Modelle

Als Admin oder Inhaber legst du unter Einstellungen > Richtlinien > Modelle fest, mit welchen Modellen Mitglieder starten und welche sie verwenden dürfen. Standardwerte lenken die Auswahl; Zugriffsregeln setzen Grenzen. Richte zuerst die Anbieter-Zugangsdaten ein, damit die gewünschten Modelle verfügbar sind.

Ein Standardmodell festlegen

1. Wähle unter Standardmodelle die Aktion Regel hinzufügen.
2. Wähle den Standardbereich als Grundlage, eine Rolle oder ein Team. Gib bei Bedarf das Ziel an.
3. Wähle Anbieter und Modell, dann Bestätigen. Speichere die ausstehenden Seitenänderungen in der Kopfzeile.
4. Starte als Mitglied der Zielgruppe einen Chat mit der Modellauswahl Auto und prüfe das tatsächlich verwendete Modell.

Der Standard greift, wenn kein Modell ausdrücklich gewählt wurde. Eine Teamregel hat Vorrang vor einer Rollenregel, danach gilt der allgemeine Standard; gehört jemand mehreren Teams mit einer Regel an, gewinnt die erste passende Teamregel in der Tabelle (siehe So werden Regeln kombiniert). Ein Standard verhindert nicht, dass jemand ein anderes erlaubtes Modell wählt.

Den Modellzugriff begrenzen

Wähle unter Modellzugriff den Modus und ergänze Regeln für Personen, Teams, Rollen oder den Standardbereich.

Regeln für Personen, Teams und Rollen benötigen in beiden Modi ein Ziel, bevor du sie bestätigen kannst. Der Standardbereich gilt für alle und benötigt kein Ziel. Wenn du den Bereich änderst, wird das bisherige Ziel zurückgesetzt. Wähle dann ein Ziel im neuen Bereich.

Ältere Regeln, die ohne Ziel gespeichert wurden, bleiben mit Ziel fehlt und einem Warnhinweis sichtbar: Sie gelten für niemanden. Bearbeite jede betroffene Regel und wähle das vorgesehene Ziel oder lösche sie. Änderungen werden erst gespeichert, wenn jede gezielte Regel ein Ziel hat. Mit der letzten Korrektur wird die korrigierte Richtlinie gespeichert. Tale errät keine Ziele und entfernt bestehende Regeln nicht automatisch.

Zuerst gelten Personenregeln, danach Teamregeln, Rollenregeln und der Standard. Mehrere passende Teamregeln kombinieren ihre Listen. Eine ausdrückliche Sperre hat für das Modell weiterhin Vorrang. Passt keine Regel, schränkt die Richtlinie diese Person nicht ein. Lege eine Standardregel an, wenn du alle abdecken willst.

Bei Chats wird der Zugriff bei der Modellnutzung geprüft, auch bei ausdrücklich gewählten oder festgelegten Modellen. Ein Standardmodell muss die Prüfung ebenfalls bestehen. Wird es abgelehnt, kann die automatische Auswahl auf ein erlaubtes Modell ausweichen. Der Editor warnt bei widersprüchlichen Standard- und Zugriffsregeln. Löse den Widerspruch, damit der gewünschte Standard tatsächlich verwendet wird.

API-Schlüsseln die Modelle der Organisation öffnen

Mit Modell-Endpunkte für API-Schlüssel nutzen Personen die Modelle, die diese Richtlinie erlaubt, aus ihren eigenen Tools, etwa opencode, Claude Code oder Skripten mit den SDKs von OpenAI oder Anthropic, mit einem persönlichen API-Schlüssel über OpenAI- und Anthropic-kompatible Endpunkte. Standardmäßig ist das ausgeschaltet. Aktiviere den Schalter Modell-Endpunkte für API-Schlüssel; die Änderung wird sofort gespeichert.

• Wer aufrufen darf. Inhaber, Admins und Entwickler über ihre Rolle. Jedes andere Mitglied nur mit der Kompetenz Modelle über die API aufrufen, die du unter Kompetenzen zuweist.
• Welche Modelle. Die Chatmodelle, die deine Anbieter-Zugangsdaten mit API-Schlüssel oder Umgebungsvariable bereitstellen, eingeschränkt durch die erlaubten Modelle der jeweiligen Zugangsdaten. Die Zugriffsregeln oben gelten für jeden Aufruf, und zwar für die Person, deren Schlüssel ihn gesendet hat. Der Schalter wirkt unabhängig von Modellzugriffsrichtlinie aktivieren: Ist diese Richtlinie aus, grenzen nur die erlaubten Modelle der Zugangsdaten die Liste ein.
• Was jeder Aufruf durchläuft. Die Budgets unter Richtlinien und Limits und die Eingabe-Guardrails unter Guardrails. Die Antworten der Modelle werden nicht gefiltert.
• Wo er erscheint. Jeder Aufruf wird unter der Person und dem Schlüssel verbucht, in der Nutzungsanalyse als Direkter API-Aufruf.

