KI-Glossar

Eine Schnittstelle, über die Software Anfragen an ein KI-Modell senden und Antworten erhalten kann, sodass Entwickler KI in ihre eigenen Apps und Abläufe einbauen können.

Beispiel: Der Entwickler eines Onlineshops bindet ein Modell über eine API an, sodass beim Anlegen jedes neuen Artikels ein erster Entwurf der Produktbeschreibung erscheint, ohne dass jemand eine Chat-App öffnet.

Oft verwechselt mit: Ein Modell über eine API zu nutzen ist etwas anderes, als die Chat-App des Anbieters zu nutzen: Die Funktionen unterscheiden sich, und bei manchen Anbietern wird die API-Nutzung getrennt von einem App-Abo abgerechnet. Für alltägliche Aufgaben brauchst du keine API, um KI-Tools zu nutzen.

Mehr dazu: Produkte, Modelle und Tarife

Ein fester Satz von Testaufgaben, mit dem KI-Modelle gemessen und verglichen werden; ein Ergebnis zeigt, wie ein Modell in genau diesem Test unter bestimmten Bedingungen abgeschnitten hat, nicht, wie nützlich es für deine Arbeit sein wird.

Beispiel: Ein Modell kann bei einer Reihe von Mathe-Wettbewerbsaufgaben mit bestimmten Einstellungen gut abschneiden und trotzdem eine schwache Zusammenfassung deiner Meeting-Notizen schreiben.

Oft verwechselt mit: Ein Benchmark-Ergebnis ist keine allgemeine Rangliste der Nützlichkeit. Die Ergebnisse hängen vom Test, den Prompts und den Einstellungen ab, daher passen Werte aus verschiedenen Quellen womöglich nicht zusammen; deine eigene Aufgabe mit zwei oder drei Tools auszuprobieren, ist ein direkterer Test für deinen Bedarf.

Mehr dazu: Die Antwort Schritt für Schritt verbessern, Ein Tool wählen und auswerten, wie es lief

Quelle: Artificial Analysis Intelligence Benchmarking Methodology (Artificial Analysis, abgerufen am 2026-10-10)

Die Optionen in einem KI-Produkt, die steuern, was mit deinen Daten passiert, etwa ob deine Chats zur Verbesserung der Modelle des Anbieters genutzt werden dürfen und ob dein Chatverlauf gespeichert wird.

Beispiel: Bevor du ein Chat-Tool für die Arbeit nutzt, öffnest du seine Einstellungen, suchst die Option zur Nutzung deiner Chats für die Modellverbesserung und wählst, was zu deiner Situation und den Regeln deiner Organisation passt.

Oft verwechselt mit: Datenschutzeinstellungen unterscheiden sich je nach Produkt, Tarif und Kontotyp, und sie können sich ändern, also prüfe die aktuellen Einstellungen selbst, statt von einer Standardeinstellung auszugehen. Wenn du die Modellverbesserung ausschaltest, heißt das nicht unbedingt, dass nichts gespeichert wird, also füge trotzdem keine sensiblen persönlichen Daten, Firmendaten oder Daten anderer Personen ein.

Mehr dazu: Ein Tool wählen und auswerten, wie es lief, Eine Büroaufgabe aufteilen

Quelle: Data controls in ChatGPT (OpenAI, abgerufen am 2026-10-10)

Eine Liste von Zahlen, die ein Stück Text darstellt, damit Software messen kann, wie eng zwei Texte zusammenhängen, und zwar daran, wie nah ihre Zahlen beieinanderliegen.

Beispiel: Eine Notiz-App kann mit Embeddings eine Notiz mit dem Titel „Kosten Autoreparatur“ finden, wenn du nach „wie viel hat es gekostet, das Fahrzeug instand zu setzen“ suchst, obwohl die Wörter verschieden sind.

Oft verwechselt mit: Ein Embedding ist keine Zusammenfassung oder Antwort, die du liest; es ist eine interne Darstellung, die im Hintergrund für Suche, Gruppierung und Retrieval-Augmented Generation genutzt wird.

Quelle: Vector embeddings (OpenAI, abgerufen am 2026-10-10)

Weiteres Training eines bestehenden Modells mit einer kleineren Menge gelabelter Beispiele, damit es sich auf eine bestimmte Weise verhält, etwa einen Hausstil einhält.

