SIMON GLÄVE
Viele gespeicherte Prompts stammen aus einer Zeit, in der Sprachmodelle Anschub durch laute Befehle und lange Rezepte bekamen. Anthropic und OpenAI haben ihre Anleitungen für Claude und GPT-6 inzwischen neu gefasst. Prompten heißt deshalb jetzt, alte Anweisungen zu prüfen, manche Zeilen zu streichen und andere gezielt zu ergänzen. Das betrifft jeden, der eine KI im Betrieb mit festen Anweisungen arbeiten lässt.
Das Wichtigste in Kürze
Fünf Befunde aus den Anleitungen der beiden Hersteller, abgerufen am 18.10.2026:
- Anthropic rät, Regeln zu begründen und normale Sätze zu schreiben. Schon zu Claude Opus 4.5 und 4.6 schrieb der Hersteller, dass Formeln wie „KRITISCH: Du MUSST“, die frühere Modelle anschieben sollten, nun dazu führen können, dass das Modell Werkzeuge zu oft aufruft.
- Bei Claude regelt eine Einstellung das Denken. Der Parameter
effortbestimmt, wie gründlich Claude nachdenkt. Für Chats mit Opus 5.5 rät Anthropic, Zeilen wie „denk sorgfältig nach“ aus dem Systemprompt zu streichen; in Anthropics Test begannen die Antworten danach früher, ohne erkennbaren Qualitätsverlust. - Jedes Claude-Modell hat einen eigenen Startwert. Opus 5.5 und Haiku 5.5 starten bei
medium, Fable 5.1 und Sonnet 5.5 auf der Claude-API beihigh. Gleiche Stufennamen bedeuten je Modell eine andere Denkmenge, alte Werte lassen sich deshalb nicht einfach übertragen. - Für GPT-5.6 berichtete OpenAI, dass schlankere Systemprompts die Bewertung in internen Testläufen mit Programmier-Agenten um rund 10 bis 15 Prozent verbesserten; die Ergebnisse schwanken laut OpenAI je nach Aufgabe. Für GPT-6 nennt OpenAI weder eine Zahl noch eine eigene Empfehlung zur Länge.
- GPT-6 Astra folgt Anweisungen laut OpenAI besser als frühere Modelle und fragt eher nach. Zu strenge Vorgaben, vorher um Erlaubnis zu fragen, können es laut OpenAI an Stellen anhalten lassen, an denen du ein Weiterarbeiten erwartest.
Beide Hersteller beschreiben Beobachtungen aus eigenen Tests. Was davon in deinem Betrieb gilt, zeigen erst deine eigenen Anfragen.
Anthropic rät, Regeln zu begründen statt sie zu betonen
Ein Prompt ist die Anweisung, mit der du ein Sprachmodell beauftragst. Der Systemprompt ist die feste Grundanweisung, die vor jedem Gespräch steht, zum Beispiel im Chatfenster einer Website oder in einer Automatisierung, die eingehende E-Mails sortiert. Von ihm hängt ab, wie sich das Modell bei jeder einzelnen Anfrage verhält.
Anthropic beschreibt in seiner allgemeinen Anleitung zum Prompten, woher die lauten Anweisungen kommen. Frühere Modelle riefen Werkzeuge mitunter zu selten auf, und Prompts, die dagegen anschreiben sollten, arbeiteten mit Formeln wie „KRITISCH: Du MUSST dieses Werkzeug nutzen“. Schon zu Opus 4.5 und 4.6 schrieb Anthropic, dass diese Modelle stärker auf den Systemprompt reagieren und Werkzeuge mit solchen Formeln womöglich zu oft aufrufen. Die Abhilfe ist schlicht. Man schreibt „Nutze dieses Werkzeug, wenn …“ und lässt die Lautstärke weg.
Wirksamer als ein Verbot ist ein Grund. Anthropic zeigt das an einem kleinen Beispiel. Statt „Verwende NIE Auslassungspunkte“ schreibt man, dass eine Sprachausgabe die Antwort vorliest und mit Auslassungspunkten nichts anfangen kann. Aus einer solchen Begründung kann Claude laut Anthropic verallgemeinern, also auch ähnliche Fälle behandeln, die der Prompt gar nicht nennt.
Vorher und nachher
Derselbe Wunsch klingt zweimal ganz anders.
