Wie wird die Verwendung von Token gezählt?
Token messen die Menge der von den KI-Modellen verarbeiteten Daten. Sie können sie als „Einheiten der KI-Arbeit“ betrachten – je komplexer oder umfangreicher die Anfrage, desto mehr Token werden benötigt.
Das SiteGround AI Studio verwendet Token auch als interne KI-Währung. Jede Nachricht, die Sie an die KI senden, wird in „Eingabetoken“ umgewandelt, und jede Antwort, die Sie erhalten, wird in „Ausgabetoken“ gezählt, die beide von Ihrem monatlichen Kontingent abgezogen werden.
Wie funktioniert der Tokenverbrauch?
Jede KI-Anfrage umfasst Eingabetoken (Ihre Anweisungen oder hochgeladenen Daten) und Ausgabetoken (die von der KI generierte Antwort). Die insgesamt verbrauchten Token sind die Summe beider.
Zum Beispiel, wenn Sie einen detaillierten 100-Wörter-Prompt schreiben und die KI eine 500-Wörter-Antwort zurückgibt, zählt das System beide zu Ihrem Verbrauch.
Jeder Anfragetyp – Text, Bild oder agentenbasiert – hat unterschiedliche Verarbeitungskosten.
1. Textgenerierung
Wenn Sie mit der KI chatten oder einen Agenten für textbasierte Aufgaben (wie Schreiben, Bearbeiten oder Zusammenfassen) verwenden, hängt der Tokenverbrauch von folgenden Faktoren ab:
- Der Länge Ihres Prompts
- Der Länge und Komplexität der KI-Antwort
- Dem verwendeten Modelltyp
Die folgenden Beispiele sollen Ihnen helfen zu verstehen, wie verschiedene KI-Modelle Token verwenden.
Der tatsächliche Verbrauch und die Kosten können je nach Ihrer Anfrage, Modellaktualisierungen und internen Berechnungen von SiteGround variieren.
| Allzweckmodelle | Kurzantwort (≈ 100 Wörter) | Blog-Einführung / E-Mail (≈ 300 Wörter) | Langer Artikel / Tiefgehende Antwort (≈ 800–1000 Wörter) |
| Gemini 2.5 Flash | ~6 Token | ~20 Token | ~60 Token |
| Gemini 3 Flash | ~8 Token | ~24 Token | ~70 Token |
| GPT-5.2 | ~36 Token | ~110 Token | ~320 Token |
| Claude Sonnet 4.6 | ~40 Token | ~120 Token | ~350 Token |
| Argumentation / Hochleistungsfähige Modelle | Kurzantwort (≈ 100 Wörter) | Blog-Einführung / E-Mail (≈ 300 Wörter) | Langer Artikel / Tiefgehende Antwort (≈ 800–1000 Wörter) |
| Claude Opus 4.6 | ~65 Token | ~200 Token | ~600 Token |
| Gemini 3 Pro | ~30 Token | ~90 Token | ~280 Token |
| GPT-5.2 | ~36 Token | ~110 Token | ~320 Token |
2. Bildgenerierung und -bearbeitung
Bildbezogene Aktionen – wie das Erstellen von Visualisierungen, das Verbessern von Bildern oder das Erstellen von Variationen – verbrauchen Token basierend auf der Bildgröße und Komplexität.
| Modell | Landschaft | Porträt | Anmerkungen |
| Nano Banana | ~800 Token | ~800 Token | Standard-Bilderstellung oder -bearbeitung. Ausgewogene Kosten und Qualität. |
| Nano Banana 2 | ~1344 Token | ~1344 Token | Verbesserte Version von Nano Banana mit höherer Bildqualität bei moderatem Token-Verbrauch. |
| Nano Banana Pro | ~2.200–2.700 Token | ~2.500-3.000 Token | Höhere Detailgenauigkeit und fortgeschrittene Erstellung/Bearbeitung. |
| GPT Image1 | ~800–3.000+ Token | ~1.000-3.000 Token | Hängt stark von der Komplexität ab. Fortgeschrittene Prompts (z. B. detaillierte Logos) können über 3.000 Token hinausgehen und einen erheblich höheren Verbrauch erreichen. |
Wenn Sie in einer Sitzung mehrere Bilder generieren oder bearbeiten, zählt jedes separat zu Ihrem Tokenkontingent.
