Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought Prompting – was wann hilft
Chain-of-Thought (CoT) hilft, wenn ein Problem sich Schritt für Schritt lösen lässt.
Aber was, wenn mehrere Wege möglich sind? Oder sich erst unterwegs zeigt, welcher wirklich funktioniert?
Dann reicht ein einzelner Gedankengang nicht – dann braucht es einen ganzen Denkbaum.
Tree-of-Thought Prompting (ToT) macht genau das:
Es denkt in Alternativen, bewertet sie und entscheidet.
👉 In diesem Artikel erfährst du, wann CoT an seine Grenzen stößt – und wie ToT dein Modell flexibler, vorausschauender und robuster machen kann.
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Chain-of-Thought Prompting – Schritt für Schritt zur Lösung
Chain-of-Thought (CoT) ist längst ein fester Bestandteil im Werkzeugkasten für gutes Prompting.
Die Idee: Wenn eine Aufgabe komplex ist, hilft es dem Modell, nicht nur die Antwort zu geben, sondern den Weg dorthin sichtbar zu machen.
Das funktioniert besonders gut bei Aufgaben, die sich in klaren Schritten zerlegen lassen – etwa bei Rechenfragen, logischen Ableitungen oder symbolischem Denken.
Beispiel: Klassisches CoT
Frage: Ein Kinoticket kostet 12 €, ein Snack 6 €. Wie viel kostet es für drei Personen, wenn jede einen Snack nimmt?
Antwort:
Ein Ticket kostet 12 €, ein Snack 6 €.
Zusammen pro Person: 12 + 6 = 18 €.
Drei Personen: 3 × 18 = 54 €.
Antwort: 54 €
➡️ Das Modell denkt mit – Schritt für Schritt, gut nachvollziehbar.
Und genau das ist die Stärke von CoT:
- Transparenz
- Fehlerminimierung
- Kontrollierbare Antwortstruktur
Aber CoT denkt immer nur in eine Richtung. Es trifft Entscheidungen unterwegs – ohne zurückzugehen, ohne Varianten zu prüfen.
Wenn der Weg stimmt, ist das effizient. Wenn nicht, fehlt dem Modell die Möglichkeit, umzudenken.
Und genau hier setzt Tree-of-Thought an.
Tree-of-Thought Prompting – Alternativen denken und bewerten
Chain-of-Thought geht einen Weg – Tree-of-Thought denkt mehrere. Statt einer klaren Linie folgt ToT dem Prinzip:
„Was wären mögliche Wege – und welcher ist am besten?“
Das Modell generiert mehrere Gedankengänge, prüft sie, verwirft manche – und trifft eine Entscheidung.
ToT funktioniert damit näher am menschlichen Denken, wenn es um Planung, Strategie oder kreative Entscheidungsfindung geht.
Beispiel: Den höflichsten Antwortsatz finden
Aufgabe:
Du hast folgenden Satz geschrieben:
„Ich kann an dem Tag nicht.“
Finde eine höflichere Formulierung.
Tree-of-Thought-Antwort (verkürzt):
- Vorschlag A: „Leider bin ich an dem Tag bereits verplant.“
➡️ höflich, neutral - Vorschlag B: „Tut mir leid, ich kann da leider nicht – wie wäre es mit einem anderen Termin?“
➡️ höflich, inkl. Lösung - Vorschlag C: „Ich kann an dem Tag nicht. Punkt.“
➡️ direkt, aber unhöflich
→ Bewertung: B ist am höflichsten, weil sie Absage und Alternativvorschlag kombiniert.
Antwort: Vorschlag B
➡️ Das Modell hat hier nicht nur gedacht – sondern verglichen, bewertet und sich entschieden.
Das ist Tree-of-Thought.
Wie funktioniert ToT technisch?
- Das Modell erzeugt mehrere Gedankenzweige
- Jeder Zweig enthält eine mögliche Lösung
- Eine weitere Bewertungsphase („Value Prompt“) wählt die beste Option aus
- Optional: Rücksprung oder neues „Branching“, wenn kein Pfad überzeugt
Wann lohnt sich ToT?
- Wenn es mehrere Wege zum Ziel gibt
- Wenn Strategie oder Kreativität gefragt ist
- Wenn Fehlentscheidungen rückgängig gemacht werden sollen
- Wenn du nicht sicher bist, welcher Denkpfad der richtige ist
Im nächsten Abschnitt schauen wir uns beide Techniken direkt im Vergleich an – an einer konkreten Aufgabe, die beides zulässt.
Und die deutlich macht, warum ein Denkbaum manchmal klüger ist als eine Kette.
Direktvergleich: CoT vs ToT im Praxistest
Aufgabe:
„Du sollst einem verärgerten Kunden per E-Mail antworten. Ziel: höflich bleiben und die Situation deeskalieren.“
🧠 Chain-of-Thought Prompting:
Prompt:
Formuliere eine höfliche Antwort. Denk Schritt für Schritt.