Alter Prompt
„DU MUSST IMMER ZUERST DIE SUCHE NUTZEN. ANTWORTE NIEMALS AUS DEM GEDÄCHTNIS.“
Neuer Prompt
„Nutze die Suche, wenn sich eine Angabe seit deinem Training geändert haben kann, etwa Preise oder Fristen. Für feststehendes Wissen brauchst du keine Suche.“
Der zweite Prompt nennt Grund und Grenze. Daraus kann das Modell selbst ableiten, wann es sucht.
Zur selben Familie gehört der Rat, positiv zu formulieren. Beschreib, wie die Antwort aussehen soll, und zähl nicht auf, was sie alles nicht enthalten darf. Bei langen Eingaben ab etwa 20.000 Token, also den Textbausteinen, nach denen die Anbieter rechnen, gehört die eigentliche Frage ans Ende, unter die Dokumente. In Tests verbesserte das laut Anthropic die Antwortqualität um bis zu 30 Prozent, vor allem bei mehreren komplexen Dokumenten; ein bestimmtes Modell oder ein Datum nennt die Anleitung dazu nicht.
Bei OpenAI gab es schon vor GPT-6 einen Befund zur Länge von Prompts. Im Leitfaden zu GPT-5.6, der weiter in der aktuellen Dokumentation steht, berichtet der Hersteller von internen Testläufen mit Programmier-Agenten. Schlankere Systemprompts verbesserten dort die Bewertung um etwa 10 bis 15 Prozent, senkten den Verbrauch an Token um 41 bis 66 Prozent und die Kosten um 33 bis 67 Prozent. OpenAI nennt die Spannen ausdrücklich eine Richtung, die jeder an eigenen Aufgaben nachprüfen soll. Für GPT-6 schreibt OpenAI etwas anderes, dazu weiter unten mehr.
Bei Claude stellst du das Denken über eine eigene Stufe ein
Anthropic hat das Denken seiner Modelle an einen Regler gebunden. Der Parameter heißt effort, auf Deutsch Denkaufwand, und kennt die Stufen low, medium, high, xhigh und max. Beim adaptiven Denken entscheidet Claude selbst, ob und wie lange es vor einer Antwort nachdenkt, abhängig vom Denkaufwand und von der Schwierigkeit der Frage.
Bei Fable 5.1 und Opus 5.5 ist dieses Denken immer eingeschaltet. Bei Haiku 5.5 lässt es sich auf den Stufen bis high abschalten, bei Sonnet 5.5 auf denselben Stufen nur auf ein Denken zwischen Werkzeugaufrufen zurücknehmen. Namen täuschen hier. Anthropic betont, dass eine Stufe bei jedem Modell anders viel Denken auslöst; in Anthropics Tests mit Programmier- und Wissensarbeit erreichte Opus 5.5 auf medium mindestens das Niveau von Opus 5 auf high.
Claude im Vergleich
So steht der Denkaufwand ab Werk.
Claude Fable 5.1 Denken immer an.
Claude Opus 5.5 Denken immer an.
Claude Sonnet 5.5 Startwert auf der Claude-API.
Claude Haiku 5.5 Erstes Haiku mit Stufen.
Für das Prompten hat das eine unbequeme Folge. Bei Fable 5.1, Fable 5, Opus 5.5, Opus 5 und Sonnet 5.5 kann eine Anweisung abgelehnt werden, die das Modell drängt, seine Überlegungen in die Antwort zu schreiben, etwa in eigenen Markierungen. Anthropic führt dafür eine eigene Ablehnungskategorie. Wer die Überlegungen sehen will, liest die zusammengefassten Denkblöcke aus. Eine kurze Erklärung der Antwort darf man weiter verlangen.
Claude Fable 5.1 braucht eine Bitte um Zwischenmeldungen
Anthropic behandelt Fable 5.1 in einer gemeinsamen Anleitung mit Mythos 5.1. Der Startwert für den Denkaufwand liegt bei high. Anthropic rät, die übrigen Stufen an eigenen Testfällen zu messen, denn schon auf low hält Fable 5.1 bei den Kosten je Aufgabe oft mit Opus- und Sonnet-Modellen mit und schneidet dabei laut Anthropic besser ab. Bestehende Prompts für Fable 5 sollen ohne Änderung weiter funktionieren.
