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    KI-Modelle ReferenzText-Modelle

    Text Models

    Text Models in Armox sind leistungsstarke Large Language Models (LLMs), die Text generieren, analysieren und transformieren können. Viele unterstützen außerdem multimodale Inputs wie Images und Videos.

    Overview

    Text Models sind die Grundlage intelligenter Workflows. Nutzen Sie sie, um:

    • Generate content — Artikel, Scripts, Marketing Copy und mehr schreiben
    • Analyze and reason — Komplexe Informationen verarbeiten und Insights liefern
    • Transform text — Umschreiben, zusammenfassen, übersetzen oder erweitern
    • Understand media — Images und Videos mit vision-capable Models analysieren

    Available Text Models

    ModelProviderCostVisionBest For
    GPT-5OpenAI20 credits✅Complex reasoning, detailed analysis
    Gemini 2.5 FlashGoogle10 credits✅ Images & VideoFast multimodal tasks
    Claude 4.5 SonnetAnthropic30 credits✅Long-form content, nuanced writing
    DeepSeek V3.1DeepSeek10 credits❌Cost-effective reasoning
    Grok 4xAI20 credits❌Problem solving, technical tasks
    Llama 3 70BMeta14 credits❌Open-source, versatile
    Llama 3 8BMeta2 credits❌Fast, budget-friendly

    Connection Colors

    Im Armox Canvas verwenden Text-Connections blue Handles und Edges:

    • Input Handle: Blue circle auf der linken Seite von Nodes
    • Output Handle: Blue circle auf der rechten Seite von Nodes
    • Connection Edge: Blue line, die Nodes verbindet

    Common Settings

    Die meisten Text Models teilen diese Optionen:

    System Prompt

    Setzt Verhalten und Persona des Modells. Das ist wie eine Job Description, bevor das Modell startet.

    Max Tokens

    Steuert die maximale Länge der Response. Höhere Werte erlauben längere Outputs, kosten aber mehr.

    Temperature

    Kreativität vs. Konsistenz:

    • Low (0.0-0.3): Konsistent, fokussiert
    • Medium (0.4-0.7): Ausgewogene Kreativität
    • High (0.8-2.0): Kreativer, variabler Output

    Top P (Nucleus Sampling)

    Feintuning der Diversity. Niedrigere Werte machen Outputs deterministischer.

    Choosing the Right Model

    For Speed and Cost

    • Llama 3 8B (2 credits) — Am schnellsten, günstig
    • DeepSeek V3.1 (10 credits) — Gute Balance aus Speed und Capability
    • Gemini 2.5 Flash (10 credits) — Schnell plus Vision Support

    For Quality

    • GPT-5 (20 credits) — Am besten für komplexes Reasoning
    • Claude 4.5 Sonnet (30 credits) — Stark bei Writing und Nuance
    • Grok 4 (20 credits) — Starkes Problem solving

    For Vision Tasks

    • Gemini 2.5 Flash — Images und Videos, schnelle Verarbeitung
    • GPT-5 — Multiple images, detaillierte Analyse
    • Claude 4.5 Sonnet — Single image mit tiefem Verständnis

    Best Practices

    1. Be specific — Klare Prompts liefern bessere Ergebnisse
    2. Use system prompts — Kontext und Erwartungen setzen
    3. Iterate — Prompts anhand von Outputs verfeinern
    4. Match model to task — Für simple Tasks nicht overpayen

    Next Steps

    Weitere Details pro Model: