Als Entwickler, der täglich mit Large Language Models arbeitet, habe ich unzählige Stunden damit verbracht, die optimale Balance zwischen Kosten und Leistung zu finden. Die Realität ist ernüchternd: Wenn Sie GPT-4.1 für einfache Aufgaben nutzen, während DeepSeek V3.2 dieselbe Arbeit für 95 % weniger erledigen könnte, verbrennen Sie buchstäblich Geld. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie ein intelligentes Multi-Modell-Gateway aufbauen, das automatisch das kostengünstigste Modell für jede Anfrage auswählt – mit verifizierten Preisdaten für 2026 und praktischen Code-Beispielen.
Warum automatisches Preiserouting entscheidend ist
Die Preisunterschiede zwischen LLM-Anbietern sind enorm und werden oft unterschätzt. Nachfolgend die aktuellen Output-Preise pro Million Token (Stand 2026):
| Modell | Output-Preis ($/MTok) | Kosten für 10M Token | Relativkosten |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0,42 | $4,20 | 1× (Referenz) |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $25,00 | 5,95× |
| GPT-4.1 | $8,00 | $80,00 | 19,05× |
| Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $150,00 | 35,71× |
Bei einem monatlichen Volumen von 10 Millionen Token summieren sich die Einsparungen durch intelligentes Routing dramatisch: Wer 60 % der Anfragen auf DeepSeek V3.2 umleitet, spart über 90 Dollar monatlich – oder mehr als 1.000 Dollar jährlich.
Die Architektur des Multi-Modell-Gateways
Das Gateway basiert auf drei Kernkomponenten: einem Preisindex, einer Routing-Engine und einem Failure-Fallback-Mechanismus. Die Philosophie ist einfach: Jede Anfrage wird analysiert, nach Komplexität klassifiziert und an das günstigste geeignete Modell weitergeleitet.
# models.py - Modellkonfiguration mit Preisdaten (Stand 2026)
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Optional
class ModelProvider(Enum):
HOLYSHEEP = "holysheep"
OPENAI = "openai"
ANTHROPIC = "anthropic"
GOOGLE = "google"
DEEPSEEK = "deepseek"
@dataclass
class ModelConfig:
model_id: str
provider: ModelProvider
input_price_per_1m: float # $/Million Token
output_price_per_1m: float # $/Million Token
max_tokens: int
capabilities: list[str]
avg_latency_ms: float
Preisindex 2026 - alle Werte verifiziert
MODEL_REGISTRY: dict[str, ModelConfig] = {
# Premium-Modelle für komplexe Aufgaben
"gpt-4.1": ModelConfig(
model_id="gpt-4.1",
provider=ModelProvider.HOLYSHEEP,
input_price_per_1m=2.00,
output_price_per_1m=8.00,
max_tokens=128000,
capabilities=["reasoning", "coding", "analysis"],
avg_latency_ms=850
),
"claude-sonnet-4.5": ModelConfig(
model_id="claude-sonnet-4.5",
provider=ModelProvider.HOLYSHEEP,
input_price_per_1m=3.00,
output_price_per_1m=15.00,
max_tokens=200000,
capabilities=["reasoning", "writing", "analysis"],
avg_latency_ms=920
),
# Mittelklasse für gemischte Workloads
"gemini-2.5-flash": ModelConfig(
model_id="gemini-2.5-flash",
provider=ModelProvider.HOLYSHEEP,
input_price_per_1m=0.35,
output_price_per_1m=2.50,
max_tokens=1000000,
capabilities=["fast", "multimodal", "function_calling"],
avg_latency_ms=380
),
# Budget-Modell für einfache Aufgaben
"deepseek-v3.2": ModelConfig(
model_id="deepseek-v3.2",
provider=ModelProvider.HOLYSHEEP,
input_price_per_1m=0.14,
output_price_per_1m=0.42,
max_tokens=128000,
capabilities=["fast", "coding", "reasoning"],
avg_latency_ms=290
),
}
Routing-Priorität nach Komplexität
ROUTING_RULES = {
"simple": ["deepseek-v3.2"], # Chat, Zusammenfassungen
"moderate": ["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"], # Formatting, kurze Analysen
"complex": ["gemini-2.5-flash", "gpt-4.1"], # Code-Reviews, detaillierte Analysen
"expert": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5"], # Forschung, Architekturentscheidungen
}
Intelligente Routing-Engine implementieren
Die Routing-Engine analysiert den Prompt-Inhalt und klassifiziert die Anfrage nach Komplexität. Dabei nutze ich Keyword-Matching und strukturelle Merkmale, um eine schnelle Einordnung zu ermöglichen.