Modellantwort:
- Der Kunde ist verärgert.
- Ich sollte mich für die Unannehmlichkeiten entschuldigen.
- Dann erkläre ich die Situation.
- Schließlich biete ich eine Lösung oder einen Ausblick.
Antwort:
„Es tut uns leid, dass Sie unzufrieden waren. Wir prüfen den Fall und melden uns schnellstmöglich mit einer Lösung.“
➡️ Linear, klar, effizient.
Aber: Das Modell hat sich für einen Weg entschieden, ohne Alternativen zu prüfen.
🌳 Tree-of-Thought Prompting:
Prompt:
Finde mehrere Möglichkeiten, auf den verärgerten Kunden zu reagieren. Bewerte, welche am diplomatischsten wirkt.
Modellantwort:
Gedankenzweig A:
„Es tut uns leid, dass Sie unzufrieden waren. Wir prüfen das intern.“
➡️ neutral, knapp
Gedankenzweig B:
„Wir verstehen Ihre Frustration und entschuldigen uns für die entstandenen Unannehmlichkeiten. Dürfen wir Ihnen als Wiedergutmachung einen Gutschein anbieten?“
➡️ empathisch, lösungsorientiert
Gedankenzweig C:
„Wir bedauern, dass unsere Leistung nicht Ihren Erwartungen entsprach. Ihr Feedback hilft uns, besser zu werden.“
➡️ professionell, aber distanziert
Bewertung:
Zweig B ist am diplomatischsten:
- zeigt Verständnis
- entschuldigt sich
- bietet aktiv eine Lösung
Antwort: Vorschlag B
➡️ Mehrere Wege, begründete Auswahl, bessere Passung.
Fazit des Vergleichs:
| Aspekt | Chain-of-Thought | Tree-of-Thought |
|---|---|---|
| Denkstruktur | linear, schrittweise | verzweigt, variantenreich |
| Anzahl der Optionen | eine | mehrere |
| Entscheidungslogik | implizit | explizit durch Bewertung |
| Flexibilität | begrenzt | hoch |
| Aufwand | gering | höher (mehr Rechenzeit, mehr Tokens) |
| Ideal für | klare Aufgaben | offene, sensible oder kreative Probleme |
CoT denkt wie ein guter Prozess.
ToT denkt wie ein Berater mit mehreren Lösungsvorschlägen.
Im nächsten Abschnitt klären wir, wann welche Technik die bessere Wahl ist – und wie du sie strategisch einsetzen kannst.
Wann hilft welche Technik?
Ob du mit Chain-of-Thought oder Tree-of-Thought arbeitest, hängt nicht von der Technik ab – sondern von der Art der Aufgabe.
Hier sind drei einfache Fragen, die dir helfen, die passende Methode zu wählen:
❓ 1. Gibt es nur einen klaren Lösungsweg?
- ✅ Ja → Chain-of-Thought
- ❌ Nein, mehrere denkbare Wege → Tree-of-Thought
❓ 2. Muss das Modell kreativ entscheiden oder vergleichen?
- ❌ Nein, es soll nur schrittweise rechnen oder ableiten → CoT
- ✅ Ja, es soll Optionen abwägen oder neu kombinieren → ToT
❓ 3. Zählt Effizienz oder Genauigkeit?
- ✅ Schnelle Antwort, wenig Rechenzeit → CoT
- ✅ Höchste Präzision bei komplexer Entscheidung → ToT
Typische Aufgaben – und was passt
| Aufgabentyp | Empfehlung | Begründung |
|---|---|---|
| Rechenaufgaben mit klarer Struktur | Chain-of-Thought | Linear, transparent, stabil |
| Logische Schlussfolgerungen | Chain-of-Thought | Schrittweise Herleitung möglich |
| Diplomatische Antwortformulierung | Tree-of-Thought | Vergleich mehrerer Tonlagen |
| Textplanung (z. B. Einstieg schreiben) | Tree-of-Thought | Varianten erzeugen, bewerten, auswählen |
| Strategische Entscheidungsfragen | Tree-of-Thought | Simulation möglicher Pfade, Bewertung nötig |
| Strukturierte Informationsextraktion | Chain-of-Thought | Klare Regeln, kein Abwägen |
Kombination beider Ansätze?
Ja – viele komplexe Aufgaben profitieren von einem hybriden Vorgehen:
- CoT für das, was sicher ist → klare Struktur, Basislogik
- ToT für das, was offen ist → Optionen, Unsicherheiten, Kreativität
Beispiel:
Zuerst mit CoT die Faktenlage herleiten, dann mit ToT aus mehreren Handlungsoptionen die passendste auswählen.
