Kontextfenster-Rechner
Ein Text mit 100.000 Tokens belegt 10 % eines Kontextfensters von 1.000.000 Tokens und lässt 900.000 Tokens frei.
So funktioniert’s
- Text einfügen oder eine Textdatei laden. Oder das Feld leer lassen und eine Token-Zahl eintippen.
- Auf Wunsch im Feld für die Reserve Tokens für die Antwort zurücklegen.
- Die Tabelle lesen: belegter Anteil, verbleibende Tokens und ungefähre verbleibende Wörter und Seiten je Modell. Die Zeile wird rot, wenn der Text nicht passt.
Berechnung
Belegt in Prozent = Tokens ÷ Kontextfenster × 100. Verbleibende Tokens = Kontextfenster − reservierte Tokens − belegte Tokens. Der Text passt, wenn der Rest null oder mehr ist.
Die Tokens stammen aus Ihrem Text. GPT-4o und GPT-4.1 nutzen die exakte Zählung mit o200k_base (js-tiktoken). Die GPT-6-Modelle haben in der OpenAI-Dokumentation keinen Tokenizer-Namen, ihre Zeilen nutzen o200k_base als Anhaltspunkt (mit † markiert). Die Zeilen für Claude und Gemini sind Schätzungen (mit ‡ markiert) nach den Verhältnissen aus der Dokumentation von Anthropic und Google: Claude 2,5 Zeichen oder 0,555 Wörter pro Token, Gemini 4 Zeichen oder 60 bis 80 Wörter pro 100 Tokens, jeweils der größere Wert. Wenn Sie eine Token-Zahl eintippen, gilt dieselbe Zahl für alle Modelle.
Verbleibende Wörter = verbleibende Tokens × Wörter pro Token. Bei eingefügtem Text wird das Verhältnis je Modell an Ihrem Text gemessen; bei eingetippter Token-Zahl gilt das dokumentierte Verhältnis (Claude 0,555; Gemini 0,7, die Mitte von 60 bis 80 pro 100) oder 0,75 für OpenAI, eine gängige Faustregel. Verbleibende Seiten = verbleibende Wörter ÷ Wörter pro Seite, standardmäßig 500 und änderbar.
Modelle, Limits und Quellen
Kontextfenster und maximale Ausgabe sind die Zahlen, die auf der Dokumentationsseite des jeweiligen Anbieters stehen, geprüft am 2026-10-15.
Fenster können sich ändern oder je nach Tarif und Plattform abweichen. Prüfen Sie die Quellseite, bevor Sie sich auf eine Zahl verlassen.
| Modell | Kontextfenster (Tokens) | Maximale Ausgabe (Tokens) | Quelle (geprüft) |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 (claude-fable-5-1) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5) | 1.000.000 | 128.000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| GPT-6 Astra (gpt-6-astra) | 1.050.000 | 128.000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra (2026-10-15) |
| GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) | 1.050.000 | 128.000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol (2026-10-15) |
| GPT-6 Luna (gpt-6-luna) | 1.050.000 | 128.000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna (2026-10-15) |
| GPT-4.1 (gpt-4.1) | 1.047.576 | 32.768 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4.1 (2026-10-15) |
| GPT-4o (gpt-4o) | 128.000 | 16.384 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4o (2026-10-15) |
| Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash (2026-10-15) |
| Gemini 3.1 Pro (preview) (gemini-3.1-pro-preview) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-pro (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash) | 1.048.576 | 65.536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash (2026-10-15) |
Häufige Fragen
Wie viele Wörter passen in ein Fenster von 1 Mio. Tokens?
Anthropic nennt für den aktuellen Tokenizer etwa 555.000 Wörter für 1 Mio. Tokens. Google sagt, 100 Tokens seien etwa 60 bis 80 englische Wörter, also 1 Mio. Tokens etwa 600.000 bis 800.000 Wörter. Es hängt von Sprache und Inhalt ab.
Zählt die Antwort zum Kontextfenster?
Wie sich Eingabe-, Ausgabe- und Reasoning-Tokens das Fenster teilen, legt die Dokumentation des jeweiligen Anbieters fest. Mit dem Feld für die Reserve legen Sie die erwarteten Antwort-Tokens beiseite. Die Tabelle im Leitfaden nennt die maximale Ausgabe jedes Modells.
Wie genau ist der Prozentwert?
Für GPT-4o und GPT-4.1 von OpenAI ist er allein für den Text exakt. GPT-6 ist ein Anhaltspunkt, Claude und Gemini sind Schätzungen. Lassen Sie nahe am Limit also Spielraum und prüfen Sie mit der Token-Zähl-API des Anbieters.
Warum fehlt mein Lieblingsmodell?
Aufgeführt sind nur Modelle, deren Kontextfenster auf einer offiziellen Dokumentationsseite bestätigt wurde, mit Quelle und Prüfdatum im Leitfaden. Limits ändern sich, und manche Tarife oder Plattformen bieten kleinere Fenster. Prüfen Sie die verlinkte Seite, bevor Sie sich auf eine Zahl verlassen.
Wird mein Text irgendwohin gesendet?
Nein. Alles läuft in Ihrem Browser. Geladene Dateien werden lokal gelesen und nicht hochgeladen.