LLM Kontextmanagement: Leistung verbessern und Kosten senken

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) ist das Management des Kontextes ein entscheidender Faktor für die Effizienz und Kosteneffektivität. Während moderne LLMs wie Gemini 2.5 Pro in der Lage sind, bis zu 1 Million Tokens zu verarbeiten, ist das bloße Füllen des Kontextfensters mit Informationen nicht nur ineffizient, sondern kann auch zu einem Phänomen namens Kontextbloat führen. Dies kann die Leistung der Modelle erheblich beeinträchtigen und die Kosten in die Höhe treiben.

Der Begriff “Kontextmanagement” bezieht sich auf die Kunst und Wissenschaft, das Kontextfenster mit den richtigen Informationen zu füllen, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. Andrej Karpathy, ein ehemaliger Forscher bei OpenAI, beschreibt es als “die delikate Kunst und Wissenschaft, das Kontextfenster mit genau den richtigen Informationen zu füllen”.

Leistungsabfall bei zunehmendem Kontext

Studien, wie die NoLiMa-Bewertung, haben gezeigt, dass die Leistung vieler beliebter LLMs signifikant abnimmt, wenn die Kontextlänge zunimmt. Bei 32k Tokens fielen 11 von 12 getesteten Modellen unter 50% ihrer Leistung in kurzen Kontexten. Dies geschieht, weil der Aufmerksamkeitsmechanismus Schwierigkeiten hat, die relevantesten Informationen aus einem Übermaß an Text zu extrahieren.

Die Ergebnisse der Fiction.liveBench-Bewertung zeigen ebenfalls, dass selbst die besten Modelle bei wachsender Kontextgröße an Fähigkeit verlieren, Informationen zu erinnern und zu verarbeiten. Beispielsweise fiel die Leistung von Gemini 2.5 Pro und GPT-5 bei 192k Tokens auf etwa 90% ihrer ursprünglichen Leistung.

Die steigenden Kosten großer Kontexte

Ein weiteres Problem, das mit der Überlastung des Kontextes einhergeht, sind die steigenden Kosten. LLMs sind zustandslos, was bedeutet, dass sie keine Erinnerung an frühere Konversationen haben. Bei jeder Nachricht, die gesendet wird, muss die gesamte Konversationshistorie an das Modell zurückgesendet werden. Da die Nutzung von APIs pro Token abgerechnet wird, führen längere Kontexte direkt zu höheren Kosten. Daher ist es nicht nur vorteilhaft für die Leistung, sondern auch für das Budget, den Kontext prägnant und relevant zu halten.

Ursachen für Kontextbloat

Kontext kann aus verschiedenen Gründen überladen werden, oft ohne dass der Benutzer es merkt. Ein häufiger Grund bei Codierungsaufgaben ist das Einfügen irrelevanter Regeln oder Anweisungen. Wenn beispielsweise Anweisungen für eine Backend-Aufgabe in einer Frontend-Umgebung enthalten sind, kann dies das Modell verwirren.

Ein weiterer einfacher Grund für Kontextbloat ist die Wiederverwendung derselben Chatsitzung für mehrere, nicht zusammenhängende Aufgaben. Dies führt dazu, dass die Konversationshistorie mit irrelevanten Informationen überladen wird, was die Fokussierung des Modells auf das aktuelle Problem negativ beeinflussen kann.

Effektives Kontextmanagement

Der Schlüssel zum effektiven Kontextmanagement liegt im Verständnis dessen, was im Kontext enthalten ist. Tools wie Claude Code bieten die Möglichkeit, die aktuelle Token-Nutzung des Kontextfensters zu überwachen. Wenn zu viele Tokens für irrelevante Regeln verwendet werden, sollten diese entfernt werden, um den Kontext prägnant zu halten.

Ein weiterer wichtiger Tipp ist, für jede neue Aufgabe eine neue Sitzung zu starten, um das aktuelle Kontextfenster zu leeren. Dies stellt sicher, dass der Kontext nur relevante Informationen enthält und das Modell nicht durch vorherige, nicht zusammenhängende Konversationen verwirrt wird.

Fazit

Das Management des Kontextes in LLMs ist entscheidend für die Maximierung der Effizienz und die Minimierung der Kosten. Durch das Vermeiden von Kontextbloat und das gezielte Füllen des Kontextfensters mit relevanten Informationen können Entwickler die Leistung ihrer Modelle erheblich verbessern. Tools wie 16x Eval helfen dabei, verschiedene Modelle zu testen und die optimale Token-Nutzung zu ermitteln.

Quellenliste:

• Quelle: LLM Context Management: How to Improve Performance and Lower Costs
• NoLiMa Benchmark Study
• Fiction.liveBench Results
• OpenAI Reasoning Guide
• Claude Code Memory Documentation
• 16x Eval Tool