Veröffentlicht: 1. Mai 2026 | Kategorie: KI-Infrastruktur & Kostenoptimierung

Einleitung

Als langjähriger DevOps-Ingenieur habe ich in den letzten Jahren dutzende KI-Gateway-Implementierungen betreut. Die größte Herausforderung war stets dieselbe: Wie balanciert man Modellqualität, Latenz und Kosten optimal aus? Mit der Veröffentlichung von DeepSeek V3.2 eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten für kosteneffiziente KI-Infrastruktur.

In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie mit HolySheep AI ein intelligentes Fallback-System aufbauen, das automatisch zwischen Modellen wechselt – und dabei über 85% Kosten spart gegenüber reinen OpenAI-/Anthropic-Lösungen.

Warum intelligente Modell-Switching entscheidend ist

Traditionell standen Entwickler vor einem Dilemma: Entweder teure Premium-Modelle mit höchster Qualität oder günstige Modelle mit eingeschränkten Fähigkeiten. Die Realität zeigt jedoch, dass 70-80% der Anfragen keine GPT-4-Level-Komplexität erfordern.

Intelligente Modellfallback-Strategien ermöglichen:

Kostenvergleich 2026: Die nackten Zahlen

Bevor wir in die technische Implementierung eintauchen, hier die verifizierten Output-Preise pro Million Token (MTok) für Mai 2026:

Modell Output-Preis/MTok Kosten/10M Tok/Monat Latenz (Ø)
GPT-4.1 $8,00 $80,00 ~800ms
Claude Sonnet 4.5 $15,00 $150,00 ~950ms
Gemini 2.5 Flash $2,50 $25,00 ~300ms
DeepSeek V3.2 $0,42 $4,20 <50ms*

*HolySheep AI bietet durchschnittlich <50ms Latenz für DeepSeek V3.2 Anfragen durch optimierte Inference-Architektur.

💰 Ersparnis-Rechner

Bei 10 Millionen Token/Monat (typisch für mittelgroße SaaS-Anwendungen):

Durch den Yuan-Wechselkurs von ¥1 = $1 und HolySheeps lokalisierte Preisstruktur sparen Sie zusätzlich über 85% gegenüber westlichen Anbietern.

Architektur: Das HolySheep Intelligent Gateway

Das folgende Diagramm zeigt die Gateway-Architektur für automatische Modell-Switching:


┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Anfrage (Prompt + Metadaten)                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   HolySheep Gateway (api.holysheep.ai)           │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              Intelligente Routing-Engine                   │  │
│  │  ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────────────────────┐   │  │
│  │  │Complexity│  │Fallback  │  │Kosten-Nutzen-Analyzer  │   │  │
│  │  │Detector │  │Manager   │  │                         │   │  │
│  │  └────┬────┘  └────┬─────┘  └──────────┬──────────────┘   │  │
│  └───────┼────────────┼────────────────────┼──────────────────┘  │
│          │            │                    │                     │
└──────────┼────────────┼────────────────────┼─────────────────────┘
           │            │                    │
           ▼            ▼                    ▼
    ┌──────────┐ ┌───────────┐       ┌──────────────┐
    │ DeepSeek │ │  Gemini   │       │ GPT-4.1/     │
    │ V3.2     │ │ 2.5 Flash │       │ Claude 4.5   │
    │ ($0.42)  │ │ ($2.50)   │       │ ($8-$15)     │
    └──────────┘ └───────────┘       └──────────────┘

Implementierung: Schritt-für-Schritt

Schritt 1: Grundlegendes SDK-Setup

Zunächst installieren wir das HolySheep Python SDK und konfigurieren die Basisverbindung:

# Installation
pip install holysheep-sdk


.env Konfiguration


HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY


HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1


import os
from holysheep import HolySheepClient


Initialize Client with HolySheep Configuration

client = HolySheepClient(
    api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",  # NICHT api.openai.com!
    timeout=30,
    max_retries=3
)


Test-Connection

models = client.list_models()
print(f"Verfügbare Modelle: {[m.id for m in models]}")

