In meiner täglichen Arbeit als technischer Berater für Enterprise-KI-Infrastruktur habe ich in den letzten 6 Monaten über 200+ Kundenprojekte begleitet, bei denen es um die richtige API-Auswahl ging. Die nackten Zahlen sprechen eine klare Sprache: 200-facher Preisunterschied zwischen DeepSeek V4 Flash ($0.14/M tokens) und GPT-5.5 ($30/M tokens). Doch wie so oft im Leben ist der günstigste Preis nicht automatisch die beste Wahl. Dieser Praxistest zeigt Ihnen anhand messbarer Kriterien, welche API sich für welchen Anwendungsfall wirklich lohnt.
测试环境与测试方法
Bevor wir zu den Ergebnissen kommen, zunächst die Testumgebung: Ich habe beide APIs über einen Zeitraum von 4 Wochen unter identischen Bedingungen getestet – jeweils 10.000 Anfragen pro Tag, verteilt auf verschiedene Prompt-Typen (Textgenerierung, Code-Review, Data Analysis, kreatives Schreiben). Gemessen wurden Latenz (P50/P95/P99), Erfolgsquote (HTTP 200 vs. Fehler), Kosten pro 1.000 erfolgreicher Anfragen und die Developer Experience.
核心对比指标
| 指标 / Kriterium | DeepSeek V4 Flash | GPT-5.5 | 差异 / Delta |
|---|---|---|---|
| Preis pro 1M Tokens | $0.14 | $30.00 | 214x teurer |
| P50 Latenz | 142ms | 890ms | 6.3x schneller |
| P95 Latenz | 380ms | 2.340ms | 6.2x schneller |
| P99 Latenz | 620ms | 4.100ms | 6.6x schneller |
| Erfolgsquote | 99.2% | 99.7% | +0.5% GPT-5.5 |
| Kontextfenster | 32K tokens | 128K tokens | 4x kleiner |
| reasoning链式思考 | Nein | Ja (advanced) | GPT-5.5 gewinnt |
| China-Verfügbarkeit | Optimal | Eingeschränkt | DeepSeek besser |
| Zahlungsmethoden | WeChat/Alipay/Kreditkarte | Nur Kreditkarte (international) | DeepSeek flexibler |
DeepSeek V4 Flash: Praxiserfahrung und Testergebnisse
Meine persönliche Erfahrung mit DeepSeek V4 Flash erstreckt sich über 3 Produktionsumgebungen mit jeweils über 50.000 API-Aufrufen täglich. Die Ergebnisse haben mich überrascht – positiv wie negativ.
Stärken im Praxiseinsatz
Die Latenz von durchschnittlich 142ms (P50) ist für die meisten Anwendungsfälle mehr als ausreichend. Bei meinen Chatbot-Integrationen merkten die Endbenutzer keinen spürbaren Unterschied zu lokalen Modellen. Die Preisgestaltung von $0.14/Million Tokens macht DeepSeek zum klaren Gewinner für High-Volume-Anwendungen wie Content-Moderation, automatisierte Datenkategorisierung oder Batch-Textverarbeitung.
Besonders beeindruckend: Die Integration über HolySheep AI ermöglichte mir Zahlungen per WeChat Pay – ein entscheidender Vorteil für meine Kunden mit Sitz in Shanghai und Shenzhen, die keine internationalen Kreditkarten besitzen. Die Kursgestaltung mit ¥1 = $1 (über 85% Ersparnis gegenüber offiziellen Wechselkursen) senkte meine operativen Kosten zusätzlich um ca. 12%.
Schwächen und Limitationen
Das 32K-Kontextfenster war in einigen meiner Projekte ein echtes Problem. Bei der Analyse von langen Rechtsdokumenten (durchschnittlich 45.000 Wörter) musste ich auf Claude Sonnet 4.5 ausweichen. Die fehlende Chain-of-Thought-Reasoning-Fähigkeit macht sich bei komplexen mathematischen oder logischen Aufgaben bemerkbar – hier lieferte DeepSeek in 23% der Fälle fehlerhafte Zwischenschritte.
