Du stellst der KI die gleiche Frage zweimal.
Erstes Mal: „Hier sind 5 kreative Marketing-Ideen…" Zweites Mal: „Überleg dir diese 7 strategischen Ansätze…"
Andere Struktur. Andere Ideen. Anderer Ton.
Das nervt mega, wenn du dich auf Zuverlässigkeit verlassen musst. Wenn du Produktbeschreibungen erstellst, die zur Brand passen müssen. Wenn du KI-Workflows aufbaust, die vorhersehbare Ergebnisse brauchen. Wenn du debuggst und nicht unterscheiden kannst, ob deine Prompt-Änderung was gebracht hat – oder die KI einfach random variiert.
Die gute Nachricht: KI-Konsistenz ist lösbar.
Nicht durch Hoffen auf gutes Verhalten. Sondern durch Verstehen, warum Variation passiert und durch konkrete Techniken, um sie zu kontrollieren.
Warum KI-Antworten variieren (und warum das Absicht ist)
Die KI gibt nicht „zufällig" unterschiedliche Antworten. Die Variation ist absichtlich eingebaut.
Das passiert unter der Haube:
Wenn du eine Frage stellst, schlägt die KI die Antwort nicht nach. Sie sagt das wahrscheinlichste nächste Wort vorher, dann das nächste, dann das nächste. Bei jedem Wort betrachtet sie tausende Möglichkeiten.
Wenn sie immer das Wort Nr. 1 wählen würde, bekämst du roboterhafte, sich wiederholende Texte. „Der beste Weg zur Produktivitätssteigerung ist die Steigerung der Produktivität durch Steigerung…"
Deshalb nutzt KI Zufälligkeit, um unter den Top-Kandidaten zu wählen. Manchmal nimmt sie das zweitwahrscheinlichste Wort. Manchmal das fünfte. Das schafft natürliche Variation.
Diese Zufälligkeit wird durch Einstellungen kontrolliert – was bedeutet, dass du sie hoch- oder runterdrehen kannst.
Temperature: Deine Haupt-Kontrolle für Konsistenz
Temperature ist die wichtigste Einstellung für Konsistenz.
Stell dir das als Kreativitäts-Schieberegler vor:
- Niedrige Temperature (0-0,3): Konservativ, vorhersehbar, konsistent
- Mittlere Temperature (0,5-0,7): Ausgewogen, natürliche Variation
- Hohe Temperature (0,8-1,0+): Kreativ, vielfältig, unvorhersehbar
Wie Temperature funktioniert
Bei Temperature 0 wählt KI jedes Mal das wahrscheinlichste Wort. Gleiche Eingabe = gleiche Ausgabe.
Bei Temperature 1 sampelt KI breiter aus den Möglichkeiten. Gleiche Eingabe = variierende Ausgabe.
Wann du welche Temperature nutzt
Nutze 0-0,3 für:
- Datenextraktion
- Übersetzungen
- Code-Generierung
- Klassifikationsaufgaben
- Alles, das identische Outputs braucht
Nutze 0,5-0,7 für:
- Schreiben (wenn es natürlich klingen soll)
- Brainstorming (aber mit etwas Konsistenz)
- Allgemeine Q&A
- Die meisten Alltags-Aufgaben
Nutze 0,8-1,0+ für:
- Kreatives Schreiben
- Mehrere Alternativen generieren
- Exploratives Ideenfinden
- Wenn du explizit Vielfalt willst
Wie man Temperature einstellt
ChatGPT (Web): Aktuell keine direkte Kontrolle in der UI. ChatGPT nutzt standardmäßig moderate-hohe Temperature.
ChatGPT (API):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Dein Prompt"}],
temperature=0.2 # Zwischen 0-2
)
Claude (Web): Keine Temperature-Kontrolle im Standard-Chat.
Claude (API):
response = anthropic.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
messages=[{"role": "user", "content": "Dein Prompt"}],
temperature=0.0 # Zwischen 0-1
)
Wenn du Web-Interfaces ohne Temperature-Kontrolle nutzt, brauchst du andere Techniken.
Strukturierte Formate: Erzwinge Konsistenz durch Form
Selbst mit Temperature-Variation kannst du konsistente Struktur kriegen, indem du exakte Output-Formate vorgibst.
