MCP und SubagentenLektion 1 von 4Probelektion, ohne Konto

Werkzeugaufruf-Schleife: was sie kostet

1Ziel

Du lernst, wer bei einem Werkzeugaufruf das Werkzeug ausführt und wie viel Kontext Werkzeugbeschreibungen belegen.

Baustein Werkzeugaufruf Woran du es erkennst: Jedes Ergebnis eines Werkzeugs landet im Kontext und kostet Token.

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1Die Lösung mit Beleg
Claude antwortet mit `stop_reason: "tool_use"`, das Programm führt aus und schickt ein `tool_result` zurück. Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen dabei als Eingabe — bei Opus 5.5 kommen 286 Token Systemprompt für Werkzeuge dazu.
- Claude entscheidet anhand der Anfrage und der Werkzeugbeschreibung, wann ein Werkzeug aufgerufen wird, und liefert einen strukturierten Aufruf, den die eigene Anwendung oder Anthropic ausführt.
  Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Tool use with Claude
- Die Schleife: Claude antwortet mit stop_reason: "tool_use", das Programm führt das Werkzeug aus und schickt ein tool_result zurück, worauf Claude weiterarbeitet.
  Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Tool use with Claude
- Werkzeuge kosten Token: Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen als Eingabe, dazu kommt ein Systemprompt für Werkzeuge (z. B. 286 Token bei Opus 5.5).
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2Erklären

Jedes Werkzeug, das du einem Agenten gibst, steht mit seiner Beschreibung im Kontext — in jeder Anfrage. Füg eine Werkzeugbeschreibung ein und miss, wie viel Platz sie belegt.

Dieser Kurs erklärt erst in einem Stil (Regel zuerst).

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1Die Lösung mit Beleg
Claude antwortet mit `stop_reason: "tool_use"`, das Programm führt aus und schickt ein `tool_result` zurück. Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen dabei als Eingabe — bei Opus 5.5 kommen 286 Token Systemprompt für Werkzeuge dazu.
- Claude entscheidet anhand der Anfrage und der Werkzeugbeschreibung, wann ein Werkzeug aufgerufen wird, und liefert einen strukturierten Aufruf, den die eigene Anwendung oder Anthropic ausführt.
  Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Tool use with Claude
- Die Schleife: Claude antwortet mit stop_reason: "tool_use", das Programm führt das Werkzeug aus und schickt ein tool_result zurück, worauf Claude weiterarbeitet.
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- Werkzeuge kosten Token: Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen als Eingabe, dazu kommt ein Systemprompt für Werkzeuge (z. B. 286 Token bei Opus 5.5).
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3Mitmachen

Übung

Wie viel Platz belegen Werkzeugbeschreibungen? Setz die Zahl auf so viele Werkzeuge, wie dein Agent hat.

Claude Opus 5.5 Claude Haiku 5.5 gpt-oss-20b DeepSeek-OCR

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1Die Lösung mit Beleg
Claude antwortet mit `stop_reason: "tool_use"`, das Programm führt aus und schickt ein `tool_result` zurück. Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen dabei als Eingabe — bei Opus 5.5 kommen 286 Token Systemprompt für Werkzeuge dazu.
- Claude entscheidet anhand der Anfrage und der Werkzeugbeschreibung, wann ein Werkzeug aufgerufen wird, und liefert einen strukturierten Aufruf, den die eigene Anwendung oder Anthropic ausführt.
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- Die Schleife: Claude antwortet mit stop_reason: "tool_use", das Programm führt das Werkzeug aus und schickt ein tool_result zurück, worauf Claude weiterarbeitet.
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- Werkzeuge kosten Token: Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen als Eingabe, dazu kommt ein Systemprompt für Werkzeuge (z. B. 286 Token bei Opus 5.5).
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4Prüfen

Prüffrage

Wer führt bei einem Werkzeugaufruf das Werkzeug aus?

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1Die Lösung mit Beleg
Claude antwortet mit `stop_reason: "tool_use"`, das Programm führt aus und schickt ein `tool_result` zurück. Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen dabei als Eingabe — bei Opus 5.5 kommen 286 Token Systemprompt für Werkzeuge dazu.
- Claude entscheidet anhand der Anfrage und der Werkzeugbeschreibung, wann ein Werkzeug aufgerufen wird, und liefert einen strukturierten Aufruf, den die eigene Anwendung oder Anthropic ausführt.
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- Die Schleife: Claude antwortet mit stop_reason: "tool_use", das Programm führt das Werkzeug aus und schickt ein tool_result zurück, worauf Claude weiterarbeitet.
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- Werkzeuge kosten Token: Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen als Eingabe, dazu kommt ein Systemprompt für Werkzeuge (z. B. 286 Token bei Opus 5.5).
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5Einordnen

Das passt so ins Modell: Die Schleife aus Aufruf und Ergebnis ist der Motor — und ihr Preis ist Kontext.

