Wie die Temperatur wirkt
Ein Sprachmodell berechnet bei jedem Schritt eine Wahrscheinlichkeit für jedes mögliche nächste Token. Danach wird gewürfelt – allerdings mit gezinkten Würfeln: Wahrscheinliche Tokens kommen öfter dran als unwahrscheinliche.
Die Temperatur verändert, wie stark die Würfel gezinkt sind. Bei niedriger Temperatur werden die Favoriten noch stärker bevorzugt; das Modell wählt fast immer die naheliegendste Fortsetzung. Bei hoher Temperatur werden die Unterschiede eingeebnet, und auch weniger wahrscheinliche Wörter haben eine Chance. Bei einem Wert von null wird praktisch immer das wahrscheinlichste Token genommen.
Der Name stammt aus der Physik: Auch dort beschreibt die Temperatur, wie stark sich ein System „zufällig“ bewegt. Die Formel, mit der die Wahrscheinlichkeiten umgerechnet werden, ist aus der statistischen Physik entlehnt.
Welche Werte es gibt
Die Skala unterscheidet sich je nach Anbieter und Modell; verbreitet sind Bereiche von 0 bis 1 oder von 0 bis 2. Die Standardwerte liegen meist im mittleren bis oberen Bereich, weil Antworten sonst eintönig werden.
In den üblichen Chat-Apps lässt sich die Temperatur meist nicht einstellen; die Anbieter wählen sie selbst. Über Programmierschnittstellen war sie lange frei wählbar – bei manchen neueren Modellen, vor allem solchen, die vor der Antwort ausführlich „nachdenken“, legen die Anbieter sie inzwischen selbst fest. Daneben gibt es verwandte Stellschrauben wie „Top-p“, das die Auswahl auf die wahrscheinlichsten Kandidaten begrenzt, bis deren Wahrscheinlichkeiten zusammen einen bestimmten Anteil ergeben.
Welche Temperatur für welche Aufgabe
Als grobe Orientierung, die je nach Modell variieren kann:
| Aufgabe | Eher | Warum |
|---|---|---|
| Fakten aus einem Transkript ziehen, Daten auslesen, klassifizieren | niedrig | möglichst gleichbleibende, nüchterne Ergebnisse |
| Mails umformulieren, Zusammenfassungen schreiben | mittel | natürlicher Stil, trotzdem nah am Material |
| Ideen sammeln, Claims, Betreffzeilen, Varianten | höher | mehr Abwechslung zwischen den Vorschlägen |
Temperatur im Alltag mit KI-Anwendungen
Auch wenn du die Temperatur nie selbst einstellst, begegnet sie dir ständig. Wenn du in einem Chat auf „Neu generieren“ klickst und eine ganz andere Antwort bekommst, ist das die Folge einer Temperatur über null: Das Modell würfelt beim zweiten Durchlauf anders.
In fertigen Produkten legen die Entwickler:innen die Temperatur je nach Aufgabe fest. Ein Werkzeug, das Rechnungen ausliest oder Aufgaben aus Protokollen zieht, wird eher niedrig eingestellt, damit dieselbe Eingabe möglichst dasselbe Ergebnis bringt. Ein Ideengenerator für Marketingtexte darf mehr Spielraum haben. Manche Anwendungen erzeugen auch bewusst mehrere Varianten mit höherer Temperatur und lassen dich die beste auswählen.
Was die Temperatur nicht ist
Die Temperatur wird gern als „Kreativitätsregler“ beschrieben. Das ist nur halb richtig: Sie macht Antworten zufälliger, nicht klüger oder origineller. Bei sehr hohen Werten entsteht schnell zusammenhangloser Text.
Umgekehrt garantiert eine niedrige Temperatur keine Richtigkeit. Ein Modell kann bei Temperatur null genauso eine Halluzination erzeugen – dann eben jedes Mal dieselbe. Und selbst bei null sind Antworten nicht immer exakt identisch, weil technische Details der Berechnung kleine Abweichungen verursachen können. Wer verlässliche Ergebnisse braucht, kombiniert eine niedrige Temperatur mit gutem Prompt Engineering und Prüfung.
Bitte an das Modell: „Drei Betreffzeilen für die Einladung zum Sommerfest der Hausverwaltung Huber.“
Niedrige Temperatur, dreimal ausgeführt: Fast jedes Mal „Einladung zum Sommerfest 2026“ und sehr ähnliche Varianten.
Höhere Temperatur: „Grillen, Plaudern, Nachbarn kennenlernen“, „Sommerfest im Innenhof – sei dabei“, „Am 4. Juli wird’s gemütlich“. Mehr Auswahl – aber das Datum im dritten Vorschlag muss jemand prüfen.
Dieser Eintrag dient der allgemeinen Information und ersetzt keine individuelle Beratung.