Beispiel: Ein Support-Team passt ein Modell per Fine-Tuning an, mit früheren Kundenfragen samt freigegebenen Antworten, damit neue Antworten denselben Ton und dasselbe Format haben.

Oft verwechselt mit: Fine-Tuning verändert das Modell selbst und erfordert vorbereitete Daten und eine technische Einrichtung. Anweisungen oder Beispiele in deinen Prompt zu schreiben oder Dokumente per Retrieval-Augmented Generation anzubinden, lässt das Modell unverändert und ist für alltägliche Aufgaben meist die einfachere Option.

Quelle: About supervised fine-tuning for Gemini models (Google Cloud, abgerufen am 2026-10-10)

KI, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder Code erzeugt, auf Grundlage von Mustern, die sie aus sehr vielen Beispielen gelernt hat.

Beispiel: Du bittest um fünf mögliche Titel für ein Schulplakat zum Thema Recycling, und das Tool schreibt dir fünf neue.

Oft verwechselt mit: Eine Suchmaschine verweist dich auf Seiten, die es schon gibt, während generative KI neuen Text schreibt, der richtig klingen und trotzdem falsch sein kann. Wenn das Tool nicht auch im Web sucht, schlägt es nichts nach.

Mehr dazu: Was KI für dich tun kann und was nicht

Eine Art KI-Modell, das mit einer sehr großen Menge Text trainiert wurde, um vorherzusagen, welches Wort oder welcher Wortteil wahrscheinlich als Nächstes kommt. Dadurch kann es Fragen beantworten, schreiben und zusammenfassen.

Beispiel: Wenn du „Erkläre einem 10-jährigen Kind die Fotosynthese“ eintippst, schreibt das große Sprachmodell hinter der Chat-App die Antwort Stück für Stück, und jedes Stück wird danach ausgewählt, was wahrscheinlich als Nächstes kommt.

Oft verwechselt mit: Ein großes Sprachmodell ist der Motor, nicht die App. Die Chat-App, die du öffnest, ist ein KI-Produkt, das ein oder mehrere Modelle nutzt und Funktionen darum herum ergänzt, etwa Datei-Upload, Suche oder gespeicherte Chats.

Mehr dazu: Was KI für dich tun kann und was nicht, Produkte, Modelle und Tarife

Wenn ein KI-Modell Text erzeugt, der sachlich falsch ist oder nicht zu dem Material passt, das es bekommen hat.

Beispiel: Du fragst nach drei Büchern zu einem Thema. Bei einem klingen Titel und Autor echt, aber wenn du im Bibliothekskatalog suchst, gibt es das Buch nicht.

Oft verwechselt mit: Eine Halluzination erkennst du nicht am Tonfall: Eine falsche Antwort kann genauso selbstsicher klingen wie eine richtige. Sie ist auch etwas anderes als veraltete Informationen wegen des Wissensstichtags, aber beides musst du an einer Primärquelle prüfen.

Mehr dazu: So prüfst du, was KI dir sagt, Mit KI recherchieren und Quellenangaben prüfen

Quelle: Reduce hallucinations (Anthropic, abgerufen am 2026-10-10)

Ein KI-System, das mit einer gewissen Eigenständigkeit über mehrere Schritte auf ein Ziel hinarbeitet, entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, und dabei Tools wie Suche, Dateien oder andere Apps nutzt.

Beispiel: Du bittest einen Agenten, für Freitag Zugverbindungen in eine andere Stadt herauszusuchen und eine Nachricht an dein Team mit zwei Optionen zu entwerfen; er sucht, vergleicht und schreibt den Entwurf, den du dann prüfst.

Oft verwechselt mit: Ein Chat-Assistent beantwortet eine Nachricht nach der anderen, während du steuerst, ein Agent dagegen führt eine Reihe von Aktionen mit weniger Eingaben von dir aus. Weil er handeln kann, prüfe, worauf er zugreifen darf, und kontrolliere seine Arbeit, bevor etwas gesendet, gekauft oder gelöscht wird.

Die App, Website oder Funktion, die du tatsächlich nutzt, etwa ein Chat-Assistent oder eine Schreibhilfe, und die im Hintergrund ein oder mehrere KI-Modelle nutzt.

Beispiel: Eine Notiz-App bekommt eine Schaltfläche „Diese Seite zusammenfassen“: Die Schaltfläche und die App sind das Produkt, und ein Modell dahinter schreibt die Zusammenfassung.

