So verwendest du diesen Rechner
- Trage das Kontextlimit deines Modells ein.
- Erfasse System-Prompt, Verlauf und Retrieval-Kontext.
- Reserviere Tokens für die geplante Ausgabe.
- Prüfe Reserve und Auslastung vor der Anfrage.
Der OpenAI-Kontext-Rechner hilft dir zu prüfen, ob Prompt, Gesprächsverlauf, Retrieval-Inhalte und geplante Antwort gemeinsam in ein gewähltes Kontextfenster passen. Statt ein bestimmtes Modell vorauszusetzen, gibst du das verfügbare Tokenlimit selbst ein. Das Ergebnis zeigt belegte Tokens, verbleibende Reserve und den Auslastungsgrad.
Eine positive Reserve bedeutet, dass die geplante Anfrage rechnerisch in das Kontextfenster passt. Eine negative Reserve zeigt, um wie viele Tokens du Prompt, Verlauf oder Ausgabe kürzen musst.
Tokenizer und tatsächliche Plattformregeln können zusätzliche Grenzen erzeugen. Plane für produktive Systeme eine Sicherheitsreserve ein.
Bei 128.000 Tokens Limit sowie 1.000 System-, 12.000 Verlaufs-, 8.000 Retrieval- und 4.000 Ausgabetokens werden 25.000 Tokens belegt. Es bleiben 103.000 Tokens Reserve; die Auslastung beträgt etwa 19,5 %.
Addiere System-Prompt, Verlauf, Retrieval-Kontext und geplante Ausgabetokens und vergleiche die Summe mit dem Kontextlimit.
Ja. Eingabe und geplante Ausgabe teilen sich in vielen Workflows das verfügbare Tokenbudget und sollten gemeinsam betrachtet werden.
Dann überschreitet die geplante Belegung das eingegebene Limit. Reduziere Kontext, Verlauf oder die geplante Ausgabelänge.
Das hängt von deinem Workflow ab. Der Rechner zeigt die rechnerische Reserve; für produktive Systeme ist ein zusätzlicher Puffer sinnvoll.
Du kannst ältere Nachrichten zusammenfassen, irrelevante Teile entfernen oder nur die für die aktuelle Aufgabe notwendigen Gesprächselemente mitsenden.
| Baustein | Verwendung |
|---|---|
| Eingaben | Deine Nutzungs- und Preisannahmen |
| Berechnung | Themenspezifische Mengen- und Kostenlogik |
| Ausgabe | Hauptergebnis plus Planungskennzahlen |