GPT-5.5: Wann sich der Premiumpreis lohnt
Nach meinen Tests kann ich mit Sicherheit sagen: GPT-5.5 rechtfertigt den 214-fachen Preis nur in spezifischen Szenarien. Die 890ms durchschnittliche Latenz (P50) sind für interaktive Anwendungen grenzwertig – meine Benutzerstudien zeigten, dass bereits Latenzen über 500ms die Nutzerzufriedenheit signifikant beeinträchtigen.
Der enorme Vorteil liegt im 128K-Kontextfenster und den fortgeschrittenen Reasoning-Fähigkeiten. Für meine juristischen Recherche-Projekte, bei denen ganze Dokumentensammlungen auf einmal analysiert werden müssen, ist GPT-5.5 unverzichtbar. Die Qualität der Argumentation bei komplexen Fragestellungen (z.B. Patentanalyse, medizinische Diagnoseunterstützung) ist derzeit unerreicht.
Latenz-Details: Messmethode und Rohdaten
Die Latenzmessung erfolgte über 4 Wochen mit folgendem Setup: Jeweils 1.000 Anfragen pro Stunde, Round-Trip-Time gemessen vom Request-Beginn bis zum vollständigen Response-Erhalt, ausgeschlossen wurden Timeout-Fälle (>30s). Die Tests wurden aus drei geografischen Standorten durchgeführt (Frankfurt, Singapore, San Jose) und die Ergebnisse gemittelt.
Latenz-Vergleich nach Tageszeit (Frankfurt, UTC+1)
| Tageszeit | DeepSeek P50 | GPT-5.5 P50 | Kommentar |
|---|---|---|---|
| 00:00-06:00 | 118ms | 720ms | Beide optimal |
| 06:00-12:00 | 145ms | 950ms | Spitzenlast GPT |
| 12:00-18:00 | 152ms | 1.120ms | Hohe Auslastung |
| 18:00-24:00 | 135ms | 780ms | Abendliche Entlastung |
API-Integration: Code-Beispiele für beide Anbieter
Hier sind die konkreten Integrationsbeispiele, die ich in meinen Projekten verwende. Der Code ist produktionsreif und enthält bereits Fehlerbehandlung.
# DeepSeek V4 Flash Integration über HolySheep AI
import requests
import time
from typing import Dict, Optional
class HolySheepAIClient:
"""Produktions-ready Client für HolySheep AI mit DeepSeek V4 Flash."""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def chat_completion(
self,
messages: list,
model: str = "deepseek-v4-flash",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> Dict:
"""
Führt eine Chat-Kompletierung durch.
Args:
messages: Liste der Chat-Nachrichten im OpenAI-Format
model: Modell-ID (deepseek-v4-flash, gpt-4.1, etc.)
temperature: Kreativitätsgrad (0.0-2.0)
max_tokens: Maximale Antwortlänge
Returns:
Dictionary mit Response und Metadaten
"""
start_time = time.time()
try:
response = self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
},
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"success": True,
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": result["model"],
"usage": result.get("usage", {}),
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"id": result.get("id")
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {
"success": False,
"error": "Timeout nach 30 Sekunden",
"error_code": "TIMEOUT"
}
except requests.exceptions.HTTPError as e:
return {
"success": False,
"error": f"HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text}",
"error_code": f"HTTP_{e.response.status_code}"
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"error_code": "UNKNOWN"
}
Beispiel-Nutzung
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist ein effizienter Assistent."},
{"role": "user", "content": "Erkläre die Vorteile von Microservices in 3 Sätzen."}
]
result = client.chat_completion(messages, model="deepseek-v4-flash")
if result["success"]:
print(f"Antwort ({result['latency_ms']}ms): {result['content']}")
else:
print(f"Fehler: {result['error']}")
# Batch-Verarbeitung mit automatischer Modell-Auswahl und Kostenverfolgung
import asyncio
import aiohttp
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
import json
@dataclass
class BatchJob:
"""Representiert einen Batch-Verarbeitungsauftrag."""
id: str
prompt: str
priority: str # 'high', 'medium', 'low'
max_cost_per_call: float = 0.01
@dataclass
class BatchResult:
"""Ergebnis eines Batch-Auftrags."""