3. Web-Recherche und Dateianalyse
Wenn Sie Web-Recherchen anfordern oder Dateien zur Analyse hochladen, verarbeitet die KI zusätzliche Daten, um kontextbezogene Ergebnisse zu generieren.
Diese Aktionen verwenden in der Regel mehr Token als die Standard-Textgenerierung. Dies hängt auch stark von der Größe der Eingabe und der Menge der abgerufenen Informationen ab.
Hier sind einige Beispiele mit ungefähren Kosten:
| Aktionstyp | Beispielaufgabe | Ungefähr verwendete Token | Anmerkungen |
| Web-Recherche – Einfache Abfrage | Zusammenfassung einer einzelnen Webseite oder Quelle | ~150–220 | Leichtes Browsen und Zusammenfassen |
| Web-Recherche – Mehrquellen | Datensammlung oder Erkenntnisse von mehreren Websites | ~1.200–1.600 | Steigt mit der Anzahl der gelesenen Seiten |
| Dateianalyse – Kurzes Textdokument | Überprüfung oder Zusammenfassung eines PDFs oder DOCX bis zu 5 Seiten | ~600–1.000 | Grundlegendes Lesen und Zusammenfassen |
| Dateianalyse – Lange oder komplexe Datei | Analyse eines 20-seitigen Berichts oder Datensatzes | ~2.000–3.000 | Umfasst tiefere semantische Extraktion |
| Daten- oder CSV-Verarbeitung | Erkenntnisse, Zusammenfassungen oder Trends aus tabellarischen Daten extrahieren | ~1.500–2.500 | Hängt von der Anzahl der Zeilen und der Komplexität ab |
| Vergleich mehrerer Dateien | Vergleich mehrerer Dateien oder Querverweise von Daten | ~3.000–4.500 | Zusammengesetzte Operation über Eingaben hinweg |
4. Agentennutzung
Jeder KI-Agent führt spezifische, mehrstufige Aufgaben aus – wie die Verwaltung von Inhalten für soziale Medien, die Veröffentlichung von WordPress-Beiträgen oder die Erstellung von E-Mail-Kampagnen.
Da Agenten oft mehrere Aktionen kombinieren und möglicherweise externen API-Zugriff beinhalten, umfasst ihr Tokenverbrauch die Kosten aller zugrunde liegenden Schritte.
| Agent | Beispielaktion | Ungefähr verwendete Token | Anmerkungen |
| Social-Media-Agenten | Erstellen und Veröffentlichen eines Beitrags (Text + Bild) | ~1.500–2.000 | Beinhaltet Bildunterschrift + Bild + Metadaten |
| E-Mail-Marketing-Agent | Entwurf einer Kampagne und Betreffzeile | ~1.000–1.800 | Hängt von der Länge und dem Ton der E-Mail ab |
| WordPress-Agent | Erstellen eines Blogbeitrags mit ordnungsgemäßer Formatierung, Kategorisierung, Tags und einem vom LLM generierten Titelbild | ~2.000–3.000 | Beinhaltet Inhalt + Formatierung + Bilderstellung |
Wie können Sie Ihren Tokenverbrauch verfolgen?
Sie können Ihre verbleibenden Token direkt im AI Studio-Dashboard überwachen.
Wenn Sie das monatliche Kontingent Ihres Plans erreichen, werden weitere KI-Aktionen bis zum nächsten Zyklus oder bis zum Upgrade Ihres Plans pausiert.
Tipps zur effizienten Nutzung von Tokens
- Seien Sie spezifisch in Ihren Anfragen. Klare Prompts reduzieren Hin- und Her-Nachrichten.
- Beginnen Sie neue Chats für neue Themen. Lange Gespräche mit mehreren Themen verbrauchen mehr Token als fokussierte Gespräche.
- Verwenden Sie Prompts aus Ihrer Bibliothek erneut. Konsistente Anweisungen minimieren unnötige Verfeinerungen.
- Laden Sie Dateien bei Bedarf hoch. Der KI direkten Kontext zu geben, vermeidet mehrere lange schriftliche Erklärungen.
- Vermeiden Sie übergroße Bilder. Größere Auflösungen verbrauchen mehr Token.