Schaltest du den Schalter aus, lehnt Tale den nächsten Aufruf mit 403 MODEL_API_DISABLED ab. Tale aus deinem Editor oder einem Skript nutzen zeigt Mitgliedern, wie sie ihre Tools verbinden.

Das Modell zum Lesen von Bildern wählen

Ein reiner Textagent braucht Hilfe beim Lesen von Bildern, etwa Screenshots oder gescannten Seiten. Der Bereich für das Vision-Modell legt fest, welches Modell das Bild für den Agenten beschreibt. Kann das eigene Agentenmodell Bilder lesen, liest es sie selbst; das Vision-Modell bedient weiterhin die Bildwerkzeuge, die Skripte und Coding-Agenten in ihrer Sandbox aufrufen, etwa die Stapeltranskription gescannter Seiten. Jeder verwaltete Agent erhält deshalb eines, sobald ein erreichbares Modell existiert.

Lass die Bildlesemodellauswahl auf automatisch, um dem verfügbaren Anbieterkatalog zu folgen. Tale bevorzugt ein empfohlenes Vision-Modell und wählt sonst eine erreichbare günstige Option. Der Text unter der Auswahl nennt das aktuelle Modell und den Grund.

Lege ein Modell fest, wenn du eine stabile Auswahl brauchst. Die Auswahl bietet Modelle an, die Bilder lesen können. Ist das festgelegte Modell später nicht mehr verfügbar, stelle seinen Anbieterzugang wieder her oder wähle ausdrücklich Automatisch und speichere. Tale wechselt ein festgelegtes Modell nicht stillschweigend. Prüfe die aktuelle Wahl nach dem Austausch von Zugangsdaten oder Änderungen der Modellverfügbarkeit.

Bildgenerierung erlauben

Mit der Bildgenerierung können der Chat-Assistent, Projektagenten bei ihren Aufgaben und Agent-Knoten in Automatisierungen Bilder erstellen, etwa ein Titelbild für einen Bericht oder ein Motiv für eine Kampagne. Die Funktion bleibt aus, bis du sie einschaltest.

1. Schalte Bildgenerierung erlauben ein. Der Schalter speichert sofort.
2. Lass Bildmodell auf Automatisch oder wähle ein Modell und speichere die offenen Änderungen der Seite in der Kopfzeile.
3. Prüfe die Zeile unter der Auswahl. Sie nennt das Modell, mit dem die Bilder entstehen.

Automatisch nimmt das erste Modell einer kurzen Empfehlungsliste, das deine Anbieter-Zugangsdaten erreichen: Gemini 2.5 Flash Image, GPT Image 1 Mini, GPT Image 1 und danach FLUX.2 Pro. Dabei berücksichtigt Tale Zugangsdaten für OpenRouter und OpenAI. Die Auswahl listet jedes Bildmodell, das deine Zugangsdaten bedienen können, auch die anderer kompatibler Anbieter. Ein ausgewähltes Modell bleibt fest, bis du es änderst. Ist es nicht mehr verfügbar, meldet Tale das und wechselt nicht zu einem anderen Modell. Schaltest du die Bildgenerierung aus, bleibt das gewählte Modell für das nächste Einschalten erhalten.

Solange die Bildgenerierung eingeschaltet und ein Modell verfügbar ist, bekommt jeder Agent, der in einer Laufzeit mit MCP-Kanal von Tale zu arbeiten beginnt, ein Tool für Bilder. Agenten in anderen Laufzeiten und alle Agenten bei ausgeschalteter Bildgenerierung sehen dieses Tool gar nicht; welche Laufzeiten den Kanal haben, zeigt Eine Agent-Laufzeit wählen. Schaltest du die Funktion aus, lehnt Tale auch die nächste Bildanfrage eines Agenten ab, der gerade läuft. Ein Agent legt seine Bilder bei seinen Dateien ab: Die Bilder einer Aufgabe erscheinen unter ihren Ergebnisdateien, die eines Automatisierungsschritts in dessen Ausgabe. Im Chat bekommt der Assistent dasselbe Tool für Bilder, und seine Bilder erscheinen unter der Antwort; siehe Im Chat Dateien erstellen und Skills nutzen.

