Claude Opus 4.5 ist laut Hersteller Anthropic das am besten gesicherte Modell gegen Prompt Injections. Aber das heißt nicht viel.
Der Artikel Claude Opus 4.5 erzielt Bestwerte bei Prompt Injections, und unterstreicht damit das Problem erschien zuerst auf The Decoder.
GPT-5 bändigen: Drei Worte, die alles ändern! Rolle, Ziel, Format – mehr braucht es nicht. So verwandelt sich ChatGPT in Lehrer, PM oder Recruiter und liefert starke Antworten statt generischer Textblöcke. Kurzfassung | Andreas Becker, 05.09.25
gpt-image-1 | All-AI.de EINLEITUNG Oft liefert ChatGPT genau das, was keiner braucht: vage Tipps, die klingen wie eine Wikipedia-Zusammenfassung mit freundlichem Tonfall. Doch ein kleiner Trick bringt echte Hilfe. Wer seinem Prompt drei einfache Worte hinzufügt – etwa „wie ein Lehrer“ – bekommt auf einmal strukturierte, verständliche und überraschend nützliche Antworten. Die Methode nennt sich 3-Wort-Regel. Hier steht, wie sie funktioniert – und warum sie so gut wirkt. ANLEITUNG Was steckt hinter der 3-Wort-Regel? Im Kern ist die Idee simpel: Statt bloß zu fragen, ergänzt man den Prompt mit einer Rolle. Das verändert alles. Ein Lehrer erklärt anders als ein Coach. Ein Jurist achtet auf Risiken, ein Recruiter auf Wirkung. ChatGPT orientiert sich bei seinen Antworten genau daran. Die drei Worte „wie ein Coach“ oder „als Jurist“ geben dem System eine Richtung – Ton, Struktur und Prioritäten passen sich automatisch an. Diese Methode funktioniert so gut, weil große Sprachmodelle stark auf Kontext reagieren. Die Rolle wirkt wie ein Filter. Die Antwort ist plötzlich keine allgemeine Info mehr, sondern zugeschnitten auf die Aufgabe, die Person – oder beides. + Was Rollen ändern – und was nicht Die Rolle hilft dem Modell, das Format zu wählen: Schritt-für-Schritt oder klar gegliedert, empathisch oder sachlich, motivierend oder warnend. Statt Floskeln gibt es Struktur. Statt Vorschläge gibt es Pläne. Aber wichtig: Die Rolle macht die Antwort nicht automatisch richtiger. Wenn ein Prompt Faktenwissen verlangt, sollte man zusätzlich nach Quellen fragen oder darum bitten, Unsicherheiten offenzulegen. Die Rolle verbessert Stil und Nutzbarkeit – nicht zwangsläufig die Wahrheit. Wie man mit drei Worten mehr herausholt Die Grundformel lautet: Inhalt + Rolle. Ergänzend wird es noch besser mit einem zweiten Satz. Also zum Beispiel: „Erkläre ChatGPT-Grundlagen wie ein Lehrer.“ + „In fünf Lektionen, jeweils mit Beispiel und Übung.“ „Plane meine Woche wie ein Projektmanager.“ + „Mit Deadlines, realistischen Zielen und wenig Aufwand.“ So entsteht ein präziser Auftrag, bei dem ChatGPT genau weiß, was erwartet wird – und in welcher Form. Wann das richtig gut funktioniert Am besten wirkt die Regel, wenn man eine klare Aufgabe hat – also nicht bloß „Was ist XY?“, sondern „Hilf mir dabei…“. Wer zum Beispiel einen 10KM-Lauf plant, fragt: „Erstelle mir einen Trainingsplan wie ein Coach, mit Wochenstruktur, Motivationstipps und Anpassung für Anfänger.“ Beim Lernen hilft: „Erkläre das Konzept des Bierbrauens wie ein Lehrer, einfach, anschaulich und mit Vergleich aus dem Alltag.“ Sogar Verträge lassen sich so besser verstehen: „Fasse diesen Vertrag wie ein Jurist zusammen, klar und mit Hinweisen auf Risiken.“ Auch Lebensläufe, Projektpläne oder Ernährungstipps gewinnen enorm, wenn die Rolle stimmt. Immer dann, wenn es nicht nur um Fakten, sondern um Umsetzung, Bewertung oder Struktur geht. Wo Vorsicht angebracht ist Wer eine juristische oder medizinische Rolle vorgibt, sollte wissen: Das Modell spielt diese Rolle nur. Es simuliert Fachlichkeit, ersetzt aber keine echte Expertise. Daher immer als Orientierung nutzen, nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage. Auch emotional sensible Rollen – etwa „wie ein Therapeut“ – funktionieren stilistisch sehr gut, können aber kritische Themen nicht auffangen. Hier gilt: Bei ernsten Problemen echte Menschen fragen. Drei Templates für den Alltag
Prompt Lehrer
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Erkläre [Thema] wie ein Lehrer, in fünf klaren Abschnitten mit je einem Beispiel.
Projektmanager
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Strukturiere meine Woche wie ein Projektmanager, mit drei To-dos pro Tag und realistischen Deadlines.
Prompt Recruiter
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Überarbeite meinen Lebenslauf wie ein Recruiter, mit Fokus auf messbaren Erfolgen und Keywords aus der Branche.
