Umfrage-Auswertung
Themen aus Tausenden Antworten herausarbeiten
Verarbeiten Sie offene Umfrageantworten in großem Umfang, um Themen, Stimmungsmuster und Erkenntniscluster zu identifizieren. Sie erhalten Zusammenfassungen für die Leitung und Auswertungen je Segment, für die eine manuelle Themenanalyse Wochen bräuchte.
GPT-6 Luna
bei 800K Token im Monat · 80% Eingabe / 20% Ausgabe
Warum dieses Modell?
Für diesen Workload – 800K Token pro Monat, davon 80 % Input – kostet es etwa 0,14 $ pro Monat, am wenigsten unter den hier vorgeschlagenen Modellen. Sein Kontextfenster von 1M Token nimmt lange Eingaben in einem einzigen Aufruf auf – wichtig für diese Art von Arbeit.
Alternative Modelle
Implementierungstipps
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Arbeiten Sie zweistufig: Lassen Sie zunächst jede Antwort einem von 10 bis 15 Themen zuordnen (schnell und günstig) und übergeben Sie die Gruppen dann einem stärkeren Modell zur feinen Synthese. Dieser gemischte Ansatz senkt die Kosten um 70 %.
- 2
Verarbeiten Sie Antworten in Blöcken zu 50 und verlangen Sie konsistente Themenlabels: Definieren Sie das Vokabular im System-Prompt und lassen Sie ausschließlich diese Labels verwenden, damit die Blöcke vergleichbar bleiben.
- 3
Geben Sie demografische Metadaten neben jeder Antwort mit: Das Modell kann dann Muster wie „Junioren empfinden X, Seniors dagegen Y“ sichtbar machen, die eine aggregierte Auswertung verliert.