Modellzugriff hängt von deiner Rolle ab. Seit v1.0.0-beta.5 verwalten Org-Admins über Rollenvorlagen und Space-Rollen granular, welche Basismodelle dir zur Verfügung stehen. Wenn ein Modell fehlt, das du erwartest, prüfe deine Rollen-Einstellungen oder frage deinen Admin.
Modellkategorien
- Flagship & High-Performance
- Effizienz & Speed
- Reasoning & Thinking
- Search & Specialized
- Embedding-Modelle
Für: Komplexe Aufgaben, Coding, kreatives Schreiben, nuancierte AnalyseDiese Modelle bieten die höchste Qualität und das breiteste Fähigkeitsspektrum. Sie verstehen Nuancen, beherrschen komplexe Instruktionen und liefern die besten Ergebnisse bei anspruchsvollen Aufgaben.
Typische Anwendung: Vertragsanalyse, Strategieberatung, Code-Review, kreative Texte
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Qualität | Sehr hoch |
| Geschwindigkeit | Mittel |
| Kosten | Hoch |
| Kontextfenster | 128k – 2M+ Tokens |
Entscheidungsbaum: Das richtige Modell finden
Was ist die Aufgabe?
- Einfache Aufgabe (Zusammenfassung, Klassifikation, kurze Antwort) → Effizienz-Modell
- Komplexe Aufgabe (Analyse, Kreativ, Multi-Step) → Weiter zu Schritt 2
- Semantische Suche / RAG → Embedding-Modell
Braucht die Aufgabe logisches Denken?
- Ja (Mathe, Logik, schrittweise Analyse) → Reasoning-Modell
- Nein (kreatives Schreiben, Recherche, Zusammenfassung) → Weiter zu Schritt 3
Braucht die Aufgabe aktuelle Informationen?
- Ja (Websuche, aktuelle Nachrichten) → Search-Modell
- Nein → Flagship-Modell
Modelle auf der Localmind-Plattform
Welche Modelle für deinen Agent zur Verfügung stehen, hängt von der Org-Konfiguration ab. Dein Administrator pflegt die verfügbaren Modelle in der Library und weist sie deinen Spaces zu. Mehr zu Reasoning- und Thinking-Modellen unter Reasoning und Thinking.Die verfügbaren Modelle hängen von der Konfiguration deiner Organisation ab. Dein Administrator legt fest, welche Modelle zugänglich sind.
Praxistipps
Kosten vs. Qualität optimieren
| Strategie | Erklärung |
|---|---|
| Routing | Einfache Fragen → Speed-Modell, komplexe Fragen → Flagship-Modell |
| Zusammenfassung zuerst | Lange Dokumente erst mit einem günstigen Modell zusammenfassen, dann mit einem starken Modell analysieren |
| Few-Shot statt Flagship | Oft bringt ein günstigeres Modell mit guten Beispielen bessere Ergebnisse als ein teures Modell ohne Beispiele |
| Kontextfenster beachten | Wähle ein Modell, dessen Kontextfenster zu deiner Datenmenge passt – zu klein = Informationsverlust, zu groß = unnötige Kosten |
Kontextfenster verstehen
Das Kontextfenster definiert, wie viel Text das Modell auf einmal verarbeiten kann (gemessen in Tokens). Mehr dazu unter Kontextfenster.| Dateigröße | Geschätzter Token-Bedarf | Mindestgröße Kontextfenster |
|---|---|---|
| 1 Seite Text | ~500 Tokens | 4k reicht |
| 10-Seiten-Bericht | ~5.000 Tokens | 8k reicht |
| 50-Seiten-Dokument | ~25.000 Tokens | 32k empfohlen |
| 200-Seiten-Handbuch | ~100.000 Tokens | 128k+ nötig |
Nächste Schritte
Reasoning & Thinking
Wie Reasoning-Modelle funktionieren und wann du sie einsetzt.
Kontextfenster
Tokens, Kontextfenster und praktische Tipps.