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Chain of Thought (Gedankenkette)
Kurz gesagt: Das Modell schreibt Zwischenschritte auf, bevor es antwortet – das verbessert Ergebnisse und macht Denkwege prüfbar.
Stand: 08.11.2026 · Redaktion KI News Kompakt
Eine Chain of Thought ist eine Kette von Zwischenschritten, die ein Sprachmodell vor seiner Antwort formuliert: Aufgabe zerlegen, rechnen, prüfen, verwerfen. Früher entlockte man sie mit dem Zusatz „Denke Schritt für Schritt“ im Prompt. Reasoning-Modelle sind darauf trainiert, das von sich aus zu tun.
Warum das hilft
Ein Modell erzeugt Text Token für Token. Schreibt es Zwischenergebnisse auf, kann es auf ihnen aufbauen – wie ein Mensch, der auf einem Schmierzettel rechnet. Das kostet allerdings zusätzliche Tokens und damit Geld und Zeit.
Ein Fenster ins Modell – mit Einschränkungen
Gedankenketten lassen sich mitlesen und überwachen. OpenAI gibt etwa an, in Sicherheitstests von Agenten die Zwischenschritte in allen Tests zu überwachen (Multi-Agenten-Systeme). Aber: Die aufgeschriebene Kette muss nicht genau das sein, was im Modell tatsächlich den Ausschlag gibt. Sie ist ein Hinweis, kein vollständiges Protokoll.
Praxis: Viele Apps zeigen die Gedankenkette nur zusammengefasst an. Hilfreich ist sie vor allem, um nachzuvollziehen, wo ein Modell falsch abgebogen ist.
Mehr dazu im Podcast
Hängt zusammen mit
Reasoning-Modell („Denkmodus“)
Modelle, die vor der Antwort erst intern nachdenken – besser bei kniffligen Aufgaben, aber langsamer und teurer.
Token
Die Recheneinheit von Sprachmodellen – und die Einheit, in der KI-Anbieter abrechnen.
Prompt & System-Prompt
Die Anweisung an die KI – und die unsichtbare Grundanweisung, die jede Antwort prägt.