Die Nachricht, die du nie geschickt hast und die das Modell zuerst liest
Jede Chat-App sendet dem Modell mehr als deine Nachricht. Vor deinen Worten kommt ein Textblock, den die App geschrieben hat: wie der Assistent heißt, was er tun und lassen soll, wie Antworten formatiert werden, welches Datum heute ist, welche Tools er aufrufen kann. Dieser Block ist der System Prompt. Du tippst "fasse das zusammen"; das Modell erhält eine Seite Regeln, gefolgt von "fasse das zusammen".
Das Modell behandelt den System Prompt als stehende Order. Ein Modell, das gebeten wird, "ein knapper Assistent zu sein, der auf britischem Englisch antwortet und nie Aufzählungspunkte verwendet", tut das für das gesamte Gespräch, ohne daran erinnert zu werden, weil die Anweisung bei jeder Nachricht erneut ankommt. Dieses erneute Senden ist das Detail, das die meisten übersehen, und genau das ist es, was Geld kostet, was der dritte Abschnitt beziffert.
Man kann echte davon sehen. Anthropic veröffentlicht die System Prompts, die es für Claude in seinen Apps verwendet, mit Release Notes bei jeder Änderung. Einen davon zu lesen ist der schnellste Weg, das Genre zu verstehen: Absätze zu Tonalität, dazu, wann Listen zu verwenden sind, wie mit einer Anfrage umzugehen ist, die abgelehnt werden soll, zum Wissensstand, geschrieben in einfachem Englisch statt in Code. Andere leaken; der Bing-Chat-Prompt, der den Assistenten "Sydney" nannte, wurde im Februar 2023 von einem Stanford-Studenten extrahiert, indem er das Modell bat, den Text über dem Gespräch zu wiederholen.
Warum dieselbe Frage in einer anderen App eine andere Antwort bekommt
Modell-APIs kennzeichnen jede Nachricht mit einer Rolle, und das Modell ist darauf trainiert, sie unterschiedlich zu gewichten.
| Rolle | Wer sie schreibt | Wofür sie ist | Wie das Modell sie behandelt |
|---|---|---|---|
| System | Die App, plus alle hinzugefügten benutzerdefinierten Anweisungen | Identität, Regeln, Format, Tools, Datum | Stehende Order, die über der Nutzerrunde steht |
| Nutzer | Du | Die Frage, der eingefügte Text, die angehängte Datei | Die jetzt zu erledigende Aufgabe |
| Assistent | Das Modell | Seine vorherigen Antworten | Seine eigene Historie, mit der es konsistent bleiben soll |
Aus dieser Reihenfolge folgen zwei Dinge. Der System Prompt setzt den Rahmen, sodass dieselbe Nutzernachricht in einem anderen Rahmen eine andere Antwort bekommt: "schreib einen Limerick" erzeugt unter einem System Prompt einen Limerick und unter dem System Prompt eines Banking-Assistenten eine Ablehnung. Und der System Prompt gehört der App, sodass ein App-Wechsel beim selben Modell die Antworten ändert, obwohl das Modell sich nicht geändert hat. Was ist ein LLM trennt das Modell von der App; der System Prompt macht den Großteil dieser Trennung aus.
Die Grenze ist nicht absolut. Modelle sind darauf trainiert, den System Prompt über den Nutzer zu stellen, aber eine Nutzernachricht kann ein Modell trotzdem aus seinen Anweisungen herausreden, was das gesamte Thema von was ist AI Jailbreaking ist. Ein System Prompt ist eine starke Standardeinstellung, kein Schloss.
Was ein System Prompt kostet, weil er bei jeder Runde gesendet wird
Der System Prompt besteht aus Input-Tokens, und was sind Tokens in der KI zeigt, dass Input bei jeder Nachricht abgerechnet wird. Ein Gespräch mit 100 Runden und einem System Prompt von 8.000 Tokens sendet diesen Prompt 100-mal: 800.000 Input-Tokens, bevor auch nur ein Wort von dir kommt.
