Temperature — Kreativität und Zufälligkeit von KI steuern
Temperature ist ein Parameter, der steuert, wie kreativ oder vorhersagbar die Antworten eines LLMs ausfallen.
Was ist Temperature?
Temperature ist ein Parameter, den du beim Aufruf eines LLMs einstellen kannst. Er bestimmt, wie „kreativ" oder „zufällig" die Antwort ausfällt. Der Wert liegt typischerweise zwischen 0 und 1 (manche Modelle erlauben auch bis 2).
- Temperature 0: Das Modell wählt immer das wahrscheinlichste nächste Wort. Die Antworten sind deterministisch und konsistent — dieselbe Frage liefert (fast) immer dieselbe Antwort.
- Temperature 1: Das Modell wählt auch weniger wahrscheinliche Wörter aus. Die Antworten werden vielfältiger, überraschender — aber auch unvorhersehbarer.
Wie funktioniert Temperature technisch?
Wenn ein LLM Text generiert, berechnet es für jedes mögliche nächste Token eine Wahrscheinlichkeit. Temperature verändert diese Wahrscheinlichkeitsverteilung. Bei niedriger Temperature werden die Unterschiede zwischen wahrscheinlichen und unwahrscheinlichen Tokens verstärkt — das Modell bleibt bei der sicheren Wahl. Bei hoher Temperature werden die Unterschiede abgeflacht — auch ungewöhnliche Tokens bekommen eine Chance.
Wann niedrig, wann hoch?
Die richtige Temperature hängt von deiner Aufgabe ab:
Niedrige Temperature (0–0.3) für:
- Code-Generierung — du willst korrekte Syntax, keine kreativen Überraschungen
- Faktenbasierte Antworten — Zusammenfassungen, Analysen, Datenextraktion
- Konsistente Outputs — wenn dieselbe Eingabe immer dasselbe Ergebnis liefern soll
Hohe Temperature (0.7–1.0) für:
- Kreativtexte — Blogposts, Marketingtexte, Brainstorming
- Ideenfindung — wenn du möglichst unterschiedliche Vorschläge brauchst
- Dialoge und Storytelling — natürlicher klingende Sprache
Temperature im Vibe-Coding-Alltag
In Tools wie Cursor oder Claude Code ist die Temperature meist auf einen sinnvollen Standardwert eingestellt. Wenn du die API direkt nutzt, kannst du den Wert selbst setzen. Ein praktischer Tipp: Starte mit Temperature 0 für Code und erhöhe schrittweise, wenn dir die Ergebnisse zu gleichförmig erscheinen. So findest du schnell den Sweet Spot für dein Projekt.