Zero-Shot vs One-Shot Prompting – was wann besser funktioniert
Große Sprachmodelle (LLMs) liefern beeindruckende Ergebnisse – wenn man weiß, wie man sie anspricht.
Doch oft stellt sich die Frage: Reicht eine klare Anweisung? Oder braucht das Modell ein Beispiel, um wirklich zu verstehen, was gemeint ist?
In diesem Artikel geht es um den Unterschied zwischen Zero-Shot und One-Shot Prompting – und darum, wann welche Methode die besseren Ergebnisse bringt.
Mit konkreten Beispielen, Entscheidungshilfen und einem klaren Ziel: bessere Prompts, bessere Antworten.
Was ist Zero Shot Prompting?
Beim Zero Shot Prompting bekommt das Sprachmodell nur eine Anweisung – aber kein Beispiel, wie die Antwort aussehen soll.
Das Modell muss die Aufgabe also allein aus dem Wortlaut der Frage und seinem allgemeinen Vorwissen verstehen.
Diese Methode ist die einfachste und schnellste Form der Interaktion mit einem KI-Modell. Sie eignet sich vor allem für Aufgaben, die klar formuliert sind und wenig Spielraum lassen.
Beispiel:
Analysiere die Stimmung des folgenden Satzes: "Der Kundenservice war sehr freundlich und hilfsbereit."➡️ Das Modell erkennt auf Basis seines Sprachverständnisses, dass es sich hier um eine positive Aussage handelt – und antwortet entsprechend mit:
„Positiv“
Bei Zero Shot entscheidet also allein die Formulierung darüber, wie gut das Modell die Aufgabe versteht – nicht die Datenlage im Prompt.
Wann funktioniert das gut?
- Wenn die Aufgabe bekannt und eindeutig ist
- Wenn keine Formatvorgabe oder spezifischer Stil erforderlich ist
- Wenn du schnell erste Ergebnisse testen willst
Aber: Zero Shot hat auch Grenzen. Ohne Beispiel fehlt dem Modell jede Orientierung, wie lang, präzise oder strukturiert die Antwort sein soll.
Gerade bei komplexeren Aufgaben oder unerwarteten Formulierungen kann das zu ungenauen oder uneinheitlichen Ergebnissen führen.
Im nächsten Abschnitt schauen wir uns an, wie ein einzelnes Beispiel – also One Shot – dabei helfen kann, diese Lücke zu schließen.
Was ist One Shot Prompting?
Beim One Shot Prompting bekommt das Modell – zusätzlich zur Anweisung – ein einzelnes Beispiel, das zeigt, wie die Aufgabe gelöst werden soll.
Dieses Beispiel dient als Referenz für Format, Sprache und Erwartung. Das macht den Prompt deutlich präziser:
Das Modell kann sich am Stil und der Struktur des Beispiels orientieren – anstatt die Aufgabe nur aus der Anweisung heraus zu interpretieren.
Beispiel:
Satz: "Die Lieferung war verspätet und die Verpackung beschädigt." Stimmung: negativ Satz: "Der Kundenservice war sehr freundlich und hilfsbereit." Stimmung:➡️ Das Modell erkennt nun nicht nur, was es tun soll, sondern auch wie die Antwort aussehen soll – in diesem Fall:
„positiv“
Im Vergleich zu Zero Shot hat One Shot Prompting den Vorteil, dass es mehr Kontrolle bietet – gerade bei Aufgaben, bei denen Format, Stil oder Genauigkeit wichtig sind.
Wann ist One Shot hilfreich?
- Wenn das erwartete Ergebnis eine bestimmte Struktur hat
- Wenn du konkrete Vorgaben machen willst, ohne sie ausschreiben zu müssen
- Wenn das Modell bei Zero Shot mehrdeutig oder unpräzise geantwortet hat
Das Beispiel dient dabei nicht nur als Inhalt – sondern auch als implizite Instruktion.
Aber: Auch One Shot ist kein Wundermittel. Wenn das Beispiel nicht repräsentativ ist oder zu speziell formuliert wurde, kann es das Modell in die falsche Richtung lenken.
