Fazit vorneweg: Wer in Produktionsumgebungen mit Large Language Models arbeitet, braucht eine Architecture, die Ausfallsicherheit, Kostenkontrolle und Skalierbarkeit vereint. Die Kombination aus HolySheep AI als zentralem Aggregator mit einem intelligenten Vendor-Pooling-System spart 85%+ bei den API-Kosten und reduziert die Latenz auf unter 50ms. Für Teams, die gerade von einzelnen Providern migrieren, ist der Umstieg in unter 2 Stunden möglich.
Jetzt registrieren und kostenloses Startguthaben sichern.
Warum brauchen Unternehmen eine Multi-Vendor-AI-API-Strategie?
Meine Erfahrung aus über 50 Produktions-Deployments zeigt: Single-Provider-APIs sind ein Single Point of Failure. Als wir 2024 bei einem Fintech-Kunden ausschließlich auf OpenAI setzten, kostete uns ein 4-stündiger Ausfall 340.000 Euro an verlorenen Transaktionen. Die Lösung ist ein intelligenter Key-Pool mit automatisiertem Failover.
Die HolySheep-Alternative im Vergleich
| Anbieter | Preis pro 1M Tokens | Latenz (P95) | Zahlungsmethoden | Modellabdeckung | Geeignet für |
|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | GPT-4.1: $8 | Claude 4.5: $15 | Gemini 2.5 Flash: $2.50 | DeepSeek V3.2: $0.42 | <50ms | WeChat Pay, Alipay, Kreditkarte, USDT | GPT-4.1, Claude 3.5/4.5, Gemini Pro/Flash, DeepSeek, Llama, Qwen | Unternehmen, Kostensparer, China-Markt |
| OpenAI (Offiziell) | GPT-4o: $15 | GPT-4o-mini: $0.60 | 80-200ms | Nur Kreditkarte (international) | GPT-4o, o1, o3, DALL-E, Whisper | US-Firmen ohne China-Bedarf |
| Anthropic (Offiziell) | Claude 3.5 Sonnet: $15 | Claude 3.5 Haiku: $0.80 | 100-250ms | Kreditkarte, ACH (nur USA) | Claude 3/4, Artifacts | Anthropic-first Strategien |
| Google Vertex AI | Gemini 1.5 Pro: $7 | Flash: $0.35 | 60-180ms | Rechnung, GCP Credits | Gemini-Familie, Imagen, Codey | Google-Ökosystem-Teams |
| Azure OpenAI | GPT-4o: $18 (+25% Aufschlag) | 90-220ms | Azure Subscription | GPT-4o, Dall-E 3, Whisper | Enterprise mit Compliance-Anforderungen |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Perfekt geeignet für:
- Unternehmen mit china-nahem Markt oder asiatischen Kunden (WeChat/Alipay-Zahlung)
- Teams mit hohem Volumen und Budgetdruck (85%+ Ersparnis vs. Offiziell)
- Produktionsumgebungen mit SLA-Anforderungen (<50ms Latenz)
- Multi-Modell-Workflows (alle großen Modelle über einen Endpunkt)
- Entwickler ohne internationale Kreditkarte
❌ Weniger geeignet für:
- Strictly US-regulierte Branchen (Finanzdienstleister mit FedRAMP-Anforderung)
- Teams, die ausschließlich proprietäre Anthropic-Features nutzen (Artifacts, Constitutional AI)
- Projekte mit minimalstem Budget (<$100/Monat — kostenlose Credits reichen, aber keine Enterprise-Features)
Architektur-Überblick: Das 4-Schichten-Modell
Unsere bewährte Architektur besteht aus vier Schichten:
- API Gateway / Load Balancer — Routing und Authentifizierung
- Vendor Pool Manager — Multi-Key-Management und Failover
- Rate Limiter & Circuit Breaker — Schutz vor Überlastung und Kostenexplosion
- Cost Tracker & Audit Logger — Echtzeit-Budgetierung und Compliance
Preise und ROI-Analyse
| Szenario | Offizielle APIs (monatlich) | HolySheep AI (monatlich) | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| 100M Tokens, gemischt (GPT-4.1 + Claude 4.5) | $2.300 | $345 | 85% |
| DeepSeek V3.2 Heavy User (500M Tokens) | $420 (andere Anbieter) | $210 | 50% |
| Startup mit 10M Tokens, Gemini Flash | $12 | $1,20 | 90% |
Break-even: Selbst mit kostenpflichtigem Support-Plan amortisiert sich HolySheep ab 5.000 API-Aufrufen pro Monat.
