Wie stark soll die KI nachdenken?
OpenAI erprobt einen neuen Regler in der ChatGPT-Oberfläche: Mit dem „Thinking Effort“-Picker steuern Nutzer künftig, wie tief sich das Modell in eine Aufgabe hineindenkt. Die Funktion zielt darauf ab, Geschwindigkeit, Antworttiefe und (indirekt) Kosten besser auszubalancieren – von schnellen „Kurzantworten“ bis hin zu maximaler, rechenintensiver Analyse. Erste Hinweise stammen aus Tests, die in der Web-App sichtbar sind.
Vier Stufen – und ein internes „Juice“-Budget
Laut den aktuellen Funden gibt es vier Stufen: Light, Standard, Extended und Max. Jede Stufe ist mit einem internen Budget verknüpft – dem sogenannten „Juice“ –, das definiert, wie viele Denk-/Zwischenschritte das Modell intern macht, bevor es antwortet. Genannt werden die Werte 5 (Light), 18 (Standard), 48 (Extended) und 200 (Max). Mehr „Juice“ bedeutet in der Regel eine tiefere, aber langsamere Antwort.
Wichtig: Die höchste Stufe „Max (200)“ soll derzeit nur ausgewählten, hochpreisigen Tarifen vorbehalten sein. BleepingComputer schreibt, die Option sei für den ChatGPT-Pro-Plan (200 US-$) vorgesehen; OpenAI beschreibt Pro offiziell als 200-Dollar-Tarif mit erweiterten, rechenintensiven Fähigkeiten. Die breite Verfügbarkeit des „Max“-Modus im UI ist jedoch noch nicht bestätigt.
Was OpenAI offiziell zu „Reasoning Effort“ sagt
Parallel zu den UI-Tests dokumentiert OpenAI in seinen GPT-5-Ankündigungen und Entwicklerunterlagen den Parameter reasoning_effort. Er steuert, wie „hart“ ein Modell denkt – inklusive eines neuen Werts minimal für besonders schnelle Antworten. Zudem gibt es eine verbosity-Einstellung (low/medium/high), um die Länge/Erklärtiefe der Ausgabe zu kontrollieren. In Summe erhalten Nutzer und Entwickler damit feinere Regler für Tempo, Tiefe und Stil der Antworten.
Auch Microsofts Azure-Dokumentation für OpenAI führt reasoning_effort und bestätigt die Bandbreite (z. B. low/medium/high, bei GPT-5 zusätzlich minimal). Das unterstreicht, dass die UI-Option „Thinking Effort“ auf bereits existierende API-Funktionen aufsetzt.
Wozu das gut ist: Kontrolle über Tempo, Tiefe und Kosten
Die neue Steuerung adressiert ein zentrales Praxisproblem: Nicht jede Aufgabe braucht maximale Denktiefe. Für „Was koche ich heute?“ reicht ein schneller, oberflächlicher Vorschlag; bei Bond-Bewertung oder Regressionsdiagnostik kann gründliches, langsameres Denken den Unterschied machen. Overthinking bei simplen Aufgaben kann sogar stören – Berichte aus der Community weisen darauf hin, dass „zu viel Denken“ teils unnötig verkompliziert.
Die Stufen im Überblick
- Light (Juice 5): Schnelle Reaktionen, minimale interne Denkschritte. Ideal für triviale Fragen, Formatierungen, kurze Zusammenfassungen.
- Standard (Juice 18): Alltagseinstellung für solide Qualität bei normaler Latenz.
- Extended (Juice 48): Für komplexere Aufgaben mit mehreren Teilfragen, erste Analysen/Abwägungen.
- Max (Juice 200): Tiefenanalyse für harte Probleme; spürbar langsamer und nur in höherpreisigen Tarifen erwartet.
Wie passt das zu GPT-5?
OpenAI positioniert GPT-5 als „vereintes System“: ein effizienter Standard-Modus plus ein Thinking-Modus für schwierige Fälle. Ein Router soll je nach Aufgabe/Intention entscheiden – oder der Nutzer gibt via UI bzw. Prompt explizit vor („think hard about this“). Der „Thinking Effort“-Regler ist die logische UI-Entsprechung zu diesen Backend-Fähigkeiten.
Für wen ist das verfügbar?
Derzeit handelt es sich um Tests, die nur bei einigen Konten sichtbar sind. Berichte deuten darauf hin, dass vor allem Pro- und Enterprise-Nutzer die UI früher sehen könnten. Eine breite Ausrollung hat OpenAI noch nicht offiziell angekündigt.
Entwickler-Ecke: Best Practices
- API-Parameter nutzen:
reasoning_effortgezielt setzen (minimal/low/medium/high je nach Modell),verbositypassend wählen (kurz vs. ausführlich). - Aufgaben splitten: Komplexe Vorhaben in mehrere Agent-Zyklen zerlegen; mit höherem Effort für die kniffligen Teilaufgaben arbeiten.
- Latency & Budget beachten: Höherer Effort → mehr interne Reasoning-Tokens → höhere Kosten/Latenz; für Massen-Workloads konservativ wählen.
Fazit
Mit „Thinking Effort“ macht OpenAI die Denktiefe von ChatGPT erstmals sichtbar steuerbar. Wer schnelle Alltagsantworten braucht, bleibt flott; wer tiefgehende Analysen will, dreht auf – und bezahlt mit Zeit und Compute. Die Funktion baut auf dokumentierten API-Parametern von GPT-5 auf und wird aktuell in der Oberfläche erprobt. Spannend bleibt, wie schnell OpenAI die Option breit ausrollt – und wie strikt die höchste Stufe preislich abgegrenzt wird.
Linkliste
- BleepingComputer: OpenAI is testing “Thinking effort” for ChatGPT
- OpenAI: Introducing GPT-5
- OpenAI: Introducing GPT-5 for developers
- OpenAI Cookbook: GPT-5 Prompting Guide (Reasoning Effort & Verbosity)
- Microsoft Azure Docs: Reasoning models & reasoning_effort
- OpenAI: Introducing ChatGPT Pro (200-Dollar-Plan)
- TestingCatalog: Effort-Control & Conversation Branching
- Threads (@testingcatalog): Thinking-Effort-Picker (Screens)
- WinBuzzer: OpenAI tests „Thinking Effort“
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