Einige Eigenheiten verlangen trotzdem Zeilen im Prompt. In langen Ketten von Werkzeugaufrufen schreibt das Modell weniger Zwischenmeldungen als sein Vorgänger, und Nutzer sehen mitunter minutenlang nichts. Wer Meldungen will, bittet ausdrücklich darum und streicht alte Zeilen, die Zwischenmeldungen unterdrücken sollten.
Seine Prosa fällt mitunter dichter aus, mit langen Sätzen und wenigen Absätzen. Anthropic empfiehlt, das Muster gekünstelter, bildreicher Sprache im Prompt zu benennen; die Kurzfassung der Anweisung lautet „Please remove all mannered prose.“ Außerdem setzt Fable 5.1 weniger Fettdruck und seltener Listen als frühere Modelle. Formatierungsverbote, die früher ein Zuviel bremsen sollten, unterdrücken jetzt Struktur, die der Inhalt braucht.
Bei langen Aufträgen ohne Aufsicht beschreibt Fable 5.1 manchmal den nächsten Schritt, statt ihn auszuführen. Oder es fragt um Erlaubnis für Arbeit, die längst beauftragt war. Anthropics Gegenmittel beginnt mit dem Hinweis, dass der Nutzer nicht zuschaut und keine Zwischenfragen beantworten kann.
Claude Fable 5.1
Drei Zeilen kommen dazu, zwei Gewohnheiten fallen weg.
Ergänzen
Bitte um kurze Zwischenmeldungen bei langen Aufgaben und um eine Zusammenfassung am Ende.
Ergänzen
Ein Hinweis gegen gekünstelte, bildreiche Prosa, wenn Texte zu dicht geraten.
Ergänzen
Bei Aufträgen ohne Aufsicht der Satz, dass niemand zuschaut und das Modell umkehrbare Schritte ohne Rückfrage erledigt. Vor zerstörerischen Schritten oder einer Änderung des Auftragsumfangs hält es weiter an.
Streichen
Alte Zeilen, die Zwischenmeldungen zurückhalten sollten. Sie fliegen raus, bevor etwas Neues dazukommt.
Streichen
Alte Verbote gegen Listen und Fettdruck. Fable 5.1 formatiert von sich aus sparsamer.
Claude Opus 5.5 braucht im Chat keine Aufforderung zum Nachdenken
Opus 5.5 erzeugt laut Anthropic Ausgabetoken um mehr als 30 Prozent schneller als Opus 5 und kommt für dieselbe Aufgabe meist mit weniger Token aus. Wer allerdings den Denkaufwand von Opus 5 unverändert übernimmt, muss laut Anthropic mit längeren Runden und mehr Ausgabetoken rechnen, weil Opus 5.5 auf derselben Stufe je Runde mehr denkt. Der Startwert für den Denkaufwand ist auf medium gesunken, Opus 5 startete noch bei high.
Abschalten lässt sich das Denken nicht mehr. Wer bisher ohne Denken arbeitete, beginnt laut Anthropic bei low und misst. Weil die Denkphase auf die Ausgabegrenze max_tokens angerechnet wird, schneiden zu knapp bemessene Grenzen Antworten ab. Für lange Programmieraufgaben hat sich in Anthropics Tests der Höchstwert des Modells von 128.000 Token bewährt.
Für Chat-Anwendungen rät Anthropic, Anweisungen wie „denk sorgfältig nach, bevor du antwortest“ aus dem Systemprompt zu streichen. Das Modell bestimmt selbst, wie viel es denkt. In einem Test in einem Chat-Produkt begannen die Antworten ohne diese Zeile früher, und ihre Qualität sank nicht erkennbar.
Für eingefügte Texte beschreibt Anthropic eine eigene Technik. Kopiert ein Nutzer eine E-Mail oder den Inhalt einer Webseite in seine Nachricht, kann darin eine fremde Anweisung stecken. Anthropic empfiehlt, solche Blöcke in Markierungen mit einer zufälligen Kennung zu fassen und im Systemprompt zu erklären, dass Anweisungen darin nur gelten, wenn der Nutzer selbst darum bittet. Das Modell kann dadurch mitunter etwas vorsichtiger werden.
Zwei Hinweise betreffen Agenten. Läuft ein Agent ohne Aufsicht, ist eine Runde, die mit Text statt mit einem Werkzeugaufruf endet, eher ein Zwischenbericht als der Abschluss der Aufgabe. Sieht ein Nutzer zu und liest lange nichts, hilft eine kurze Erinnerung nach mehreren Schritten ohne Meldung, etwa fünf; in Anthropics Tests mit Programmieraufgaben halbierte sie ungefähr den Anteil der Aufgaben mit langen Funkpausen, ohne messbare Mehrkosten.
