Was ist eigentlich ein
TIVIO-Token?
Ein Token ist die kleinste Texteinheit, mit der eine KI arbeitet – etwa ein Wort, ein Wortteil oder ein Satzzeichen. Tokens sind damit die Verbrauchseinheit von TIVIO: Alles, was Ihre KI-Agenten lesen und schreiben, wird in Tokens gezählt.
01 · Die Grundidee
KI liest keine Wörter. Sie liest Bausteine.
Bevor ein Sprachmodell einen Satz versteht, zerlegt es ihn in Bausteine. Häufige kurze Wörter bleiben ein Token, lange deutsche Komposita zerfallen in mehrere. Probieren Sie es aus – schreiben Sie einen Satz, den Bürger:innen typischerweise fragen:
Näherungsweise Zerlegung zur Veranschaulichung – jedes Modell tokenisiert leicht anders.
entsprechen im Schnitt einem Token.
umfasst eine kurze E-Mail-Antwort an Bürger:innen.
stecken in einer vollen DIN-A4-Seite Text.
02 · Anatomie einer Anfrage
Eine Frage – fünf Arten von Tokens
Wenn jemand TIVIO eine Frage stellt, liest die KI nicht nur diese Frage. Sie liest auch ihre Arbeitsanweisung, die passenden Dokumente und den bisherigen Gesprächsverlauf. Alles davon zählt – und am Ende noch die Antwort, die sie schreibt.
System-Prompt – die Arbeitsanweisung
Vor jeder Frage bekommt die KI ihre Rolle mitgeteilt: Wer sie ist, für welche Gemeinde sie arbeitet, welchen Ton sie anschlägt, was sie nicht beantworten darf, wie sie Quellen angibt, welche Fähigkeiten sie zur Verfügung hat. Diese Anweisung schickt TIVIO bei jeder einzelnen Anfrage erneut mit – die KI hat kein Gedächtnis zwischen zwei Anfragen.
Input ist günstig, Output teuer
Lesen kostet die KI weniger Rechenzeit als Schreiben. Deshalb wiegt ein geschriebenes Antwort-Token mehr als ein gelesenes – lange Dokumente sind selten das Problem, ausufernde Antworten schon.
Nicht alles landet im Kontext
TIVIO schickt nie Ihre komplette Wissensdatenbank mit. Es sucht die 3–5 passendsten Textabschnitte heraus. 500 hinterlegte Seiten kosten also nicht 500 Seiten Tokens pro Frage.
Caching senkt die Rechnung automatisch
System-Prompt, Wissens-Kontext und Gesprächsverlauf sind bei Folgeanfragen fast identisch. Die KI legt sie kurz beiseite statt sie neu zu verarbeiten.
03 · Modellklassen
Drei Modellklassen, eine Währung
Nicht jede Aufgabe braucht das stärkste Modell. Eine Öffnungszeit herauszusuchen ist etwas anderes, als eine mehrseitige Satzung auszuwerten. Deshalb bündelt TIVIO die verfügbaren KI-Modelle in drei Klassen – und rechnet jede davon über feste Faktoren in dieselbe Einheit um: den TIVIO-Token.
Efficiency
Schnell und sparsam
Kompakte Modelle für klar umrissene Aufgaben: Anliegen einordnen, Texte zusammenfassen, wiederkehrende Standardauskünfte geben. Sie antworten spürbar schneller und belasten Ihr Kontingent nur mit einem Bruchteil.
Aktuell z. B. GPT-5.6 Luna, Gemma 4
- Input (neu)
- ×0,3
- Cache gelesen
- ×0,03
- Cache angelegt
- ×0,4
- Output
- ×1,5
Essential
StandardDer Standard für den Alltag
Die Arbeitspferde hinter Stadt_GPT: Sie beantworten den Großteil der täglichen Anfragen. Ausgewogen in Qualität, Tempo und Verbrauch – und zugleich der Maßstab: Ein neu gelesenes Token dieser Klasse ist per Definition genau ein TIVIO-Token.
Aktuell z. B. Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra
- Input (neu)
- ×1
- Cache gelesen
- ×0,1
- Cache angelegt
- ×1,25
- Output
- ×5
Ultra
Wenn es auf jedes Detail ankommt
Die stärksten verfügbaren Modelle – für vielschichtige Recherchen quer über mehrere Satzungen und für Formulierungen, bei denen jedes Wort sitzen muss. Höhere Qualität, entsprechend höherer Verbrauch.
Aktuell z. B. Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol
- Input (neu)
- ×3
- Cache gelesen
- ×0,3
- Cache angelegt
- ×3,5
- Output
- ×12,5
Ein Kontingent für alle Modelle
Sie kaufen TIVIO-Tokens, keine Modell-Tokens. Welches Modell hinter einer Anfrage steckt – und ob wir es im Laufe des Jahres gegen ein besseres tauschen –, ändert nichts an Ihrem Vertrag. Es ändert nur, wie schnell Ihr Kontingent sinkt.
Die Klasse ist Ihr Stellhebel
Jeder Agent lässt sich einer Klasse zuordnen. Routineaufgaben laufen auf Efficiency, die anspruchsvollen Fälle auf Ultra. So verteilen Sie Ihr Budget gezielt dorthin, wo Qualität wirklich zählt.
Vier Faktoren statt einem
Jede Tokenart wird einzeln umgerechnet. Deshalb schlägt Caching auch bei einem starken Modell voll durch – und eine knapp gehaltene Antwort bleibt in jeder Klasse der größte Sparposten.