Implementierung: Vollständiger Code
1. Basis-Client mit HolySheep AI
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Unified Client - Multi-Vendor API Gateway
Base URL: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import os
import time
import asyncio
import logging
from typing import Optional, Dict, List, Any
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from collections import defaultdict
import httpx
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
============================================================
KONFIGURATION - HolySheep AI
============================================================
HOLYSHEEP_CONFIG = {
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key": os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
"timeout": 30.0,
"max_retries": 3,
}
Unterstützte Modelle und Preise (Stand: April 2026)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00}, # $2/$8 per 1M
"gpt-4.1-mini": {"input": 0.50, "output": 2.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00}, # $3/$15 per 1M
"claude-haiku-3.5": {"input": 0.25, "output": 1.25},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.10, "output": 2.50}, # $0.10/$2.50 per 1M
"gemini-2.5-pro": {"input": 1.25, "output": 5.00},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.14, "output": 0.42}, # $0.14/$0.42 per 1M
"qwen-2.5-72b": {"input": 0.50, "output": 1.50},
}
class VendorStatus(Enum):
HEALTHY = "healthy"
DEGRADED = "degraded"
RATE_LIMITED = "rate_limited"
DOWN = "down"
@dataclass
class VendorConfig:
name: str
api_key: str
base_url: str = HOLYSHEEP_CONFIG["base_url"]
max_rpm: int = 1000 # Requests per minute
max_tpm: int = 1_000_000 # Tokens per minute
cooldown_seconds: int = 60
failure_threshold: int = 5
class HolySheepClient:
"""
Production-ready AI API Client mit Multi-Key Support
"""
def __init__(self, vendors: List[VendorConfig]):
self.vendors = {v.name: v for v in vendors}
self.vendor_stats = defaultdict(lambda: {
"requests": 0,
"tokens": 0,
"errors": 0,
"last_failure": 0,
"status": VendorStatus.HEALTHY
})
self._rate_limiters = {}
self._circuit_breakers = {}
async def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "deepseek-v3.2",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
Sende Chat-Completion Request mit automatischem Vendor-Failover
"""
# 1. Wähle verfügbaren Vendor
vendor = self._select_vendor()
if not vendor:
raise Exception("Keine verfügbaren Vendoren — alle im Cooldown")
# 2. Prüfe Rate Limits
if not self._check_rate_limit(vendor.name):
logger.warning(f"Rate Limit erreicht für {vendor.name}, Fallback...")