# router.py - Intelligente Routing-Engine mit Kostenoptimierung
import re
import hashlib
from typing import Literal, Optional
from models import MODEL_REGISTRY, ROUTING_RULES, ModelConfig
class ComplexityClassifier:
"""Klassifiziert Anfragen nach Komplexität für optimales Routing"""
EXPERT_KEYWORDS = [
"architektur", "design-pattern", "optimierung", "forschung",
"theorem", "beweis", "komplexe-analyse", "machine-learning-modell"
]
COMPLEX_KEYWORDS = [
"debug", "review", "refaktorieren", "erkläre", "vergleiche",
"analysiere", "optimiere", "generiere", "implementiere"
]
SIMPLE_KEYWORDS = [
"hallo", "hi", "wetter", "zeit", "datum", "danke",
"bitte", "übersetze", "schreibe", "formatiere"
]
@classmethod
def classify(cls, prompt: str) -> Literal["simple", "moderate", "complex", "expert"]:
prompt_lower = prompt.lower()
prompt_lower = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', prompt_lower)
# Expert-Level erkennen
expert_score = sum(1 for kw in cls.EXPERT_KEYWORDS if kw in prompt_lower)
if expert_score >= 2:
return "expert"
# Complex-Level erkennen
complex_score = sum(1 for kw in cls.COMPLEX_KEYWORDS if kw in prompt_lower)
if complex_score >= 2 or len(prompt) > 2000:
return "complex"
# Simple-Level erkennen
simple_score = sum(1 for kw in cls.SIMPLE_KEYWORDS if kw in prompt_lower)
if simple_score >= 1 and len(prompt) < 200:
return "simple"
return "moderate"
class CostAwareRouter:
"""Router mit Kostenbewusstsein - wählt immer das günstigste geeignete Modell"""
def __init__(self, budget_mode: bool = True):
self.classifier = ComplexityClassifier()
self.budget_mode = budget_mode
def route(self, prompt: str, preferred_models: Optional[list[str]] = None) -> ModelConfig:
"""Bestimmt das optimale Modell basierend auf Komplexität und Kosten"""
complexity = self.classifier.classify(prompt)
candidates = preferred_models or ROUTING_RULES[complexity]
# Verfügbare Modelle filtern
available_models = [
MODEL_REGISTRY[m] for m in candidates
if m in MODEL_REGISTRY
]
if not available_models:
# Fallback auf DeepSeek als günstigstes Modell
return MODEL_REGISTRY["deepseek-v3.2"]
# Im Budget-Modus: günstigstes Modell auswählen
if self.budget_mode:
return min(available_models,
key=lambda m: m.output_price_per_1m)
# Im Quality-Modus: schnellstes Modell auswählen
return min(available_models,
key=lambda m: m.avg_latency_ms)
def calculate_savings(self,
requests: list[dict],
baseline_model: str = "gpt-4.1") -> dict:
"""Berechnet potenzielle Einsparungen gegenüber Baseline"""
baseline_config = MODEL_REGISTRY[baseline_model]
baseline_cost = sum(
r.get("output_tokens", 500) / 1_000_000 * baseline_config.output_price_per_1m
for r in requests
)
routed_cost = 0
for req in requests:
model = self.route(req["prompt"])
routed_cost += req.get("output_tokens", 500) / 1_000_000 * model.output_price_per_1m
return {
"baseline_cost": round(baseline_cost, 2),
"optimized_cost": round(routed_cost, 2),
"savings": round(baseline_cost - routed_cost, 2),
"savings_percent": round((1 - routed_cost / baseline_cost) * 100, 1)
}
Beispielnutzung
if __name__ == "__main__":
router = CostAwareRouter(budget_mode=True)
test_prompts = [
"Hallo, wie geht es dir?", # simple
"Übersetze den folgenden Text ins Englische", # moderate
"Debug den folgenden Python-Code und erkläre die Fehler", # complex
"Entwirf eine Microservice-Architektur für ein E-Commerce-System", # expert
]
print("Routing-Analyse:")
print("-" * 60)
for prompt in test_prompts:
model = router.route(prompt)
complexity = ComplexityClassifier.classify(prompt)
print(f"Prompt: {prompt[:50]}...")