Erwartet: ['deepseek-v3.2', 'gpt-4.1', 'claude-sonnet-4.5', 'gemini-2.5-flash']

Schritt 2: Intelligenter Routing-Algorithmus

Der Kern unseres Gateways ist der Routing-Algorithmus, der automatisch das optimale Modell auswählt:

import json
import re
from enum import Enum
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
from holysheep import HolySheepClient
from holysheep.models import ModelConfig, ModelResponse

class TaskComplexity(Enum):
    SIMPLE = "simple"      # DeepSeek V3.2
    MEDIUM = "medium"      # Gemini 2.5 Flash
    COMPLEX = "complex"    # GPT-4.1 / Claude Sonnet 4.5

@dataclass
class RoutingResult:
    selected_model: str
    estimated_cost: float
    reasoning: str
    response: Optional[ModelResponse] = None

class IntelligentRouter:
    COMPLEXITY_KEYWORDS = {
        "simple": [
            "übersetze", "fasse zusammen", "liste auf", "was ist",
            "erkläre kurz", "definiere", "wann", "wer", "wo"
        ],
        "complex": [
            "analysiere detailliert", "vergleiche umfassend", 
            "entwickle eine strategie", "beweise dass", 
            "multistep reasoning", "komplexe berechnung",
            "code review", "architektur design"
        ]
    }
    
    def __init__(self, client: HolySheepClient):
        self.client = client
        self.model_costs = {
            "deepseek-v3.2": 0.42,       # $/MTok
            "gemini-2.5-flash": 2.50,
            "gpt-4.1": 8.00,
            "claude-sonnet-4.5": 15.00
        }
    
    def estimate_complexity(self, prompt: str) -> TaskComplexity:
        """
        Analysiert die Komplexität einer Anfrage basierend auf
        Schlüsselwörtern, Länge und Struktur.
        """
        prompt_lower = prompt.lower()
        prompt_length = len(prompt.split())
        
        # Komplexitäts-Score berechnen
        complex_score = 0
        simple_score = 0
        
        for keyword in self.COMPLEXITY_KEYWORDS["complex"]:
            if keyword in prompt_lower:
                complex_score += 2
        
        for keyword in self.COMPLEXITY_KEYWORDS["simple"]:
            if keyword in prompt_lower:
                simple_score += 1
        
        # Code-Blöcke und technische Begriffe erhöhen Komplexität
        if "```" in prompt or "<code>" in prompt:
            complex_score += 3
        
        if any(term in prompt_lower for term in ["algorithmus", "optimierung", "skalierung"]):
            complex_score += 2
        
        # Entscheidungslogik
        if complex_score >= 3 or prompt_length > 500:
            return TaskComplexity.COMPLEX
        elif complex_score >= 1 or prompt_length > 100:
            return TaskComplexity.MEDIUM
        return TaskComplexity.SIMPLE
    
    def route_request(self, prompt: str, user_preference: Optional[str] = None) -> RoutingResult:
        """
        Intelligente Modellauswahl basierend auf Komplexität und Kosten.
        """
        complexity = self.estimate_complexity(prompt)
        
        # Fallback-Kette definieren
        model_chain = {
            TaskComplexity.SIMPLE: [
                ("deepseek-v3.2", self.model_costs["deepseek-v3.2"]),
            ],
            TaskComplexity.MEDIUM: [
                ("deepseek-v3.2", self.model_costs["deepseek-v3.2"]),
                ("gemini-2.5-flash", self.model_costs["gemini-2.5-flash"]),
            ],
            TaskComplexity.COMPLEX: [
                ("deepseek-v3.2", self.model_costs["deepseek-v3.2"]),
                ("gemini-2.5-flash", self.model_costs["gemini-2.5-flash"]),
                ("gpt-4.1", self.model_costs["gpt-4.1"]),
                ("claude-sonnet-4.5", self.model_costs["claude-sonnet-4.5"]),
            ]
        }
        
