KI-Prompt-Optimierer
Macht aus einem groben Prompt einen strukturierten Prompt für ein Chat-, Reasoning- oder Bildmodell – mit einer Liste der Änderungen.
Ihr Key bleibt in Ihrem Browser.Er geht direkt an den Anbieter, nie an unsere Server, und wir protokollieren oder speichern ihn nicht. Verwenden Sie einen eigenen Key mit Ausgabenlimit und löschen Sie ihn nach der Nutzung im Dashboard des Anbieters.
Eingabe
Ergebnis
Das Ergebnis erscheint hier.Bei einem einzeiligen Prompt muss das Modell Zielgruppe, Länge, Format und den Umgang mit fehlenden Fakten erraten – und es rät meist blass. Fügen Sie den Prompt ein, den Sie gerade abschicken wollten, und dieses Tool schreibt ihn in beschriftete Abschnitte um: Rolle, Kontext, Aufgabe, Einschränkungen, Ausgabeformat. Jede Anforderung, die Sie genannt haben, bleibt erhalten; Lücken werden mit Platzhaltern wie [Zielgruppe] markiert, statt sie mit Erfundenem zu füllen. Unter der Umschreibung stehen drei bis sechs Stichpunkte, was sich geändert hat und warum – so lernen Sie das Muster, statt nur das Ergebnis zu kopieren. Wählen Sie zuerst das Zielmodell: Ein Reasoning-Modell braucht eine knappe Beschreibung von Ziel und Einschränkungen statt Schritt-für-Schritt-Gerüst, ein Bildmodell braucht Motiv, Stil, Licht und Bildaufbau statt einer Rolle.
So arbeitet es
- Drei Ziele, drei Regelwerke: Chat-Modelle erhalten Rolle / Kontext / Aufgabe / Einschränkungen / Ausgabeformat; Reasoning-Modelle (die o-Serie, DeepSeek-R1, alles mit Extended Thinking) einen schlanken Prompt ohne Chain-of-Thought-Anweisungen; Bildmodelle einen beschreibenden Prompt plus Zeilen für Seitenverhältnis und Negative Prompt.
- Die Umschreiberegeln verdichten die sechs Prompt-Engineering-Strategien, die Fabrics Pattern improve_prompt zitiert, und das Modell erfährt ausdrücklich, dass Ihr Text umgeschrieben und niemals beantwortet werden soll.
- linshenkx/prompt-optimizer (über 30.000 Sterne, AGPL-3.0) ist die Open-Source-App für genau diese Aufgabe, mit Tests im direkten Vergleich und Verlauf; diese Seite ist eine leichtere Variante derselben Idee ohne Installation, mit einem eigenen Prompt.
- Der grobe Prompt und Ihr Key gehen aus diesem Tab direkt zum gewählten Anbieter; verwenden Sie am besten einen eigens dafür erstellten Key mit Ausgabenlimit und widerrufen Sie ihn, wenn Sie fertig sind.
Wohin Ihre Daten gehen
Mit eigenem Key gehen Ihre Eingabe und der Key direkt von Ihrem Browser zum gewählten Anbieter, ohne Umweg über Hysen Labs. Im gehosteten Modus läuft Ihr Text über unseren Server zu unserem Anbieter (DeepSeek) und wird in Credits abgerechnet; zur Abrechnung speichern wir Token-Zahlen und Kosten jedes Laufs, nie den Text selbst oder die Antwort. Wie der Anbieter mit dem Text umgeht, regelt dessen eigene Datenschutzerklärung.
Dieses Werkzeug verarbeitet Schlüssel und Zugangsdaten. Zu einem Lauf wird deshalb nichts gespeichert, auch nicht in Ihrem eigenen Verlauf.
Zu Ihrem API-Key
Wir erheben, speichern und geben Ihren Key nicht weiter: Er liegt nur im Arbeitsspeicher dieser Seite (außer Sie wählen „in diesem Tab merken“) und ist nach dem Schließen verschwunden. Trotzdem gilt für jeden Key, der in eine Webseite eingefügt wurde, besondere Sorgfalt – legen Sie für diesen Zweck einen eigenen Key mit Ausgabenlimit an und löschen oder rotieren Sie ihn nach der Nutzung im Dashboard des Anbieters.
Was es kostet
Dieses Werkzeug ist kostenlos, ohne Anmeldung und ohne Punkte.
Häufige Fragen
- Warum enthält der optimierte Prompt Dinge wie [Zielgruppe]?
- Weil Ihr Original dazu nichts gesagt hat – und die Alternative wäre, dass das Modell etwas erfindet. Ersetzen Sie jeden Platzhalter in eckigen Klammern durch den echten Wert, bevor Sie den Prompt abschicken. Ein Prompt, dessen Lücken Sie selbst gefüllt haben, schlägt einen, dessen Lücken geraten wurden.
- Sollte ich für Modelle der o-Serie oder DeepSeek-R1 das Ziel „Reasoning-Modell“ wählen?
- Ja. Reasoning-Modelle planen ihren Lösungsweg selbst, und OpenAI empfiehlt für seine Reasoning-Modelle, Prompts einfach und direkt zu halten und die Gedankenkette nicht vorzuschreiben. Das Reasoning-Ziel streicht Anweisungen wie „denke Schritt für Schritt“ und aufwendige Personas und behält Ziel, Einschränkungen und erwartete Ausgabe.
- Warum ist der Bild-Prompt auf Englisch, obwohl ich auf Deutsch geschrieben habe?
- Die meisten Bildmodelle, darunter Stable Diffusion und FLUX, folgen englischen Prompts zuverlässiger, deshalb ist Englisch die Voreinstellung. Wenn Ihr Modell gut mit Deutsch umgehen kann, schreiben Sie das in den groben Prompt, dann bleibt die Umschreibung auf Deutsch. Die Hinweise zu den Änderungen stehen in jedem Fall in Ihrer Sprache.
- Wird der eingefügte Prompt irgendwo gespeichert?
- Nicht von dieser Website. Der Request geht von Ihrem Browser unter Ihrem eigenen Konto an den Anbieter, es gilt also dessen Datenrichtlinie. Prüfen Sie diese, bevor Sie Vertrauliches einfügen, denn manche Anbieter speichern API-Eingaben für eine gewisse Zeit, um Missbrauch zu erkennen.
Das Open Source dahinter
Dieses Werkzeug ist eine eigenständige Implementierung ohne fremde Bibliothek. linshenkx/prompt-optimizer (AGPL-3.0-only) erledigt dieselbe Aufgabe als Bibliothek — wer sie im eigenen Programm braucht, fängt dort an, statt eine Webseite aufzurufen.
linshenkx/prompt-optimizerAuch bekannt als
- prompt optimieren
- prompt generator
- chatgpt prompt verbessern
- prompt engineering tool
- ki prompt generator
- midjourney prompt generator