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KI

Prompt Engineering: Warum die Frage wichtiger wird als die Antwort

Wer ein grosses KI-Modell benutzt, kauft eine Blackbox, deren Verhalten zu grossen Teilen davon abhängt, wie er sie anspricht. Eine Disziplin zwischen Handwerk und Wissenschaft wird erwachsen.

Von der MacherPost-Redaktion 03.08.2026, 07:00 ♪ 33 Min Audio · 4'255 Wörter

Die grossen KI-Modelle werden mit jedem Quartal leistungsfähiger, und die Schnittstelle zum Nutzer bleibt der Prompt. Wer diese Schnittstelle beherrscht, vervielfacht den Wert jeder Lizenz.

Am 24. November 2025 hat Anthropic das Modell Claude Opus 4.5 veröffentlicht und den Preis pro Million Tokens von 15 auf 5 Dollar Input und von 75 auf 25 Dollar Output gesenkt (Anthropic, Introducing Claude Opus 4.5). Eine Preissenkung um Faktor drei im Hochpreis-Segment, mitten in einer Phase, in der die Modelle selbst längst nicht mehr das Nadelöhr sind. Was eine produktive KI-Anwendung vom Prototyp trennt, ist die Fähigkeit, das Modell richtig anzusprechen. Prompt Engineering, also die Disziplin, Eingaben an ein Sprachmodell so zu formulieren, dass das gewünschte Verhalten mit hoher Wahrscheinlichkeit herauskommt, hat sich seit 2023 von einer Nische zur Industrie entwickelt. Wir erklären, was die Disziplin empirisch leistet, was sie nicht leisten kann, und warum ausgerechnet die jüngste Modellgeneration die Frage nach dem richtigen Prompt neu stellt.

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