Zum Listenpreis gerechnet: Eine Standardnachricht sind etwa 1.000 Tokens rein und 500 raus. Fügt man eine Anweisung von 8.000 Tokens hinzu, was 32.000 Zeichen englischem Text bei vier Zeichen pro Token entspricht, kostet das bei jeder von 100 Nachrichten den zusätzlichen Input unten, zu den OpenRouter-Preisen im KI-Modellkosten-Index, abgerufen am 2026-08-20.
Anbieter cachen: OpenAI rabattiert gecachten Input um die Hälfte, bei den neuesten Modellen um 90 Prozent, und Anthropic berechnet einen Cache-Read zu einem Zehntel des Listenpreises, sodass eine App mit eingerichtetem Caching weit weniger zahlt als im Diagramm. Das Diagramm zeigt den Listenpreis, den auch der Kosten-Index verfolgt und den jede App zahlt, die Caching auslässt. Lange stehende Anweisungen sind trotzdem der einzige Text, der jedes Mal gesendet wird.
Whizi rechnet andersherum ab. Eine Nachricht kostet eine feste Anzahl an Credits, festgelegt vom Modell, 1 beim Hausmodell, 10 bei Claude Sonnet 5, 20 bei Claude Opus 5, und die Länge der Anweisung fließt nie in den Preis ein. Dieselben 100 Nachrichten kosten mit oder ohne die Anweisung 100, 1.000 oder 2.000 Credits. Wie Whizi-Credits funktionieren zeigt die Staffelung.
Welchen Teil des System Prompts du selbst schreiben darfst
Produkte legen einen Ausschnitt des System Prompts offen, den du füllen kannst. ChatGPT nennt es benutzerdefinierte Anweisungen und Memory; Claude hat Projektanweisungen und Styles; Gemini hat gespeicherte Infos. Egal wie es heißt, dein Text wird an die eigenen Anweisungen des Produkts angehängt und bei jeder Runde erneut gesendet.
Bei Whizi ist dieser Ausschnitt das Projekt. Ein Projekt ist ein Ordner mit Gesprächen mit eigenen Anweisungen, bis zu 32.000 Zeichen, angewendet auf jeden Chat darin und bei jeder Nachricht neu in den Prompt eingebaut. Angeheftete Dateien fahren auf demselben Weg mit, gedeckelt auf 32.000 Zeichen extrahierten Text pro Datei und 120.000 für den gesamten Projektblock. Es gibt kein kontoweites Feld für benutzerdefinierte Anweisungen: Die Projektanweisung ist die einzige nutzerverfasste Anweisung im Produkt, sodass eine Vorliebe, die überall gelten soll, in jedes Projekt eingefügt werden muss.
Die vier eingebauten Agenten zeigen die andere Seite. Der Canadian CPA, Study Mentor, Writing Copilot und Math Tutor tragen jeweils einen festen, in den Modellkatalog geschriebenen System Prompt, den du nicht bearbeiten kannst. Einen Agenten auszuwählen heißt, einen System Prompt auszuwählen.
Was hineingehört, nach den veröffentlichten Beispielen
Anweisungen, die funktionieren, lesen sich wie ein Briefing für einen neuen Kollegen, und die veröffentlichten Claude-Prompts sind das beste öffentliche Vorbild für diese Form. Vier Dinge tragen das meiste Gewicht.
- Rolle und Zielgruppe in einem Satz. "Du bist ein Steuerassistent für kanadische Einzelunternehmer" leistet mehr als drei Absätze voller Adjektive.
- Formatregeln, als Regeln formuliert. "Antworte in unter 150 Wörtern. Keine Aufzählungspunkte. Britische Rechtschreibung." Modelle folgen klaren Vorgaben zuverlässiger als Präferenzen.
- Was zu tun ist, wenn Unsicherheit besteht. "Wenn die Antwort von einer Tatsache abhängt, die du nicht hast, stelle eine Frage, bevor du antwortest." Ohne das rät das Modell.