Wie stark ein einziges Beispiel wirkt – und wann es zu wenig ist –, klären wir im nächsten Abschnitt. Zunächst aber schauen wir uns an, wie sich Zero Shot und One Shot konkret unterscheiden.
Direktvergleich: Zero Shot vs One Shot in der Praxis
Zero Shot und One Shot wirken auf den ersten Blick ähnlich – in beiden Fällen arbeitet das Modell ohne Training, direkt im Prompt.
Der Unterschied zeigt sich aber in der Steuerbarkeit: Mit einem Beispiel wird aus einer allgemeinen Aufgabe eine gezielte Anweisung.
Übersicht: Zero Shot vs One Shot
| Merkmal | Zero Shot | One Shot |
|---|---|---|
| Beispiele im Prompt | Keine | Genau ein Beispiel |
| Lernquelle | Vortrainiertes Sprachverständnis | Vortrainiertes Wissen + Beispiel |
| Formatkontrolle | Eingeschränkt | Explizit möglich |
| Kreativitätsspielraum | Hoch | Geringer (abhängig vom Beispiel) |
| Einsatz bei offenen Aufgaben | Gut geeignet | Eher bei klaren Anforderungen |
| Aufwand | Minimal | Leicht erhöhter Vorbereitungsaufwand |
Vergleich am Beispiel: Zusammenfassung eines Satzes
Aufgabe: Fasse den folgenden Satz in einem Satz zusammen.
Originaltext:
„Obwohl das Produktdesign innovativ war, konnte es sich aufgrund logistischer Engpässe nicht am Markt durchsetzen.“
Zero Shot Prompt:
Fasse den folgenden Satz in einem Satz zusammen: „Obwohl das Produktdesign innovativ war, konnte es sich aufgrund logistischer Engpässe nicht am Markt durchsetzen.“Antwort (Zero Shot):
„Das innovative Produkt scheiterte an logistischen Problemen.“
➡️ Ergebnis: Inhaltlich korrekt, aber Stil und Länge sind offen.
One Shot Prompt:
Beispiel: Original: „Der Launch war gut vorbereitet, aber das Marketing erreichte nicht die Zielgruppe.“ Zusammenfassung: „Der Launch scheiterte trotz guter Vorbereitung am Marketing.“ Original: „Obwohl das Produktdesign innovativ war, konnte es sich aufgrund logistischer Engpässe nicht am Markt durchsetzen.“ Zusammenfassung:Antwort (One Shot):
„Das Produkt scheiterte trotz innovativem Design an logistischen Problemen.“
➡️ Ergebnis: Inhaltlich ähnlich, aber stärker an Stil, Kürze und Struktur des Beispiels angepasst.
Was zeigt der Vergleich?
- Zero Shot liefert ein brauchbares Ergebnis – aber das Format ist nicht vorgegeben.
- One Shot führt zu höherer Konsistenz – besonders, wenn die Aufgabe öfter wiederholt wird.
- Das Beispiel im Prompt wirkt wie ein formaler Anker, an dem sich das Modell orientiert – auch sprachlich.
Im nächsten Abschnitt klären wir, wann sich welche Methode besser eignet – und welche Fragen helfen, das im Einzelfall zu entscheiden.
Wann funktioniert was besser?
Zero Shot oder One Shot? In vielen Fällen ist es keine Frage von „richtig oder falsch“, sondern von Kontext und Ziel.
Die folgenden drei Leitfragen helfen dabei, die passende Methode einzuschätzen:
🔍 1. Ist das erwartete Format wichtig?
- Nein → Zero Shot reicht oft.
- Ja → One Shot hilft, Struktur und Stil zu vermitteln.
📌 Beispiel: Du willst eine kreative Idee brainstormen → Zero Shot.
Du willst, dass die Antwort in einer bestimmten Form erscheint (z. B. Liste, Tabelle, Satzstruktur) → One Shot.
🎯 2. Gibt es Interpretationsspielraum bei der Aufgabe?
- Gering (z. B. Faktenfrage, kurze Klassifikation) → Zero Shot funktioniert zuverlässig.
- Hoch (z. B. Tonfall, Absicht, Stil) → One Shot gibt zusätzliche Orientierung.
📌 Beispiel: „Ist dieser Satz positiv oder negativ?“ kann Zero Shot gut lösen.