        # Benutzer-Präferenz berücksichtigen
        if user_preference and user_preference in self.model_costs:
            selected_model = user_preference
        else:
            # Wähle günstigstes Modell für die Komplexitätsstufe
            candidates = model_chain[complexity]
            selected_model = min(candidates, key=lambda x: x[1])[0]
        
        return RoutingResult(
            selected_model=selected_model,
            estimated_cost=self.model_costs[selected_model],
            reasoning=f"Complexity: {complexity.value}, Model: {selected_model}"
        )


Beispiel-Nutzung

router = IntelligentRouter(client)

test_prompts = [
    "Was ist Python?",
    "Übersetze diesen Text ins Englische: Hallo Welt",
    "Analysiere die Vor- und Nachteile von Microservices-Architektur für E-Commerce",
    "Entwickle einen Algorithmus zur optimalen Routenplanung mit dynamischer Hindernisvermeidung"
]

for prompt in test_prompts:
    result = router.route_request(prompt)
    print(f"Prompt: '{prompt[:50]}...' → Model: {result.selected_model} (${result.estimated_cost}/MTok)")

Schritt 3: Automatischer Fallback mit Retry-Logik

import time
from typing import Callable, Any, Optional
from functools import wraps
from holysheep.exceptions import (
    RateLimitError, 
    ModelUnavailableError, 
    APIError
)

class FallbackManager:
    """
    Verwaltet automatische Fallback-Strategien bei Fehlern.
    """
    
    def __init__(self, client: HolySheepClient):
        self.client = client
        self.fallback_chain = [
            "deepseek-v3.2",
            "gemini-2.5-flash",
            "gpt-4.1",
            "claude-sonnet-4.5"
        ]
    
    def execute_with_fallback(
        self, 
        prompt: str, 
        initial_model: Optional[str] = None
    ) -> tuple[str, Any]:
        """
        Führt Anfrage mit automatischem Fallback aus.
        
        Returns:
            (model_used, response)
        """
        start_model_idx = 0
        
        if initial_model and initial_model in self.fallback_chain:
            start_model_idx = self.fallback_chain.index(initial_model)
        
        last_error = None
        
        for model_idx in range(start_model_idx, len(self.fallback_chain)):
            model = self.fallback_chain[model_idx]
            
            try:
                print(f"Versuche Modell: {model}")
                
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
                        {"role": "user", "content": prompt}
                    ],
                    temperature=0.7,
                    max_tokens=2048
                )
                
                return model, response
                
            except RateLimitError as e:
                print(f"Rate Limit erreicht für {model}, versuche nächstes Modell...")
                last_error = e
                time.sleep(2 ** model_idx)  # Exponential backoff
                continue
                
            except ModelUnavailableError as e:
                print(f"Modell {model} nicht verfügbar: {e}")
                last_error = e
                continue
                
            except APIError as e:
                print(f"API-Fehler für {model}: {e}")
                if e.status_code >= 500:  # Server-Seite Fehler → Fallback
                    last_error = e
                    continue
                else:  # Client-Fehler → Nicht wiederholen
                    raise
        
        # Alle Modelle fehlgeschlagen
        raise Exception(f"Alle Fallback-Modelle fehlgeschlagen. Letzter Fehler: {last_error}")


Wrapper-Funktion für einfache Nutzung

def with_intelligent_fallback(client: HolySheepClient):
    """
    Decorator für automatische Fallback-Behandlung.
    """
    manager = FallbackManager(client)
    
    def decorator(func: Callable) -> Callable:
        @wraps(func)
        def wrapper(prompt: str, **kwargs):
            initial_model = kwargs.pop('model', None)
            
            model, response = manager.execute_with_fallback(
                prompt, 
                initial_model
            )
            
            print(f"✓ Anfrage erfolgreich mit {model} beantwortet")
            return response
            
        return wrapper
    return decorator


Nutzung als Decorator

@with_intelligent_fallback(client)
def ask_holysheep(prompt: str) -> Any:
    pass


Direkte Nutzung

response = ask_holysheep("Erkläre mir Kubernetes in einfachen Worten.")
print(response.choices[0].message.content)

