Context Window — Das Gedächtnis eines KI-Modells

Was ist ein Context Window?

Das Context Window — auf Deutsch Kontextfenster — beschreibt die maximale Menge an Text, die ein LLM gleichzeitig „sehen" und verarbeiten kann. Stell dir das wie ein Sichtfenster vor: Alles, was innerhalb des Fensters liegt, kann die KI berücksichtigen. Was außerhalb liegt, existiert für sie in diesem Moment nicht.

Wie groß sind typische Context Windows?

Die Größe wird in Tokens gemessen und hat sich in den letzten Jahren dramatisch vergrößert:

• Frühe Modelle (GPT-3): ca. 4.000 Tokens — etwa 3.000 Wörter
• GPT-4: 8.000 bis 128.000 Tokens
• Claude (Anthropic): bis zu 200.000 Tokens — das entspricht ungefähr einem ganzen Buch
• Gemini (Google): bis zu 1.000.000 Tokens in bestimmten Versionen

200.000 Tokens klingen nach viel, aber bei einem größeren Softwareprojekt mit Hunderten von Dateien ist dieses Fenster schneller voll als du denkst.

Was passiert, wenn das Fenster voll ist?

Wenn das Context Window seine Grenze erreicht, muss etwas weichen. In einer Chat-Konversation werden dann typischerweise die ältesten Nachrichten „vergessen" — die KI verliert den Anfang des Gesprächs. Bei Coding-Tools wie Claude Code wird intelligent entschieden, welche Dateien und Informationen am relevantesten sind und im Fenster bleiben sollen.

Warum ist das für Vibe Coding relevant?

Beim Vibe Coding gibst du der KI oft viel Kontext mit: bestehenden Code, Anforderungen, Beispiele und Anweisungen. Je größer das Context Window, desto mehr kann die KI gleichzeitig berücksichtigen und desto kohärenter wird der generierte Code. Ein großes Kontextfenster ist besonders wichtig, wenn du an einem umfangreichen Projekt arbeitest und die KI Zusammenhänge zwischen verschiedenen Dateien verstehen soll.

Praxis-Tipp: Gib der KI gezielt nur den relevanten Kontext. Auch wenn das Fenster groß ist, arbeitet die KI besser, wenn sie sich auf das Wesentliche konzentrieren kann, statt in einer Flut von Informationen zu suchen.