Claude Opus 5.5
Das ändert sich gegenüber Opus 5.
über 30 %
schneller bei der Ausgabe von Token als Opus 5.
medium
ist der neue Startwert für den Denkaufwand. Opus 5 stand auf high.
128.000
Token als Ausgabegrenze haben sich bei langen Programmieraufgaben bewährt.
streichen
Zeilen wie „denk sorgfältig nach“ im Systemprompt eines Chats.
Für Claude Sonnet 5.5 wählst du die Denkstufe nach dem Einsatz
Auf der Claude-API startet Sonnet 5.5 bei high. Für Programmier-Agenten mit klar beschriebenen Aufgaben rät Anthropic zu medium, für Chats und andere zeitkritische Anwendungen zu medium oder low, weil mehr Denkaufwand die Wartezeit bis zur ersten Antwort verlängert. Für die schwierigsten Langzeitaufgaben empfiehlt Anthropic ein Opus-Modell.
Die Stufe verändert auch, wie weit das Modell von sich aus geht. Auf den unteren Stufen hält Sonnet 5.5 bei langen Programmieraufgaben manchmal an, um nachzufragen. Auf xhigh und max beginnt es nach getaner Arbeit eigene Prüfrunden, mitunter mit Hilfsagenten. Eine kurze Anweisung, nach bestandenen Prüfungen zu berichten und keine zusätzlichen Runden zu starten, senkte in Anthropics Tests mit Programmieraufgaben auf max die Kosten einer Sitzung um etwa ein Drittel. Die Qualität blieb gleich.
Bei offenen Bitten wie „zeig mal, was du damit machen kannst“ baut das Modell mitunter gleich eine Präsentation oder einen Bericht. Wer erst Ideen will, schreibt das dazu.
Im Chat beantwortet Sonnet 5.5 Fragen gelegentlich aus seinem Trainingswissen, obwohl eine Suche aktuellere Angaben fände, etwa zu Preisen oder Vorschriften. Anthropic rät, zuerst Zeilen wie „nutze Werkzeuge nur, wenn unbedingt nötig“ zu streichen. Danach beschreibt ein kurzer Absatz, wofür das Modell suchen soll.
Claude Sonnet 5.5
Der passende Startwert hängt vom Einsatz ab.
Chat und schnelle Antworten
low oder medium.
Programmier-Agent mit klarer Aufgabe
medium, bei schweren oder langen Fällen high.
Claude-API ohne eigene Vorgabe
high.
xhigh und max
nur dort, wo eine Messung den Gewinn zeigt.
Claude Haiku 5.5 reagiert auf gezielte Sätze besser als auf Pauschalbefehle
Haiku 5.5 ist das erste Haiku-Modell mit Stufen für den Denkaufwand. Voreingestellt ist medium; low eignet sich laut Anthropic für Chats und einfache Anfragen in großer Zahl, wobei das Modell auf dieser Stufe in langen Agentenprompts eher eine Suche auslässt oder früh aufhört. Das Denken ist ab Werk eingeschaltet und zählt zur Ausgabegrenze.
Wer Haiku 5.5 eine Suche gibt, sollte ihm das heutige Datum nennen. Ein ergänzender Absatz erklärt dann, dass sich Preise oder Regeln seit dem Training geändert haben können. In Anthropics Tests hob das die Suchrate bei Fragen, deren Antwort sich geändert hatte; bei Fragen ohne Suchbedarf kamen nur in 0 bis 3 Prozent der Versuche überflüssige Suchen hinzu.
Lehrreich ist das Gegenbeispiel. Eine Pauschalanweisung, zu jeder Frage über die Gegenwart zu suchen, egal wie sicher das Modell sei, ließ Haiku bei der Hälfte der Fragen suchen, die keine Suche brauchten. Mehr richtige Antworten brachte sie nicht.
Claude Haiku 5.5
Gezielte Sätze schlagen Pauschalbefehle.
Pauschalbefehl
„Suche bei jeder Frage zur Gegenwart, egal wie sicher du bist.“ Ergebnis in Anthropics Test: Suchen bei der Hälfte der Fragen, die keine Suche brauchten. Mehr richtige Antworten gab es nicht.