JSON-Schema erzwingen
Statt KI zu fragen, wie sie formatieren will, sag ihr exakt welche Struktur sie nutzen soll.
Inkonsistenter Ansatz:
Prompt: „Gib mir Produktdetails für eine Kaffeemaschine."
Output könnte sein:
- Bullet Points
- Absätze
- Eine Tabelle
- Was die KI gerade will
Konsistenter Ansatz:
Prompt: „Gib mir Produktdetails für eine Kaffeemaschine in diesem exakten JSON-Format:
{
"product_name": "",
"category": "",
"price_eur": 0,
"features": [],
"description": ""
}
Jetzt ist die Struktur festgelegt. Der Inhalt variiert vielleicht minimal, aber das Format ist konsistent.
Template-basierte Formate
Für Nicht-API-User: Stell ein Template in deinen Prompt:
Prompt: „Analysiere diese Kundenbewertung und füll dieses Template aus:
SENTIMENT: [Positiv/Negativ/Neutral]
HAUPTPROBLEM: [ein Satz]
EMPFOHLENE AKTION: [ein Satz]
DRINGLICHKEIT: [Hoch/Mittel/Niedrig]
Bewertung: [paste review]"
KI wird der Template-Struktur folgen und dir konsistente, parse-bare Ausgaben geben.
Few-Shot Beispiele: Zeig der KI wie Konsistenz aussieht
Few-Shot Prompting bedeutet: Gib Beispiele von korrektem Output, bevor du um neuen Output fragst.
Das trainiert die KI auf deinen exakten Style, Format und Detail-Level.
Beispiel: Konsistente Produktbeschreibungen
Ohne Few-Shot (inkonsistent):
Prompt: „Schreib eine Produktbeschreibung für eine Thermosflasche."
Lauf 1: „Diese elegante Thermosflasche hält deine Getränke 8 Stunden warm..."
(2 Absätze)
Lauf 2: „Bleib unterwegs hydratisiert mit unserer Premium Thermosflasche!"
(3 kurze Sätze)
Mit Few-Shot (konsistent):
Prompt: „Schreib eine Produktbeschreibung nach diesen Beispielen:
Beispiel 1:
Produkt: Kabellose Maus
Beschreibung: Präzises Tracking trifft ergonomisches Design. 3 programmierbare Tasten, 18 Monate Batterie, lautloses Klicken. Perfekt für konzentriertes Arbeiten. 29,99€.
Beispiel 2:
Produkt: Schreibtischlampe
Beschreibung: Stufenlose Helligkeit mit energieeffizienter LED-Technologie. Touch-Bedienung, USB-Port, 360° flexibler Hals. Perfekt für späte Arbeitssessions. 39,99€.
Jetzt schreib für:
Produkt: Thermosflasche
KI sieht das Muster:
- 2 kurze Sätze
- Features aufzählen
- „Perfekt für" + Use Case
- Preis am Ende
Output wird diese Struktur treffen.
Custom Instructions: Persistente Konsistenz-Regeln
Wenn du die KI regelmäßig nutzt, setz Custom Instructions für Konsistenz über alle Gespräche.
ChatGPT Custom Instructions
Settings → Personalisierung → Custom Instructions
„Was soll ChatGPT über dich wissen?"
Ich führe ein SaaS-Unternehmen. Mein Publikum sind kleine
Unternehmer, die nicht technisch sind. Klarheit über Cleverness.
„Wie soll ChatGPT antworten?"
- Antworten unter 200 Wörtern halten (wenn ich nicht um mehr bitte)
- Bullet Points für Listen
- Jargon vermeiden; technische Begriffe einfach erklären
- Bei Optionen immer 3 Choices geben
- Antworten mit einer Follow-Up-Frage beenden
Jetzt folgt jede Antwort diesen Regeln. Musst du nicht jedes Mal neu sagen.
Claude Projects
Claude Projects lassen dich Project-Level Instructions setzen, die über alle Gespräche bestehen.
Erstell ein Project „Marketing Copy" mit Instructions:
Brand Voice: Freundlich aber professionell. Kontraktionen nutzen.
Schreib, als würdest du mit einem klugen Freund reden.
Struktur: Immer mit einem Ein-Satz-Hook starten. Kurze Absätze
(max 3 Sätze). Ende mit Call-to-Action.