Diese Vorlagen lassen sich beliebig anpassen – je nach Rolle und Ziel. Und sie funktionieren sofort, auch auf Deutsch. Kurzcheck vorm Absenden Bevor man den Prompt losschickt, hilft ein Blick auf drei Punkte: Ist die Rolle klar und sinnvoll gewählt? Ist das Ziel der Antwort beschrieben (lernen, planen, verbessern) Ist das gewünschte Format oder der Umfang genannt? Mit diesen Zutaten liefert ChatGPT-5 keine Worthülsen mehr, sondern Antworten, die man wirklich brauchen kann. DEIN VORTEIL – DEINE HILFE Kostenlose News und Tutorials – mit minimaler Werbung und maximalem Mehrwert. Damit das so bleibt und wir uns stetig verbessern können, freuen wir uns über deine Unterstützung. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube – Kanal PayPal – Kaffee KURZFASSUNG Die 3-Wort-Regel setzt ChatGPT-5 eine Rolle und liefert damit strukturiertere, nützlichere Antworten. Rolle + Ziel + Format sind die Kurzformel; Beispiele und Constraints erhöhen die Steuerbarkeit deutlich. Für faktische Korrektheit bleiben Quellen, Verifikation und klare Grenzen wichtig. Mit wenigen Templates lässt sich die Regel sofort in Lernen, Projekte und Karriere umsetzen. QUELLEN Tom’s Guide – 3-Wort-Regel mit ChatGPT-5 OpenAI Cookbook – GPT-5 Prompting Guide OpenAI Help – Prompt-Engineering-Best-Practices Anthropic Docs – Prompt Engineering Overview Learn Prompting (DE) – Rollen-Prompting
Microsoft-Chef verrät: Diese 5 Prompts verändern meine Arbeit Satya Nadella macht vor, wie GPT-5 produktiv wird. Was steckt hinter seiner „neuen Intelligenzschicht“ im Copilot? Kurzfassung | Andreas Becker, 02.09.25
gpt-image-1 | All-AI.de EINLEITUNG Satya Nadella hat fünf KI-Befehle veröffentlicht, mit denen er GPT-5 in Microsoft 365 Copilot täglich nutzt. Die Prompts helfen dabei, Meetings vorzubereiten, Projektfortschritte einzuschätzen und die eigene Zeit besser zu verstehen. Entscheidend ist dabei, dass Copilot auf Mails, Kalender und Besprechungen zugreift – und daraus konkrete Antworten generiert. Der Text zeigt, was die fünf Prompts leisten und wie sie im Arbeitsalltag funktionieren. NEWS Kontext: GPT-5 in Copilot, kurz erklärt Microsofts CEO spricht davon, dass GPT-5 in Copilot eine „neue Intelligenzschicht“ über seine Arbeitsprozesse legt. Gemeint ist die Fähigkeit, verschiedene Informationsquellen wie Mails, Chats und Termine zusammenzuführen und daraus verwertbare Ergebnisse zu erzeugen. Die fünf Prompts decken typische Führungsaufgaben ab: Gesprächsvorbereitung, Projektstatus, Launch-Prognosen, Zeitmanagement und Meeting-Briefings. Voraussetzung ist, dass Copilot auf alle relevanten Daten Zugriff hat. Nur dann entsteht echter Mehrwert. Wer Copilot im Unternehmen nutzen will, sollte deshalb prüfen, welche Bereiche verknüpft sind – und wie sauber die Datenbasis ist. Prompt 1: Gesprächspartner besser verstehen Dieser Befehl lässt Copilot vergangene Interaktionen mit einer bestimmten Person analysieren und daraus eine Liste von fünf voraussichtlich wichtigen Themen für das nächste Gespräch erstellen. Das spart Zeit bei der Vorbereitung und macht Meetings zielgerichteter. Besonders hilfreich ist der Prompt für vielbeschäftigte Führungskräfte mit dichtem Kalender. Statt auf Bauchgefühl oder Erinnerungen zu setzen, liefert Copilot eine fundierte Vorschau auf mögliche Gesprächsschwerpunkte.
Prompt 1
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Based on my prior interactions with [person], give me 5 things likely top of mind for our next meeting.
Prompt 2: Projektupdates ohne Suchen Mit diesem Prompt erstellt Copilot automatisch eine Projektzusammenfassung – inklusive Zielerreichung, Erfolgen, Risiken, Konkurrenzverhalten und möglichen kritischen Fragen samt Antwortvorschlägen. Alle Inhalte stammen aus Mails, Meetings und Chats zu einem bestimmten Projekt. Das Ergebnis ist ein übersichtlicher Bericht, der sich gut für Statusrunden eignet. Besonders praktisch: Das mühsame Zusammensuchen von Informationen entfällt. Stattdessen entsteht ein konsolidierter Überblick, der Diskussionen effizienter macht.
Prompt 2
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„Draft a project update based on emails, chats, and all meetings in [series]: KPIs vs. targets, wins/losses, risks, competitive moves, plus likely tough questions and answers.“
Prompt 3: Launch-Prognose mit Wahrscheinlichkeit Dieser Prompt prüft den aktuellen Stand eines Produkts mit Blick auf einen geplanten Launch-Termin. Copilot berücksichtigt Entwicklungsfortschritte, Ergebnisse aus Pilotprogrammen und bekannte Risiken – und liefert eine geschätzte Erfolgswahrscheinlichkeit. Solche Prognosen sind zwar keine exakten Vorhersagen, helfen aber bei der Einschätzung, ob ein Projekt auf Kurs ist. Wer den Prompt regelmäßig nutzt, erkennt auch frühzeitig negative Trends oder neue Risikofaktoren.