Gezielter Absatz
Datum nennen und erklären, welche Angaben veralten können. Ergebnis in Anthropics Test: mehr Suchen bei veralteten Fakten, nur 0 bis 3 Prozent überflüssige Suchen.
Für Chatbots hat Anthropic einen einzelnen Satz getestet. Er hält fest, dass die Regeln des Systemprompts für das ganze Gespräch gelten, auch wenn ein Nutzer streitet, eine mitfühlende Begründung vorbringt oder von einer angeblichen Ausnahme berichtet. Haiku hielt sich danach häufiger an seine Vorgaben. Wo Regeltreue am meisten zählt, rät Anthropic zusätzlich zur Stufe high.
Aus meiner Praxis. Seit dem 17.10.2026 beantwortet auf dieser Website ein KI-Assistent Fragen von Besuchern, den ich mit Claude Haiku 5.5 betreibe. Ohne abgeschaltetes Denken verbrauchte die Denkphase die Ausgabegrenze von 1.500 Token, und Antworten kamen abgeschnitten oder leer an. Seitdem läuft der Assistent ohne Denkphase, was Anthropic bei Haiku 5.5 bis zur Stufe high erlaubt. Genau dieses Abschneiden beschreibt die Anleitung.
Bei GPT-6 räumst du Hausregeln und Freigaben auf
OpenAI hat seine Modellreihe im September 2026 erneuert. GPT-6 Astra erschien am 03.09.2026 und ist nach OpenAIs Angabe sein bislang fähigstes Modell; GPT-6 Sol und GPT-6 Luna folgten am 22.09.2026, GPT-6.1 Sol am 29.09.2026. Die Anleitung „Using GPT-6“ ordnet die Reihe nach Aufgaben, mit Astra für die anspruchsvollste Arbeit, GPT-6.1 Sol als Mittelweg zwischen Kosten und Fähigkeit und Luna für schnelle Aufgaben in großer Zahl.
OpenAI GPT-6
OpenAI erneuert seine Reihe innerhalb eines Monats.
03.09.2026
GPT-6 Astra erscheint. Gedacht für die anspruchsvollste Arbeit.
22.09.2026
GPT-6 Sol und GPT-6 Luna folgen. Luna ist für schnelle Aufgaben in großer Zahl gebaut.
29.09.2026
GPT-6.1 Sol kommt dazu. Es soll fast an Astra heranreichen und weniger kosten.
Die Hinweise zum Prompten in dieser Anleitung beruhen auf Beobachtungen an Astra. OpenAI empfiehlt sie als Ausgangspunkt für die ganze Familie und rät, sie mit dem gewählten Modell an eigenen Aufgaben zu prüfen. Eine Empfehlung zu kürzeren Prompts steht dort nicht. OpenAI schreibt vielmehr, dass Astra auch längeren Anweisungen besser folgt, aber empfindlicher auf das reagiert, was in seinem Kontext steht.
Am 11.09.2026 erschien im Entwicklerblog von OpenAI ein Beitrag, der sich gezielt mit gewachsenen Anweisungen befasst. Er betrifft vor allem Programmier-Agenten, die nach Hausregeln in Projektdateien arbeiten. Sind zu viele Skill-Dateien geladen, kürzt OpenAIs Programmierwerkzeug Codex ihre Beschreibungen, und das Modell sieht dann weniger von jeder. Eine Vorgabe, vor jeder Änderung bestimmte Architektur- und Datenbankdokumente zu lesen, verbraucht laut OpenAI unnötig Kontext und verlangsamt die Arbeit.
GPT-6 Astra braucht Bausteine gegen zu frühes Anhalten
Astra bleibt laut OpenAI bei langen Aufgaben stimmiger als GPT-5.6 Sol. Es stellt aber eher Rückfragen, wo frühere Modelle Annahmen trafen. Das kann dazu führen, dass es anhält, wo du erwartest, dass es mit vernünftigen Annahmen weitermacht.
OpenAI schlägt dafür Bausteine für den Prompt vor. Einer sagt dem Modell, die Absicht aus dem Auftrag abzuleiten und die Aufgabe zu Ende zu bringen. Ein anderer bittet es, Formulierungen wie „kannst du …“ als Auftrag zu behandeln. Ein dritter legt fest, dass es eine Freigabe erst einholt, wenn ein konkretes, prüfbares Ergebnis vorliegt, und keine ungefragten Warnhinweise wegen bloß denkbarer Risiken anfügt.