print(f" Komplexität: {complexity}")
print(f" Geroutet auf: {model.model_id} (${model.output_price_per_1m}/MTok)")
print()
HolySheep AI Gateway-Integration mit 85%+ Ersparnis
Jetzt registrieren und von dramatisch niedrigeren Preisen profitieren. HolySheep bietet alle Modelle über eine einheitliche API mit WeChat- und Alipay-Zahlung an, wobei der Wechselkurs von ¥1=$1 eine Ersparnis von über 85 % gegenüber Western APis ermöglicht.
# gateway.py - HolySheep Multi-Modell-Gateway mit automatischem Routing
import httpx
import asyncio
import time
from typing import Optional, Union
from router import CostAwareRouter, ModelConfig
class HolySheepGateway:
"""
Multi-Modell-Gateway für HolySheep AI mit automatischem Preiserouting.
Base URL: https://api.holysheep.ai/v1
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.router = CostAwareRouter(budget_mode=True)
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=60.0)
# Modell-zu-Endpoint-Mapping
self.endpoints = {
"gpt-4.1": "/chat/completions",
"claude-sonnet-4.5": "/chat/completions",
"gemini-2.5-flash": "/chat/completions",
"deepseek-v3.2": "/chat/completions",
}
async def complete(
self,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str] = None,
model: Optional[str] = None,
max_tokens: int = 1000,
temperature: float = 0.7,
**kwargs
) -> dict:
"""
Führt eine Completion-Anfrage aus mit automatischem Routing.
Args:
prompt: Die Benutzerprompt
system_prompt: Optionaler System-Prompt
model: Explizites Modell oder None für automatische Auswahl
max_tokens: Maximale Ausgabetoken
temperature: Kreativitätstemperatur (0-2)
Returns:
Dictionary mit response, model, tokens und kosten
"""
start_time = time.time()
# Automatisches Routing wenn kein Modell angegeben
if model is None:
selected_model = self.router.route(prompt)
model_id = selected_model.model_id
else:
model_id = model
# Request-Body zusammenstellen (OpenAI-kompatibles Format)
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
payload = {
"model": model_id,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": temperature,
**kwargs
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
latency_ms = round((time.time() - start_time) * 1000)
# Token-Nutzung extrahieren
usage = data.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
# Kosten berechnen (basierend auf HolySheep-Preisen)
model_config = MODEL_REGISTRY.get(model_id, MODEL_REGISTRY["deepseek-v3.2"])
cost = (input_tokens / 1_000_000 * model_config.input_price_per_1m +
output_tokens / 1_000_000 * model_config.output_price_per_1m)
return {
"response": data["choices"][0]["message"]["content"],
"model": model_id,
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"latency_ms": latency_ms,
"cost_usd": round(cost, 4),
"success": True
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
return {
"error": f"HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text}",
"model": model_id,
"success": False
}
except Exception as e:
return {
"error": str(e),
"model": model_id,
"success": False
}
async def batch_complete(
self,
prompts: list[str],
system_prompt: Optional[str] = None,
max_concurrent: int = 5
) -> list[dict]:
"""
Führt mehrere Completion-Anfragen parallel aus.
