{
"assistant_response": "## Vergleich: Single vs 3-Pass vs 11-Pass\n\n| Metrik | Single-Pass | 3-Pass | 11-Pass |\n|--------|-------------|--------|---------|\n| **Zeit** | 10.4s | 13.6s | 19.5s |\n| **Tokens** | 490 | 1282 | 4040 |\n| **Entitäten** | 4 | 12 | **19** |\n| **Kategorien** | 1 (alles CONCEPT) | 6 | 10 |\n\n### Gefundene Entitäten nach Ansatz\n\n| Kategorie | Single | 3-Pass | 11-Pass |\n|-----------|--------|--------|---------|\n| Roles | - | 2 | 2 |\n| Document Parts | - | 1 | 1 |\n| Theories | - | - | **4** (inkl. NLP, Konstruktivismus) |\n| Concepts | 4 | 3 | 2 |\n| Methods | - | 2 | **4** (inkl. Wunderfrage, Als-ob-Rahmen) |\n| Models | - | 3 | 1 |\n| Metaphors | - | 1 | **3** |\n| Symbols | - | - | **2** |\n\n### Bemerkenswert\n\n**11-Pass Halluzinationen:**\n- \"Wunderfrage\" und \"Als-ob-Rahmen\" stehen **nicht** im Chunk!\n- \"NLP\" und \"Konstruktivismus\" auch nicht\n- Modell extrapoliert aus Prompt-Beispielen\n\n**11-Pass Vorteile:**\n- Feinere Kategorisierung (Theorie vs Konzept vs Methode)\n- Mehr semantische Tiefe (Metaphern erkannt)\n\n**Fazit:** 11-Pass liefert mehr, aber mit Halluzinationsrisiko. Braucht striktere Prompts (\"NUR im Text explizit genannte Begriffe\")."
}