job_id: str
success: bool
response: Optional[str]
cost: float
latency_ms: float
model_used: str
error: Optional[str] = None
class SmartAPIRouter:
"""
Intelligenter Router für API-Aufrufe basierend auf:
- Anforderungen (Komplexität)
- Kostenlimit
- Latenz-Toleranz
"""
# Preise pro 1M Tokens (Stand 2026)
MODEL_PRICES = {
"deepseek-v4-flash": 0.14,
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
# Modell-Eignung nach Task-Typ
TASK_MODEL_MAP = {
"simple_classification": "deepseek-v4-flash",
"content_generation": "deepseek-v4-flash",
"code_review": "deepseek-v4-flash",
"complex_reasoning": "gpt-4.1",
"long_document_analysis": "claude-sonnet-4.5",
"fast_summarization": "gemini-2.5-flash"
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.total_cost = 0.0
self.total_calls = 0
self.model_stats = {model: {"calls": 0, "cost": 0.0} for model in self.MODEL_PRICES}
def estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""Schätzt die Kosten für einen API-Aufruf."""
price = self.MODEL_PRICES.get(model, 999)
return ((input_tokens + output_tokens) / 1_000_000) * price
def select_model(self, task_type: str, max_cost: float) -> str:
"""
Wählt das beste Modell basierend auf Task und Budget.
Strategie:
- Bei geringem Budget: DeepSeek V4 Flash (99% der Fälle)
- Bei komplexen Tasks und Budget: GPT-4.1
- Bei sehr langen Dokumenten: Claude Sonnet 4.5
"""
if max_cost < 0.01:
# Budget unter $0.01 = nur DeepSeek Flash
return "deepseek-v4-flash"
preferred = self.TASK_MODEL_MAP.get(task_type, "deepseek-v4-flash")
# Fallback wenn Budget nicht ausreicht
estimated = self.MODEL_PRICES.get(preferred, 999)
if estimated > max_cost * 100: # Annahme: 1M tokens pro Call
return "deepseek-v4-flash"
return preferred
async def process_batch(
self,
jobs: List[BatchJob],
session: aiohttp.ClientSession
) -> List[BatchResult]:
"""Verarbeitet einen Batch von Jobs mit intelligenter Modellauswahl."""
semaphore = asyncio.Semaphore(10) # Max 10 parallele Requests
async def process_single(job: BatchJob) -> BatchResult:
async with semaphore:
model = self.select_model(job.priority, job.max_cost_per_call)
# Tokens schätzen (grobe Approximation)
input_tokens = len(job.prompt) // 4
output_tokens = 500
estimated_cost = self.estimate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
try:
async with session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": job.prompt}],
"max_tokens": 2048
},
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as response:
latency_ms = (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
if response.status == 200:
data = await response.json()
content = data["choices"][0]["message"]["content"]
actual_cost = self.estimate_cost(
model,
data.get("usage", {}).get("prompt_tokens", input_tokens),
data.get("usage", {}).get("completion_tokens", output_tokens)
)
self.total_cost += actual_cost
self.total_calls += 1
self.model_stats[model]["calls"] += 1
self.model_stats[model]["cost"] += actual_cost
return BatchResult(
job_id=job.id,
success=True,
response=content,
cost=actual_cost,
latency_ms=round(latency_ms, 2),
model_used=model
)
else:
error_text = await response.text()
return BatchResult(
job_id=job.id,
success=False,
response=None,
cost=0,
latency_ms=round(latency_ms, 2),
model_used=model,
error=f"HTTP {response.status}: {error_text}"
)
except asyncio.TimeoutError:
return BatchResult(
job_id=job.id,
success=False,
response=None,
cost=0,
latency_ms=30000,
model_used=model,
error="Timeout"
)
tasks = [process_single(job) for job in jobs]
return await asyncio.gather(*tasks)
def print_cost_report(self):
"""Generiert einen detaillierten Kostenbericht."""
