Eine Million Token: Lohnt sich ein Notizsystem noch?

Der Einwand kommt zuverlässig, sobald jemand von einem zweiten Gehirn erzählt. Aktuelle Sprachmodelle nehmen eine Million Token entgegen, manche mehr. Warum dann noch Notizen sortieren, verschlagworten und verknüpfen, wenn man der KI ohnehin alles auf einmal hinwerfen kann?

Die Antwort hängt an einer Zahl, die fast nie nachgerechnet wird. Token sind die Textbausteine, in die ein Modell einen Text zerlegt und nach denen abgerechnet wird. Wie viel Text eine Million davon fasst, hängt von der Sprache ab und vom Zerlegungsverfahren, dem Tokenizer. Also haben wir es gemessen statt geschätzt.

Wie wir gezählt haben

Grundlage sind zwei Texte mit identischem Inhalt, die deutsche und die englische Fassung eines eigenen Magazinartikels. Deutsch 1.134 Wörter, Englisch 1.276 Wörter, jeweils nur Fließtext und Zwischenüberschriften, ohne Bildunterschriften und Quellenliste. Als Wort zählt, was zwischen zwei Leerzeichen steht. Beide Fassungen liefen durch die Bibliothek js-tiktoken in Version 1.0.20, einmal mit der Kodierung o200k_base, die OpenAI für seine aktuellen Modelle nutzt, und einmal mit cl100k_base, der älteren Kodierung von GPT-4 und GPT-3.5.

Die überall zitierte Faustregel lautet, eine Million Token seien 750.000 Wörter. Für Englisch ist sie zu vorsichtig, für Deutsch deutlich zu großzügig. Aufschlussreicher ist der Vergleich der beiden Kodierungen: Derselbe deutsche Text ergibt einmal 1.747 und einmal 2.088 Token. Zwanzig Prozent Unterschied, nur weil ein anderes Verfahren zerlegt. Am englischen Text änderte sich dabei so gut wie nichts, 1,200 gegen 1,202 Token pro Wort. Der Fortschritt beim Tokenizer ging fast vollständig an andere Sprachen.

Für Claude und Gemini lässt sich das nicht so sauber nachrechnen, weil Anthropic und Google ihre Tokenizer nicht veröffentlichen. Anthropic schreibt in der eigenen Preisdokumentation immerhin, dass Claude 4.7 und neuere Modelle ein anderes Verfahren nutzen, das für denselben Text etwa 30 Prozent mehr Token erzeugt als die Vorgänger. Die folgenden Zahlen sind deshalb eine Größenordnung und keine Punktlandung.

Was das für eine echte Sammlung bedeutet

Wir haben eine über Jahre gewachsene Sammlung ausgemessen: rund 470 Notizen, hochgerechnet 350.000 bis 400.000 Wörter. Das passt in ein Kontextfenster. Gerade so, und sie wächst weiter.

Nur wird ein Kontextfenster bei jeder einzelnen Frage neu gefüllt und neu bezahlt. Das Modell erinnert sich nicht, es liest jedes Mal von vorn. Bei GPT-5.6 Sol kostet eine Million Eingabe-Token fünf US-Dollar, ab 272.000 Token in einer einzelnen Anfrage sind es zehn. 400.000 deutsche Wörter sind rund 616.000 Token und liegen damit im teuren Bereich, macht 6,16 Dollar. Pro Frage. Zehn Fragen an einem Nachmittag sind gut 60 Dollar. Notion Business, das teuerste Abo aus unserem Systemvergleich, kostet 19,50 Euro pro Nutzer und Monat.

Zwei Einschränkungen gehören dazu. Diese Rechnung gilt für die Programmierschnittstelle, über die Entwickler ein Modell direkt ansprechen, nicht für die Abos. Wer ChatGPT Plus oder Claude Pro nutzt, zahlt nicht pro Token, sondern läuft irgendwann in Nutzungsgrenzen. Und es gibt Zwischenspeicher: Für einen Treffer im Cache berechnen OpenAI und Anthropic nur ein Zehntel des Eingabepreises, aus 6,16 Dollar werden dann 62 Cent. Der Cache hält allerdings je nach Einstellung nur fünf Minuten bis eine Stunde.