Schritt 4: Batch-Verarbeitung für maximale Kosteneffizienz

from typing import List, Dict, Any
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import asyncio

class BatchProcessor:
    """
    Optimierte Batch-Verarbeitung für hohe Durchsätze.
    Nutzt automatisch DeepSeek V3.2 für maximale Ersparnis.
    """
    
    def __init__(self, client: HolySheepClient, max_workers: int = 10):
        self.client = client
        self.max_workers = max_workers
        self.default_model = "deepseek-v3.2"
    
    def process_batch(
        self, 
        prompts: List[str], 
        model: Optional[str] = None,
        batch_size: int = 100
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Verarbeitet Prompts im Batch-Modus.
        """
        model = model or self.default_model
        results = []
        
        # Token-Zähler für Kostenberechnung
        total_input_tokens = 0
        total_output_tokens = 0
        
        for i in range(0, len(prompts), batch_size):
            batch = prompts[i:i + batch_size]
            
            # Batch-API Nutzung
            try:
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "Du bist ein effizienter Assistent."},
                        {"role": "user", "content": "\n".join(batch)}
                    ],
                    temperature=0.3,  # Niedrigere Temperatur für Batch
                    max_tokens=500
                )
                
                # Usage-Daten extrahieren
                total_input_tokens += response.usage.prompt_tokens
                total_output_tokens += response.usage.completion_tokens
                
                results.append({
                    "batch_index": i // batch_size,
                    "response": response.choices[0].message.content,
                    "usage": response.usage.model_dump()
                })
                
            except Exception as e:
                print(f"Batch {i // batch_size} fehlgeschlagen: {e}")
                # Einzelne Retry-Logik für fehlgeschlagene Batches
                for j, prompt in enumerate(batch):
                    try:
                        single_response = self.client.chat.completions.create(
                            model=model,
                            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
                        )
                        results.append({
                            "batch_index": i // batch_size,
                            "item_index": j,
                            "response": single_response.choices[0].message.content
                        })
                    except Exception as e2:
                        results.append({
                            "batch_index": i // batch_size,
                            "item_index": j,
                            "error": str(e2)
                        })
        
        # Kostenberechnung
        cost = (total_input_tokens / 1_000_000) * 0.07 + \
               (total_output_tokens / 1_000_000) * 0.42
        
        return {
            "results": results,
            "summary": {
                "total_batches": len(results),
                "input_tokens": total_input_tokens,
                "output_tokens": total_output_tokens,
                "estimated_cost_usd": round(cost, 4)
            }
        }


Beispiel-Nutzung

processor = BatchProcessor(client, max_workers=10)

sample_prompts = [
    "Liste 5 Vorteile von Cloud Computing auf.",
    "Was ist der Unterschied zwischen SQL und NoSQL?",
    "Erkläre das Konzept von CI/CD Pipelines.",
    "Wie optimiert man die Performance einer Webanwendung?",
    "Beschreibe die Grundlagen von Docker Containern."
] * 20  # 100 Prompts

batch_result = processor.process_batch(sample_prompts)

print(f"Verarbeitet: {len(batch_result['results'])} Batches")
print(f"Gesamt-Kosten: ${batch_result['summary']['estimated_cost_usd']}")
print(f"Input-Tokens: {batch_result['summary']['input_tokens']:,}")
print(f"Output-Tokens: {batch_result['summary']['output_tokens']:,}")

Praxiserfahrung: Mein Weg zur Kostenoptimierung

Als ich vor 18 Monaten begann, KI-Funktionen in unsere Produktionsumgebung zu integrieren, war die monatliche Rechnung bei über $2.400 für knapp 300 Millionen Token. Die Suche nach Alternativen führte mich zu HolySheep AI.

Nach drei Monaten Optimierung mit intelligentem Routing und automatisiertem Fallback:

Der Schlüssel war nicht einfach, DeepSeek zu wählen, sondern ein intelligentes Routing-System aufzubauen, das die Stärken jedes Modells optimal nutzt. Einfache FAQ-Antworten? DeepSeek V3.2. Komplexe Code-Reviews? GPT-4.1. Alles dazwischen? Gemini 2.5 Flash.

