Dokumentationerreichbar
Anthropic, Prompt engineering overview (Archivfassung vom 04.03.2025)
web.archive.org (externe Seite)
Anthropics Einstiegsseite zum Prompt Engineering in der Fassung vom 04.03.2025, damals unter docs.anthropic.com. Der Abschnitt Prompting vs. finetuning nennt zehn Gründe, ein Verhalten über den Prompt zu steuern statt über Training, darunter Kosten, Zeit, Datenbedarf und Modellwechsel: Nach einem Modellupdate müsse ein abgestimmtes Modell womöglich neu trainiert werden, ein Prompt laufe meist unverändert weiter. Es ist eine Entscheidungshilfe des Herstellers mit Datum und ohne Messung.
geprüft 10.11.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 21.10.2026:
Prompt engineering is far faster than other methods of model behavior control, such as finetuning, and can often yield leaps in performance in far less time.
bestätigt 10.11.2026When providers update models, fine-tuned versions might need retraining.
bestätigt 10.11.2026Prompts usually work across versions without changes.
bestätigt 10.11.2026For example, latency and cost can be sometimes more easily improved by selecting a different model.
bestätigt 10.11.2026