Prompt 3
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„Are we on track for the [Product] launch in November? Check eng progress, pilot program results, risks. Give me a probability.“
Prompt 4: Wofür geht die Zeit drauf? Mit diesem Befehl analysiert Copilot die letzten Wochen im Kalender und in der Mail-Kommunikation. Daraus entstehen fünf bis sieben Hauptbereiche mit prozentualem Zeitaufwand und kurzen Beschreibungen der jeweiligen Themen. Das zeigt auf einen Blick, wie die eigene Arbeitszeit tatsächlich verteilt ist – und ob der Fokus noch stimmt. Wer Strategiearbeit priorisieren will, kann hier schnell erkennen, ob operative Aufgaben überhandnehmen und wo gegebenenfalls delegiert werden sollte.
Prompt 4
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„Review my calendar and email from the last month and create 5 to 7 buckets for projects I spend most time on, with % of time spent and short descriptions.“
Prompt 5: Briefing auf Knopfdruck Der letzte Prompt erzeugt ein individuelles Meeting-Briefing: auf Basis einer ausgewählten E-Mail und der bisherigen Diskussionen in einer Terminserie. Copilot bereitet offene Punkte, Kontext und empfohlene Nachfragen kompakt auf. Gerade bei regelmäßigen Meetings spart das Zeit und sorgt dafür, dass nichts untergeht. Wer mehrere Projekte parallel betreut, behält so den Überblick – ohne jedes Mal manuell nachlesen zu müssen.
Prompt 5
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„Review [select email] + prep me for the next meeting in [series], based on past manager and team discussions.“
Praxis: Klarer Prompt, besseres Ergebnis Gute Prompts müssen nicht perfekt formuliert sein, aber klar und eindeutig. Was Menschen verwirrt, versteht auch die KI falsch. Wer also präzise Fragen stellt und die Datenbasis kennt, bekommt nützliche Ergebnisse. Und wenn ein Prompt nicht direkt das gewünschte Ergebnis liefert, hilft es, nachzuschärfen – oder Copilot selbst um Verbesserungsvorschläge zu bitten. DEIN VORTEIL – DEINE HILFE Kostenlose News und Tutorials – mit minimaler Werbung und maximalem Mehrwert. Damit das so bleibt und wir uns stetig verbessern können, freuen wir uns über deine Unterstützung. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube – Kanal PayPal – Kaffee KURZFASSUNG
Satya Nadella hat fünf GPT-5-Prompts vorgestellt, mit denen er Copilot produktiv im Arbeitsalltag nutzt.
Die Prompts decken Meeting-Vorbereitung, Projektstatus, Launch-Wahrscheinlichkeiten, Zeitanalyse und Serien-Briefings ab.
Copilot greift dabei auf Unternehmensdaten aus Outlook, Teams und Kalender zu, um konkrete Handlungsempfehlungen zu geben.
Experten empfehlen klares Prompting und iteratives Feintuning für maximale Qualität der Ergebnisse.
QUELLEN
Fortune
X (Satya Nadella)
The Indian Express
NDTV
Tech.co
Anthropic
Fortune (Prompt-Tipps)
Google enthüllt die wahre Umweltbilanz seiner KI Ein Prompt in Gemini verbraucht Strom, Wasser und CO₂. Doch was bedeutet das bei Milliarden Anfragen täglich wirklich? Kurzfassung | Andreas Becker, 22.08.25
gpt-image-1 | All-AI.de EINLEITUNG Ein einzelner Textprompt in Googles Gemini-Apps verbraucht weniger Strom als neun Sekunden Fernsehen und kostet rund fünf Tropfen Wasser. Was nach wenig klingt, bekommt durch Milliarden Anfragen plötzlich Gewicht. Jetzt hat Google erstmals Zahlen zum Energie-, Wasser- und CO₂-Verbrauch von KI-Anfragen veröffentlicht – und ruft die Branche zu mehr Transparenz auf. NEWS So viel verbraucht ein KI-Prompt Laut Google liegt der durchschnittliche Stromverbrauch eines Textprompts bei 0,24 Wattstunden. Das entspricht etwa dem Energiebedarf eines modernen Fernsehers in neun Sekunden. Der Wasserverbrauch liegt bei 0,26 Millilitern – in etwa fünf Tropfen. Der CO₂-Ausstoß pro Prompt wird mit 0,03 Gramm angegeben. Multipliziert mit Millionen Anfragen pro Tag, summieren sich diese Werte schnell auf nennenswerte Mengen. Google hebt hervor, dass die Effizienz in kurzer Zeit stark gestiegen sei. Im Vergleich zum Vorjahr sei der Energieverbrauch pro Prompt um das 33-Fache gesunken, die Emissionen sogar um das 44-Fache. Möglich wurde das durch Software-Optimierungen, besser ausgelastete Chips und einen höheren Anteil erneuerbarer Energien in den Rechenzentren. + Quelle: Google Was zählt – und was nicht Die Analyse bezieht sich ausschließlich auf Textprompts innerhalb der Gemini-Apps. Bildausgaben, Audio oder das Training großer Modelle bleiben außen vor. Berücksichtigt wurden neben den KI-Beschleunigern auch Host-Prozessoren, Arbeitsspeicher und der allgemeine Energiebedarf des Rechenzentrums wie Kühlung und Strominfrastruktur. Nicht mit eingerechnet wurden