Warum hält ChatGPT die Wortanzahl nicht ein?

Du gibst eine genaue Wortzahl vor, aber ChatGPT liefert mal zu viel, mal zu wenig Text. Wir klären, woran das liegt und wie du mit den richtigen Befehlen trotzdem zum Ziel kommst. Schluss mit dem Text-Lotto.

Der 500-Wörter-Text, der nur 380 hatte

Letzte Woche saß ich im Garten, Tablet auf dem Schoß, und wollte fix einen Blogartikel über die besten Powerbanks für eine mehrtägige Trekking-Tour schreiben. Der Plan: ChatGPT soll mir einen soliden Entwurf mit genau 500 Wörtern liefern, den ich dann nur noch mit meinen Testerfahrungen anreichern muss. Der Prompt war klar und deutlich: „Schreibe einen Artikel über die Vorteile von Powerbanks auf Trekking-Touren. Der Text soll genau 500 Wörter haben.“ Das Ergebnis? Ein ganz brauchbarer Text, der aber nach 380 Wörtern abrupt endete.

Typisch. Dieses Problem, dass ChatGPT die Wortanzahl nicht einhält, ist kein Bug, sondern liegt in der grundlegenden Funktionsweise der KI. Kurz gesagt: Das Sprachmodell denkt nicht in Wörtern, wie wir es tun. Es rechnet in sogenannten „Tokens“. Diese Tokens können ganze Wörter, aber auch nur Silben oder Satzzeichen sein. Die KI zielt darauf ab, einen inhaltlich stimmigen und wahrscheinlichen Text zu erzeugen, nicht darauf, eine exakte Wortgrenze zu treffen. Für sie ist die Einhaltung einer genauen Zahl eine eher unnatürliche Anforderung, die oft dem kreativen und kontextuellen Fluss widerspricht.

Das Token-Dilemma: Darum rechnet die KI nicht in Wörtern

Um zu verstehen, warum die KI bei der Wortanzahl so oft danebenliegt, müssen wir uns von der Idee verabschieden, dass sie Sätze wie ein Mensch formuliert. Stattdessen zerlegt sie jede Eingabe und jeden erzeugten Text in Tokens. Das ist die Währung, in der Sprachmodelle arbeiten. Ein Wort wie „Rucksack“ ist vielleicht ein Token. Das Wort „Wanderrucksack“ könnten aber schon zwei sein: „Wander“ und „rucksack“. Ein Komma ist ebenfalls ein Token. Diese Recheneinheit ist für die Maschine viel effizienter, aber für uns als Nutzer komplett unintuitiv.

Wenn du also „100 Wörter“ anforderst, versucht die KI, eine passende Menge an Tokens zu generieren, die am Ende ungefähr dieser Länge entsprechen. Es ist eine Schätzung, keine exakte Wissenschaft. Die KI hat kein internes Zählwerk, das nach jedem Wort prüft: „Bin ich schon bei 100?“. Stattdessen versucht sie, den Text inhaltlich an einem logischen Punkt zu beenden. Wenn die logische Schlussfolgerung nach 85 Wörtern erreicht ist, hört sie auf, anstatt den Text künstlich aufzublähen. Die Wortanzahl ist für das System nur ein grober Richtwert unter vielen anderen Parametern. Die Priorität liegt immer auf der kohärenten und plausiblen Fortsetzung des Textes.

Hier ist eine kurze Übersicht, was Tokens alles sein können:

• Ganze Wörter: Einfache und häufige Wörter wie „der“, „und“ oder „Haus“ sind oft ein einzelnes Token.
• Wortteile und Silben: Komplexere oder seltenere Wörter werden zerlegt, zum Beispiel „Sprachmodell“ in „Sprach“ und „modell“. Das spart Rechenkapazität.
• Satzzeichen: Jeder Punkt, jedes Komma und jedes Ausrufezeichen wird als eigenständiges Token gezählt.
• Leerzeichen: Auch Leerzeichen können als Teil eines Tokens betrachtet werden, was die Zählung noch komplizierter macht.
• Sonderfälle: Spezielle Zeichenketten oder Code-Schnipsel werden ebenfalls in ihre eigenen Token-Strukturen zerlegt.

