llms.txt Validator – KI-Dateien prüfen & optimieren
Prüft Ihre llms.txt auf Formatfehler, Token-Limits und fehlende Sektionen. Optimieren Sie Ihre KI-Dateien mit gezielten Hinweisen – kostenlos.
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Validierungsergebnis
Was prüft der llms.txt Validator?
Der Validator analysiert Ihre KI-Dateien (llms.txt, llms-full.txt, llms-data.json, llms-meta.yaml) und prüft die llms.txt nach dem offiziellen llmstxt.org-Standard.
Format-Checks: Korrekte Markdown-Struktur mit H1-Überschrift, Blockquote-Zusammenfassung, H2-Sektionen und Markdown-Links. HTML-Fragmente oder leere Dateien werden erkannt.
Token-Analyse: LLMs haben begrenzte Context Windows. Die llms.txt sollte idealerweise unter 4.000 Tokens bleiben, die llms-full.txt unter 100.000. Zu große Dateien werden abgeschnitten und verlieren wichtige Informationen.
Validator mit anderen GEO-Tools kombinieren
Kombinieren Sie den Validator mit dem robots.txt KI-Check, dem AI Visibility Check und dem Schema.org Checker für ein vollständiges Bild Ihrer KI-Sichtbarkeit.
Häufige Fragen zum Validator
Der Validator analysiert Ihre llms.txt und llms-full.txt auf drei Ebenen: Formatkonformität nach dem llms.txt-Standard, Token-Verbrauch im Verhältnis zum KI-Kontextfenster und inhaltliche Vollständigkeit (Projektname, Beschreibung, Sektionen, Links). Fehler und Optimierungspotenziale werden mit konkreten Hinweisen ausgegeben.
KI-Assistenten wie ChatGPT und Claude lesen llms.txt innerhalb ihres Kontextfensters. Überschreitet die Datei das Limit (~8.000–16.000 Tokens je nach System), wird sie abgeschnitten – wichtige Produkt- oder Serviceinformationen gehen verloren. Der Validator zeigt Ihnen den genauen Token-Verbrauch und warnt bei Überschreitung.
Eine vollständige llms.txt sollte mindestens die Sektionen ## Products (oder ## Services), ## About und ## Contact enthalten. Fehlende Sektionen bedeuten, dass KI-Systeme wichtige Kontextinformationen über Ihr Unternehmen nicht abrufen können.
Ja – Sie können sowohl die kompakte llms.txt als auch die erweiterte llms-full.txt prüfen. Für die Full-Version werden Token-Limits gesondert bewertet, da sie für Deep-Research-Anfragen gedacht ist und entsprechend größere Kontextfenster benötigt.
Neben dem Validator empfehlen wir den llms.txt Generator zum Erstellen optimierter KI-Dateien sowie den Schema.org Score zur Analyse strukturierter Daten. Zusammen bilden sie die Grundlage für eine vollständige KI-Sichtbarkeitsoptimierung – von der technischen Implementierung bis zur inhaltlichen Ausgestaltung Ihrer KI-Präsenz.
llms.txt Validator – weitere Funktionen
Der Validator erkennt häufige Fehler wie fehlendes User-agent: * am Dateianfang, inkonsistente Markdown-Formatierung, zu kurze Beschreibungen und doppelte Sektionsheader. Zusätzlich wird geprüft, ob alle angegebenen Links (Docs:, API:) erreichbar sind. Eine regelmäßige Validierung nach Änderungen an der llms.txt stellt sicher, dass KI-Systeme Ihre Inhalte korrekt verarbeiten können.
So nutzen Sie den Validator: Geben Sie Ihre Domain ein oder fügen Sie den Inhalt Ihrer llms.txt direkt ein. Der Validator prüft Format, Vollständigkeit und Token-Verbrauch und zeigt alle Befunde mit Priorität an. Kritische Fehler werden rot markiert, Optimierungshinweise gelb. Nach der Korrektur können Sie die Datei erneut prüfen, um sicherzustellen, dass alle Probleme behoben wurden.
Tipp: Validieren Sie Ihre llms.txt regelmäßig nach Änderungen an Ihrem Shop oder Ihrer Website-Struktur, um sicherzustellen, dass KI-Assistenten stets aktuelle und korrekte Informationen abrufen.