SideNote ProModellwahl und Steuerung des Reasoning-Aufwands
Der richtige Rechenaufwand für eine Aufgabe ist selten das verfügbare Maximum. SideNote Pro legt Modellwahl und Reasoning-Tiefe dorthin, wo Sie sie ändern können, statt einmal für Sie zu entscheiden und den Schalter zu verstecken.
Das Modell wählen
Model ist ein Feld je Profil. Unterstützt Ihr Endpunkt GET /models, füllen die gefundenen IDs eine durchsuchbare Liste. Tut er das nicht, tippen Sie die ID ein. Ein neues OpenAI-Profil beginnt mit gpt-6-luna, das Profil, das Quick Setup für OpenRouter anlegt, mit openai/gpt-6-luna, demselben Modell unter dem Namen von OpenRouter. Beides sind vernünftige Ausgangspunkte für den Alltag und keine Empfehlung, dort stehen zu bleiben.
Weil sich Profile leicht duplizieren lassen, bedeutet das Wechseln des Modells in der Praxis, das Profil in der Auswahl im Eingabebereich zu wechseln. So bleiben ein schnelles und ein schwereres Modell beide einen Klick entfernt, statt mitten in der Aufgabe einen Abstecher in Settings zu erzwingen.
Reasoning effort
Manchen Modellen lässt sich sagen, wie viel internes Reasoning sie vor der Antwort aufwenden sollen. Der OpenAI-kompatible Weg, darum zu bitten, ist ein Feld reasoning_effort in der Anfrage. SideNote Pro bietet es als Einstellung je Profil an.
| Einstellung | Was SideNote Pro sendet |
|---|---|
| Provider default | Überhaupt kein Feld reasoning_effort. Der Standard für neue Profile außer OpenAI und OpenRouter und die kompatibelste Option. |
| None | reasoning_effort: none |
| Minimal | reasoning_effort: minimal |
| Low | reasoning_effort: low |
| Medium | reasoning_effort: medium |
| High | reasoning_effort: high |
| Extra high | reasoning_effort: xhigh |
| Maximum | reasoning_effort: max |
Wenn Sie dies auf Provider default lassen, wird das Feld ganz weggelassen. Das ist wichtig, denn ein Anbieter oder Modell, das reasoning_effort nicht kennt, ignoriert den Wert womöglich oder lehnt die Anfrage glatt ab. Es ist nicht dasselbe wie None: None bittet ein Modell um gar kein Reasoning, während Provider default nichts sagt und hinnimmt, was das Modell von sich aus tut, und das kann bei einem Reasoning-Modell eine ganze Menge sein. Ein neues OpenAI- oder OpenRouter-Profil beginnt für GPT-6 Luna mit None, die übrigen Voreinstellungen für Anbieter beginnen mit Provider default. In beiden Fällen ist das die Einstellung des Profils; der eigene Standard des Modells ist das, was der Anbieter anwendet, wenn das Feld fehlt. Legen Sie eine ausdrückliche Stufe nur fest, wenn Sie wissen, dass das Modell sie unterstützt. Bei der Voreinstellung für Google Gemini hält SideNote Pro die Stufe an das, was Google für das Modell dokumentiert: Gemini 2.5 Pro und Gemini-3-Modelle können Reasoning nicht ausschalten, deshalb wird None dafür nicht angeboten, und ein Modell, das die Seiten von Google nicht nennen, wird mit Provider default gesendet.
Settings › AI providers
Höher ist nicht besser, sondern anders
Es ist verlockend, alles auf das Maximum zu stellen und zu vergessen. Das ist meist der falsche Tausch. Mehr Reasoning heißt mehr Token, die intern erzeugt werden, bevor Sie ein Wort sehen, also eine langsamere Antwort und eine größere Rechnung, und bei einer Aufgabe ohne verborgene Struktur bringt es sehr wenig.
| Anfrage | Was sie wirklich braucht |
|---|---|
| Formuliere diesen Absatz professioneller um | Sprachgefühl. Ein schnelles Modell mit niedrigem Aufwand. |
| Fasse diese E-Mail in fünf Stichpunkten zusammen | Verdichtung. Tempo zählt mehr als Tiefe. |
| Gib mir zehn alternative Überschriften für diesen Abschnitt | Vielfalt. Günstig und schnell gewinnt. |
| Prüfe diese Architektur auf Risiken bei der Nebenläufigkeit | Mehrstufiges Schlussfolgern. Die Tiefe lohnt sich. |
| Finde die Ursache dieses Fehlers in diesen Logs und erkläre die Kausalkette | Sorgfältiges Schließen über viele Fakten. Die Tiefe lohnt sich. |
| Vergleiche diese Strategien und benenne verborgene Annahmen | Strukturierte Analyse. Die Tiefe lohnt sich meist. |
Das Muster ist einfach: Zahlen Sie für Reasoning, wenn die Antwort davon abhängt, mehrere Dinge richtig zu verbinden, nicht wenn sie davon abhängt, eine Sache gut zu sagen. Das passende KI-Modell wählen und Reasoning effort verstehen gehen das ausführlicher durch.
Messen Sie es an Ihrer eigenen Arbeit
Es gibt keinen festen Prozentsatz an Wartezeit oder Geld, den man spart, wenn man den Reasoning-Aufwand senkt. Die Ergebnisse hängen von Modell, Anbieter, Prompt, Länge der Ausgabe, Netzwerk und Tageszeit ab.
SideNote Pro erfasst Token-Zahlen und lokale Kostenschätzungen je Anbieter und Modell, sodass Sie zwei Konfigurationen an der Arbeit vergleichen können, die Sie tatsächlich machen. Siehe Nutzungs- und Kostenerfassung.