Bilder gibt es in drei Formen: quadratisch, im Querformat 3:2 und im Hochformat 2:3. Fragt ein Agent nach einer anderen Form, etwa einem Banner in 16:9, bekommt er die Form mit derselben Ausrichtung. Die genaue Größe in Pixeln bestimmt das Bildmodell, und das Tool für Bilder nennt dem Agenten die Größe jedes Bilds, das es gespeichert hat.

Jedes Bild wird deiner Organisation berechnet und zählt wie der übrige Lauf für die Person, die ihn gestartet hat; im Chat für die Person, die chattet, und eine Antwort erstellt höchstens 16 Bilder. Ein Zug eines Agenten erstellt höchstens 16 Bilder, eine Anfrage nach der anderen, und seine Bilder zehren vom selben Rahmen wie die Modellnutzung des Zugs: Die Kosten jedes Bilds gehen von dem ab, was das Modell noch ausgeben darf, und ist der Rahmen aufgebraucht, lehnt Tale das nächste Bild ab. Ein Budgetlimit, das für diese Person gilt, lehnt das Bild ab, bevor das Bildmodell aufgerufen wird. Lege Kosten- oder Anfragelimits für Bilder unter Richtlinien und Limits fest; So wird Nutzung gezählt erklärt, für wen ein Bild zählt. Die Richtliniendatei und eigene Bild-Endpunkte beschreibt die Anbieter-Referenz für Self-Hosting.

Einen Standard-Agenten bereitstellen

Agenten zu einem Projekt hinzufügen können nur Redakteure und höhere Rollen. Damit auch ein Projekt ohne Agenten Arbeit an einen Agenten übergeben kann, bietet Tale dort den Standard-Agenten der Organisation an: Jeder, der das Projekt öffnen kann, kann ihm eine Aufgabe geben, auch Mitglieder. Er ist von Anfang an eingeschaltet.

• Wo er erscheint. In einem Projekt ohne Agenten bietet Zuständig die Option Standard-Agent an, und Aufgabe aus Chat erstellen trägt ihn für dich ein. Tale richtet ihn in einem Projekt ein, sobald jemand ihn dort wählt oder die Aufgabe eines Chats an dieses Projekt übergibt. Danach führt ihn der Tab Agenten des Projekts mit dem Abzeichen Standard; Der Standard-Agent erklärt, wie er sich dort verhält.
• Womit er läuft. Stehen Agent-Laufzeit und Modell auf Automatisch, wählt Tale ein empfohlenes Modell, das die Person, die die Aufgabe startet, nach deinen Regeln für den Modellzugriff nutzen darf. Startet diese Person die Aufgabe, arbeitet der Agent mit dem Modell und denselben Tools wie der Chat und erstellt Dateien in einer leichten Sandbox. Er übergibt nur dann an Claude Code oder an die Agent-Laufzeit, an die ein Abo-Modell gebunden ist, wenn eine Aufgabe einen vollständigen Arbeitsbereich braucht; So läuft ein Lauf des Standard-Agenten beschreibt das. Läufe, die eine Automatisierung, ein Zeitplan oder ein anderer Agent startet, und Läufe mit Modellen, die nur eine Laufzeit bedienen kann, arbeiten von Anfang an in dieser Laufzeit. Die Zeile am Ende des Abschnitts nennt, welcher der beiden Fälle für dich gilt. Wähle eine Agent-Laufzeit, damit jede Aufgabe darin läuft, oder ein Modell, um es für alle festzulegen, und speichere dann die offenen Änderungen der Seite in der Kopfzeile.
• Was er weiß. Seine eingebauten Anweisungen sagen ihm: Er tut, was die Aufgabe verlangt, mit ihren Dateien und Kommentaren. Ein verlangtes Dokument, eine Präsentation, eine Tabelle oder ein PDF liefert er als Ergebnis der Aufgabe. Er schreibt in der Sprache der Aufgabe und fragt in einem Kommentar nach, wenn die Aufgabe unklar ist. Text unter Anweisungen ersetzt diese Anweisungen.
• Was er nutzen darf. Die Dokument-Skills docx, pptx, xlsx und pdf, die dem Projekt zur Verfügung stehen, aber keine Connectors, Plattformoperationen oder Secrets, wie ein Redakteur sie anderen Agenten zuteilen kann. Startet eine Person den Standard-Agenten, hat er außerdem, was ein Chat hat: Wissenssuche, das Abrufen von Webseiten, Dateien und, wenn die Bildgenerierung eingeschaltet ist, Bilder.