Oft verwechselt mit: Das Produkt ist nicht das Modell und nicht der Tarif. Ein Produkt kann mehrere Modelle oder Modellversionen anbieten, und was du darin tun kannst, hängt vom Produkt, deinem Tarif und manchmal deiner Region ab, nicht nur vom Modell darin.

Mehr dazu: Produkte, Modelle und Tarife, Ein Tool wählen und auswerten, wie es lief

Der gesamte Text, den ein Modell beim Schreiben einer Antwort auf einmal berücksichtigen kann, einschließlich deiner Nachrichten, des Materials, das du hinzugefügt hast, und der Antwort selbst.

Beispiel: In einem sehr langen Chat verliert das Tool womöglich Details aus den Augen, die du am Anfang genannt hast, wenn diese früheren Teile nicht mehr in sein Kontextfenster passen.

Oft verwechselt mit: Das Kontextfenster ist kein Langzeitgedächtnis: Es umfasst das, was dem Modell gerade vorliegt, während eine separate Gedächtnisfunktion, sofern ein Produkt eine hat, Notizen zwischen Chats speichert. Seine Größe wird in Tokens gemessen, nicht in Wörtern oder Seiten.

Mehr dazu: Den richtigen Kontext geben

Quelle: Context windows (Anthropic, abgerufen am 2026-10-10)

Computersysteme, die Aufgaben erledigen, die man normalerweise mit menschlichem Denken verbindet, etwa Sprache verstehen, Bilder erkennen oder Vorhersagen treffen.

Beispiel: Eine Foto-App, die Bilder nach den Gesichtern darauf gruppiert, nutzt KI, und ebenso ein Chat-Tool, das aus deinen Notizen eine E-Mail entwirft.

Oft verwechselt mit: KI ist das ganze Fachgebiet, nicht ein einzelnes Produkt. Generative KI ist der Teil, der neue Texte, Bilder oder Audio erzeugt; viele andere KI-Systeme sortieren, bewerten oder prognostizieren nur, etwa ein Spamfilter.

Mehr dazu: Was KI für dich tun kann und was nicht

Das konkrete KI-Modell, erkennbar an einem Namen und meist einer Versionsnummer, das in einem Produkt die Antworten erzeugt.

Beispiel: In einer Chat-App kannst du vielleicht aus einer kurzen Liste von Modellnamen mit Nummern wählen; stellst du jedem dieselbe Frage, können sich die Antworten in Länge, Stil und Genauigkeit unterscheiden.

Oft verwechselt mit: Die Modellversion ist der Motor; das Produkt ist die App drumherum, und der Tarif entscheidet, welche Versionen du wählen kannst. Eine neuere Nummer garantiert keine besseren Ergebnisse für deine Aufgabe, also teste deine eigene Aufgabe, bevor du wechselst.

Mehr dazu: Produkte, Modelle und Tarife

Fähig, mit mehr als einer Art von Ein- oder Ausgabe zu arbeiten, etwa mit Text, Bildern, Audio oder Video.

Beispiel: Du fotografierst einen handgeschriebenen Einkaufszettel und bittest das Tool, daraus eine getippte Liste zu machen, nach Lebensmittelart gruppiert.

Oft verwechselt mit: Multimodal heißt nicht, dass jede Art von Eingabe in jedem Produkt oder Tarif funktioniert: Ein Tool liest vielleicht Bilder, aber kein Audio, oder erstellt Bilder, aber keine Videos. Prüfe, was dein Tool annimmt, und prüfe seine Beschreibung eines Bildes so sorgfältig wie jede andere Ausgabe.

Ein Modell, dessen trainierte Gewichte, also die Zahlen, die es im Training gelernt hat, veröffentlicht sind, sodass Menschen es gemäß seiner Lizenz selbst herunterladen, ausführen und anpassen können.

Beispiel: Ein Entwickler lädt ein Open-Weights-Modell herunter und führt es auf seinem eigenen Computer aus, sodass Dokumente auf diesem Rechner bleiben, aber er muss trotzdem die Lizenz einhalten, die zum Modell gehört.

Oft verwechselt mit: Open Weights ist nicht dasselbe wie Open-Source-KI. Die Lizenz kann die kommerzielle Nutzung oder bestimmte Zwecke einschränken, und Trainingsdaten und Trainingscode werden womöglich gar nicht veröffentlicht; Open-Source-KI, wie die Open Source Initiative sie definiert, verlangt die Freiheiten, sie zu nutzen, zu untersuchen, zu verändern und weiterzugeben, sowie Informationen zu den Daten, Code und Gewichte.