Das Modell des Kurses Jeder Werkzeugaufruf füllt den Kontext; MCP schließt Werkzeuge einheitlich an, Subagenten halten den Hauptkontext klein.

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1Die Lösung mit Beleg
Claude antwortet mit `stop_reason: "tool_use"`, das Programm führt aus und schickt ein `tool_result` zurück. Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen dabei als Eingabe — bei Opus 5.5 kommen 286 Token Systemprompt für Werkzeuge dazu.
- Claude entscheidet anhand der Anfrage und der Werkzeugbeschreibung, wann ein Werkzeug aufgerufen wird, und liefert einen strukturierten Aufruf, den die eigene Anwendung oder Anthropic ausführt.
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- Die Schleife: Claude antwortet mit stop_reason: "tool_use", das Programm führt das Werkzeug aus und schickt ein tool_result zurück, worauf Claude weiterarbeitet.
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- Werkzeuge kosten Token: Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen als Eingabe, dazu kommt ein Systemprompt für Werkzeuge (z. B. 286 Token bei Opus 5.5).
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Begriffe dieser Lektion

Werkzeugaufruf

Beim Tool-Use ruft das Modell eine Funktion auf (z. B. Websuche, Datei lesen), der Harness führt sie aus und gibt das Ergebnis zurück.

Claude entscheidet anhand der Anfrage und der Werkzeugbeschreibung, wann ein Werkzeug aufgerufen wird, und liefert einen strukturierten Aufruf, den die eigene Anwendung oder Anthropic ausführt.
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Tool use with Claude
Die Schleife: Claude antwortet mit stop_reason: "tool_use", das Programm führt das Werkzeug aus und schickt ein tool_result zurück, worauf Claude weiterarbeitet.
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Tool use with Claude
Werkzeuge kosten Token: Beschreibungen, Aufrufe und Ergebnisse zählen als Eingabe, dazu kommt ein Systemprompt für Werkzeuge (z. B. 286 Token bei Opus 5.5).
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Tool use with Claude

Kontextfenster

Das Kontextfenster ist alles, was das Modell bei einer Antwort gleichzeitig berücksichtigen kann — Anweisungen, Verlauf, Dokumente und die Antwort selbst.

Anthropic definiert das Kontextfenster als den gesamten Text, auf den ein Modell beim Antworten zugreifen kann, einschließlich der Antwort selbst — ein „Arbeitsgedächtnis“, getrennt von den Trainingsdaten.
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Context windows
Zum Kontext zählen Systemprompt, alle Nachrichten samt Werkzeugergebnissen, Bildern und Dokumenten, die Werkzeugbeschreibungen und die erzeugte Ausgabe einschließlich Denk-Token.
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Context windows

2 weitere Aussagen

Ist schon die Eingabe größer als das Kontextfenster, lehnt die Claude-API die Anfrage mit dem Fehler „prompt is too long“ ab.
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Context windows
Die Kontextfenster der Spitzenmodelle liegen im Oktober 2026 bei rund 1 Mio. Token (Claude 1 Mio., GPT-6-Reihe 1,05 Mio., Gemini 4 Argon 1 Mio.).
Stand 15.10.2026AnbieterangabeAnthropic · Models overviewOpenAI · ModelsGoogle · Gemini models

Agent

Ein Agent ist ein Modell, das selbst entscheidet, welche Schritte und Werkzeuge es nacheinander einsetzt, um ein Ziel zu erreichen.

Anthropic unterscheidet Workflows, in denen Modelle und Werkzeuge über fest vorgegebene Codepfade laufen, von Agenten, in denen das Modell seine Schritte und Werkzeugnutzung selbst steuert.
Stand 19.12.2024AnbieterangabeAnthropic · Building effective agents
Grundbaustein agentischer Systeme ist laut Anthropic ein Sprachmodell, ergänzt um Abruf, Werkzeuge und Gedächtnis.
Stand 19.12.2024AnbieterangabeAnthropic · Building effective agents
Anthropic empfiehlt, die einfachste mögliche Lösung zu suchen und Komplexität nur bei Bedarf zu erhöhen, weil Agenten Leistung oft mit mehr Wartezeit und Kosten erkaufen.
Stand 19.12.2024AnbieterangabeAnthropic · Building effective agents