jedoch Faktoren wie der Stromverbrauch auf Nutzerseite, Datenübertragungen im Netz oder der indirekte Wasserverbrauch durch Stromerzeugung. Auch die CO₂-Werte basieren auf einer marktbasierten Methode, die den Anteil erneuerbarer Energien in Googles Einkaufsstrategie berücksichtigt – nicht aber den tatsächlichen lokalen Strommix. Der Ruf nach Standards Ein Hauptziel der Veröffentlichung ist laut Google mehr Vergleichbarkeit. Momentan nutzt jeder Anbieter eigene Annahmen und Messgrenzen. Das erschwert die Bewertung, wie effizient ein System wirklich arbeitet. Google fordert deshalb eine einheitliche Branchenmethodik, bei der klar definiert ist, welche Komponenten in die Rechnung einfließen – vom Prompt bis zur Infrastruktur. In der Praxis bleibt vieles schwer messbar. KI-Anfragen sind in ihrer Komplexität sehr unterschiedlich. Ein „Median-Prompt“ ist keine feste Größe, sondern ein statistischer Durchschnitt – was genau darunterfällt, bleibt vage. Trotzdem liefert Googles Veröffentlichung einen wichtigen Anstoß: Wenn KI wirklich effizienter werden soll, braucht es nicht nur bessere Hardware, sondern auch ehrliche Zahlen. DEIN VORTEIL – DEINE HILFE Kostenlose News und Tutorials – mit minimaler Werbung und maximalem Mehrwert. Damit das so bleibt und wir uns stetig verbessern können, freuen wir uns über deine Unterstützung. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube – Kanal PayPal – Kaffee KURZFASSUNG
Google hat erstmals die Umweltbilanz seiner Gemini-KI veröffentlicht und Daten zu Strom-, Wasser- und CO₂-Verbrauch offengelegt.
Ein Textprompt verbraucht im Schnitt 0,24 Wh, 0,26 ml Wasser und 0,03 g CO₂.
Im Vergleich zum Vorjahr hat Google die Effizienz stark verbessert, dank Software-Optimierungen und erneuerbarer Energie.
Das Unternehmen ruft die Branche zu einheitlichen Standards und mehr Transparenz bei der Berechnung auf.
QUELLEN
Axios
CBS News
The Verge
Data Center Dynamics
Google Keyword Blog
Google Technical Paper (PDF)
Musik mit ElevenMusic-KI erstellen: Das große Praxis-Tutorial Kostenlos ausprobieren, Rabatte, Prompts, Hinweise und Tipps. Alles, was du zum Start mit ElevenMusic (ElevenLabs) wissen musst! FAQ | Andreas Becker, 12.08.25
image-1 | All-AI.de WAS MACHT DAS TOOL? Was macht ElevenMusic? ElevenMusic ist die neueste Funktion von ElevenLabs, mit der sich aus Text Musik erstellen lässt. Das Besondere ist, dass wir Musik in vielen Sprachen erstellen können, darunter auch Deutsch. Außerdem arbeitet ElevenLabs mit Künstlern und Publishern zusammen, sodass wir die Musik rechtssicherer als z. B. bei Suno oder Udio einsetzen können.
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HINWEIS & RABATT ElevenMusic ausprobieren Am besten überzeugt man sich selbst: Mit dem Link kann man ElevenMusic nicht nur kostenlos ausprobieren, sondern erhält im ersten Monat auch 50 % Rabatt auf den Creator-Plan. Das würde im August beispielsweise für über 60 Minuten Musik-Erstellung für 11 $ ausreichen. Hier geht es direkt zu ElevenMusic (Affiliate-Link, wir alle profitieren). ANZEIGE YOUTUBE ElevenMusic Ein ausführliches Tutorial mit vielen Musik-Beispielen und Tipps.
ElevenMusic Start (1) Einstieg: Oberfläche, Varianten, Längen Wir starten auf der übersichtlichen Musikoberfläche. Man beschreibt die Musik und kann zwischen den Varianten 1 bis 4 sowie einer Dauer von 30 Sekunden bis 4 Minuten wählen. Außerdem haben wir die Möglichkeit, auf „Automatisch” zu stellen. Dann wird die Länge passend zum Songtext gewählt. Nachdem wir alles eingestellt haben, sehen wir die Kosten in Form von Credits. Da es z. B. bei vier Varianten mit jeweils vier Minuten, also 16 Minuten Musik-Erstellung, schnell sehr teuer werden kann, empfehlen wir, zum Testen am Anfang immer eine Variante und 30 Sekunden auszuwählen. Anschließend klicken Sie auf „Generate”. + (2) Der Editor: Abschnitte, Styles und „Negativer Prompt” Nach der Generierung gelangen wir automatisch in den Song-Editor. Dort können wir Styles sowohl positiv als auch negativ auswählen. Das heißt, wir können bestimmte Styles vom Song ein- oder ausschließen. Außerdem können wir den Text völlig frei anpassen. Wir können Abschnitte hinzufügen, löschen, verschieben oder sogar komplett neu rendern. So bauen wir den Song Schritt für Schritt auf. Interessant ist auch, dass wir für jeden Abschnitt die Styles noch einmal genauer definieren können. Das ist beispielsweise interessant, wenn man eine zweite Stimme oder ein Gitarrensolo einbauen möchte. + (3) Sprachen und Lyrics: Deutsch ist möglich, Englisch ist oft stabiler. Eleven Music kann mehrere Sprachen, darunter Deutsch und Japanisch. In der Praxis liefert Englisch jedoch häufig die stabilsten Ergebnisse. Für andere Sprachen ist eventuell ein weiterer Versuch nötig. Aber im Endresultat kann sich alles sehr gut anhören. Wenn ihr reine Instrumente haben wollt, schreibt in den Prompt „instrumental only” oder „no lyrics”. Für die Sprache schreibt ihr am Ende „make it german” oder „make it japanese” in den Prompt. Musik mit deutschem Text – Rock Your browser does not support the audio element. Musik auf Japanisch – Anime-Trailer Your browser does not support the audio element. Musik auf Englisch – Raggae Your browser does not support the audio element. (4) Prompting ohne Namedropping: Beschreibe den Stil, anstatt den Künstler zu nennen. Eleven Music verzichtet im Prompt bewusst auf Künstler-, Song- oder Albumnamen – um „Soundalikes“ zu vermeiden. Wir beschreiben also Merkmale: Genre, Tempo, Rhythmus, Instrumentierung, Stimmung und Produktionsästhetik. Wer eine Referenz im Kopf hat, lässt sich von ChatGPT einen „stilistischen Prompt ohne Namen“ formulieren. So bleibt ihr rechtssicher und nah am Zielklang. Was wirkt besonders gut? Am stärksten wirkt das Genre („industrial metal“, „melodic house“, „IDM“). Dazu kommen Stimmung („ominous“, „uplifting“), Instrumente („distorted rhythm guitars“, „analog synth pads“) und BPM („94 BPM“). Auch die Tonart („A-minor“) ist wichtig. Für Vocals helfen Adjektive wie „baritone“, „breathy“, „gritty“ oder „anthemic“. Je präziser die Angaben, desto vorhersagbarer das Ergebnis; je offener die Angaben, desto überraschender das Ergebnis. PREISE & ABO Kosten und Pläne: Was ist realistisch drin? Zunächst das Beste: Wer bereits ein Elevenlabs-Abo besitzt, kann jetzt auch ganz einfach damit Musik erstellen. Aber natürlich gegen den Einsatz von Credits. Wer noch kein Abo hat, kann die Musikerstellung kostenlos ausprobieren und durch diesen ElevenLabs-Link im ersten Monat 50 % sparen. Im kostenlosen Plan kann man nur wenige Minuten pro Monat erstellen. Im 5-$-Starter-Plan sind es dann ca. 11 Minuten und ab dem Creator-Plan für 22 $ hat man über 30 Minuten. Im August 2025 gibt es zusätzlich 50 % Rabatt, sodass man anstelle von 30 Minuten sogar 60 Minuten erstellen kann. Da man auf den Creator-Plan auch noch 50 % Rabatt bekommt, kann man am Ende 60 Minuten Musik für 11 $ erstellen. Gerade am Anfang ist das ein guter Deal, um zu testen. + Quelle: ElevenLabs KI-MUSIK – RECHTLICHES Rechtliches: Lizenzen, Verbote, sichere Nutzung Zum Start nennt ElevenLabs Lizenz-Deals u. a. mit Merlin und Kobalt, um rechtssicher zu arbeiten – ein klarer Unterschied zu Anbietern, die bereits verklagt wurden. Gleichzeitig gibt es Eingabesperren und Filter: Es dürfen keine Künstler-, Song- oder Label-Namen als Prompt verwendet werden, um urheberrechtlich geschützte Lyrics und unzulässige Inhalte zu verhindern. Das senkt das Risiko und sorgt für eine kalkulierbare Nutzung. Gerade im Vergleich zu Anbietern wie Suno oder Udio hebt man sich hier ab. Dafür ist die Erstellung von Musik aber auch etwas teurer. Zusätzlich gelten die Music Terms/Use Policy: Es dürfen keine Soundalikes bzw. täuschend echte Imitationen erstellt werden, der Einsatz ist in verbotenen Branchen (u. a. Adult, Waffen, Tabak) nicht gestattet und es ist nicht erlaubt, kommerzielle Musikbibliotheken aufzubauen. Kurz gesagt: Für typische Creator-Use-Cases (YouTube-Videos, Social-Media-Clips, Spotify, Produktdemos, Unternehmensinhalte) seid ihr ab dem Starter-Plan meist gut aufgehoben. Da wir jedoch keine verbindlichen rechtlichen Aussagen treffen können und sich die Bedingungen ändern können, solltet ihr am besten direkt bei Elevenlabs überprüfen, was aktuell erlaubt ist. BEWERTUNG Fazit zu ElevenMusic ElevenMusic ist jetzt in Version 1 erschienen und hinkt den beiden großen Anbietern (Suno und Udio) in puncto Funktionsumfang hinterher. Trotzdem ist die Oberfläche sehr einfach gehalten und gleichzeitig kann man sehr viel einfach ändern. Am wichtigsten ist jedoch die Qualität der Musik, und die kann sich schon jetzt mehr als sehen lassen. Gleichzeitig ist auch der typische Suno-Sound nicht zu erkennen, der manchen nicht gefällt. Zusammen mit den rechtlichen Rahmenbedingungen ist Elevenlabs direkt ab Start eine sehr gute Alternative. Kostenlos ausprobieren! Dein Vorteil & Deine Hilfe Kostenlose News und Tutorials – mit minimaler Werbung und maximalem Mehrwert. Damit das so bleibt und wir uns stetig verbessern können, freuen wir uns über deine Unterstützung. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube – Kanal PayPal – Kaffee FAQ
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Frage 1: Was ist Eleven Music und wie funktioniert es?
