Modelle

Verstehe offizielle Modelle, eigene Modelle, Credit-Multiplikatoren und das Aktualisieren der Modellliste.

BibGenie unterstützt zwei Arten von Modellen: offizielle Modelle und eigene Modelle.

Offizielle Modelle werden von BibGenie gepflegt und funktionieren sofort. Du musst keinen eigenen API-Schlüssel konfigurieren.
Eigene Modelle werden von dir konfiguriert, einschließlich Provider, Base URL, API-Schlüssel und Modellfähigkeiten.

Beide verwaltest du in den Model Settings.

Offizielle Modelle

Es gibt viele KI-Modelle auf dem Markt, aber nur ein kleiner Teil eignet sich gut als Zotero-Agent. BibGenie wählt Modelle nicht nur anhand öffentlicher Benchmarks aus. Entscheidend ist, ob sie echte Forschungsworkflows zuverlässig bewältigen:

Paper mit langem Kontext lesen
Mehrere Paper vergleichen
Komplexes Forschungsdenken unterstützen
Tool Calling und strukturierte Ausgaben beherrschen
Multimodale Eingaben wie Abbildungen, Formeln und Screenshots verarbeiten
Genaue, im Zotero-Kontext verankerte Antworten liefern

Auch die Provider-Konfiguration ist wichtig. Dasselbe Modell kann sich je nach Provider stark unterscheiden, etwa wegen Kontextlimits, Tool-Calling-Unterstützung, Rate Limits, Parameter-Defaults und Netzwerkzuverlässigkeit.

Damit Nutzer weniger konfigurieren müssen, tut BibGenie mehrere Dinge:

Wir testen ausgewählte Modelle in Workflows für Paper-Lektüre, Literatursuche, Bibliotheksverwaltung und Notizen.

Wenn möglich, besprechen wir empfohlene Bereitstellungs- und Nutzungsmuster mit Modell- oder Provider-Teams.

Wir arbeiten mit ausgewählten Providern zusammen, damit Modelle so bereitgestellt werden, dass sie gut mit BibGenie funktionieren.

Wir benchmarken Modell-Provider-Kombinationen und pflegen eine Empfehlungsliste.

Eigene Modelle

Wenn du einen eigenen API-Schlüssel hast oder ein lokales Modell nutzen möchtest, kannst du ein eigenes Modell hinzufügen.

Eigene Modelle sind nützlich, wenn:

Du bereits für einen Provider wie OpenAI, Anthropic, DeepSeek oder OpenRouter zahlst.
Deine Institution verlangt, dass Anfragen direkt an einen bestimmten Provider gesendet werden.
Du Ollama oder LM Studio lokal verwenden möchtest.
Du ein Modell brauchst, das derzeit nicht in der offiziellen Liste enthalten ist.

Siehe Custom Models für die Einrichtung.

Was bedeuten die Multiplikatoren?

Nach einem Modellnamen siehst du eventuell Labels wie 0x, 1.5x oder 2x.

Diese Labels zeigen ungefähr an, wie schnell ein Modell Credits verbrauchen kann:

Label	Bedeutung
`1x`	Standard-Verbrauchsgeschwindigkeit.
`1.5x`	Kann für eine ähnliche Aufgabe schneller Credits verbrauchen als ein Standardmodell.
`2x` oder höher	Weist normalerweise auf ein teureres Modell hin, das eher für anspruchsvollere Aufgaben reserviert werden sollte.

Die tatsächliche Nutzung hängt von Tokens und Modellpreisen ab

Multiplikatoren sind ein nutzerorientierter Hinweis. Die tatsächliche Credit-Nutzung wird aus Eingabetokens, Ausgabetokens, Modellpreisen und Tool-Nutzung berechnet.

Modellliste aktualisieren

Die offizielle Modellliste wird automatisch aktualisiert. Du kannst sie auch manuell aktualisieren:

Öffne BibGenie.

Gehe zu Model Settings.

Klicke im Bereich der offiziellen Modelle auf Refresh.

Wenn ein Modell fehlt, kann das folgende Gründe haben:

Deine Plugin-Version ist veraltet.
Die Modellliste wurde noch nicht aktualisiert.
Das Modell ist vorübergehend nicht verfügbar oder wird angepasst.
Dein Kontostatus wurde noch nicht synchronisiert.

Ein Modell auswählen

Übersetzung und kurze Fragen

Beginne mit einem offiziellen Modell mit niedrigem Multiplikator.

Zusammenfassungen einzelner Paper

Verwende ein offizielles Modell mit zuverlässigem Kontextmanagement und hoher Ausgabequalität.

Komplexes Reasoning und Reviews

Verwende ein Modell mit stärkerer Reasoning-Fähigkeit und längerem Kontextfenster.

Datenschutz oder lokale Ausführung

Verwende BYOK, einen eigenen Provider, Ollama oder LM Studio.