌ Keine Follow-up-Fragen möglich
❌ LLM kennt deinen Hintergrund nicht

Beispiel:

Neuer Chat ohne Kontext:
─────────────────────────
Du: "Sollte ich Python nutzen?"

LLM: "Kommt drauf an! Wofür? 
      Web? Data Science? 
      Welche Erfahrung hast du?"

→ Du musst alles neu erklären

Strategie B: Ein langer Chat

Vorteile:

✅ Voller Kontext verfügbar
✅ LLM “erinnert” sich an Diskussionen
✅ Natürlicher Gesprächsfluss
✅ Aufeinander aufbauende Antworten
✅ Höhere Antwortqualität

Nachteile:

❌ Token-intensiv (40× mehr pro Nachricht)
❌ Irgendwann ist das Limit erreicht
❌ Langsamere Verarbeitung

Beispiel:

Mit Kontext:
────────────
Du: "Sollte ich Python nutzen?"

LLM: "Für deine WordPress-Integration 
      mit ML-Features? Ja! Wie wir 
      besprochen haben, Microservices 
      mit FastAPI..."

→ Direkt hilfreiche Antwort!

Die Token-Strategie-Hierarchie

Level 1: Ignorieren (0-50% verbraucht)

Status: Genug Tokens vorhanden
Aktion: Weitermachen wie bisher
Fokus: Qualität > Effizienz

Kontext ist wertvoller als Token-Einsparungen
Natürlicher Gesprächsfluss wichtiger
Noch kein Handlungsbedarf

Level 2: Bewusst sein (50-70%)

Status: Token-Budget wird knapp
Aktion: Aufmerksam werden
Fokus: Balance finden

Token-Verbrauch im Auge behalten
Eventuell kürzere Antworten erwägen
Aber noch nicht resetten

Level 3: Zusammenfassen (70-85%)

Status: Kritische Token-Menge
Aktion: Zusammenfassung + Neustart
Fokus: Kontext retten, Tokens gewinnen

Die Hybrid-Strategie:

LLM um Zusammenfassung bitten
Kompakte Zusammenfassung erstellen (~2-3k Tokens)
Neuen Chat starten
Zusammenfassung als Kontext einfügen
Weitermachen mit 16× mehr Kapazität

Beispiel einer Zusammenfassung:

## Chat-Zusammenfassung

**User-Kontext:**
- PHP/WordPress-Hintergrund
- Interesse an Python & ML/AI
- Sucht nach Performance-Optimierungen

**Besprochene Themen:**
1. Programmiersprachen-Vergleiche (Python vs PHP vs Java)
2. ML/AI Integration in Web-Apps
3. WordPress + Python Microservices
4. Token-Optimierung bei LLM-Chats

**Kernerkenntnisse:**
- Python dominant für ML/AI (LangChain, mpmath)
- PHP optimal für WordPress, nicht für Numerik
- Microservices-Ansatz für Hybrid-Stacks

Level 4: Abrunden (85-95%)

Status: Fast am Limit
Aktion: Letzte wichtige Fragen
Fokus: Abschluss vorbereiten

Wichtigste offene Fragen klären
Zusammenfassung für spätere Nutzung
Chat würdevoll beenden

Level 5: Ende (95-100%)

Status: Token-Limit erreicht
Aktion: Neuer Chat erforderlich
Fokus: Neustart

Praktische Empfehlungen

Wann sollte man bei einem Chat bleiben?

✅ Bleib im gleichen Chat wenn:

Zusammenhängendes Thema
Viele Follow-up-Fragen
Aufbauende Diskussion (A → B → C)
Lernkonversation mit rotem Faden
Noch unter 70% Token-Verbrauch
Detailreichtum wichtig

Wann sollte man einen neuen Chat starten?

✅ Neuer Chat wenn:

Komplett neues Thema
Keine Verbindung zum vorherigen Kontext
“Frische Perspektive” gewünscht
Alter Chat wurde unübersichtlich
Token-Budget über 70%
Nur einfache Fragen

Die optimale Vorgehensweise

Phase 1 (0-70% Tokens):
  → Im Chat bleiben
  → Kontext voll nutzen
  → Qualität maximieren

Phase 2 (70% Tokens):
  → Zusammenfassung erstellen
  → Neuen Chat vorbereiten
  → Kontext komprimieren

Phase 3 (Neuer Chat):
  → Mit Zusammenfassung starten
  → Weitere 50+ Interaktionen möglich
  → Balance aus Kontext & Effizienz