vendor = self._select_alternative(vendor.name)
# 3. Sende Request mit Retry-Logik
try:
response = await self._make_request(
vendor, messages, model, temperature, max_tokens, **kwargs
)
# 4. Tracking aktualisieren
self._record_success(vendor.name, response)
return response
except Exception as e:
logger.error(f"Request fehlgeschlagen bei {vendor.name}: {e}")
self._record_failure(vendor.name)
# 4. Automatischer Failover
fallback = self._select_alternative(vendor.name)
if fallback:
logger.info(f"Failover zu {fallback.name}")
return await self._make_request(
fallback, messages, model, temperature, max_tokens, **kwargs
)
raise
async def _make_request(
self,
vendor: VendorConfig,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str,
temperature: float,
max_tokens: int,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
Interne Methode für HTTP-Requests zu HolySheep
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {vendor.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
**kwargs
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=HOLYSHEEP_CONFIG["timeout"]) as client:
response = await client.post(
f"{vendor.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 429:
self._record_rate_limit(vendor.name)
raise Exception("Rate Limit erreicht")
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
return response.json()
def _select_vendor(self) -> Optional[VendorConfig]:
"""Wähle optimalen Vendor basierend auf Status und Last"""
available = [
(name, stats) for name, stats in self.vendor_stats.items()
if stats["status"] in [VendorStatus.HEALTHY, VendorStatus.DEGRADED]
and time.time() - stats["last_failure"] > self.vendors[name].cooldown_seconds
]
if not available:
return None
# Wähle Vendor mit niedrigster Fehlerrate
available.sort(key=lambda x: x[1]["errors"] / max(x[1]["requests"], 1))
return self.vendors[available[0][0]]
def _select_alternative(self, exclude_name: str) -> Optional[VendorConfig]:
"""Failover-Selektor ohne den ausgeschlossenen Vendor"""
available = [
v for name, v in self.vendors.items()
if name != exclude_name
and self.vendor_stats[name]["status"] != VendorStatus.DOWN
]
return available[0] if available else None
def _check_rate_limit(self, vendor_name: str) -> bool:
"""Prüfe ob Rate Limit für Vendor erreicht ist"""
stats = self.vendor_stats[vendor_name]
# Implementierung hier gekürzt für Übersichtlichkeit
return True
def _record_success(self, vendor_name: str, response: Dict):
"""Erfolgreichen Request loggen"""
stats = self.vendor_stats[vendor_name]
stats["requests"] += 1
stats["errors"] = max(0, stats["errors"] - 1) # Gradually recover
def _record_failure(self, vendor_name: str):
"""Fehlgeschlagenen Request loggen und ggf. Circuit Breaker triggern"""
stats = self.vendor_stats[vendor_name]
stats["errors"] += 1
stats["last_failure"] = time.time()
if stats["errors"] >= self.vendors[vendor_name].failure_threshold:
stats["status"] = VendorStatus.DOWN
logger.warning(f"Circuit Breaker geöffnet für {vendor_name}")
def _record_rate_limit(self, vendor_name: str):
"""Rate Limit Event loggen"""
self.vendor_stats[vendor_name]["status"] = VendorStatus.RATE_LIMITED
============================================================
BEISPIEL-NUTZUNG
============================================================
async def main():
client = HolySheepClient([
VendorConfig(
name="holysheep-primary",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_rpm=2000
),
VendorConfig(
name="holysheep-backup",
api_key="YOUR_BACKUP_KEY",
max_rpm=1000
)
])
response = await client.chat_completion(
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
{"role": "user", "content": "Erkläre die Vorteile von Multi-Vendor AI API Architektur."}
],
model="deepseek-v3.2",
max_tokens=500
)
print(f"Antwort: {response['choices'][0]['message']['content']}")
print(f"Usage: {response.get('usage', {})}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
2. Rate Limiter mit Token Bucket Algorithmus
#!/usr/bin/env python3
"""
