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Die Qualität der KI-Ausgaben lässt sich über technische Parameter des Modells steuern. Diese Seite erklärt die wichtigsten Einstellungen und gibt Empfehlungen für verschiedene Anwendungsfälle.

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Die drei wichtigsten Parameter

ParameterWas er steuertBereichStandard
TemperatureKreativität vs. Vorhersagbarkeit0.0 – 2.00.7–1.0
Top-PBreite des Wortschatzes0.0 – 1.00.9–1.0
Max TokensMaximale Länge der Antwort1 – ModelllimitVariiert

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Temperature

Temperature bestimmt, wie “kreativ” (= unvorhersagbar) das Modell antwortet:
WertVerhaltenGeeignet für
0.0Determiniert – immer die gleiche AntwortDatenextraktion, Klassifikation, Faktenabfragen
0.1 – 0.3Niedrig – kaum VariationZusammenfassungen, technische Texte, Code
0.5 – 0.7Mittel – ausgewogenAllgemeine Texte, E-Mails, Berichte
0.8 – 1.2Hoch – kreativ und diversBrainstorming, kreatives Schreiben, Marketing-Texte
1.5 – 2.0Sehr hoch – unvorhersagbarExperimentell, oft qualitativ schlechter
Faustregel: Für faktenbasierte Aufgaben: Temperature 0–0.3. Für kreative Aufgaben: Temperature 0.7–1.0. Werte über 1.2 sind selten sinnvoll.

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Top-P (Nucleus Sampling)

Top-P begrenzt die Auswahl der möglichen nächsten Wörter auf die wahrscheinlichsten, bis die kumulative Wahrscheinlichkeit den Top-P-Wert erreicht:
WertEffekt
0.1Nur die wahrscheinlichsten 10% der Wörter → Sehr fokussiert
0.5Die wahrscheinlichsten 50% → Guter Mittelweg
0.9Die wahrscheinlichsten 90% → Breiter Wortschatz, mehr Variation
1.0Alle Wörter möglich → Maximum an Diversität
Temperature und Top-P beeinflussen ähnliche Aspekte. Empfehlung: Einen Parameter anpassen, den anderen auf Standard belassen – nicht beide gleichzeitig.

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Max Tokens

Begrenzt die maximale Länge der Antwort:
  • Max Tokens ≠ garantierte Länge: Das Modell kann kürzer antworten
  • Zu niedrig: Die Antwort wird mitten im Satz abgeschnitten
  • Zu hoch: Kein Nachteil, aber unnötig hohe Werte können die Kosten erhöhen
  • Empfehlung: Wert ~20% über der erwarteten Antwortlänge setzen

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Ausgabeformat steuern

Die Qualität hängt auch davon ab, wie klar Sie das gewünschte Format definieren: 
Formatieren Sie die Ausgabe als Markdown-Tabelle mit folgenden Spalten:
| Name | Abteilung | Aufgabe | Deadline | Status |

Antworte ausschließlich in diesem JSON-Format, kein Text davor oder danach:
{
  "zusammenfassung": "string (max. 100 Wörter)",
  "kernpunkte": ["string"],
  "empfehlung": "string",
  "konfidenz": "hoch | mittel | niedrig"
}

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Nächste Schritte

Halluzinationen vermeiden

Strategien für faktisch korrekte Ergebnisse.

Modellauswahl

Das richtige Modell für Ihren Anwendungsfall finden.