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term: "EOS"
slug: "eos"
glossar_id: "G047"
variants: ["End-of-Sequence Token","EOS-Token"]
category: "tokens-tokenisierung-und-nachrichtenformat"
marker: "Technik"
short: "Spezialtoken für das Ende einer Sequenz."
sources:
  - label: "Hugging Face"
    url: "https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/tokenizer"
  - label: "Hugging Face"
    url: "https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/text_generation"
  - label: "Hugging Face"
    url: "https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating"
  - label: "OpenAI"
    url: "https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens"
status: "entwurf"
updated: "2026-09-20"
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EOS steht für „End of Sequence“ und bezeichnet einen Spezialtoken zur Markierung des Endes einer Tokenfolge. In Konfigurationen heißt das zugehörige Feld häufig `eos_token`. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/tokenizer)) Solche Endmarkierungen sind Teil des technischen Formats und können beim Zurückübersetzen in sichtbaren Text ausgeblendet werden. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/tokenizer))

## So kannst du dir das vorstellen

Am Ende eines übermittelten Datensatzes steht eine Abschlussmarkierung. Sie sagt: Der vorgesehene Abschnitt ist hier zu Ende. Das ist etwas anderes als das letzte sichtbare Zeichen innerhalb seines Inhalts.

Bei einer Antwort wie „Der Termin ist bestätigt.“ wären der Punkt und ein technischer Endmarker daher zwei gedanklich getrennte Dinge. Der Punkt gehört zum Text, der Marker zur Struktur des Formats.

## Ende einer Nachricht oder Ende der ganzen Folge?

Bei der Textgenerierung kann eine als `eos_token_id` konfigurierte Kennung das Stoppen der Ausgabe auslösen; die Generierung endet dann gegebenenfalls vor dem eingestellten Längenlimit. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/text_generation)) Je nach Modellkonfiguration können auch mehrere Token-IDs als Endsignale zugelassen sein. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/text_generation))

Chatmodelle nutzen unterschiedliche Formate, darunter eigene Steuerzeichen für Nachrichtengrenzen; deshalb lässt sich aus einer ähnlich aussehenden Endmarkierung nicht ohne Weiteres auf dieselbe Funktion schließen. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating)) Bei Zephyr zeigt die Hugging-Face-Dokumentation beispielsweise `</s>` nach einzelnen Nachrichten. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating))

Lies eine konkrete Markierung deshalb immer zusammen mit dem zugehörigen Chat Template. Die englische Langform des Kürzels allein erklärt nicht das gesamte Gesprächsprotokoll.

## Warum das bei Fortsetzungen relevant ist

Wenn eine bereits begonnene Nachricht weitergeschrieben werden soll, kann eine vorhandene Endmarkierung dieser Absicht widersprechen. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating)) Die Option `continue_final_message` der Transformers-Bibliothek entfernt entsprechende Endmarkierungen, damit die letzte Nachricht fortgesetzt werden kann. ([Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating))

Ein mögliches Anwendungsszenario wäre ein bereits begonnener strukturierter Antworttext. Vor der Umsetzung sollte klar sein, ob das Modell diesen Text ergänzen oder eine neue Assistant-Nachricht beginnen soll.

## Keine Inhaltsprüfung

Behandle ein technisch markiertes Ende nicht als Qualitätsurteil. Wenn du eine vollständige Rechnungsextraktion brauchst, prüfe anschließend die erforderlichen Felder; der Abschluss der Ausgabe ersetzt diese Prüfung nicht.

Auch ein gesetztes Ausgabelimit ist ein eigener Aspekt: Modelle beziehungsweise APIs haben Grenzen für die erzeugbare Tokenmenge. ([OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens)) Bei unvollständigen Antworten lohnt es sich deshalb, Formatierung und Längenbegrenzung getrennt zu untersuchen.

## Verwandte Begriffe

**BOS**, **Special Tokens** und **Chat Template** erklären die Struktur. **Output-Tokens** und **Token Count** führen zur Begrenzung und Messung von Ausgaben.