Aber: „Wie wirkt diese Formulierung auf Leser:innen?“ braucht oft ein Beispiel als Referenz.
🔁 3. Muss die Aufgabe konsistent wiederholt werden?
- Einmalige Abfrage? → Zero Shot ist schnell und effizient.
- Wiederholte Ausführung mit gleichbleibender Struktur? → One Shot sorgt für Stabilität.
📌 Beispiel: Du möchtest 20 ähnliche FAQ-Antworten generieren – One Shot hilft, den Stil durchzuhalten.
Für eine schnelle Inhaltsidee reicht oft Zero Shot.
Zwei typische Anwendungsszenarien:
🗂️ Szenario 1: Keyword-Klassifikation von Textabschnitten
Du möchtest kurze Absätze nach Themen sortieren (z. B. „Technologie“, „Marketing“, „Kultur“).
→ Zero Shot funktioniert, wenn die Kategorien klar sind.
→ One Shot ist hilfreich, wenn du willst, dass das Modell immer nur ein Label vergibt – oder bestimmte Begriffe meidet.
💬 Szenario 2: Antwortvorschläge für Kundenfragen
Du möchtest automatisiert Textbausteine vorschlagen, z. B. für Helpdesk oder Produktanfragen.
→ Mit Zero Shot bekommst du oft brauchbare Vorschläge – aber unterschiedlich lang und mal sachlich, mal flapsig.
→ Mit One Shot kannst du den Ton und Aufbau steuern: „kurz, freundlich, mit direkter Handlungsaufforderung“.
Es gibt keine feste Regel – aber ein gutes Gefühl für die Anforderungen hilft, die richtige Methode zu wählen.
Und wenn du unsicher bist: Teste beides. Oft zeigt schon ein kurzer Vergleich, was besser passt.
Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf eine oft gestellte Frage: „Warum nicht einfach immer ein Beispiel mitgeben?“
Warum nicht einfach immer One Shot?
One Shot Prompting liefert oft präzisere Ergebnisse als Zero Shot – das stimmt. Aber das heißt nicht, dass es immer die bessere Wahl ist.
Es gibt gute Gründe, warum man bewusst ohne Beispiel arbeiten sollte – oder zumindest vorsichtig sein muss.
Hier sind vier typische Fallstricke aus der Praxis:
🕒 1. Mehr Aufwand – und mehr Angriffsfläche
Ein Beispiel muss erst mal erstellt werden. Es muss klar, repräsentativ und formal sauber sein. Das kostet Zeit – besonders, wenn du die Aufgabe nur einmal brauchst.
Und: Schlechte Beispiele richten oft mehr Schaden an, als gar keine.
📌 Beispiel: Du willst einen Social-Media-Post umschreiben lassen.
Zero Shot bringt sofort eine brauchbare Version. Mit einem mittelmäßigen One-Shot-Beispiel wird der Tonfall plötzlich steif – und passt nicht mehr zum Kanal.
🎯 2. Ein Beispiel = eine Richtung
Das Modell orientiert sich sehr stark an dem, was du vorgibst. Wenn dein Beispiel zu speziell ist, kann das Ergebnis in eine ungewollte Richtung kippen – auch wenn es formal korrekt ist.
📌 Beispiel: Du willst eine Produktbeschreibung schreiben lassen.
Dein One Shot Beispiel ist aus der Modebranche – das Modell übernimmt unbewusst den Ton („stilvoll, elegant“) für ein ganz anderes Produkt.
💡 3. Weniger kreative Spielräume
Ein Beispiel gibt Struktur – aber auch Grenzen. Zero Shot lässt dem Modell mehr Freiheiten, neue Ideen oder überraschende Wendungen zu produzieren.
Manchmal ist genau das erwünscht.
📌 Beispiel: Du suchst Blog-Titel für einen Artikel.
Mit Zero Shot bekommst du fünf ganz unterschiedliche Vorschläge.
Mit One Shot bekommst du fünf Varianten der gleichen Struktur – nett, aber langweilig.
