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# Reasoning & Thinking

> Wie Reasoning-Modelle Schritt für Schritt denken, wann sich Extended Thinking lohnt und wie du Reasoning in Localmind aktivierst.

Reasoning-Modelle "denken nach" bevor sie antworten. Statt sofort die wahrscheinlichste Textfortsetzung zu generieren, zerlegen sie das Problem in Schritte und arbeiten sich systematisch zur Lösung vor. Das verbessert die Ergebnisse bei komplexen Aufgaben erheblich – kostet aber mehr Zeit und Geld.

## Was ist Extended Thinking?

Extended Thinking ist eine Funktion bestimmter Modelle, die den internen Denkprozess vor der eigentlichen Antwort explizit aktiviert. Das Modell:

1. **Analysiert** die Aufgabe und identifiziert Teilprobleme
2. **Entwickelt** einen Lösungsansatz
3. **Prüft** Zwischenergebnisse auf Plausibilität
4. **Korrigiert** sich bei Widersprüchen
5. **Formuliert** erst dann die finale Antwort

<Note>
  Der "Denkprozess" verbraucht Tokens und damit Rechenressourcen. Ein 50-Token-Prompt kann leicht 2000+ Tokens an Denkschritten erzeugen, bevor die eigentliche Antwort beginnt.
</Note>

## Wann Reasoning einsetzen?

| Aufgabentyp                 | Reasoning sinnvoll? | Begründung                                           |
| --------------------------- | ------------------- | ---------------------------------------------------- |
| Mathematische Probleme      | Ja                  | Schritt-für-Schritt-Rechnung reduziert Fehler        |
| Logische Schlussfolgerungen | Ja                  | Prämissen-Verkettung erfordert bewusstes Denken      |
| Code-Debugging              | Ja                  | Systematisches Durchgehen des Programmflusses        |
| Strategieplanung            | Ja                  | Abwägen von Optionen und Konsequenzen                |
| Zusammenfassungen           | Nein                | Standard-Modelle reichen aus                         |
| Übersetzungen               | Nein                | Intuitives System 1 reicht                           |
| E-Mail-Entwürfe             | Nein                | Kreativität braucht kein "Nachdenken"                |
| Klassifikation              | Selten              | Nur bei mehrdeutigen oder komplexen Fällen           |
| Datenextraktion             | Selten              | Nur bei verschachtelten oder widersprüchlichen Daten |

<Tip>
  **Faustregel:** Wenn du als Mensch bei der Aufgabe einen Zettel und Stift bräuchtest, um es Schritt für Schritt durchzuarbeiten – dann profitiert die Aufgabe von Reasoning.
</Tip>

## Reasoning in Localmind aktivieren

In Localmind kannst du Reasoning für einen Agenten aktivieren:

<Steps>
  <Step title="Agent öffnen">
    Navigiere zu **Space → Ressourcen → Agenten** und öffne den gewünschten Agenten.
  </Step>

  <Step title="Reasoning-fähiges Modell wählen">
    Wähle ein Modell, das Reasoning unterstützt. Welche Modelle das sind, hängt von der [Modellauswahl deiner Organisation](/arbeiten-mit-ki/modellauswahl) und der Konfiguration durch deinen Administrator ab.
  </Step>

  <Step title="Reasoning aktivieren">
    Aktiviere den Toggle **Reasoning** unter **Erweitert** in den Agent-Einstellungen.
  </Step>
</Steps>

<Note>
  Der Toggle **Reasoning** ist nur sichtbar, wenn ein reasoning-fähiges Modell ausgewählt ist.
</Note>

## Grenzen von Reasoning

Auch Reasoning-Modelle haben Limitierungen:

* **Keine Garantie für Korrektheit:** Der Denkprozess kann von falschen Prämissen ausgehen und trotzdem logisch erscheinen
* **Höhere Kosten:** 3–10x höherer Token-Verbrauch durch den internen Denkprozess
* **Längere Antwortzeiten:** Sekunden bis Minuten statt Millisekunden
* **Nicht immer besser:** Für kreative und sprachlich-intuitive Aufgaben sind Standard-Modelle oft gleichwertig oder besser
* **Halluzinationen möglich:** Auch Reasoning-Modelle können falsche Fakten "logisch herleiten"

## Nächste Schritte

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Kontextfenster" icon="arrow-left-right" href="/arbeiten-mit-ki/Context-Fenster">
    Tokens, Kontextfenster und wie du sie optimal nutzt.
  </Card>

  <Card title="Modellauswahl" icon="scale" href="/arbeiten-mit-ki/modellauswahl">
    Das richtige Modell für deinen Anwendungsfall finden.
  </Card>
</CardGroup>