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term: "Token Count"
slug: "token-count"
glossar_id: "G057"
variants: ["Tokenzahl","Tokenzählung"]
category: "tokens-tokenisierung-und-nachrichtenformat"
marker: ""
short: "Tokenanzahl, abhängig von Text, Sprache und Tokenisierung."
sources:
  - label: "OpenAI"
    url: "https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens"
status: "entwurf"
updated: "2026-09-20"
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Token Count bezeichnet die Anzahl der Tokens eines Textes, einer Eingabe oder einer Ausgabe. Der Wert hängt davon ab, welcher Tokenizer verwendet wird und was genau gezählt werden soll. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens)) Eine Wortzählung oder die sichtbare Zeichenzahl ist deshalb kein gleichwertiger Ersatz. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens))

## So kannst du dir das vorstellen

Du fragst, wie viele Pakete eine Lieferung umfasst. Eine Antwort ist erst dann eindeutig, wenn klar ist, ob nur die bestellte Ware oder auch zusätzliche Unterlagen und Zubehör mitgezählt wurden.

Bei Tokens brauchst du ebenfalls einen klaren Messumfang. Die Zahl für einen einzelnen Textausschnitt und die Zahl für eine vollständige Modellanfrage beantworten unterschiedliche Fragen.

## Drei sinnvolle Messpunkte

- **Reiner Text:** Ein passender Tokenizer zählt die Tokens eines eingegebenen Textes. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens))
- **Vollständige Eingabe:** Nachrichtenrollen, Formatierung, Werkzeuge, Schemas und weitere Inhalte können zusätzliche Eingabetokens ausmachen. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens))
- **Tatsächlicher Verbrauch:** Die Nutzungsangaben einer API-Antwort unterscheiden Eingabe und Ausgabe und können weitere Detailwerte enthalten. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens))

## Warum Faustregeln nicht für die Abrechnung reichen

Die häufig genannte Schätzung von ungefähr vier Zeichen pro Token bezieht sich auf englischen Text und liefert keine exakte Umrechnung. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens)) Sprache, Schreibweise und Encoding beeinflussen den tatsächlichen Wert. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens))

Für eine erste Größenordnung mag eine grobe Schätzung genügen. Vor einer technischen Grenze oder einer Kostenhochrechnung würde ich dagegen die passende Zählfunktion und anschließend reale Verbrauchsdaten verwenden.

## Was du zusammen mit der Zahl notieren solltest

Für einen reproduzierbaren Test bieten sich Modell, Tokenizer beziehungsweise Encoding, vollständiger Beispieltext und Messumfang an. Falls Rollen und Spezialtokens berücksichtigt wurden, vermerke auch das.

Eine Vorabzählung der Eingabe sagt außerdem nicht voraus, wie viele Output-Tokens das Modell anschließend erzeugen wird. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens)) Für die Planung beider Mengen brauchst du daher getrennte Annahmen oder Messungen.

## Verwandte Begriffe

**Tokenizer**, **Input-Tokens**, **Output-Tokens**, **Reasoning-Tokens** und **Kontextfenster** helfen dabei, eine Zahl richtig einzuordnen.