Vermeide: Ausrufezeichen, Wörter wie „revolutionieren" oder
„Spielwechsler", Corporate-Jargon.
Alle Gespräche in diesem Project halten diesen Style.
Prompt Templates statt Freestyle
Freestyle Prompting erzeugt Inkonsistenz:
Heute: „Schreib mir ne Cold Email für mein Produkt"
Morgen: „Hilf mir mit ner Outreach-Mail"
Nächste Woche: „Ich muss potenzielle Kunden wegen meiner Software mailen"
KI interpretiert diese unterschiedlich. Output variiert in Ton, Länge, Struktur.
Template Prompting erzwingt Konsistenz:
**Cold Email Template**
Produkt: [PRODUCT_NAME]
Zielgruppe: [AUDIENCE]
Hauptvorteil: [BENEFIT]
Call-to-Action: [CTA]
Ton: Professionell aber warm
Länge: Unter 150 Wörtern
Struktur: Problem → Lösung → CTA
Schreib die Email.
Speicher dieses Template. Füll die Brackets aus. Nutz es jedes Mal.
Ergebnis: Alle deine Cold Emails haben konsistente Struktur und Ton.
Validierungs-Schritte einbauen
Ergänze einen Check-Schritt, um Inkonsistenzen vor der Nutzung zu fangen.
Zwei-Schritt Prompting
Schritt 1: Generieren
Prompt: „Schreib 5 FAQ-Fragen für eine Zeit-Tracking-App."
Schritt 2: Validieren
Prompt: „Check diese FAQs:
- Sind alle 5 Fragen typisch für neue User?
- Ist jede Antwort unter 50 Wörtern?
- Vermeiden die Antworten technischen Jargon?
- Ist der Ton freundlich und hilfreich?
Wenn was nicht passt, schreib es um."
Diese Selbstkorrektur fängt Inkonsistenzen.
Checklist Prompting
Bau die Checklist direkt in den Prompt ein:
Prompt: „Schreib eine Produktbeschreibung für [PRODUCT].
Bevor du fertig wirst, prüfe:
☐ Länge ist 80-120 Wörter
☐ Enthält genau 3 Features
☐ Endet mit Preis
☐ Ton ist enthusiastisch aber nicht übertrieben
☐ Kein Marketing-Klischee („Spielwechsler", „revolutionär" etc.)
Wenn irgendwas nicht passt, überarbeite."
KI checkt ihre eigene Arbeit. Konsistenterer Output.
Wann Inkonsistenz eigentlich gut ist
Nicht jede Aufgabe braucht Konsistenz.
Kreative Tasks profitieren von Variation:
- Brainstorming (du willst diverse Optionen)
- Kreatives Schreiben (du willst unique Formulierungen)
- Multiple Ad-Copy-Varianten (testest verschiedene Winkel)
- Lösungsansätze explorieren (willst verschiedene Strategien sehen)
Für diese Aufgaben: Umarme Inkonsistenz
- Höhere Temperature (0,8-1,0)
- Keine Seed-Werte
- Gleichen Prompt mehrfach laufen
- Beste Variation wählen
Der Schlüssel ist zu wissen, wann du Konsistenz vs. Kreativität optimierst.
Das Fazit
KI-Inkonsistenz ist nicht random – sie ist kontrollierbar.
Für maximale Konsistenz:
- Temperature senken auf 0,0-0,3 (API)
- Strukturierte Formate erzwingen (JSON, Templates)
- Few-Shot Beispiele geben die exakt zeigen was du willst
- Custom Instructions setzen für persistente Regeln
- Prompt Templates nutzen statt Freestyle
- Validierungs-Schritte einbauen
Für kreative Tasks:
- Temperature erhöhen auf 0,8-1,0
- Prompts mehrfach laufen für Variationen
- Offene Prompts nutzen statt strikter Templates
Die gleiche KI kann ein konsistenter, vorhersehbarer Assistent oder ein kreativer, vielfältiger Generator sein – je nachdem wie du sie konfigurierst.
Du hast die Kontrolle. Nutz sie.
Willst du konsistente Ergebnisse ohne die Technik-Details? Unsere ready-to-use Skills haben Konsistenz schon eingebaut – mit Templates, Struktur und klaren Anweisungen.