Dieser technische Hintergrund erklärt, warum die genaue Wortanzahl für ChatGPT ein schwieriges Unterfangen ist. Es ist, als würdest du einen Koch bitten, ein Gericht mit genau 500 Gramm zu kochen, ihm aber nur eine ungenaue Schaufel statt einer Waage gibst. Er wird sich auf Geschmack und Komposition konzentrieren und das Gewicht schätzen.

Bessere Längenkontrolle durch smarte Prompts: So klappt es

Okay, die Technik dahinter ist das eine. Aber wir brauchen ja eine praktische Lösung, die im Alltag funktioniert. Statt stur auf eine exakte Zahl zu pochen, kannst du der KI viel bessere Leitplanken geben, mit denen sie arbeiten kann. Es geht darum, deine Anforderung von einer reinen Zahl in eine strukturelle Vorgabe zu übersetzen. Ein gut strukturierter Prompt führt fast immer zu einem besseren Ergebnis, auch bei der Textlänge. Du musst der KI quasi ein Gerüst bauen, das sie nur noch ausfüllen muss. Damit verlagerst du den Fokus von einer abstrakten Zahl auf konkrete, nachvollziehbare Bausteine. Das ist der mit Abstand effektivste Weg, um die Wortanzahl-Problematik bei ChatGPT in den Griff zu bekommen.

Hier ist eine einfache Anleitung, wie du deine Prompts aufbaust, um die gewünschte Länge besser zu erreichen:

1. Gib eine Spanne an: Statt „Schreibe 500 Wörter“ formuliere lieber „Schreibe einen Text mit einer Länge von 450 bis 550 Wörtern„. Das gibt der KI einen flexiblen Korridor, in dem sie einen natürlichen Endpunkt finden kann.
2. Definiere die Struktur: Gib klare Anweisungen zur Gliederung. Ein Befehl wie „Schreibe einen Text bestehend aus einer Einleitung, drei Hauptabsätzen und einem Fazit“ ist Gold wert. Das zwingt die KI, den Inhalt sinnvoll aufzuteilen.
3. Bestimme die Absatzlänge: Werde noch genauer und fordere zum Beispiel: „Jeder der drei Hauptabsätze soll ungefähr 100 bis 120 Wörter lang sein.“ So gibst du Mikro-Ziele vor, die leichter zu erreichen sind.
4. Fordere Zwischenüberschriften: Bitte die KI, für jeden Hauptteil eine passende Zwischenüberschrift zu erstellen. Das hilft nicht nur der Struktur, sondern auch der inhaltlichen Fokussierung innerhalb der Abschnitte.
5. Nutze Stichpunkte: Wenn ein Teil des Textes Informationen auflisten soll, fordere eine Liste an. „Integriere im zweiten Absatz eine Liste mit 5 wichtigen Ausrüstungsgegenständen.“ Das füllt den Text auf eine sinnvolle und nützliche Weise.
6. Kombiniere alles: Ein starker Prompt vereint all diese Punkte. So gibst du ein klares Briefing, das kaum Raum für Fehlinterpretationen lässt und die KI zu einem vorhersehbaren Ergebnis leitet.

Mit dieser Herangehensweise überlistest du die Schwäche der KI und nutzt ihre Stärken. Du denkst für sie voraus und gibst ihr ein stabiles Skelett. Der Rest ist dann nur noch das Fleisch auf den Knochen, und das kann die KI ziemlich gut.

Wenn die Wortzahl trotzdem abweicht: Dein Notfall-Kit

Selbst mit dem besten Prompt kann es passieren, dass die KI danebenliegt. Der Text ist zu kurz oder schweift aus und wird viel zu lang. Kein Grund, das Tablet in die Ecke zu werfen. Für diese Fälle gibt es ein paar einfache Befehle, mit denen du nachjustieren kannst, ohne den ganzen Text neu generieren zu müssen. Diese iterativen, also schrittweisen, Anpassungen sind oft schneller und zielführender als der perfekte erste Versuch. Betrachte ChatGPT weniger als fertige Textmaschine und mehr als einen Assistenten, mit dem du im Dialog arbeitest. Ein zu kurzer Text ist kein Fehlschlag, sondern eine gute Grundlage zum Erweitern.