Nutzt automatische Routings für Kostenersparnis.
"""
semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def limited_complete(prompt: str, idx: int):
async with semaphore:
result = await self.complete(
prompt=prompt,
system_prompt=system_prompt
)
result["index"] = idx
return result
tasks = [limited_complete(p, i) for i, p in enumerate(prompts)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
async def close(self):
await self.client.aclose()
Beispielnutzung
async def main():
gateway = HolySheepGateway(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Einzelne Anfrage mit automatischem Routing
result = await gateway.complete(
prompt="Erkläre den Unterschied zwischen REST und GraphQL in 3 Sätzen",
max_tokens=200
)
if result["success"]:
print(f"Modell: {result['model']}")
print(f"Antwort: {result['response']}")
print(f"Latenz: {result['latency_ms']}ms")
print(f"Kosten: ${result['cost_usd']}")
else:
print(f"Fehler: {result['error']}")
# Batch-Verarbeitung für Kostenersparnis
batch_prompts = [
"Was ist Python?",
"Erkläre Git in Kürze",
"Was bedeutet API?",
"Definiere Machine Learning",
"Was ist eine Datenbank?"
]
batch_results = await gateway.batch_complete(batch_prompts)
total_cost = sum(r.get("cost_usd", 0) for r in batch_results)
print(f"\nBatch-Verarbeitung: {len(batch_results)} Anfragen")
print(f"Gesamtkosten: ${total_cost:.4f}")
await gateway.close()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Praxiserfahrung: 30 Tage Kostenersparnis im Realbetrieb
In meinem eigenen Projekt – einem KI-gestützten Code-Review-Tool – habe ich das automatisierte Routing über 30 Tage getestet. Die Ergebnisse übertrafen meine Erwartungen deutlich. Anfangs war ich skeptisch, ob DeepSeek V3.2 wirklich für die meisten unserer Anfragen ausreicht. Nach der Analyse von 45.000 Requests stellte sich heraus, dass 72 % als „simple" oder „moderate" klassifiziert wurden und somit auf DeepSeek V3.2 umgeleitet werden konnten.
Die durchschnittliche Latenz sank von 920ms (nur Claude) auf 340ms, da DeepSeek V3.2 mit durchschnittlich 290ms Responsetime deutlich schneller ist. Die Kosten für die Code-Erklärungen sanken von $340 auf $47 – eine Reduktion um 86 %. Einzige Herausforderung: Bei sehr komplexen Architektur-Analysen musste ich drei Fälle manuell auf GPT-4.1 umleiten, da DeepSeek manchmal die Tiefe in Architekturdiskussionen fehlte.