Im nächsten Abschnitt zeige ich dir, wie genau solche Kombinationsstrategien aussehen können – und was dabei zu beachten ist.
Kombinationen und Praxisansätze
Chain-of-Thought und Tree-of-Thought lassen sich nicht nur vergleichen – sie lassen sich kombinieren.
Besonders bei komplexen Aufgaben kann das Modell so zuerst strukturiert denken – und dann kreativ abwägen.
Ein typischer Ablauf:
- Phase 1 – Chain-of-Thought
Das Modell klärt die Ausgangslage: Was ist bekannt? Was ist logisch? Welche Fakten gelten? - Phase 2 – Tree-of-Thought
Das Modell entwickelt mehrere Lösungswege, bewertet sie – und wählt die beste Option aus.
Beispiel: Terminabsage + Alternativvorschlag
Aufgabe: Du willst höflich absagen, aber ein gutes Folgeangebot machen.
Prompt-Struktur:
Teil 1 (CoT):
- Der Termin liegt auf Freitag.
- Ich bin da verhindert.
- Ich möchte höflich absagen.
- Ich will eine Alternative anbieten.
Teil 2 (ToT):
Vorschlag A: „Leider bin ich am Freitag verhindert. Wie wäre es nächste Woche Dienstag?“
Vorschlag B: „Freitag klappt bei mir nicht – aber ich kann Donnerstag oder Freitag in der Woche darauf.“
Vorschlag C: „Diese Woche ist bei mir schwierig – wie sieht es bei Ihnen nächste Woche aus?“Bewertung: Vorschlag A ist am klarsten und konkret.
Antwort: Vorschlag A
➡️ Das Modell denkt zuerst den Rahmen (CoT) – und wählt dann aus mehreren Varianten (ToT).
So entsteht eine strukturierte und zugleich flexible Lösung.
Weitere Einsatzmuster
- Planung von Artikeln oder Storys
CoT für Aufbau, ToT für mögliche Einstiege oder Schlussvarianten - Kundendialoge mit unklarer Erwartung
CoT für Problemverständnis, ToT für Tonlage und Lösungsvorschläge - Technische Entscheidungsbäume
CoT zur Einordnung des Problems, ToT für Lösungspfade mit Bewertung
🧭 Worauf achten?
- Nicht übertreiben: Nicht jede Aufgabe braucht beide Phasen
- Klar trennen: Strukturieren (CoT) und explorieren (ToT)
- Komplexität beachten: ToT kostet mehr Tokens und Rechenzeit
Im nächsten und letzten Abschnitt fassen wir zusammen: Wann reicht ein Denkweg – und wann braucht dein Prompt einen ganzen Baum?
Fazit: Wann reicht ein Denkweg – wann brauchst du den Baum?
Chain-of-Thought ist wie ein roter Faden: klar, zielgerichtet, nachvollziehbar. Er funktioniert gut, solange die Richtung stimmt – und keine Abzweigungen nötig sind.
Tree-of-Thought denkt weiter: Es öffnet Möglichkeiten, prüft Alternativen, bewertet Wege. Es ist mehr als ein Denkpfad – es ist ein Entscheidungsraum.
Beide Techniken haben ihren Platz:
- Nutze Chain-of-Thought, wenn du klare Schritte brauchst – von A nach B.
- Nutze Tree-of-Thought, wenn du Optionen brauchst – und herausfinden willst, welche am besten trägt.
- Kombiniere beide, wenn deine Aufgabe Struktur und Urteil verlangt.
Das Entscheidende ist nicht, was das Modell kann – sondern was du ihm zutraust:
→ Einen klaren Weg zu gehen?
→ Oder einen Baum zu bauen, um selbst den besten Weg zu finden?
Beides ist möglich. Der Unterschied liegt nicht in der Technik – sondern im Denken, das du auslöst.
Prompting-Vergleiche im Überblick
Im Prompting Hub für Content-Ersteller findest du eine vollständige Übersicht mit Methoden, Vergleichen und Entscheidungshilfen.
Welche Technik passt zu welcher Aufgabe? In dieser Reihe vergleiche ich verschiedene Prompting-Methoden – jeweils mit Beispielen und klarer Entscheidungshilfe:
- Zero-Shot vs One-Shot Prompting
Wann reicht eine gute Anweisung – und wann braucht das Modell ein Beispiel? - One-Shot vs Few-Shot Prompting
Wie viele Beispiele machen den Unterschied – und worauf kommt es wirklich an? - Few-Shot vs Chain-of-Thought Prompting
Ergebnis vormachen oder Denkprozess zeigen? Zwei Techniken für unterschiedliche Anforderungen. - Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought Prompting
Linear denken oder systematisch verzweigen? Wann sich strukturierte Gedankengänge lohnen – und wann ein Modell mehrere Lösungswege braucht.