Quelle: Gemma 4 model overview (Google, abgerufen am 2026-10-10)

KI, die unter Bedingungen veröffentlicht wird, die es allen erlauben, sie für jeden Zweck zu nutzen, zu untersuchen, zu verändern und weiterzugeben, zusammen mit dem Trainingscode, den trainierten Gewichten und genug Informationen über die Trainingsdaten, damit eine fachkundige Person ein ähnliches System bauen kann.

Beispiel: Eine Forschungsgruppe veröffentlicht ein Modell mit seinen Gewichten, seinem vollständigen Trainingscode und einer detaillierten Beschreibung der Herkunft seiner Trainingsdaten, unter Bedingungen, die jede Nutzung erlauben, sodass andere Teams es untersuchen und ihre eigene Version neu trainieren können.

Oft verwechselt mit: Open-Source-KI und Open Weights sind verschiedene Bezeichnungen. Ein Modell, dessen Gewichte du herunterladen kannst, dessen Trainingscode oder Angaben zu den Trainingsdaten aber nicht offengelegt werden oder dessen Lizenz einschränkt, wie du es nutzen darfst, ist Open Weights, aber nach der Definition der Open Source Initiative keine Open-Source-KI. Lies die Lizenz, statt dich auf die Bezeichnung zu verlassen.

Quelle: The Open Source AI Definition – 1.0 (Open Source Initiative, abgerufen am 2026-10-10)

Die Anweisung, die Frage oder das Material, mit denen du einem KI-Tool sagst, was du willst.

Beispiel: „Schreib diesen Absatz für einen 12-jährigen Leser in weniger als 80 Wörtern um“ ist ein Prompt, und ebenso eine eingefügte E-Mail, gefolgt von „Liste die drei Dinge auf, die ich tun muss“.

Oft verwechselt mit: Ein Prompt braucht keine speziellen Schlüsselwörter oder Tricks. Normale Sprache reicht: Nenne die Aufgabe, gib etwas Kontext und sag, in welcher Form du die Antwort willst.

Mehr dazu: Deine erste Frage stellen, Mit einem klaren Ziel beginnen

Eine Arbeitsweise, bei der ein Modell zusätzliche Schritte macht, um ein Problem zu zerlegen, bevor es seine endgültige Antwort gibt; oft genutzt für Mathe, Logik, Planung oder Code.

Beispiel: Soll ein Modell im Reasoning-Modus einen Wochen-Lernplan rund um zwei Prüfungen und einen Nebenjob erstellen, braucht es vielleicht länger und arbeitet die Einschränkungen durch, bevor es den fertigen Plan zeigt.

Oft verwechselt mit: Reasoning ist nicht dasselbe wie Rechthaben: Die Schritte können vernünftig aussehen und trotzdem einen Fehler enthalten, also prüfe das Ergebnis. Es ist meist langsamer und verbraucht unter Umständen mehr von deinem Nutzungskontingent, für eine schnelle Umformulierung oder Zusammenfassung brauchst du es daher vielleicht nicht.

Eine Methode, bei der ein System zuerst relevante Textstellen in einer ausgewählten Menge von Dokumenten findet und sie an das Modell übergibt, damit seine Antwort auf diesem Inhalt beruht.

Beispiel: Ein Hilfe-Bot in einem Unternehmen durchsucht das Mitarbeiterhandbuch nach dem Abschnitt über Urlaub, schreibt seine Antwort dann auf Basis dieses Abschnitts und kann zeigen, welchen Abschnitt er verwendet hat.

Oft verwechselt mit: Retrieval-Augmented Generation trainiert das Modell nicht neu; sie fügt der Anfrage jedes Mal nachgeschlagenen Text hinzu, und darin liegt der Unterschied zum Fine-Tuning. Die Antwort kann trotzdem falsch sein, wenn die falsche Textstelle gefunden oder falsch gelesen wird, also öffne die Textstelle, auf die sie sich gestützt hat.

Quelle: Retrieval-augmented generation (RAG) in Azure AI Search (Microsoft, abgerufen am 2026-10-10)

Die Zugangsstufe, die du bei einem KI-Produkt hast, etwa eine kostenlose Stufe oder ein kostenpflichtiges Abo. Sie beeinflusst, welche Funktionen du bekommst.