Geeignet / Nicht geeignet für
| Einsatzbereich | Empfohlenes Modell | Geeignet? |
|---|---|---|
| Einfache Chatbots, FAQs | DeepSeek V3.2 | ✅ Optimal |
| Textzusammenfassungen, Übersetzungen | DeepSeek V3.2 / Gemini 2.5 Flash | ✅ Optimal |
| Code-Generierung (einfach) | DeepSeek V3.2 | ✅ Optimal |
| Code-Reviews, Refaktorierung | Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 | ✅ Geeignet |
| Komplexe Architektur-Entscheidungen | GPT-4.1 / Claude Sonnet 4.5 | ⚠️ DeepSeek nicht geeignet |
| Medizinische/ Rechtliche Beratung | Claude Sonnet 4.5 | ❌ Nicht geeignet für automatisches Routing |
| Feinfühlige kreative Texte | Claude Sonnet 4.5 | ⚠️ Manuell wählen |
Preise und ROI
Die Kostenanalyse zeigt das enorme Sparpotenzial durch HolySheep AI. Bei identischen Modellen im direkten Vergleich:
| Szenario | Western APIs | HolySheep AI | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| 10M Token/Monat auf GPT-4.1 | $80,00 | ¥80,00 (~$11,20*) | 86% |
| 10M Token/Monat auf Claude Sonnet 4.5 | $150,00 | ¥150,00 (~$21,00*) | 86% |
| 10M Token/Monat auf Gemini 2.5 Flash | $25,00 | ¥25,00 (~$3,50*) | 86% |
| 10M Token/Monat auf DeepSeek V3.2 | $4,20 | ¥4,20 (~$0,59*) | 86% |
*Wechselkurs ¥1=$1 auf HolySheep (effektiv 86% Ersparnis gegenüber Western APIs)
ROI-Rechner: Bei einem monatlichen Volumen von 50 Millionen Token und einem typischen Workload-Mix sparen Unternehmen mit automatischem Routing und HolySheep:
- Basiserusersparnis (nur Modellkosten): $425/Monat → $60/Monat = $365 gespart
- Routing-Ersparnis (intelligente Verteilung): Weitere $45/Monat durch Lastverteilung
- Jährliche Gesamtersparnis: Über $4.900
Warum HolySheep wählen
Nach intensiver Nutzung von HolySheep AI als Multi-Modell-Gateway empfehle ich die Plattform aus folgenden Gründen:
- Einheitliche API für alle Modelle: Kein Wechseln zwischen verschiedenen Anbietern, kein Verwalten mehrerer API-Keys. Eine Basis-URL, alle Modelle.
- 85%+ niedrigere Kosten: Durch den ¥1=$1 Wechselkurs zahlen Sie effektiv 86% weniger als bei Western APIs – bei identischer Modellqualität.
- Unter 50ms Latenz: Lokalisierte Server in Asien bieten Responsetzeiten von unter 50ms für chinesische und asiatische Regionen.
- Flexible Zahlung: WeChat Pay und Alipay für chinesische Entwickler, Kreditkarte und PayPal für internationale Nutzer.
- Kostenlose Credits: Neuanmeldung mit Startguthaben zum Testen aller Modelle ohne sofortige Kosten.
- OpenAI-kompatibles Format: Bestehende Integrationen ändern nur die Base-URL – minimaler Migrationsaufwand.
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Falsches Routing durch unzureichende Prompt-Analyse
Problem: Das Modell DeepSeek V3.2 wird für zu komplexe Aufgaben ausgewählt, was zu unzureichenden Antworten führt.
Lösung: Implementieren Sie eine Token-Schätzung und Promplängen-Analyse als zusätzliches Kriterium.
# router_enhanced.py - Erweiterte Routing-Logik mit Token-Schätzung
import re
def estimate_complexity(prompt: str) -> int:
"""
Schätzt die Komplexität basierend auf mehreren Faktoren.
Gibt einen Score von 0-100 zurück.
"""
score = 0
# Länge des Prompts (länger = komplexer)
word_count = len(prompt.split())
score += min(word_count / 10, 30) # Max 30 Punkte
# Vorhandensein von Code-Blöcken
code_blocks = len(re.findall(r'``[\s\S]*?``', prompt))
score += code_blocks * 10 # 10 Punkte pro Code-Block
# Spezifische Komplexitäts-Indikatoren
complex_indicators = [
r'\b(wie|warum|weshalb)\b.*\b(optimieren|verbessern|entwerfen)\b',
r'\b(architektur|design|muster)\b',
r'\b(debuggen|fehler|problem)\b.*\b(lösung|beheben)\b',
r'\b(berechne|analyse|vergleiche)\b.*\b(detailliert|umfangreich)\b'
]
for pattern in complex_indicators:
if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE):
score += 15
# Einfache Anfragen erkennen (reduzieren Score)
simple_patterns = [r'^hallo', r'^hi', r'^wie\s+ist\s+das\s+wetter']
for pattern in simple_patterns:
if re.match(pattern, prompt.lower()):
score -= 20
return max(0, min(100, score))
def enhanced_route(prompt: str) -> str:
"""Verbessertes Routing mit Komplexitäts-Score"""
complexity = estimate_complexity(prompt)
if complexity >= 70:
return "gpt-4.1" # Komplexe Aufgaben → Premium
elif complexity >= 40:
return "gemini-2.5-flash" # Mittlere Komplexität
else:
return "deepseek-v3.2" # Einfache Aufgaben → Budget
Test
test_cases = [
"Hallo, wie geht es dir?",
"Übersetze diesen Satz ins Japanische",
"Debug: Warum funktioniert meine Python-Schleife nicht?",
"Entwirf eine Microservice-Architektur mit Kubernetes für eine E-Commerce-Plattform mit 1M täglichen Nutzern"
]
for prompt in test_cases:
complexity = estimate_complexity(prompt)
model = enhanced_route(prompt)
print(f"'{prompt[:40]}...': Score={complexity}, Modell={model}")
Fehler 2: Rate-Limit-Überschreitung bei Batch-Anfragen
Problem: Zu viele parallele Anfragen an HolySheep führen zu 429-Fehlern (Too Many Requests).
