Green Prompting: Wie die Art der Prompts den Energieverbrauch von KI-Modellen beeinflusst

Eine neue Studie der Lancaster University zeigt, dass nicht nur die Größe von Large Language Models (LLMs) entscheidend für deren Energieverbrauch ist, sondern auch wie wir sie verwenden. Die Forscher untersuchten, wie verschiedene Prompt-Eigenschaften den Energiebedarf bei der KI-Inferenz beeinflussen.

Zentrale Erkenntnisse

Response-Länge ist der wichtigste Faktor: Die Studie belegt eine sehr starke Korrelation (0,9) zwischen der Länge der generierten Antworten und dem Energieverbrauch. Längere Antworten benötigen proportional mehr Energie, da das Modell für jeden zusätzlichen Token weitere Berechnungen durchführen muss.

Semantik schlägt Länge: Überraschenderweise spielt die Länge des Prompts eine deutlich geringere Rolle als dessen semantische Bedeutung. Entscheidend ist nicht, wie viele Wörter wir verwenden, sondern welche Art von Aufgabe wir dem Modell stellen.

Praktische Erkenntnisse für den Alltag

Aufgabentypen und ihr Energiebedarf

• Sentiment-Analyse: Geringster Energieverbrauch (unter 500 J)
• Frage-Antwort-Systeme: Mittlerer Verbrauch (ca. 500 J)
• Textgenerierung: Höchster Verbrauch (über 500 J)

Schlüsselwörter machen den Unterschied

Die Forscher identifizierten spezifische Keywords, die zu höherem oder niedrigerem Energieverbrauch führen:

Energieintensive Begriffe:

• “analyse”, “explain”, “justify”
• “measure”, “create”, “recommend”

Energiesparende Begriffe:

• “classify”, “translate”, “summarize”
• “provide”, “identify”

Warum ist das wichtig?

Mit Milliarden von KI-Anfragen täglich summieren sich selbst kleine Effizienzgewinne zu erheblichen Energieeinsparungen. Die Studie zeigt, dass bewusstes Prompt-Design ein praktischer Weg ist, um den ökologischen Fußabdruck von KI-Anwendungen zu reduzieren.

Fazit für die Praxis

“Green Prompting” bedeutet:

• Präzise, zielgerichtete Prompts verwenden
• Bewusst wählen zwischen ausführlichen Erklärungen und knappen Antworten
• Bei wiederholten Anfragen energiesparende Formulierungen bevorzugen

Die Studie öffnet die Tür für eine neue Dimension der KI-Optimierung: Statt nur auf Modellarchitektur und Hardware zu fokussieren, können wir durch intelligente Prompt-Gestaltung aktiv zur Nachhaltigkeit von KI-Systemen beitragen.