Astra folgt Anweisungen besser als frühere Modelle, reagiert aber auch empfindlicher auf das, was in Skill-Dateien und Projektdateien wie AGENTS.md steht, der Datei mit Hausregeln für Programmier-Agenten. OpenAI empfiehlt nachdrücklich, diese Dateien auf Anweisungen zu prüfen, die das Verhalten beeinflussen. Hilfreich ist außerdem ein Satz, dass die Anweisungen des Nutzers vor denen einer Skill-Datei gelten.
Beim Schreiben neigt Astra zu Listen und Tabellen und zu Wendungen, die sich über Sitzungen hinweg wiederholen können. OpenAI liefert dagegen einen Vorschlag für den Prompt, der Floskeln wie „delve“ und die Gegenüberstellung nach dem Muster „X, not Y“ ausschließt. Technisch gilt außerdem, dass Astra keine eigenen Werte für temperature oder top_p annimmt, die Stufe none nicht kennt und Werkzeuge nur über die Responses API aufruft.
GPT-6 Astra
So hält Astra nicht zu früh an.
Absicht
Sag, dass das Modell die Absicht aus dem Auftrag ableitet und die Aufgabe zu Ende bringt.
Freigabe
Lass es erst fragen, wenn ein prüfbares Ergebnis vorliegt.
Vorrang
Leg fest, dass deine Anweisung vor der Anweisung einer Skill-Datei gilt.
Aufräumen
Durchsuche Skill-Dateien und AGENTS.md nach alten, zu strengen Verboten.
Für GPT-6.1 Sol übernimmst du die alte Denkstufe und misst
OpenAI beschreibt GPT-6.1 Sol als Modell für komplexes Programmieren und Facharbeit, das fast an Astra heranreicht und weniger kostet. Eine Messzahl dazu nennt die Anleitung nicht. Den Abstand soll jeder selbst messen, indem er beide Modelle an eigenen Aufgaben vergleicht. Der Standardpreis liegt bei 2 US-Dollar je eine Million Eingabe-Token und 10 US-Dollar je eine Million Ausgabe-Token, gültig für Anfragen bis 272.000 Eingabe-Token.
Den Denkaufwand stellst du über reasoning.effort ein. Wer von einem älteren Modell kommt, behält laut OpenAI seinen bisherigen Wert bei, sofern das neue Modell ihn unterstützt. Wer minimal nutzte, beginnt bei low und vergleicht die Ergebnisse; dasselbe gilt für none, das GPT-6.1 Sol nicht kennt. Wer schon gpt-6-sol nutzt, liest vor dem Wechsel die Hinweise zur Umstellung.
GPT-6.1 Sol
Diese Stufen des Denkaufwands kennt GPT-6.1 Sol.
Voreingestellt ist medium. Die Stufen none und minimal unterstützt das Modell nicht. Wer eine davon nutzte, beginnt laut OpenAI bei low und vergleicht.
GPT-6 Luna kennt die Stufe none und kostet am wenigsten
Luna ist das schnellste und günstigste Modell der GPT-6-Reihe. Es kostet 0,10 US-Dollar je eine Million Eingabe-Token und 0,50 US-Dollar je eine Million Ausgabe-Token, ebenfalls für Anfragen bis 272.000 Eingabe-Token; zwischengespeicherte Eingaben kosten 0,01 US-Dollar. Anders als Astra und GPT-6.1 Sol kennt es die Stufe none, also eine Antwort ohne Denkphase.
Eigene Regeln zum Prompten veröffentlicht OpenAI für Luna nicht. Als Ausgangspunkt dienen die Hinweise aus „Using GPT-6“, die OpenAI für die ganze Familie empfiehlt und am eigenen Modell zu prüfen rät. Seit dem 06.10.2026 läuft außerdem die neue Decisions API in einer Testfassung mit Luna; sie liefert laut OpenAI typisierte Antworten zehnmal schneller als die Responses API.
Bei Aufgaben in großer Zahl wird der Systemprompt nach meiner Einschätzung zum Kostenposten, weil er bei jeder einzelnen Anfrage mitgeschickt wird. Zwischengespeicherte Eingaben sind zwar deutlich billiger, aber jeder überflüssige Absatz bleibt eine Zeile, die das Modell bei jeder Anfrage mitliest.