- Was abzulehnen ist, und wie. Benenne die Kategorien und den Wortlaut der Ablehnung, sonst erfindet das Modell seine eigene.
Was nicht hineingehört: Fakten, die sich ändern. Ein Preis, eine Modellanzahl oder ein Datum, das in einen System Prompt geschrieben wird, wird bei jeder Runde erneut behauptet, bis jemand es bearbeitet, wodurch eine veraltete Anweisung monatelang zu einer selbstbewusst falschen Antwort wird. Wechselnde Fakten gehören in eine angeheftete Datei oder eine Suche, nicht in die stehende Order, weil der eigene Wissensstand des Modells sie ohnehin veralten lässt. Prompt Engineering für Anfänger deckt die Nachricht-für-Nachricht-Seite desselben Handwerks ab.
- Schreibe Rolle und Zielgruppe im ersten Satz jeder Anweisung, die du hinzufügst
- Formuliere Format als Regeln, nicht als Präferenzen: Wortlimits, keine Listen, welche Rechtschreibung
- Halte stehende Anweisungen kurz; jedes Zeichen wird bei jeder Nachricht erneut gesendet
- Halte sich ändernde Fakten aus der Anweisung heraus und stattdessen in einer angehefteten Datei oder Suche
- Sag dem Modell, was es tun soll, wenn ihm eine Tatsache fehlt, sonst füllt es die Lücke selbst
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen einem System Prompt und einem User Prompt?
Der System Prompt wird von der App geschrieben und setzt stehende Regeln: Rolle, Tonalität, Format, was abzulehnen ist. Der User Prompt ist deine Nachricht, die jetzt zu erledigende Aufgabe. Modelle sind darauf trainiert, den System Prompt über die Nutzerrunde zu stellen, und der System Prompt wird bei jeder Nachricht erneut gesendet, während jeder User Prompt nur einmal gesendet wird.
Kann ich den System Prompt von ChatGPT oder Claude sehen?
Anthropic veröffentlicht die System Prompts, die in den Claude-Apps verwendet werden, mit Release Notes zu jeder Änderung. OpenAI veröffentlicht den von ChatGPT nicht, obwohl Versionen von Nutzern extrahiert und gepostet wurden. Ein Modell zu bitten, seine Anweisungen zu wiederholen, funktioniert manchmal und erzeugt manchmal eine erfundene Version, also behandle einen geleakten Prompt als unbestätigt, sofern der Anbieter ihn nicht bestätigt.
Kostet ein System Prompt Tokens?
Ja, bei jeder Nachricht. Er ist Input-Text und wird bei jeder Runde erneut gesendet, sodass eine Anweisung von 8.000 Tokens über 100 Nachrichten 800.000 Input-Tokens ergibt. Zum Listenpreis verdreifacht das die Kosten eines Gesprächs auf Claude Sonnet 5, von $0.70 auf $2.30. Whizi berechnet einen festen Credit-Preis pro Nachricht, festgelegt vom Modell, sodass die Länge der Anweisung nicht ändert, was du zahlst.
Was sind benutzerdefinierte Anweisungen?
Der Teil des System Prompts, den ein Produkt dich schreiben lässt. Dein Text wird an die eigenen Anweisungen der App angehängt und mit jeder Nachricht gesendet. Bei ChatGPT ist es ein Einstellungsfeld; bei Whizi ist es die Projektanweisung pro Projekt, bis zu 32.000 Zeichen, die für jedes Gespräch in diesem Projekt gilt.
Kann ein Nutzer den System Prompt überschreiben?
Manchmal. Modelle sind darauf trainiert, den System Prompt zu priorisieren, und ein gut geschriebener hält gegen gewöhnliche Anfragen stand. Gestaltete Nachrichten, die ein Modell aus seinen Regeln herausreden, sind Jailbreaks, und Anbieter behandeln sie als Sicherheitsproblem, nicht als Feature. Alles, was niemals passieren darf, gehört in Code außerhalb des Modells, wo eine Nachricht nicht dagegen argumentieren kann.
