Sprachmodelle verarbeiten Text als Zahlen. Bevor ein Modell wie ChatGPT, Gemini oder Claude eine Eingabe verarbeitet, zerlegt ein sogenannter Tokenizer den Text in Stücke und ersetzt jedes Stück durch eine Nummer aus seinem Vokabular [2]. Diese Stücke heißen Tokens. Laut Google kann ein Token ein einzelnes Zeichen wie "z" oder ein ganzes Wort wie "cat" sein [1]. Auch die Antwort entsteht Token für Token, wie der Eintrag LLM beschreibt.
Wie Text in Tokens zerfällt
Es gibt mehrere Wege, Text zu zerlegen. Ein Tokenizer, der ganze Wörter nimmt, braucht ein riesiges Vokabular und behandelt "Hund" und "Hunde" zunächst als zwei unverbundene Einträge. Einer, der einzelne Buchstaben nimmt, kommt mit wenigen Einträgen aus, erzeugt aber sehr viele Tokens, die einzeln wenig bedeuten [2]. Heute üblich ist ein Mittelweg, die Subword-Tokenisierung. Häufige Wörter bleiben ganz, seltene werden in sinnvolle Teile zerlegt. Der Lernkurs von Hugging Face zeigt das am englischen Wort "tokenization", das in "token" und "ization" zerfällt [2].
Für Gemini nennt Google eine Faustregel: Ein Token entspricht etwa vier Zeichen, 100 Tokens entsprechen etwa 60 bis 80 englischen Wörtern [1]. Die Regel gilt für englischen Text. Wie viele Tokens ein deutscher Satz ergibt, hängt vom Tokenizer des jeweiligen Modells ab. Andere Modelle zerlegen denselben Satz anders, ihre Zählungen lassen sich deshalb nicht direkt vergleichen.
Kontextfenster und Kosten
Tokens sind die Maßeinheit, in der Anbieter Grenzen und Preise angeben. Jedes Gemini-Modell hat eine Höchstzahl von Tokens, die es auf einmal verarbeiten kann, das sogenannte Kontextfenster. Bei Gemini 3 und 2.5 nennt Google getrennte Budgets von etwa einer Million Tokens für die Eingabe und 65.536 für die Ausgabe [1]. Bei aktivierter Abrechnung bestimmt die Zahl der Eingabe- und Ausgabetokens die Kosten eines Aufrufs mit [1].
Auch Bilder, Audio und Video werden in Tokens umgerechnet. Ein Bild bis 384 Pixel Kantenlänge zählt bei Gemini als 258 Tokens, größere Bilder werden in Kacheln geteilt, die je 258 Tokens kosten. Audio zählt 32 Tokens je Sekunde [1].
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Was das für Website-Inhalte heißt
Für Websitebetreiber sind Tokens vor allem dann wichtig, wenn sie selbst mit KI-Schnittstellen arbeiten, etwa für Zusammenfassungen oder einen Chat auf der eigenen Seite. Dann bestimmt die Tokenzahl, wie viel Text in eine Anfrage passt und was sie kostet. Wie die eigenen Inhalte in KI-Antworten vorkommen, ist eine andere Frage. Darum geht es im Ratgeber Content für KI-Antworten schreiben. Wie Modelle Bedeutungen als Zahlen vergleichen, erklärt der Eintrag Embedding, wie sie fremde Dokumente in die Antwort holen, der Eintrag Retrieval-Augmented Generation.
Für die Frage, ob sich eine KI-Funktion auf deiner Website nach Aufwand und Kosten lohnt, gibt es die gratis Sprechstunde.
- Organisation Tokens verstehen und zählen. Google AI for Developers (Gemini API). Stand 13.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation LLM Course, Kapitel 2: Tokenizers. Hugging Face. Stand ohne Datum. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Wie viele Wörter sind 1.000 Tokens?
Bei Gemini entsprechen laut Google 100 Tokens etwa 60 bis 80 englischen Wörtern, 1.000 Tokens also etwa 600 bis 800 englischen Wörtern. Für deutschen Text und andere Modelle weicht das ab, weil jeder Tokenizer anders zerlegt.
Ist ein Token dasselbe wie ein Wort?
Nein. Ein Token kann ein Zeichen, ein Wortteil oder ein ganzes Wort sein. Häufige Wörter bleiben meist ein Token, seltene werden in mehrere Teile zerlegt.
Was ist ein Kontextfenster?
Die Höchstzahl an Tokens, die ein Modell auf einmal verarbeiten kann. Bei den aktuellen Gemini-Modellen gibt Google getrennte Grenzen für Eingabe und Ausgabe an.
Warum werden KI-Dienste nach Tokens abgerechnet?
Bei Gemini bestimmt laut Google unter anderem die Zahl der Eingabe- und Ausgabetokens die Kosten eines Aufrufs.
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Zuletzt geprüft am 03.11.2026, nächste Prüfung spätestens im November 2027. Fehler entdeckt? Schreib uns.