GPT-6 im Vergleich
Welches GPT-6-Modell zu welcher Aufgabe passt.
GPT-6 Luna
Viele kurze, klar umrissene Aufgaben. Kennt als einziges der drei die Stufe none.
GPT-6.1 Sol
Komplexe Arbeit, wenn die Kosten mitzählen. Mit Astra an eigenen Aufgaben vergleichen.
GPT-6 Astra
Die schwersten Aufgaben von Anfang bis Ende. Fragt eher nach als frühere Modelle.
In fünf Schritten räumst du einen alten Prompt auf
Die Anleitungen beider Hersteller laufen auf dieselbe Arbeit hinaus. Aus ihnen leite ich eine Reihenfolge ab, in der du bestehende Anweisungen für Chats und Automatisierungen überarbeitest.
- Lautstärke streichen. Großbuchstaben und Pflichtformeln wie „KRITISCH“ ersetzt du durch einen ruhigen Satz mit Begründung; dazu riet Anthropic schon bei Opus 4.5 und 4.6. Bei Astra können zu strenge Vorgaben laut OpenAI dazu führen, dass das Modell früher anhält, als du willst.
- Denkbefehle prüfen. Bei Fable 5.1, Fable 5, Opus 5.5, Opus 5 und Sonnet 5.5 bittest du nicht mehr darum, Überlegungen in die Antwort zu schreiben. Für Chats mit Opus 5.5 streichst du Zeilen wie „denk sorgfältig nach“ und steuerst das Denken über die Stufe.
- Jede Regel nur einmal. Doppelte Anweisungen streichst du ersatzlos. Schon zu GPT-5.6 schrieb OpenAI, dass wiederholte Formeln wie „frag vorher“ unnötige Freigabeanfragen auslösen können.
- Ziel, Grenzen und Lücken klären. Der Prompt sagt, wann die Aufgabe erledigt ist und was eine Freigabe braucht. Dazu kommen die Zeilen, die das jeweilige Modell braucht, etwa eine Bitte um Zwischenmeldungen oder das heutige Datum bei einer Suche.
- Mit echten Fällen prüfen. Zehn typische Anfragen aus deinem Betrieb laufen gegen den alten und den neuen Prompt. Die Zahl zehn ist meine Festlegung, die Hersteller nennen keine. Es zählt der Vergleich am selben Material.
Wer seine Abläufe mit Werkzeugen wie n8n gebaut hat, findet die Prompts in einzelnen Knoten verteilt, und jeder dieser Knoten verdient denselben Durchgang wie der Systemprompt eines Chats. Wie solche Abläufe aufgebaut sind, beschreibe ich im Beitrag über Abläufe, die du mit n8n automatisieren kannst. Wer die Überarbeitung abgeben will, findet auf der Seite zur KI-Automatisierung für Betriebe, wie ich dabei vorgehe.
Meine Notiz: Auch meine eigenen Anweisungen stehen in Großbuchstaben
Die Anweisungen, nach denen die Beiträge dieses Blogs entstehen, enthalten selbst Wörter wie IMMER und NIEMALS in Großbuchstaben. Sie sind über Monate gewachsen, Korrektur um Korrektur. Die Regel, Rückfragen als klickbare Auswahl zu stellen, steht dort an mehreren Stellen, einmal mit IMMER davor. Nach Anthropics Rat, Regeln zu begründen, würde ich daraus einen einzigen ruhigen Satz mit dem Grund machen. Der Grund steht dort sogar schon. Das ist meine Ableitung, keine Herstellerregel.
Beim Lesen der OpenAI-Anleitung fällt etwas auf. Ihr Vorschlag gegen abgegriffene Wendungen deckt sich in Teilen mit der Mustersperre, die ich für diesen Blog führe, bis hin zur Gegenüberstellung nach Schablone. OpenAI beschreibt damit selbst Muster, die einen Text austauschbar wirken lassen.
Übertragen würde ich trotzdem nichts ungeprüft. Die Messwerte in diesem Beitrag stammen aus Tests der Hersteller an ihren eigenen Aufgaben, mit ihren eigenen Maßstäben. Ob ein ruhigerer Prompt deinen Chat besser macht, zeigt nur der Vergleich mit deinen Anfragen. Wie ich KI im Arbeitsalltag prüfe, steht im Beitrag über KI im Unternehmen und meinen Arbeitsablauf; was Google zu solchen Texten sagt, im Beitrag über KI-Texte bei Google.