Beispiel: Zwei Mitschüler verwenden dieselbe Chat-App, aber einer nutzt die kostenlose Stufe und der andere zahlt monatlich, daher sehen sie unter Umständen unterschiedliche Funktionen, Nutzungslimits oder Modelle zur Auswahl.

Oft verwechselt mit: Ein Tarif ist kein Modell und kein Produkt; er ist die Kontostufe, für die du dich anmeldest. Bei manchen Anbietern werden das App-Abo und die Nutzung der Entwickler-API getrennt abgerechnet.

Mehr dazu: Produkte, Modelle und Tarife, Ein Tool wählen und auswerten, wie es lief

Quelle: I have a paid Claude subscription (Pro, Max, Team, or Enterprise plans). Why is Claude API usage billed separately from my paid Claude plan? (Anthropic, abgerufen am 2026-10-10)

Eine kleine Texteinheit, die ein Modell liest und schreibt. Das kann ein einzelnes Zeichen, ein Wortteil, ein ganzes Wort oder ein Satzzeichen sein.

Beispiel: Ein kurzes, häufiges Wort ist oft ein einzelnes Token, während ein langes oder ungewöhnliches Wort in mehrere Tokens aufgeteilt werden kann.

Oft verwechselt mit: Ein Token ist nicht dasselbe wie ein Wort, daher lassen sich Limits und Preise in Tokens nicht genau in Wörter oder Seiten umrechnen. Verschiedene Modelle teilen Text unterschiedlich auf, sodass derselbe Text als unterschiedlich viele Tokens zählen kann.

Mehr dazu: Den richtigen Kontext geben

Quelle: Understanding and counting tokens (OpenAI, abgerufen am 2026-10-10)

Die Fähigkeit eines KI-Modells, externe Funktionen oder Dienste aufzurufen, etwa eine Websuche, einen Taschenrechner oder einen Kalender, und die Ergebnisse in seiner Antwort zu verwenden.

Beispiel: Wenn du nach den Öffnungszeiten eines Museums in deiner Nähe fragst, kann ein Tool mit Websuche eine aktuelle Seite aufrufen, während ein Modell ohne Tools nur aus dem antworten kann, was es im Training gelernt hat.

Oft verwechselt mit: Tool-Nutzung ist eine einzelne Fähigkeit; ein Agent ist ein System, das über viele Schritte viele Tools nutzen kann. Ein Modell ohne Tools kann weder das Web noch deinen Kalender prüfen, auch wenn seine Antwort so klingt, als hätte es das getan.

Mehr dazu: Was KI für dich tun kann und was nicht

Quelle: Tool use with Claude (Anthropic, abgerufen am 2026-10-10)

Der Prozess, in dem ein KI-Modell Muster aus einer sehr großen Menge Beispieldaten lernt. Das prägt, wie es später antwortet.

Beispiel: Ein Sprachmodell wird mit riesigen Textsammlungen trainiert und lernt so, wie Sätze üblicherweise aufgebaut sind und welche Wörter und Fakten oft zusammen vorkommen.

Oft verwechselt mit: Das Training findet statt, bevor du das Modell nutzt; wenn du chattest, arbeitet es mit dem, was es bereits gelernt hat, plus dem, was im Gespräch steht. Deine Chats werden nur dann zu Trainingsdaten, wenn der Anbieter sie so verwendet, was du über die Datenschutzeinstellungen eventuell steuern kannst.

Mehr dazu: Was KI für dich tun kann und was nicht

Das Datum, bis zu dem die Trainingsdaten eines Modells reichen; das Modell weiß daher womöglich nichts von Ereignissen oder Änderungen nach diesem Datum.

Beispiel: Wenn du nach einer Regel fragst, die sich letzten Monat geändert hat, beschreibt ein Modell ohne Websuche vielleicht die alte Regel, als würde sie noch gelten.

Oft verwechselt mit: Der Wissensstichtag ist nicht das Datum, an dem das Produkt veröffentlicht oder zuletzt aktualisiert wurde; er liegt meist früher. Wenn ein Tool im Web sucht, hängt seine Antwort von den gefundenen Seiten ab, also prüfe so oder so Datumsangaben und Quellen.

Mehr dazu: Was KI für dich tun kann und was nicht, Mit KI recherchieren und Quellenangaben prüfen

Quelle: How up-to-date is Claude's training data? (Anthropic, abgerufen am 2026-10-10)