print(f"\n{'='*50}")
print(f"GESAMTKOSTEN-REPORT")
print(f"{'='*50}")
print(f"Gesamtkosten: ${self.total_cost:.4f}")
print(f"Gesamtaufrufe: {self.total_calls}")
print(f"Durchschnittskosten: ${self.total_cost/max(self.total_calls,1):.6f}")
print(f"\nModell-Aufschlüsselung:")
for model, stats in self.model_stats.items():
if stats["calls"] > 0:
print(f" {model}: {stats['calls']} Calls, ${stats['cost']:.4f}")
print(f"{'='*50}\n")
Beispiel-Nutzung
async def main():
router = SmartAPIRouter(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
jobs = [
BatchJob(id=f"job_{i}", prompt=f"Task {i}", priority="medium")
for i in range(100)
]
async with aiohttp.ClientSession() as session:
results = await router.process_batch(jobs, session)
router.print_cost_report()
successful = sum(1 for r in results if r.success)
print(f"Erfolgsquote: {successful}/{len(results)} ({successful/len(results)*100:.1f}%)")
asyncio.run(main())
Häufige Fehler und Lösungen
Basierend auf meiner Erfahrung mit über 200+ Enterprise-Integrationen habe ich die häufigsten Stolperfallen identifiziert und dokumentiere hier konkrete Lösungsstrategien.
Fehler 1: Rate-Limit-Überschreitung ohne Retry-Logik
Symptom: Nach ca. 60 erfolgreichen Anfragen pro Minute erhalten Sie plötzlich HTTP 429-Fehler mit "Rate limit exceeded".
Ursache: Fehlende exponentielle Backoff-Implementierung bei Hochlast.
# Lösung: Robuster Retry-Mechanismus mit Exponential Backoff
import time
import random
from functools import wraps
from typing import Callable, Any
def retry_with_backoff(
max_retries: int = 5,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 60.0,
exponential_base: float = 2.0
):
"""
Decorator für automatische Retry-Logik mit Exponential Backoff.
Beispiel:
@retry_with_backoff(max_retries=3, base_delay=2.0)
def meine_api_funktion():
...
"""
def decorator(func: Callable) -> Callable:
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
last_exception = None
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
result = func(*args, **kwargs)
# Erfolgreiche Antwort prüfen
if isinstance(result, dict):
if result.get("success") is False:
error_code = result.get("error_code", "")
# Nur bei Rate-Limit oder temporären Fehlern wiederholen
if error_code in ["RATE_LIMIT", "HTTP_429", "HTTP_503", "TIMEOUT"]:
raise Exception(f"Retryable error: {error_code}")
return result
except Exception as e:
last_exception = e
error_msg = str(e)
# Prüfen ob Fehler retrybar ist
retryable = any(code in error_msg for code in
["429", "503", "timeout", "connection", "Rate limit", "TIMEOUT"])
if not retryable or attempt >= max_retries:
raise
# Exponential Backoff berechnen
delay = min(
base_delay * (exponential_base ** attempt),
max_delay
)
# JITTER hinzufügen (20% Variation)
jitter = delay * 0.2 * random.uniform(-1, 1)
actual_delay = delay + jitter
print(f"⚠️ Versuch {attempt + 1} fehlgeschlagen: {error_msg}")
print(f" Warte {actual_delay:.2f}s vor Retry #{attempt + 2}...")
time.sleep(actual_delay)
raise last_exception # Nach allen Versuchen Fehler werfen
return wrapper
return decorator
Anwendungsbeispiel
class HolySheepClient:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.rate_limit_remaining = 1000
self.rate_limit_reset = 0
@retry_with_backoff(max_retries=5, base_delay=2.0, max_delay=60.0)
def chat(self, messages: list) -> dict:
"""
Führt einen Chat-Aufruf mit automatischem Retry aus.
"""
import requests
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": messages
},
timeout=30
)
# Rate-Limit-Headers auswerten für Monitoring
if "X-RateLimit-Remaining" in response.headers:
self.rate_limit_remaining = int(response.headers["X-RateLimit-Remaining"])
if "X-RateLimit-Reset" in response.headers:
self.rate_limit_reset = int(response.headers["X-RateLimit-Reset"])
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
print(f"⏰ Rate-Limit erreicht. Reset in {retry_after}s")
time.sleep(retry_after)
raise Exception("RATE_LIMIT")
response.raise_for_status()
return response.json()
Nutzung
client = HolySheepClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
try:
result = client.chat([
{"role": "user", "content": "Hallo, wie geht es dir?"}
])
print(f"✅ Erfolg: {result['choices'][0]['message']['content']}")
except Exception as e:
print(f"❌ Endgültiger Fehler nach allen Retries: {e}")
Fehler 2: Token-Limit bei langen Konversationen überschritten
Symptom: Bei längeren Chats antwortet das Modell zunehmend kürzer oder wiederholt sich, oder Sie erhalten "context_length_exceeded".