Eleven Music ist das Text-to-Music-Tool von ElevenLabs. Wir beschreiben per Prompt Genre, Stimmung, Instrumente und optional Gesang; das System generiert daraus komplette Songs. Anschließend bearbeiten wir im Editor Abschnitte (Intro, Verse, Chorus), Lyrics und Stile, ohne jedes Mal den ganzen Track neu zu bauen.
Frage 2: Wie starte ich einen Song (Prompt → Varianten → Länge)?
Workflow: Prompt eingeben, Anzahl der Varianten wählen (zum Beispiel 1–4), Ziellänge setzen (zum Beispiel 0:30 min, 1:00 min oder Auto) und generieren. Danach verfeinern wir im Editor Abschnitt für Abschnitt, fügen Parts hinzu, verschieben Blöcke und rendern nur die geänderten Stellen neu.
Frage 3: Was kostet die Musik-Generierung?
Die Abrechnung ist transparent: 0,50 US-Dollar pro erzeugter Musik-Minute. Beispiele: 30 Sekunden kosten etwa 0,25 US-Dollar, 2 Minuten etwa 1,00 US-Dollar. Der voraussichtliche Betrag wird vor dem Rendern angezeigt. Für Experimente empfehlen wir 1 Variante × 30 Sekunden.
Frage 4: Welche Pläne und Limits gibt es – und was darf ich damit?
Es gibt Free, Starter, Creator, Pro, Scale, Business und Enterprise. Sie unterscheiden sich bei generierbaren und ladbaren Minuten sowie bei Rechten (Streaming, kommerzielle Kontexte, Weitergabe). Maßgeblich sind die Music v1 Terms – dort stehen die erlaubten Einsätze und Grenzen je Plan.
Frage 5: Darf ich meine Tracks zu Spotify, Apple Music und Co. distribuieren?
Im Starter-Plan ist Distribution zu Musik-Streaming-Diensten untersagt. In höheren Plänen kann Streaming erlaubt sein, teils mit Einschränkungen. Prüft vor Release die Music Terms eures Plans; Prohibited Commercial Contexts gelten planübergreifend.
Frage 6: Was sind Prohibited Commercial Contexts?
Das sind kommerzielle Einsatzfelder, die in Standard-Plänen verboten sind, zum Beispiel bestimmte Broadcast-, TV- oder Radio-Kontexte, TV/Radio-Werbung, große öffentliche Events oder bestimmte Game-Szenarien. Die exakte Liste steht in den Terms; bitte euren Use Case dort gegenprüfen.
Frage 7: Gibt es weitere Verbote oder Branchen-Einschränkungen?
Ja. Die Music Terms und Use Policy untersagen unter anderem Nutzung in bestimmten Branchen (zum Beispiel Adult, Waffen, Tabak, stark regulierte Substanzen) sowie das Betreiben kommerzieller Musikbibliotheken ohne passende Vereinbarung. Zusätzlich gelten die allgemeinen Prohibited Use Regeln von ElevenLabs.
Frage 8: Darf ich Künstler-, Song- oder Label-Namen in den Prompt schreiben?
Nein. Namedropping ist untersagt, Filter blocken solche Eingaben. Stattdessen beschreiben wir Merkmale: Genre, Instrumentierung, Produktionsästhetik, Stimmung, BPM/Tonart, Gesangscharakter. So bleiben wir rechtssicher und erreichen dennoch einen zielgenauen Klang.
Frage 9: Wie bearbeite ich meinen Song im Editor (Abschnitte, Styles, Lyrics)?
Der Editor ist blockbasiert. Wir können Abschnitte hinzufügen, löschen und verschieben, für jeden Abschnitt Styles gezielt ein- oder ausschließen und Lyrics direkt im Abschnitt ändern. Nach Anpassungen rendern wir nur die betroffenen Parts neu – schnell und kosteneffizient.
Frage 10: Wie steuere ich Instrumente und Gesang granular?
Im Prompt helfen Formulierungen wie solo guitar oder a cappella male choir, dazu BPM und Tonart. Im Editor verfeinern wir pro Abschnitt: Instrumente hinzufügen oder entfernen, Vocal-Layer erhöhen, Soli oder Breaks setzen. So entstehen präzise Arrangements mit kontrollierter Dynamik.
Frage 11: Wie arbeite ich mit Lyrics, instrumental only und Timing-Vorgaben?
Lyrics können automatisch entstehen oder manuell pro Abschnitt gesetzt werden. Für reine Instrumentals nutzt ihr instrumental only oder no lyrics. Timing-Hinweise wie lyrics begin at 0:15 oder instrumental only after 1:45 steuern Einsätze; im Editor lassen sich die Blöcke exakt positionieren.
Frage 12: Funktionieren mehrere Sprachen, zum Beispiel Deutsch oder Japanisch?
Ja, mehrsprachiger Gesang ist möglich. In der Praxis liefert Englisch oft die stabilste Basis. Bewährter Weg: erst musikalische Version auf Englisch generieren, dann Lyrics in der Zielsprache pro Abschnitt eintragen und neu rendern – das verbessert Timing und Aussprache.
Frage 13: Wie viel Kontrolle habe ich über BPM, Tonart und Songstruktur?
Tempo und Tonart direkt im Prompt definieren, Struktur über Abschnitts-Prompts steuern, zum Beispiel guitar solo 0:20–0:35 oder drop at 0:45. Mit kurzen 30-Sekunden-Durchläufen validieren wir Groove und Energie, danach bauen wir den Song blockweise aus und feintunen Übergänge.
Frage 14: Was ist ein günstiger Test-Workflow?