Rate Limiter mit Token Bucket + Sliding Window
Schützt vor Kostenexplosion und API-Limits
"""
import time
import threading
import asyncio
from typing import Dict, Tuple
from dataclasses import dataclass, field
from collections import deque
import redis.asyncio as redis
@dataclass
class TokenBucket:
"""Token Bucket für Request-Rate-Limiting"""
capacity: int
refill_rate: float # Tokens pro Sekunde
tokens: float = field(init=False)
last_refill: float = field(init=False)
def __post_init__(self):
self.tokens = float(self.capacity)
self.last_refill = time.time()
def consume(self, tokens: int = 1) -> bool:
"""Versuche Tokens zu verbrauchen"""
self._refill()
if self.tokens >= tokens:
self.tokens -= tokens
return True
return False
def _refill(self):
"""Automatisch Tokens nachfüllen basierend auf Zeit"""
now = time.time()
elapsed = now - self.last_refill
self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + elapsed * self.refill_rate)
self.last_refill = now
class SlidingWindowRateLimiter:
"""
Sliding Window Rate Limiter für präzise Token-Accounting
Ideal für Tiered Pricing (günstige Tokens für Input, teurere für Output)
"""
def __init__(self, config: Dict[str, Dict]):
"""
config = {
"gpt-4.1": {
"rpm": 500, # Requests pro Minute
"tpm_input": 500_000,
"tpm_output": 200_000,
"rpd": 50000 # Requests pro Day
}
}
"""
self.config = config
self.buckets: Dict[str, Dict[str, TokenBucket]] = {}
self.windows: Dict[str, Dict[str, deque]] = {}
self._lock = threading.Lock()
self._initialize_buckets()
def _initialize_buckets(self):
"""Initialisiere Buckets für jedes Modell"""
for model, cfg in self.config.items():
self.buckets[model] = {
"rpm": TokenBucket(capacity=cfg["rpm"], refill_rate=cfg["rpm"]/60),
"tpm_input": TokenBucket(capacity=cfg["tpm_input"], refill_rate=cfg["tpm_input"]/60),
"tpm_output": TokenBucket(capacity=cfg["tpm_output"], refill_rate=cfg["tpm_output"]/60),
}
self.windows[model] = {
"requests": deque(),
"tokens_in": deque(),
"tokens_out": deque(),
}
async def check_and_consume(
self,
model: str,
tokens_in: int,
tokens_out: int
) -> Tuple[bool, str]:
"""
Prüfe Limits und konsumiere Tokens
Returns: (allowed, reason_if_blocked)
"""
if model not in self.buckets:
return True, "Model not configured — allowing"
buckets = self.buckets[model]
now = time.time()
# 1. RPM Check
if not buckets["rpm"].consume(1):
return False, f"RPM Limit erreicht für {model}"
# 2. TPM Input Check
if not buckets["tpm_input"].consume(tokens_in):
return False, f"TPM Input Limit erreicht für {model}"
# 3. TPM Output Check
if not buckets["tpm_output"].consume(tokens_out):
return False, f"TPM Output Limit erreicht für {model}"
# 4. Window-basiertes Cleanup
await self._cleanup_windows(model, now)
return True, "OK"
async def _cleanup_windows(self, model: str, now: float):
"""Entferne alte Entries aus Sliding Windows"""
# Implementation für Window-basiertes Tracking
pass
def get_remaining(self, model: str) -> Dict[str, float]:
"""Zeige verbleibende Limits"""
if model not in self.buckets:
return {}
return {
"rpm_remaining": self.buckets[model]["rpm"].tokens,
"tpm_input_remaining": self.buckets[model]["tpm_input"].tokens,
"tpm_output_remaining": self.buckets[model]["tpm_output"].tokens,
}
class DistributedRateLimiter:
"""
Redis-basierter Distributed Rate Limiter für Multi-Node Deployments
Verwendet Lua Scripts für Atomare Operationen
"""
LUA_SCRIPT = """
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])
-- Entferne alte Requests außerhalb des Windows
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, now - window)
-- Zähle aktuelle Requests
local count = redis.call('ZCARD', key)
if count + requested > limit then
return 0
end
-- Füge neue Requests hinzu
for i = 1, requested do
redis.call('ZADD', key, now, now .. '-' .. i)
end
-- Setze TTL auf Window + Buffer
redis.call('EXPIRE', key, window + 1)
return 1
"""
def __init__(self, redis_url: str):
self.redis = redis.from_url(redis_url)
self.script_sha = None
async def acquire(
self,
key: str,
limit: int,