Hier sind ein paar schnelle Befehle für die Korrekturrunde:

• Text zu kurz? Nutze Befehle wie „Führe den letzten Absatz bitte weiter aus und füge ein konkretes Beispiel hinzu“ oder „Erweitere den zweiten Abschnitt um weitere Details zur Materialpflege.“ Das ist viel besser als ein pauschales „Mach es länger.“
• Text zu lang? Gib eine klare Anweisung zur Kürzung. Zum Beispiel: „Kürze den gesamten Text auf etwa 500 Wörter, ohne wichtige Informationen zu verlieren. Konzentriere dich auf die Kernaussagen.“ Oder noch präziser: „Fasse den dritten und vierten Absatz zu einem zusammen.“
• Stil anpassen: Manchmal liegt es nicht nur an der Länge, sondern auch an der Dichte. Ein Befehl wie „Formuliere den Text etwas ausführlicher und beschreibender“ kann ebenfalls zu mehr Wörtern führen, ohne den Inhalt künstlich aufzublasen.
• Abschnitte neu generieren: Wenn nur ein Teil des Textes nicht passt, lass nur diesen neu erstellen. „Der zweite Absatz ist zu kurz. Schreibe ihn neu und gehe dabei detaillierter auf die Vor- und Nachteile ein. Halte eine Länge von ca. 150 Wörtern ein.“

Mit diesen Werkzeugen hast du die Kontrolle zurück. Du musst nicht akzeptieren, was die KI dir im ersten Wurf liefert. Die Nachbearbeitung ist ein zentraler Teil des Prozesses und macht den Unterschied zwischen einem mäßigen und einem wirklich guten Ergebnis aus.

Ein Vergleich: Der Unterschied zwischen einem schlechten und guten Prompt

Der direkte Vergleich zeigt am besten, wie stark die Formulierung deines Befehls das Ergebnis beeinflusst. Es ist wie beim Werkzeug: Mit einem stumpfen Beil kommst du auch irgendwie durchs Holz, aber mit einer scharfen Säge geht es schneller, sauberer und präziser. Das Gleiche gilt für Prompts. Ein vager Befehl führt zu einem vagen Ergebnis. Ein präziser Befehl führt zu einem brauchbaren Entwurf. Die investierte Zeit in einen guten Prompt spart dir am Ende ein Vielfaches an Nachbearbeitungszeit.

Hier siehst du den Unterschied auf einen Blick:

Dieser tabellarische Vergleich macht deutlich, warum sich die Mühe lohnt. Es geht nicht darum, die KI zu überlisten, sondern ihr eine klare Arbeitsanweisung zu geben. Wenn du genau weißt, was du willst, und das auch so formulierst, ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer um ein Vielfaches höher. Warum hält ChatGPT die Wortanzahl nicht ein? Weil es auf ungenaue Befehle auch nur ungenau reagieren kann. Mit den richtigen Anweisungen wird es aber zu einem verlässlichen Werkzeug.

Die KI als Werkzeug begreifen, nicht als fertigen Autor

Am Ende des Tages ist die Antwort auf die Frage, warum ChatGPT die Wortanzahl nicht einhält, ziemlich simpel: Es ist für diese Aufgabe nicht primär konzipiert. Die Stärke des Modells liegt in der Erzeugung von kohärentem, menschenähnlichem Text, nicht im exakten Abzählen von Wörtern. Wenn du das verinnerlicht hast, ändert sich auch dein Umgang mit dem Tool.

Sieh es nicht als fertigen Autor, den du beauftragst, sondern als einen extrem schnellen, aber manchmal etwas ungenauen Assistenten. Du bist der Projektleiter, der die Vorgaben macht. Je besser dein Briefing, desto besser das Ergebnis. Die vorgestellten Techniken, wie das Definieren von Strukturen, das Arbeiten mit Wort-Spannen und das schrittweise Nachjustieren, sind die entscheidenden Hebel für die Praxis. Damit bekommst du die Textlänge in den allermeisten Fällen gut in den Griff. Und wenn es mal nicht perfekt passt, hast du jetzt die Werkzeuge, um schnell und gezielt nachzubessern. So wird aus Frust über ungenaue Ergebnisse ein effizienter Workflow.