torben
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Chemenu kompiliert Rohnotizen zu einem verlinkten, quellengebundenen Wiki: raw/ -> types/ + tools/ -> kb/ -> reports/. Was mechanisch ist, macht tools/wikitool; was Urteil braucht, macht ein Agent unter Contracts, deren Grenzen in Code durchgesetzt sind statt im Prompt. Dieser Commit ist der Startpunkt der oeffentlichen Historie. Die vorherige Entwicklung fand in einer privaten Instanz statt und ist nicht Teil dieses Repositorys; ihre Erzaehlung steht vollstaendig in CHANGES.md, das mit 44 Eintraegen von 0.1.0 bis 2.1.0 erhalten geblieben ist. Der mitgelieferte Korpus ist ein Testbett und eine Demo: 170 Seiten ueber den Stack selbst - Gates, Lint, Versionierung, Suche, das Wiki-Muster. Er dokumentiert das Werkzeug mit den eigenen Mitteln des Werkzeugs. Lizenz: AGPL-3.0 fuer den Stack (tools/, types/), CC-BY-4.0 fuer die Inhalte. Die Grenze zwischen beiden ist der Dateiplan, den dist export berechnet - siehe NOTICE.
3.9 KiB
3.9 KiB
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| type | concept_type | tags | created | modified | related | sources | confidence | confidence_base | provenance | summary | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| types/concept.md | architecture |
|
2026-08-04 | 2026-09-01 |
|
0.60 | 0.60 | mixed | Kosten- und Effizienzüberlegungen zum Tokenverbrauch von LLMs - die genannten Werte 5-8x/61%/100% sind unbestätigt, keine gesicherten Fakten |
Token Economics
Typ: architecture
Definition
Token Economics bezieht sich auf Kosten- und Effizienzüberlegungen zur Nutzung des LLM-Kontextfensters, insbesondere darauf, wie die Menge der geladenen Anweisungen und des Kontexts Leistung, Kosten und Qualität beeinflusst1 .
Kernpunkte
- Kostenmultiplikator: Eine vollständige Aufnahme gegen ein kompiliertes Wiki liest mehr Token als eine Abfrage, weil die Aufnahme viele Seiten berührt, während eine Abfrage normalerweise nur eine Handvoll liest - dies ist grundsätzlich korrekt, aber die spezifische „~5-8x die Quellen-Token-Anzahl"-Zahl aus der Anweisungsmenge, die dieses Konzept einführte, hat keine auffindbaren Quelle und sollte nicht als Fakt wiederholt werden2 .
- Abfrage-Effizienz: Eine Abfrage gegen nur einen Index plus 2-4 Seiten kostet einen Bruchteil der vollständigen Aufnahmekosten1
- Monolithischer Overhead: Das Laden eines vollständigen Anweisungssatzes (wie AGENTS.md) bei jedem Task zahlt auch für einfache Abfragen den höheren Preis1
- Kontextisolations-Vorteil: Diskrete Skills, die nur bei Aufruf geladen werden, reduzieren die Token-Nutzung erheblich
Allgemeine Hinweise (unbelegt)
Die „RTFM/Abruf-Schicht"-Statistik unten (61% Token-Reduktion, 100%-Lösungsquote auf einem 8.260-Datei-Korpus) konnte während der Faktenprüfung nicht auf eine auffindbaren Quelle zurückgeführt werden und sollte als illustrativer, unverifizierter Aussage statt als bestätigter Fakt behandelt werden2 .
Beispiele
- Das Chemenu-Repository mit monolithischem AGENTS.md (ursprünglich ~745 Zeilen), das bei jeder Operation geladen wird - direkt bestätigt: 745 Zeilen, gemessen über
grep, vollständig unabhängig von der Task angehängt, bevor es am 2026-08-04 in 5 Skills aufgeteilt wurde2 . Der RTFM/Abruf-Schicht-Ansatz, der die Token-Nutzung um 61% auf einem 8.260-Datei-Korpus reduzierteunverifiziert - keine Quelle für diese Statistik gefunden2 .
Wann zu verwenden
Token Economics in Betracht ziehen, wenn:
- Der Anweisungssatz das Kontextfenster des LLM überschreitet
- Sie eine Qualitätsverschlechterung bemerken, wenn das Wiki über ~100-200 Seiten wächst
- Einfache Abfragen unverhältnismäßig lange oder kostspielig werden
- Sie Zuständigkeiten in diskrete, unabhängig aufrufbare Vorgänge trennen können
Wann NICHT zu verwenden
Token Economics ist weniger entscheidend, wenn:
- Das Wiki klein (<100 Seiten) ist und bequem in den Kontext passt
- Die Workflows inhärent gekoppelt sind und nicht getrennt werden können
- Der Entwicklungsaufwand der Kontextoptimierung die Vorteile übersteigt
Verwandte Concepts
Siehe auch
- Source - Copilot Skill Restructure Instructions
- Source - Conversation - AGENTS.md Skill Restructuring Session 2026-08-04