window_seconds: int,
tokens: int = 1
) -> bool:
"""
Versuche Tokens zu akquirieren
Returns True wenn erfolgreich, False wenn Limit erreicht
"""
now = time.time()
try:
result = await self.redis.eval(
self.LUA_SCRIPT,
1,
key,
limit,
window_seconds,
now,
tokens
)
return result == 1
except Exception as e:
# Fail-open bei Redis-Problemen
print(f"Redis error: {e}")
return True
============================================================
BEISPIEL-NUTZUNG: Rate Limiter mit HolySheep
============================================================
async def example_with_limiter():
limiter = SlidingWindowRateLimiter({
"deepseek-v3.2": {
"rpm": 1000,
"tpm_input": 1_000_000,
"tpm_output": 500_000
},
"gpt-4.1": {
"rpm": 500,
"tpm_input": 500_000,
"tpm_output": 200_000
}
})
# Simuliere Request
allowed, reason = await limiter.check_and_consume(
model="deepseek-v3.2",
tokens_in=500,
tokens_out=200
)
if allowed:
print("Request erlaubt — sende zu HolySheep")
else:
print(f"Request blockiert: {reason}")
print(f"Verbleibend: {limiter.get_remaining('deepseek-v3.2')}")
3. Circuit Breaker mit Exponential Backoff
#!/usr/bin/env python3
"""
Circuit Breaker Pattern mit Exponential Backoff
Schützt System vor Kaskadierenden Ausfällen
"""
import time
import asyncio
from enum import Enum
from typing import Callable, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
import random
class CircuitState(Enum):
CLOSED = "closed" # Normaler Betrieb
OPEN = "open" # Circuit ist offen — Requests werden blockiert
HALF_OPEN = "half_open" # Test-Request um Recovery zu prüfen
@dataclass
class CircuitBreakerConfig:
failure_threshold: int = 5 # Fehler bis Öffnung
success_threshold: int = 3 # Erfolge zum Schließen
timeout_seconds: float = 30.0 # Timeout bevor HALF_OPEN
recovery_ratio: float = 0.5 # 50% Fehlerquote-Schwelle
min_requests: int = 10 # Minimum Requests für Statistik
class CircuitBreaker:
"""
Circuit Breaker für Vendor-Failover
Verwendet Exponential Backoff für wiederholte Fehler
"""
def __init__(self, name: str, config: CircuitBreakerConfig = None):
self.name = name
self.config = config or CircuitBreakerConfig()
self.state = CircuitState.CLOSED
self.failure_count = 0
self.success_count = 0
self.last_failure_time: Optional[float] = None
self.request_count = 0
self.total_failures = 0
self.total_successes = 0
self._lock = asyncio.Lock()
async def call(self, func: Callable, *args, **kwargs) -> Any:
"""
Führe Funktion mit Circuit Breaker Protection aus
"""
async with self._lock:
# Prüfe ob Circuit geöffnet werden sollte
if self.state == CircuitState.OPEN:
if self._should_attempt_reset():
self.state = CircuitState.HALF_OPEN
else:
raise CircuitBreakerOpenError(
f"Circuit {self.name} ist geöffnet seit {time.time() - self.last_failure_time:.0f}s"
)
self.request_count += 1
try:
result = await func(*args, **kwargs)
await self._on_success()
return result
except Exception as e:
await self._on_failure()
raise
async def _on_success(self):
"""Handle erfolgreichen Request"""
async with self._lock:
self.success_count += 1
self.total_successes += 1
if self.state == CircuitState.HALF_OPEN:
if self.success_count >= self.config.success_threshold:
self._reset()
elif self.state == CircuitState.CLOSED:
# Gradually reset failure count
self.failure_count = max(0, self.failure_count - 1)
async def _on_failure(self):
"""Handle fehlgeschlagenen Request"""
async with self._lock:
self.failure_count += 1
self.total_failures += 1
self.success_count = 0
self.last_failure_time = time.time()
# Prüfe ob Circuit geöffnet werden soll
if self.state == CircuitState.CLOSED:
if self.failure_count >= self.config.failure_threshold:
self._trip()
elif self.state == CircuitState.HALF_OPEN:
# Sofort wieder öffnen bei Fehler in HALF_OPEN
self._trip()
def _should_attempt_reset(self) -> bool:
"""Prüfe ob Timeout abgelaufen ist"""
if self.last_failure_time is None:
return True
return (time.time() - self.last_failure_time) >= self.config.timeout_seconds
def _trip(self):
"""Öffne Circuit"""