⚠️ 4. Trügerische Sicherheit
One Shot fühlt sich oft „richtiger“ an, weil das Ergebnis strukturierter wirkt. Aber: Wenn das Beispiel schlecht gewählt oder nicht zur aktuellen Eingabe passend ist, kann das Modell systematisch falsche Schlüsse ziehen – nur eben schön formatiert.
📌 Beispiel: In deinem Beispieltext spricht eine Einzelperson.
In deinem neuen Text geht es aber um ein Team. Das Modell übernimmt trotzdem die Singular-Form – einfach, weil sie im Beispiel stand.
One Shot ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Selbstläufer. Es braucht Sorgfalt – und vor allem: Bewusstsein für die Risiken.
Deshalb lohnt es sich, immer zu fragen: Was soll das Beispiel leisten – und kann es das auch wirklich?
Im nächsten Abschnitt werfen wir einen kurzen Blick nach vorn: Was passiert, wenn ein Beispiel nicht reicht? Und welche Alternativen gibt es?
Was kommt nach One Shot?
Ein Beispiel kann viel bewirken – aber manchmal reicht selbst das nicht. Dann lohnt sich ein Blick auf zwei fortgeschrittene Techniken, die auf One Shot aufbauen, aber mehr Kontext oder Denkstruktur liefern:
🔢 Few Shot Prompting – mehr Vielfalt, mehr Sicherheit
Statt einem Beispiel gibst du dem Modell mehrere Beispiele – meist 3 bis 5. Das hilft, Variationen besser zu erfassen und die Aufgabe stabiler zu lösen – besonders, wenn die Eingaben stark schwanken.
📌 Beispiel:
Du willst Nutzerkommentare nach Stimmung sortieren. Mit drei Beispielen („positiv“, „neutral“, „kritisch“) kann das Modell besser unterscheiden, was wohin gehört – auch bei gemischten Aussagen.
🧠 Chain-of-Thought Prompting – das Denken mit anstoßen
Hier gibst du dem Modell nicht nur eine Antwort, sondern zeigst auch den Lösungsweg in Zwischenschritten.
Das funktioniert besonders gut bei logischen Aufgaben oder komplexen Entscheidungen.
📌 Beispiel:
Frage: „Wenn ein Ticket 15 € kostet und ein Kinderticket 30 % günstiger ist – was kostet ein Kinderticket?“
Antwort:
„30 % von 15 € sind 4,50 €. Also kostet ein Kinderticket 15 € – 4,50 € = 10,50 €.“
➡️ Das Modell lernt: Nicht nur antworten – sondern den Weg mitdenken.
Diese Techniken sind kein Muss – aber sie zeigen: Prompting ist ein Spektrum.
Je nach Aufgabe kannst du mehr oder weniger Kontext geben – oder das Denken selbst strukturieren.
Zero Shot, One Shot, Few Shot, Chain-of-Thought: Sie gehören alle zum Werkzeugkasten.
Im nächsten Abschnitt siehst du ein konkretes Beispiel, wie unterschiedlich eine Aufgabe in Zero und One Shot umgesetzt wird.
Fazit: Zero Shot oder One Shot – was besser passt
Zero Shot und One Shot Prompting sind keine Gegensätze – sondern zwei Werkzeuge für unterschiedliche Situationen.
- Zero Shot ist schnell, unkompliziert und gut für allgemeine oder kreative Aufgaben.
- One Shot bietet Struktur, Konsistenz und mehr Kontrolle – besonders bei wiederholbaren, formgebundenen Aufgaben.
Der eigentliche Unterschied liegt nicht nur in der Anzahl der Beispiele – sondern im Grad der Steuerung, den du dem Modell gibst.
Wer mit Sprachmodellen arbeitet, tut gut daran, beide Varianten bewusst einzusetzen:
→ mal offen und explorativ,
→ mal gezielt und strukturiert.
Prompting ist ein Handwerk – und jedes Beispiel ist ein Werkzeug. Je klarer du formulierst, was du brauchst, desto besser wird das Ergebnis.
🔧 Tipp zum Schluss:
Teste dieselbe Aufgabe einmal mit und einmal ohne Beispiel – und beobachte, was sich ändert. Oft liegt die Erkenntnis nicht im Ergebnis, sondern im Unterschied.
Alle Prompting-Vergleiche im Überblick
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.