Token-Effizienz vs. Antwortqualität

Der Tradeoff

Metrik	Viele kurze Chats	Ein langer Chat
Token/Nachricht	⭐⭐⭐⭐⭐ (1k)	⭐⭐ (40k)
Antwortqualität	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Deine Zeit	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Natürlichkeit	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Lerneffekt	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

Die Wahrheit

Anfänger-Denken:
"Ich spare Tokens mit vielen kleinen Chats!"
→ Verschwendet Zeit mit Kontext-Wiederholung
→ Niedrigere Antwortqualität

Profi-Denken:
"Ein guter Chat mit Kontext ist wertvoller
 als 10 oberflächliche ohne Kontext"
→ Nutzt Tokens für maximale Qualität
→ Strategisch zusammenfassen bei Bedarf

Konkrete Zahlen

Beispiel-Rechnung (200k Token Context Window)

Ohne Zusammenfassung:

Chat-History: 40.000 Tokens
Pro Nachricht: +40k Overhead
Verbleibend: 160.000 Tokens
─────────────────────────────
Mögliche Antworten: ~4 ausführliche

Mit Zusammenfassung:

Zusammenfassung: 3.000 Tokens
Pro Nachricht: +3k Overhead  
Verbleibend: 197.000 Tokens
─────────────────────────────
Mögliche Antworten: ~65 ausführliche

→ 16× mehr Kapazität!

Best Practices

1. Kontext ist König

Behandle Chat-Kontext wie eine wertvolle Ressource:

Nutze ihn vollständig aus (0-70%)
Komprimiere ihn strategisch (70%+)
Verwirf ihn nicht leichtfertig

2. Frühzeitige Planung

Wenn du weißt, dass du viele Fragen hast:

Starte mit gezielten, aufbauenden Fragen
Nutze den Kontext für Vertiefungen
Plane die Zusammenfassung ein

3. Die Hybrid-Strategie

Erstelle Zusammenfassungen proaktiv:

1. Bei 50-60%: "Nebenbei" Zusammenfassung erstellen
2. Lokal speichern
3. Bei 70-80%: Neuen Chat mit Zusammenfassung
4. Backup-Plan vorhanden

4. Themen-Segmentierung

Chat A: Python-Basics & Syntax
  ↓
Zusammenfassung
  ↓
Chat B: Python für Web (mit Kontext)
  ↓
Zusammenfassung
  ↓
Chat C: Python ML/AI (mit Kontext)

5. Qualität dokumentieren

Nach einem guten, langen Chat:

Wichtigste Erkenntnisse notieren
Code-Beispiele speichern
Zusammenfassung für später erstellen

Tools & Techniken

Token-Zählung

Viele LLM-Interfaces zeigen Token-Verbrauch:

Claude: Im Interface sichtbar
ChatGPT: Via API oder Extensions
Lokale Models: Token-Counter-Tools

Zusammenfassungs-Prompt

"Fasse unseren bisherigen Chat zusammen. 
Fokus auf:
- User-Kontext & Hintergrund
- Hauptthemen & Diskussionen
- Kernerkenntnisse & Entscheidungen
- Offene Fragen

Kompakt aber vollständig für Fortsetzung 
in neuem Chat."

Fazit

Die goldene Regel:

Kontext schlägt Token-Effizienz bis zu einem Punkt – dieser Punkt liegt bei ~70% Verbrauch.

Die optimale Strategie:

Nutze einen Chat für zusammenhängende Themen (0-70%)
Erstelle eine Zusammenfassung bei 70% Verbrauch
Starte neu mit Kontext für weitere Interaktionen
Qualität vor Quantität – ein guter Chat > zehn oberflächliche

Remember:

Token-Limits sind wie Benzin im Tank. Du könntest ständig nachtanken (neue Chats), aber manchmal ist es besser, eine längere Strecke am Stück zu fahren (ein guter Chat) und dann an der richtigen Stelle strategisch nachzutanken (zusammenfassen & neustarten).

Über diesen Post

Dieser Artikel entstand aus einer Meta-Diskussion über Token-Optimierung während eines ausführlichen technischen Gesprächs mit Claude. Die Ironie: Die Diskussion über Token-Sparen war selbst token-intensiv – aber jeden Token wert! 😄

Kernbotschaft: Versteht das System, nutzt es strategisch, aber lasst euch nicht von Token-Paranoia die Qualität eurer Interaktionen ruinieren.

Claude AI – Alle Tokens für heute verbraucht?