Häufige Fragen
Muss ich meine alten Claude-Prompts komplett neu schreiben?
Nein. Anthropic schreibt zu Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Haiku 5.5, dass bestehende Prompts des Vorgängers weiter gut funktionieren sollten. Die Anleitungen beschreiben einzelne Verhaltensänderungen und die Zeilen, die dagegen helfen. Für GPT-6 empfiehlt OpenAI dagegen ausdrücklich, Skill-Dateien und Hausregeln durchzusehen.
Hilft „Denk Schritt für Schritt“ noch?
Bei Claude-Modellen mit eingeschaltetem Denken übernimmt die Stufe für den Denkaufwand diese Aufgabe; ist das Denken abgeschaltet, etwa bei Haiku 5.5, schlägt Anthropic vor, Claude vor der Antwort durch das Problem denken zu lassen. Bei Fable 5.1, Fable 5, Opus 5.5, Opus 5 und Sonnet 5.5 können Bitten, die Überlegungen in die Antwort zu schreiben, abgelehnt werden. Eine allgemeine Bitte, gründlich nachzudenken, wirkt laut Anthropic oft besser als ein selbst geschriebener Stufenplan. Bei Sonnet 5.5 hilft der Satz, das Problem vor der Antwort zu durchdenken, wenn eine Antwort im Datenformat JSON gefordert ist.
Gelten die Hinweise auch für ChatGPT und die Claude-App?
Die Anleitungen richten sich an Entwickler, die die Modelle über die Programmierschnittstelle ansprechen. In den Apps legen die Anbieter Denkaufwand und Grundanweisung selbst fest. Nach meiner Einschätzung gelten die Grundsätze ruhiger, begründeter Anweisungen trotzdem für eigene Vorgaben in Projekten und gespeicherten Anweisungen.
Welches Modell passt zu einem Chat auf der eigenen Website?
Für Chats mit Haiku 5.5 nennt Anthropic die Stufe low, rät aber zu high, wo strikte Regeltreue zählt. OpenAI ordnet Luna für schnelle Aufgaben in großer Zahl ein. Mein eigener Assistent läuft mit Haiku 5.5 ohne Denkphase; in meinen Tests kamen die Antworten nach zwei bis drei Sekunden. Welches Modell zu deinem Chat passt, zeigt ein Test mit deinen typischen Fragen.
Dein nächster Schritt
Ich bin Simon Gläve, habe mehr als 250 Websites gebaut und betreibe auf dieser Website einen eigenen KI-Assistenten. Wenn du einen Chat, eine Automatisierung oder einen Agenten mit festen Anweisungen betreibst, sehen wir uns diese Anweisungen gemeinsam an. Das Gespräch kostet nichts.
Quellen
Die folgenden Originalquellen tragen die Befunde dieses Beitrags:
- Anthropic: Prompting best practices – Claude Platform Docs. Laufende Dokumentation, ohne Datumsangabe. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices, abgerufen 18.10.2026.
- Anthropic: Prompting Claude Fable 5.1 – Claude Platform Docs. Laufende Dokumentation, ohne Datumsangabe. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5-1; sowie Prompting Claude Opus 5.5 – Claude Platform Docs. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-opus-5-5, abgerufen 18.10.2026.
- Anthropic: Prompting Claude Sonnet 5.5 – Claude Platform Docs. Laufende Dokumentation, ohne Datumsangabe. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-sonnet-5-5; sowie Prompting Claude Haiku 5.5 – Claude Platform Docs. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-haiku-5-5, abgerufen 18.10.2026.
- OpenAI: Using GPT-6 | OpenAI API. Laufende Dokumentation, ohne Datumsangabe. https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model, abgerufen 18.10.2026.
- OpenAI: Changelog | OpenAI API. Laufende Seite; genutzt wurden die Einträge vom 03.09.2026 bis 16.10.2026. https://developers.openai.com/api/docs/changelog, abgerufen 18.10.2026.
- OpenAI: Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra | OpenAI Developers. 2026, Beitrag vom 11.09.2026 von Eric Provencher. https://developers.openai.com/blog/rethinking-skills-and-prompts-for-gpt-6-astra, abgerufen 18.10.2026.