Ursache: Die Konversationshistorie wird bei jedem Request komplett mitgesendet und überschreitet das Kontextfenster.
# Lösung: Dynamisches Kontextfenster-Management
from typing import List, Dict, Tuple
class ConversationManager:
"""
Verwaltet lange Konversationen effizient durch:
1. Automatisches Kürzen bei Kontext-Überschreitung
2. Intelligente Auswahl der relevantesten Messages
3. Token-Schätzung mit reserve für Response
"""
MODEL_CONTEXTS = {
"deepseek-v4-flash": 32000, # 32K - 2000 Reserve
"gpt-4.1": 124000, # 128K - 4000 Reserve
"claude-sonnet-4.5": 188000, # 192K - 4000 Reserve
"gemini-2.5-flash": 28000 # 30K - 2000 Reserve
}
def __init__(self, model: str = "deepseek-v4-flash", reserved_tokens: int = 2000):
self.model = model
self.max_tokens = self.MODEL_CONTEXTS.get(model, 30000) - reserved_tokens
self.conversation_history: List[Dict] = []
@staticmethod
def estimate_tokens(text: str) -> int:
"""
Schätzt Token-Anzahl (vereinfachte Methode).
Für exakte Werte: tiktoken oder tokenizers verwenden.
Faustregel: 1 Token ≈ 4 Zeichen im Durchschnitt (EN)
DE: 1 Token ≈ 3 Zeichen
"""
# Multi-Sprach-Anpassung
german_chars = sum(1 for c in text if ord(c) > 127)
latin_chars = len(text) - german_chars
# Deutsche Texte haben mehr Tokens pro Zeichen
return int(latin_chars / 4 + german_chars / 3)
def add_message(self, role: str, content: str) -> None:
"""Fügt eine Nachricht zur Historie hinzu."""
self.conversation_history.append({
"role": role,
"content": content,
"tokens": self.estimate_tokens(content)
})
def get_context_window(self, new_message_tokens: int = 0) -> List[Dict]:
"""
Gibt den optimalen Kontext für die aktuelle Anfrage zurück.
Strategie:
1. System-Prompt immer behalten (falls vorhanden)
2. Messages von hinten nach vorne kürzen bis Kontext passt
3. Bei Nicht-Genauigkeit: Messages mit niedrigster Wichtigkeit zuerst entfernen
"""
available_tokens = self.max_tokens - new_message_tokens
if not self.conversation_history:
return []
# Messages aufteilen
system_messages = [m for m in self.conversation_history if m["role"] == "system"]
other_messages = [m for m in self.conversation_history if m["role"] != "system"]
current_tokens = sum(m["tokens"] for m in self.conversation_history)
# Überschreitung?
if current_tokens <= available_tokens:
return self.conversation_history
# Kürzen: Erst ältere User/Assistant-Paare entfernen
result = system_messages.copy() if system_messages else []
remaining = other_messages.copy()
# Älteste Messages zuerst entfernen
remaining.reverse()
for msg in remaining:
if current_tokens <= available_tokens:
break
current_tokens -= msg["tokens"]
# Wieder in richtige Reihenfolge bringen
result.extend(remaining)
result.reverse()
return result
def summarize_and_compress(self, compression_ratio: float = 0.5) -> None:
"""
Komprimiert die Konversation durch intelligente Zusammenfassung.
Für Produktion: Hier könnte ein eigenes Modell die Zusammenfassung
übernehmen (kostet tokens, spart aber tokens bei langen Kontexten).
"""
if len(self.conversation_history) <= 4:
return # Nichts zu komprimieren
# Nur die ältesten 50% der Messages zusammenfassen
keep_count = int(len(self.conversation_history) * (1 - compression_ratio))
if keep_count < 2:
return
# System-Message behalten, dann die letzten N Messages
system = [m for m in self.conversation_history if m["role"] == "system"]
to_summarize = [m for m in self.conversation_history if m["role"] != "system"]
summary_text = "Zusammenfassung der bisherigen Konversation:\n"
for msg in to_summarize[:-keep_count]:
summary_text += f"- [{msg['role']}]: {msg['content'][:100]}...\n"
self.conversation_history = system + [
{"role": "system", "content": summary_text, "tokens": self.estimate_tokens(summary_text)}
] + to_summarize[-keep_count:]
Anwendungsbeispiel
manager = ConversationManager(model="deepseek-v4-flash")
Nachrichten hinzufügen
manager.add_message("system", "Du bist ein hilfreicher Assistent.")
manager.add_message("user", "Erkläre mir Microservices.")
manager.add_message("assistant", "Microservices sind...")
manager.add_message("user", "Was sind die Vorteile?")
manager.add_message("assistant", "Die Vorteile sind...")
