Effizient in Langdock zu arbeiten bedeutet, deine KI-Ressourcen sinnvoll einzusetzen. Egal ob du mit Modellen chattest, Agenten baust, Workflows einrichtest oder bestehende Tools integrierst: Ein paar einfache Gewohnheiten helfen dir, deutlich bessere Ergebnisse zu erzielen und dabei innerhalb deiner Nutzungs-Limits zu bleiben. Auch wenn du deine Limits erreichst, steht dir immer ein Basismodell als Ausweichlösung zur Verfügung, sodass du innerhalb von Langdock weiterarbeiten kannst.Documentation Index
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Allgemeine Best Practices
Nicht jede Aufgabe braucht das leistungsstärkste Modell. Einfachere Aufgaben wie Texte schreiben, Zusammenfassungen oder Fragen beantworten erledigen leichtere, effizientere Modelle wie GPT-5.1 oder GPT-5.2 problemlos. Wechsel zu Sonnet oder Opus, wenn die Aufgabe tieferes Reasoning erfordert. Beachte dabei, dass Opus zwei- bis dreimal mehr deines Limits verbraucht als Sonnet. Weitere Informationen findest du in unserem Modell-Guide. Frontier-Modelle solltest du für komplexe Analysen, tiefes Reasoning oder kreative Arbeiten aufsparen.- Formuliere deine Prompts klar und präzise. Gib klare Anweisungen, füge relevanten Kontext hinzu und gib das gewünschte Format an. Achte auf die Größe deiner Dokumente: Je größer die Datei, desto mehr deiner Nutzung verbraucht jede Nachricht. Referenziere wenn möglich bestimmte Abschnitte statt ganzer Dokumente.
- Bevor du startest, überlege kurz: Kannst du mehrere zusammenhängende Fragen in einer einzigen Nachricht zusammenfassen? Welche Informationen braucht das Modell, um deine Anfrage sofort zu verstehen?
- Lies deine Nachricht vor dem Senden kurz durch. Ist sie klar und enthält sie alle nötigen Informationen? Eine kurze Überprüfung deiner Nachricht kann unnötige Folgenachrichten und übermäßige Nutzung verhindern.
Chat
Chats werden mit der Zeit teurer. Ein paar Gewohnheiten halten die Kosten geringer:- Starte einen neuen Chat, wenn du zu einem neuen Thema wechselst. Das Modell verarbeitet mit jeder Nachricht den gesamten bisherigen Verlauf, weshalb lange Chats schnell teuer werden.
- Nicht zufrieden mit der Antwort oder einen Fehler gemacht? Nutze das Edit-Icon, um deinen ursprünglichen Prompt anzupassen, anstatt eine neue Nachricht zu schreiben. Das hält deinen Chat übersichtlich.
- Speichere gut funktionierende Prompts in deiner Prompt-Bibliothek über das ”+” Icon. Einen bewährten Prompt wiederzuverwenden ist fast immer besser als von vorne anzufangen.
- Begrenze die Länge der Antwort mit einer einfachen Anweisung in deinem Prompt, zum Beispiel: “Maximal 5 Stichpunkte” oder “Nicht mehr als 50 Wörter”. Das zwingt das Modell, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, und liefert meist eine präzisere, nützlichere Antwort.
Agenten
Ein gut konfigurierter Agent erspart deinem Team, denselben Kontext immer wieder erklären zu müssen. Ein paar Dinge machen hier einen großen Unterschied:- Erstelle spezifischere Agenten. Konfiguriere klare System-Anweisungen, nutze nur relevante Dokumente und definiere die Aufgabe deines Agenten für genaue Ergebnisse.
- Wenn deine meistgenutzten Agenten User an ihre Limits bringen, erwäge den Wechsel zu einem ressourceneffizienteren Modell und überarbeite den Prompt.
- Wenn du in Chats immer wieder denselben Kontext aufbaust, ist das ein Zeichen, dass du stattdessen einen dedizierten Agenten erstellen solltest. Agenten behalten ihre Konfiguration über Gespräche hinweg, der Kontext ist also immer verfügbar, wenn du ihn brauchst.
- Wenn du einen Agenten gebaut hast, der gut funktioniert, teile ihn. So kannst du Wissen teilen, und verhindert, dass mehrere Teammitglieder ihre eigene Usage verwenden, um einen ähnlichen Agenten aufzusetzen.
Workflows
Workflow-Nutzung wird separat pro Ausführung abgerechnet und zählt nicht zu deinen persönlichen Nutzungs-Limits. Admins können in ihren Workflow Einstellungen Kontrollen und Kostenlimits festlegen.
- Weniger Schritte führen zu effizienteren Ergebnissen. Kombiniere Operationen, wo du kannst, statt viele kleine hintereinanderzuschalten.
- Setze Bedingungen an den Anfang deines Workflows, damit irrelevante Pfade erst gar nicht durchlaufen werden.
- Nicht jeder Schritt braucht ein Frontier-Modell. Nutze ressourceneffizientere Modelle für einfache Verarbeitungs- oder Formatierungsschritte.
- Befülle Node-Parameter manuell, wo möglich. Der Auto-Modus und Prompt AI sind praktisch, fügen aber bei jeder Ausführung weitere Kosten hinzu.
- Wenn dein Workflow durch Events ausgelöst wird (Formular-Einreichungen, Zeitpläne, Integrationen-Trigger), stelle sicher, dass die Trigger-Bedingungen spezifisch genug sind. Ein Workflow, der bei jeder Nachricht auslöst, obwohl er nur bei bestimmten Keywords reagieren soll, verursacht vermeidbare Ausführungen.