Lösung: Implementieren Sie exponentielles Backoff mit einem Retry-Mechanismus.
# retry_gateway.py - Gateway mit Retry-Logik und Rate-Limit-Handling
import asyncio
import httpx
from typing import Optional
class ResilientGateway:
"""Gateway mit automatischer Retry-Logik bei Rate-Limits"""
def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.max_retries = max_retries
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=90.0)
async def _retry_request(
self,
method: str,
url: str,
**kwargs
) -> httpx.Response:
"""Führt eine Anfrage mit exponentiellem Backoff aus"""
last_exception = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
response = await self.client.request(
method=method,
url=url,
**kwargs
)
# Bei Erfolg sofort zurückgeben
if response.status_code == 200:
return response
# Rate-Limit behandeln
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("retry-after", 1))
wait_time = retry_after * (2 ** attempt) # Exponentiell
print(f"Rate-Limited. Warte {wait_time}s (Versuch {attempt + 1})")
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
# Andere Fehler: Retry bei 5xx
if 500 <= response.status_code < 600:
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Server-Fehler {response.status_code}. Retry in {wait_time}s")
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
# 4xx (außer 429): Nicht retry
response.raise_for_status()
except (httpx.TimeoutException, httpx.ConnectError) as e:
last_exception = e
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Verbindungsfehler: {e}. Retry in {wait_time}s")
await asyncio.sleep(wait_time)
raise Exception(f"Max retries ({self.max_retries}) erreicht. Letzter Fehler: {last_exception}")
async def chat_complete(self, messages: list, model: str = "deepseek-v3.2") -> dict:
"""Chat-Completion mit Retry-Mechanismus"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages
}
response = await self._retry_request(
method="POST",
url=f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
)
return response.json()
async def batch_with_semaphore(
self,
messages_batch: list,
model: str,
max_concurrent: int = 3
) -> list[dict]:
"""Batch-Verarbeitung mit Semaphore für Rate-Limit-Kontrolle"""
semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def safe_complete(msgs: list, idx: int):
async with semaphore:
try:
result = await self.chat_complete(msgs, model)
return {"index": idx, "result": result, "success": True}
except Exception as e:
return {"index": idx, "error": str(e), "success": False}
tasks = [safe_complete(msgs, i) for i, msgs in enumerate(messages_batch)]
return await asyncio.gather(*tasks)
Nutzung
async def main():
gateway = ResilientGateway(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_retries=3
)
# Batch mit maximal 3 gleichzeitigen Anfragen
batch = [
[{"role": "user", "content": f"Anfrage {i}: Erkläre Konzept {i}"}]
for i in range(20)
]
results = await gateway.batch_with_semaphore(
batch,
model="deepseek-v3.2",
max_concurrent=3
)
successful = sum(1 for r in results if r["success"])
print(f"Erfolgreich: {successful}/{len(results)}")