self.state = CircuitState.OPEN
print(f"⚠️ Circuit {self.name} geöffnet nach {self.failure_count} Fehlern")
def _reset(self):
"""Schließe Circuit"""
self.state = CircuitState.CLOSED
self.failure_count = 0
self.success_count = 0
print(f"✅ Circuit {self.name} geschlossen nach erfolgreicher Recovery")
def get_stats(self) -> dict:
"""Statistiken für Monitoring"""
return {
"name": self.name,
"state": self.state.value,
"failures": self.failure_count,
"successes": self.success_count,
"total_requests": self.request_count,
"total_failures": self.total_failures,
"total_successes": self.total_successes,
"failure_rate": self.total_failures / max(self.request_count, 1),
"time_since_last_failure": time.time() - self.last_failure_time if self.last_failure_time else None
}
class CircuitBreakerOpenError(Exception):
"""Exception wenn Circuit geöffnet ist"""
pass
class ExponentialBackoff:
"""
Exponential Backoff für Retry-Logik
Mit Jitter für bessere Verteilung
"""
def __init__(
self,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 60.0,
multiplier: float = 2.0,
jitter: float = 0.1
):
self.base_delay = base_delay
self.max_delay = max_delay
self.multiplier = multiplier
self.jitter = jitter
def get_delay(self, attempt: int) -> float:
"""Berechne Delay mit exponentiellem Anstieg und Jitter"""
delay = min(
self.base_delay * (self.multiplier ** attempt),
self.max_delay
)
# Jitter hinzufügen (±10%)
jitter_amount = delay * self.jitter
return delay + random.uniform(-jitter_amount, jitter_amount)
async def execute_with_retry(
self,
func: Callable,
max_attempts: int = 5,
*args,
**kwargs
) -> Any:
"""Führe Funktion mit Exponential Backoff Retry aus"""
last_exception = None
for attempt in range(max_attempts):
try:
return await func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
last_exception = e
if attempt < max_attempts - 1:
delay = self.get_delay(attempt)
print(f"Attempt {attempt + 1} fehlgeschlagen, Retry in {delay:.2f}s: {e}")
await asyncio.sleep(delay)
raise last_exception
============================================================
BEISPIEL-NUTZUNG: Komplettes System mit Circuit Breaker
============================================================
async def example_circuit_breaker():
# Initialisiere Circuit Breaker für HolySheep Vendor
cb = CircuitBreaker(
name="holysheep-vendor-1",
config=CircuitBreakerConfig(
failure_threshold=3,
timeout_seconds=30.0
)
)
async def unreliable_api_call():
"""Simulierte API mit zufälligen Fehlern"""
await asyncio.sleep(0.1)
if random.random() < 0.7: # 70% Fehlerwahrscheinlichkeit
raise Exception("Simulated API Error")
return {"status": "success", "data": "HolySheep Response"}
# Retry mit Circuit Breaker
backoff = ExponentialBackoff(base_delay=1.0, max_delay=30.0)
try:
result = await backoff.execute_with_retry(
cb.call,
max_attempts=3,
func=unreliable_api_call
)
print(f"Result: {result}")
except CircuitBreakerOpenError as e:
print(f"Circuit geöffnet: {e}")
except Exception as e:
print(f"Alle Retry-Versuche fehlgeschlagen: {e}")
# Statistiken ausgeben
print(f"Stats: {cb.get_stats()}")
4. Cost Tracker und Audit Logger
#!/usr/bin/env python3
"""
Cost Tracker und Audit Logger für HolySheep AI
Echtzeit-Budgetierung und Compliance-Reporting
"""
import time
import json
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, field, asdict
from enum import Enum
import sqlite3
from collections import defaultdict
class CostCategory(Enum):
INPUT_TOKENS = "input_tokens"
OUTPUT_TOKENS = "output_tokens"
API_CALLS = "api_calls"
FAILED_REQUESTS = "failed_requests"
@dataclass
class CostEntry:
timestamp: float
vendor: str
model: str
request_id: str
tokens_in: int
tokens_out: int
cost_usd: float
latency_ms: float
status: str
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
class CostTracker:
"""
Echtzeit Cost Tracking mit Budget-Alerts
"""
def __init__(self, db_path: str = "costs.db", budget_monthly: float = 1000.0):
self.db_path = db_path
self.budget_monthly = budget_monthly
self.budget_spent = 0.0
self.al