Eine Variante mit 30 Sekunden rendern, Klangbild prüfen, dann im Editor Abschnitte ergänzen. So minimiert ihr Kosten und trefft zügig die richtige Ästhetik bei Drums, Timbre und Vocals, bevor ihr längere Fassungen generiert.
Frage 15: In welchem Format exportiert Eleven Music?
Export als hochwertige MP3-Datei mit 44,1 kHz. Die Bitrate hängt vom Plan ab. Für die meisten Creator-Workflows wie Web, Social, YouTube oder Podcast-Hintergrundmusik ist das ausreichend; spezielle Broadcast-Anforderungen bitte frühzeitig mit den Terms abgleichen.
Frage 16: Gibt es eine API oder Automations-Möglichkeiten?
Eine öffentliche Music-API wird von ElevenLabs schrittweise ausgerollt. Prüft die offiziellen Dokumentationen regelmäßig und fragt bei Bedarf Early-Access oder Enterprise-Optionen an, wenn ihr automatisiert in Pipelines generieren wollt.
Frage 17: Darf ich Outputs an Kunden liefern oder in Libraries beziehungsweise Sample-Packs anbieten?
Standard-Pläne untersagen in der Regel Making Available to any Entity (Weitergabe an Organisationen) und das Betreiben kommerzieller Musikbibliotheken. Für OEM-, Library- oder SaaS-Fälle sind Business- oder Enterprise-Vereinbarungen nötig. Kundenauslieferung im Projektkontext bitte plan- und terms-konform gestalten.
Frage 18: Darf ich Eleven-Musik für Werbung, TV/Radio oder große Events nutzen?
Viele dieser Kontexte fallen unter Prohibited Commercial Contexts und sind ohne Sondervereinbarung nicht erlaubt. Prüft euren konkreten Fall – TV-Spot, Radio-Ad, Messe-Event, Game-Soundtrack – in den Terms und holt bei Bedarf eine schriftliche Freigabe ein.
Frage 19: Wie unterscheidet sich Eleven Music von Suno oder Udio?
Eleven setzt auf einen abschnittsbasierten Editor mit Styles pro Block und Lyrics-Editing sowie klare Nutzungsregeln. Suno bietet zusätzlich Funktionen wie Audio-Upload oder Stems; Udio hat ein eigenes Credit- und Rechte-Modell. Für Projekte immer die aktuellen Terms der Anbieter vergleichen.
Frage 20: Was gilt allgemein zur rechtssicheren Nutzung?
Verbindlich sind die Music v1 Terms mit Plan-Grenzen, Streaming-Regeln, Prohibited Contexts und Weitergabe, plus Music Terms beziehungsweise Use Policy mit Branchenverboten, Bibliotheken und verbotenen Inhalten. Keine Künstler-, Song- oder Label-Namen in Prompts. Bei Unsicherheit schriftliche Freigabe vom Anbieter einholen.
Frage 21: Kann ich Eleven-Audio direkt auf Websites einbetten?
Ja. Mit Audio Native stellt ElevenLabs einen Player beziehungsweise Embed-Workflow bereit, auch für gängige Site-Builder. So integriert ihr Snippets oder komplette Stücke nahtlos in Artikel, Landingpages oder Produktseiten.
Frage 22: Wie sieht es mit Download, Datennutzung und Rechten aus?
Downloads und deren Reichweite hängen vom Plan ab. Inhalte, die ihr während eines zahlenden Abos generiert, dürft ihr in der Regel dauerhaft im Rahmen der Terms nutzen. Achtet zusätzlich auf Datenschutz bei Upload-Material und Lyrics-Quellen und gebt keine Rechte weiter, die euer Plan nicht deckt.
Frage 23: Welche Prompt-Bausteine liefern verlässlich gute Ergebnisse?
Bewährt haben sich Genre als stärkster Hebel, Stimmung wie ominous oder uplifting, Instrumente und Spielweisen wie distorted rhythm guitars oder analog synth pads, außerdem BPM und Tonart, Vocal-Charakter wie baritone, breathy, gritty sowie Strukturhinweise wie drop at 0:45 oder guitar solo 0:20–0:35. Präzise, aber nicht überladen formulieren.
Frage 24: Welche Sprache liefert die besten Ergebnisse – Englisch oder Deutsch?
Englisch führt häufig zu stabileren Melodieführungen und Phrasierungen. Vorgehen: zunächst auf Englisch generieren, dann im Editor deutsche oder andere Lyrics Abschnitt für Abschnitt einsetzen und die betroffenen Parts neu rendern. So bleiben Timing und Klangfarbe konsistent.
Frage 25: Welche anderen ElevenLabs-Bausteine ergänzen den Musik-Workflow?
Text-to-Speech, Dubbing, Speech-to-Text (Scribe), Voice-Isolator und Audio Native ergänzen Music sinnvoll. So erzeugt ihr Voiceovers, Übersetzungen und Musik aus einer Hand und könnt die Assets anschließend technisch und rechtlich sauber in eure Inhalte integrieren.