Jeder Lauf startet mit den Einstellungen, die in diesem Moment gelten; ein laufender Agent behält die, mit denen er gestartet ist. Ein gewähltes Modell bleibt in Kraft, auch wenn es nicht mehr verfügbar ist, und ebenso eines, das der Modellzugriff einer Person nicht erlaubt: Der Standard-Agent startet dann für sie nicht und sagt, warum, und Tale wechselt nicht zu einem anderen Modell. Wähle ein anderes Modell oder Automatisch und speichere. Kann kein Modell, das eine Person nutzen darf, ihn ausführen, startet er für sie ebenfalls nicht: Füge unter KI-Anbieter einen Zugang hinzu oder prüfe ihren Modellzugriff.

Schalte Standard-Agenten bereitstellen aus, damit Tale ihn nicht mehr anbietet. Die Änderung speichert sofort und behält deine Auswahl. Projekte ohne Agenten bieten dann keinen Agenten an, und Aufgaben, die schon einem Standard-Agenten gehören, starten erst wieder, wenn du ihn einschaltest. Die Richtliniendatei beschreibt die Anbieter-Referenz für Self-Hosting.

Das Modell für Audiotranskription auswählen

Modell für Audiotranskription steuert die serverseitige Transkription von Audio- und Videoanhängen, die Audiospur von Videolinks ohne nutzbare Untertitel sowie Diktate in Browsern ohne eigene Spracherkennung. Die Spracherkennung des Browsers nutzt ihren eigenen Dienst und hat Vorrang, wenn sie unterstützt wird.

Mit einem aktiven Standardzugang für OpenRouter stehen hier auch dessen Modelle zur Spracherkennung zur Auswahl. Tale findet sie im OpenRouter-Katalog. Prüfe, ob das gewünschte Transkriptionsmodell für den Zugang erlaubt ist. Nutze dann Automatisch oder wähle das Modell ausdrücklich aus.

1. Lass Modell zur Audiotranskription auf Automatisch, damit Tale ein verfügbares kompatibles Modell auswählt, oder wähle einen bestimmten Anbieter und ein Modell.
2. Speichere die ausstehenden Änderungen im Seitenkopf. Bis dahin ist die Auswahl ein Entwurf. Verwirf ihn, um die gespeicherte Einstellung beizubehalten.
3. Prüfe das aktuelle Modell unter der Auswahl. Teste eine kurze Aufnahme, bevor du mit dieser Einrichtung eine längere Datei hochlädst.

Ein Modellwechsel gilt für neue Transkriptionen; bereits verarbeitete Anhänge behalten ihr vorhandenes Transkript. Lädst du dieselben Bytes erneut hoch, wird die fertige Transkription für dasselbe Ziel wiederverwendet. Bei einem anderen Zielanbieter oder Zielmodell wird die Aufnahme erneut transkribiert.

Ein ausdrücklich ausgewähltes Modell bleibt festgelegt. Wird es nicht mehr verfügbar, zeigt Tale das an und wechselt nicht zu einem anderen Modell. Wähle ein anderes verfügbares Modell oder Automatisch und speichere. Ist kein kompatibles Modell verfügbar, richte unter KI-Anbieter einen aktiven Zugang ein und prüfe die dafür erlaubten Modelle. Kann Tale die Konfiguration vorübergehend nicht prüfen, versuche es erneut, statt deshalb ein anderes Modell auszuwählen.

Verhindert eine nicht verfügbare Servertranskription den Versuch, zu diktieren oder Audio oder Video anzuhängen, erklärt ein schließbarer Dialog das Problem. Je nach Zugriffsrechten erhalten Mitglieder einen Link zu den Einstellungen oder den Hinweis, einen Admin zu kontaktieren. Vorübergehend fehlgeschlagene Verfügbarkeitsprüfungen lassen sich wiederholen. Zur Auswahl über die Bereitstellungskonfiguration und zu eigenen Audioendpunkten siehe die Anbieterreferenz für Self-Hosting.

Eine unerwartete Auswahl erklären

Prüfe Rollen und Teams der Person, die ausdrückliche Chatauswahl, den passenden Standard, die Zugriffsregel und die Modellliste der Anbieter-Zugangsdaten. Ein Katalogeintrag beweist nicht, dass die Organisation nutzbare Zugangsdaten dafür besitzt. Kosten- und Tokenlimits gelten weiterhin über Richtlinien und Limits.