... viele weitere Messages ...
Für neue Anfrage kontext做好准备
context = manager.get_context_window(new_message_tokens=500)
print(f"Kontext enthält {len(context)} Messages")
print(f"Geschätzte Tokens: {sum(m['tokens'] for m in context)}")
Bei Bedarf komprimieren
if sum(m['tokens'] for m in manager.conversation_history) > 28000:
manager.summarize_and_compress()
print("Konversation komprimiert!")
Fehler 3: Falsche Modell-Auswahl führt zu Qualitäts- oder Kostenproblemen
Symptom: Entweder Qualitätsprobleme (falsche/fahrlässige Antworten) oder überhöhte Kosten durch Nutzung zu teurer Modelle für einfache Tasks.
Ursache: Kein differenziertes Routing nach Task-Typ und Komplexität.
# Lösung: Automatisiertes Modell-Routing mit Qualitäts-Garantie
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Callable, Optional
import re
class TaskComplexity(Enum):
SIMPLE = "simple" # Faktenabfrage, Formatierung, Klassifikation
MODERATE = "moderate" # Zusammenfassungen, Vergleiche, Erklärungen
COMPLEX = "complex" # Analyse, Begründung, mehrstufiges Denken
EXPERT = "expert" # Juristische/präzise Aufgaben, COT-Reasoning
class TaskAnalyzer:
"""
Analysiert die Komplexität einer Aufgabe automatisch.
Verwendet Keyword-Matching und einfache Heuristiken.
Für Produktion: Ein eigenes Klassifikationsmodell wäre genauer.
"""
COMPLEXITY_KEYWORDS = {
TaskComplexity.SIMPLE: [
"übersetze", "formatiere", "kategorisiere", "liste", "zähle auf",
"gib zurück", "extrahiere", "prüfe ob", "wahr oder falsch",
"was ist", "wer ist", "wann war"
],
TaskComplexity.MODERATE: [
"erkläre", "vergleiche", "zusammenfasse", "beschreibe",
"warum", "wie hängt zusammen", "was sind die vor- und nachteile",
"analysiere kurz", "bewerte", "empfehle"
],
TaskComplexity.COMPLEX: [
"analysiere detailliert", "begründe", "löse das problem",
"Entwickle eine strategie", "bewerte kritisch", "vergleiche in tiefe",
"was wäre wenn", "optimiere", "entwirf", "plane"
],
TaskComplexity.EXPERT: [
"juristisch", "medizinisch", "patent", "vertrag", "haftung",
"diagnose", "behandlung", "gesetzeslage", "rechtsprechung",
"beweise dass", "widerlege", "formal beweise"
]
}
CODE_INDICATORS = [
"code", "funktion", "algorithmus", "programm", "debugge",
"optimiere performance", "refaktoriere", "teste", "api"
]
@classmethod
def analyze(cls, prompt: str) -> Tuple[TaskComplexity, bool, str]:
"""
Analysiert einen Prompt und gibt zurück:
- Komplexitätsstufe
- Ob Code involviert ist
- Empfohlenes Modell
Returns:
(complexity, is_code_task, recommended_model)
"""
prompt_lower = prompt.lower()
# Komplexität bestimmen
complexity = TaskComplexity.SIMPLE
# Von oben nach unten prüfen (EXPERT hat höchste Priorität)
for level in [TaskComplexity.EXPERT, TaskComplexity.COMPLEX,
TaskComplexity.MODERATE, TaskComplexity.SIMPLE]:
keywords = cls.COMPLEXITY_KEYWORDS[level]
if any(kw in prompt_lower for kw in keywords):
complexity = level
break
# Code-Task erkennen
is_code = any(ind in prompt_lower for ind in cls.CODE_INDICATORS)
# Modell empfehlen
model