QUELLEN
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ElevenMusic Prompt Guide
GPT-5 Leak enthüllt geheime Regeln und Tools Ein GitHub-Leak soll das geheime System-Prompt von GPT-5 zeigen – mit strengen Speicherregeln und Pflicht-Webrecherche. Was steckt dahinter? Kurzfassung | Andreas Becker, 10.08.25
Github | All-AI.de EINLEITUNG Ein geleakter System-Prompt soll erstmals offenlegen, wie GPT-5 denkt – oder denken soll. Der Text definiert Stil, Werkzeugnutzung und strikte Speichergrenzen. Gleichzeitig belegt OpenAI mit neuen offiziellen Dokumenten, dass GPT-5 nicht mehr zwischen separaten Modellen wechselt, sondern über ein zentrales System mit dynamischem Router arbeitet. Wie glaubwürdig ist der Leak – und was verrät er über OpenAIs Kurswechsel? NEWS Mehr Web, weniger Speicher Der geleakte Prompt zeigt ein Modell mit klaren Grenzen: GPT-5 soll keine sensiblen Nutzerdaten speichern, es sei denn, der Nutzer verlangt es ausdrücklich. Religiöse Ansichten, politische Meinungen, Gesundheitsdaten oder exakte Standorte – all das bleibt tabu. Gleichzeitig wird deutlich, dass GPT-5 aktiv in Richtung Web-Recherche gedrückt wird. Die KI soll selbstständig einschätzen, ob eine Frage aktuelle Informationen erfordert – und dann gezielt ins Netz gehen. Gerade bei sensiblen Themen wie Gesundheit, Recht oder Finanzen verlangt das Prompt eine Quellensicherung über mehrere unabhängige Fundstellen. Das ist ein harter Bruch mit früheren Modellen, bei denen Faktenwissen meist aus dem Trainingsstand gespeist wurde. GPT-5 agiert also nicht nur aktueller, sondern auch kontrollierter. + Quelle: Github Ein Modell mit Router Parallel zur Prompt-Debatte hat OpenAI mit System-Card und Launch-Post neue Details zur Architektur veröffentlicht. Im Zentrum steht ein Echtzeit-Router, der je nach Aufgabe entscheidet, welcher Verarbeitungspfad genutzt wird. Der schnelle Pfad liefert schnelle Antworten, der reasoning-orientierte Pfad „GPT-5 Thinking“ wird dann aktiviert, wenn mehr Tiefe gefragt ist. Diese Router-Logik passt erstaunlich gut zu den Rollenbildern und Arbeitsprinzipien, die im geleakten Prompt beschrieben werden. So ergibt sich ein stimmiges Bild: ein System, das sich flexibel zwischen Effizienz und Gründlichkeit bewegt – und das auf Basis klarer Nutzersignale. Zwischen Leak und Logik Doch wie glaubwürdig ist das geleakte Prompt? Die Herkunft bleibt unklar. GitHub-Repositories und Gist-Kopien deuten auf einen ungewollten Leak hin, aber auch gezielte Desinformation steht im Raum. In Foren diskutiert man über die Möglichkeit von „Decoy-Prompts“, die gezielt gestreut werden, um Exfiltration zu verhindern. Entscheidend ist, wie eng das Prompt mit der offiziellen Beschreibung harmoniert. Und hier wird es interessant: Der Inhalt des Leaks passt erstaunlich gut zu OpenAIs eigener Darstellung – von den Tools bis zum Fokus auf Webzugriff und Gedächtnisdisziplin. Zwar fehlt die Bestätigung, doch inhaltlich ergibt sich ein kohärentes Gesamtbild. Was uns der Leak wirklich sagt Ob das geleakte Dokument nun echt ist oder nicht: Es zeigt in aller Deutlichkeit, wohin OpenAI mit GPT-5 will. Mehr Kontrolle, mehr Aktualität, mehr Nutzerfokus – aber auch mehr Transparenz darüber, was gespeichert wird und was nicht. Die Richtung ist klar, auch wenn der Text nicht offiziell abgesegnet ist. Entscheidend bleibt, wie gut sich diese Prinzipien im Alltag durchhalten lassen. Und wie offen OpenAI mit zukünftigen Änderungen umgeht. DEIN VORTEIL – DEINE HILFE Kostenlose News und Tutorials – mit minimaler Werbung und maximalem Mehrwert. Damit das so bleibt und wir uns stetig verbessern können, freuen wir uns über deine Unterstützung. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Keine KI-News mehr verpassen und direkt kommentieren! Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt Mit einer YouTube-Mitgliedschaft (ab 0,99 €) oder einmalig über PayPal. So helft ihr uns, unabhängig neue Tools zu testen und noch mehr Tutorials für euch zu erstellen. Vielen Dank für euren Support! Youtube – Kanal PayPal – Kaffee KURZFASSUNG
Ein GitHub-Leak soll das interne System-Prompt von GPT-5 offenlegen, inklusive Tools, Stilvorgaben und strengen Speicherregeln.
Der Text betont Pflicht-Webrecherche bei aktuellen oder risikoreichen Themen und klare Datenschutzgrenzen im Langzeitgedächtnis.
OpenAI beschreibt GPT-5 offiziell als Router-System zwischen schnellem und denkintensivem Pfad, was den Leak plausibel erscheinen lässt.
Die Echtheit des Prompts bleibt unbestätigt, wird jedoch durch Übereinstimmungen mit offiziellen Infos gestützt.
QUELLEN
Forbes Artikel
OpenAI Ankündigung
GPT-5 System Card
Gist Leak
The Verge Artikel
TechRadar Bericht
Hacker News Diskussion
Context Engineering schlägt Prompt Engineering. Das glauben jedenfalls Shopify-CEO Tobi Lütke und Ex-OpenAI-Forscher Andrej Karpathy.
Der Artikel Shopify-Chef und Ex-OpenAI-Forscher: Context Engineering ist wichtiger als Prompting erschien zuerst auf THE-DECODER.de.