Warum sich das Sortieren trotzdem rechnet

Der entscheidende Punkt ist nicht, dass ein Notizsystem billiger wäre als die KI. Es macht die Menge kleiner, die überhaupt in den Kontext muss. Eine brauchbare Volltextsuche oder ein semantischer Index, also eine Suche nach Bedeutung statt nach Stichwort, reicht dem Modell zehn passende Notizen statt vierhundert.

Aus 616.000 Token werden dann rund 9.000 und aus 6,16 Dollar fünf Cent. Bei den Token ist das ein Verhältnis von 67 zu 1, beim Preis von 123 zu 1, weil die kleine Anfrage unter der teuren Schwelle von 272.000 Token bleibt. Dazu kommt ein Effekt, den keine Preistabelle abbildet: Ein Modell, das zehn passende Notizen liest, antwortet präziser als eines, das vierhundert durchpflügen muss.

Die eigentliche Grenze ist selten das Kontextfenster

Wer nicht über die Programmierschnittstelle arbeitet, stößt ohnehin früher an eine andere Wand. Bei ChatGPT hängt die Zahl der Dateien, die in ein Projekt dürfen, am Tarif: fünf im kostenlosen Zugang, 25 bei Go und Plus, 40 bei Pro, Business und den Bildungstarifen. Gemini Notebook lässt im kostenlosen Standardzugang 50 Quellen pro Notebook zu, im Plus-Tarif 100, im Pro-Tarif 300. Eine Quelle darf dabei bis zu 500.000 Wörter umfassen.

Bemerkenswert ist, wie unsauber diese Angaben teilweise gepflegt sind. OpenAI nennt in der Hilfe zu Projekten 25 Dateien für Plus, in der Hilfe zu Datei-Uploads dagegen 20, beide Seiten zuletzt in derselben Woche aktualisiert. Wer plant, sollte die Zahl im eigenen Konto nachsehen und sich nicht auf die Dokumentation verlassen.

Das verschiebt die Frage. Nicht die Million Token entscheidet, ob eine Sammlung befragbar ist, sondern ob das Werkzeug sie überhaupt entgegennimmt. Und genau an dieser Stelle spielt ein eigenes Notizsystem seinen Vorteil aus, weil es nicht auswählt, was hineindarf, sondern nur, was hinausgeht.

Was gegen die ganze Idee spricht

Ein zweites Gehirn bleibt Arbeit, und die Programme haben Ecken, die man vor dem Einstieg kennen sollte. Obsidian und Joplin gibt es auch fürs Handy, nur gleichen sie nicht im Hintergrund ab. Obsidian beantwortet die Frage in der eigenen Sync-FAQ mit einem klaren Nein: Dateien werden ausschließlich synchronisiert, während das Programm läuft. Am Rechner fällt das kaum auf, weil er meist offen ist. Wer aber unterwegs eine Notiz tippt und die App wegwischt, findet sie am Rechner erst, wenn er die App auf dem Handy noch einmal öffnet. Das gilt für den hauseigenen Bezahldienst Obsidian Sync. Wer seinen Ordner stattdessen in iCloud oder über Syncthing liegen hat, für den übernimmt das der jeweilige Dienst. Notion begrenzt Dateien im kostenlosen Tarif auf 5 MB pro Stück. Und bei Gemini Notebook dokumentiert Google keine Wiederherstellung: Wer ein Notebook löscht, löscht die Quellen mit, nur die Gemini-Unterhaltungen wandern zurück in die Chatliste.

Der ehrlichste Rat lautet deshalb, erst zwei Wochen lang zu sammeln und danach zu entscheiden. Wer dann dreißig Notizen hat, braucht kein System, sondern einen Ordner. Wer dreihundert hat, merkt beim Suchen von allein, was ihm fehlt.