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Temperatur (KI)

Der Regler, der angeblich aus einer braven KI eine kreative macht. In Wahrheit wirkt er schwächer als gedacht — und bei den neuesten Modellen gibt es ihn oft gar nicht mehr.

Auch bekannt alsLLM TemperatureSampling-Temperatur

6 Min

Lesezeit

07.11.2026

Letzte Aktualisierung

Was ist die Temperatur bei KI?

Ein Sprachmodell schreibt Wort für Wort, genauer Token für Token. Für jedes nächste Wortstück hat es eine Liste von Kandidaten mit Wahrscheinlichkeiten. Die Temperatur entscheidet, wie mutig es aus dieser Liste wählt.

Niedrige Temperatur: Das wahrscheinlichste Wort gewinnt fast immer. Die Antworten werden vorhersehbar und knapp.
Hohe Temperatur: Auch unwahrscheinliche Wörter kommen öfter dran. Die Antworten werden abwechslungsreicher — und irgendwann wirr.

Technisch teilt das Modell seine Rohwerte vor der Umrechnung in Wahrscheinlichkeiten durch die Temperatur. Ein kleiner Wert macht die Verteilung spitzer, ein großer flacher. Anthropic beschreibt es schlicht: Die Temperatur steuert, wie zufällig die Vorhersagen des Modells ausfallen.

Welche Werte gibt es?

Jeder Anbieter hat seine eigene Skala. Die Zahlen lassen sich deshalb nicht einfach übertragen:

Anbieter

Bereich · Standard

OpenAI

0 bis 2 · Standard 1

Anthropic

0 bis 1 · Standard 1

Google Gemini

0 bis 2 · je nach Modell

Mistral

Wie viel bewirkt die Temperatur wirklich?

Weniger, als die meisten Prompt-Tipps behaupten. Zwei Befunde mit Zahlen:

Fall A · Temperatur 0

1.000-mal dieselbe Frage

1.000

Durchläufe bei Temperatur 0

verschiedene Antworten

Auch bei 0 keine Garantie für gleiche Antworten

Test von Thinking Machines 2025 mit einem Qwen3-Modell. Ursache: wechselnde Rechenpakete auf dem Server.

Fall B · Problemlösen

9 Modelle, Temperatur 0 bis 1

Sprachmodelle getestet

signifikante Unterschiede

Zwischen 0 und 1 kein messbarer Effekt auf die Trefferquote

Renze und Guven, EMNLP 2024, mit Multiple-Choice-Aufgaben. Für Fließtext ist das nicht direkt übertragbar.

Und die Kreativität? Eine Studie von 2024 fand nur einen schwachen Zusammenhang zwischen Temperatur und Neuheit der Texte — aber einen mäßigen mit Unsinn. Die Forscher nennen den Effekt viel schwächer, als der Ruf als „Kreativitätsparameter“ vermuten lässt. n8n warnt in seiner Doku ebenfalls: Höhere Temperatur erhöht das Risiko von Halluzinationen.

Häufige Fehler

Fehler 1 · Temperatur 0 für Gleichheit halten

Anthropic schreibt selbst: Auch mit Temperatur 0 sind die Ergebnisse nicht vollständig gleich. Wer in einer Automation exakt reproduzierbare Texte braucht, muss das Ergebnis speichern statt neu erzeugen.

Fehler 2 · Hochdrehen für mehr Ideen

Mehr Temperatur bringt vor allem mehr Ausreißer, nicht bessere Einfälle. Für Slogan-Ideen wirkt ein Prompt wie „Gib mir 20 sehr unterschiedliche Varianten“ deutlich verlässlicher.

Fehler 3 · Temperatur und top_p gleichzeitig drehen

top_p begrenzt die Kandidaten auf die wahrscheinlichsten, bis eine bestimmte Summe erreicht ist. OpenAI, Anthropic und Mistral raten gleichermaßen: Änder entweder das eine oder das andere, nicht beides.

Fehler 4 · Alte Workflows nicht prüfen

Ein n8n- oder Make-Workflow, der fest eine Temperatur mitschickt, kann nach dem Wechsel auf ein neues Reasoning-Modell plötzlich Fehler werfen. Nimm den Wert dann einfach raus.

Welche Temperatur für Marketingtexte?

Daten auslesen, klassifizieren, zusammenfassen: niedrig, etwa 0 bis 0,3 — so empfiehlt es Anthropic für analytische Aufgaben.
Produkttexte, Newsletter, Blog: Standardwert lassen.
Brainstorming: Standardwert oder leicht drüber — die Arbeit macht der Prompt.

Häufige Fragen

Welche Temperatur ist die richtige für Marketingtexte?

Für die meisten Texte der Standardwert des Anbieters. Für Aufgaben, bei denen es auf Genauigkeit ankommt, etwa Daten auslesen oder Anfragen sortieren, eher niedrig. Bei vielen aktuellen Reasoning-Modellen lässt sich die Temperatur gar nicht mehr einstellen.

Ist die Antwort bei Temperatur 0 immer gleich?

Nein. Anthropic schreibt ausdrücklich, dass auch bei 0 keine vollständig gleichen Ergebnisse garantiert sind. In einem Test von Thinking Machines kamen bei 1.000 Durchläufen 80 verschiedene Antworten heraus. Schuld sind technische Details auf den Servern der Anbieter.

Kann ich die Temperatur in ChatGPT einstellen?

In der normalen App nicht. Den Regler gibt es über die API, zum Beispiel im Playground von OpenAI oder in Automations-Tools wie n8n. In der App steuerst du den Stil über den Prompt.

Was ist der Unterschied zwischen Temperatur und top_p?

Die Temperatur macht die Wahrscheinlichkeiten aller Kandidaten spitzer oder flacher. top_p schneidet die unwahrscheinlichen Kandidaten ab, bis eine bestimmte Summe erreicht ist. Beides wirkt ähnlich, deshalb raten die Anbieter, nur eines davon zu ändern.

Warum gibt meine API bei der Temperatur einen Fehler zurück?

Wahrscheinlich nutzt du ein Reasoning-Modell. OpenAI verlangt dort, die Temperatur wegzulassen, neuere Claude-Modelle lehnen abweichende Werte ab. Entfern den Parameter aus der Anfrage und steuer das Ergebnis über Prompt und Denkaufwand.

Quellen