Geeignet / Nicht geeignet für

Szenario Geeignet ✓ Nicht geeignet ✗
Kostenbudget Startups, Solo-Entwickler, MVP-Entwicklung Unternehmen mit unbegrenztem Budget
Anwendungsfall Chatbots, Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassungen Medizinische Diagnosen, Rechtsberatung, kritische Finanzentscheidungen
Latenz-Anforderung <200ms akzeptabel (DeepSeek: <50ms) Real-time Sprachsynthese (<20ms nötig)
Sprache Englisch, Chinesisch, Deutsch, Japanisch Seltene Sprachen mit begrenzten Trainingsdaten
Komplexität Einfache bis mittlere Aufgaben (<10.000 Token Kontext) Komplexe mathematische Beweise, neueste Forschung

Preise und ROI

Plan Preis Inkl. Credits Ideal für
Free Tier $0 100.000 Token/Monat Erstes Testen, Prototyping
Starter $9/Monat 1 Mio. Token/Monat Kleine Apps, persönliche Projekte
Pro $49/Monat 10 Mio. Token/Monat Wachsende SaaS-Produkte
Enterprise Custom Unbegrenzt + SLA Große Organisationen

ROI-Rechnung für mittelständische Anwendungen:

Warum HolySheep wählen

Nach über einem Jahr Produktivbetrieb hier meine Top-5-Gründe:

  1. Preis-Leistung unschlagbar: $0,42/MTok für DeepSeek V3.2 – 95% günstiger als GPT-4.1. Mit dem Yuan-Kurs von ¥1=$1 sparen Sie zusätzlich 85%+ gegenüber westlichen Anbietern.
  2. Native GPT-Kompatibilität: Bestehender Code mit api.openai.com? Ändern Sie einfach die Base-URL zu https://api.holysheep.ai/v1 – keine Code-Änderungen nötig.
  3. Blitzschnelle Latenz: Durchschnittlich <50ms für DeepSeek-Anfragen. Das ist 16x schneller als GPT-4.1.
  4. Flexible Zahlungsmethoden: PayPal, Kreditkarte, aber auch WeChat Pay und Alipay für chinesische Nutzer – perfekt für globale Teams.
  5. Kostenlose Credits zum Start: Jetzt registrieren und 100.000 kostenlose Token sichern –无需信用卡.

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: Falscher API-Endpunkt



❌ FALSCH - Dieser Endpunkt funktioniert NICHT mit HolySheep

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # Das ist OpenAI, nicht HolySheep!
)


✓ RICHTIG - HolySheep verwendet eigenen Endpunkt

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # ← Korrekt!
)

Lösung: Ersetzen Sie immer api.openai.com durch api.holysheep.ai. Die Request-Format bleibt identisch.

Fehler 2: Rate Limit ohne exponentielles Backoff



❌ PROBLEMATISCH - Busy-Waiting bei Rate Limits

def send_request(prompt):
    while True:
        try:
            return client.chat.completions.create(model="deepseek-v3.2", messages=[...])
        except RateLimitError:
            pass  # Endlosschleife! CPU-Frass!


✓ RICHTIG - Exponentielles Backoff mit Jitter

import random
import time

def send_request_with_backoff(prompt, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model="deepseek-v3.2", 
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
        except RateLimitError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise e
            
            # Exponentielles Backoff: 1s, 2s, 4s, 8s, 16s
            wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            print(f"Rate Limit. Warte {wait_time:.2f}s...")
            time.sleep(wait_time)
        except ModelUnavailableError:
            # Sofort auf Fallback-Modell wechseln
            return client.chat.completions.create(
                model="gemini-2.5-flash",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )

Lösung: Implementieren Sie immer exponentielles Backoff mit Randomisierung (Jitter), um Thundering Herd-Probleme zu vermeiden.

Fehler 3: Fehlende Error-Handling für Model-Unavailable



❌ FEHLERHAFT - Keine Behandlung von Modell-Nichtverfügbarkeit

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4.5",  # Wird eventuell nicht unterstützt!
        messages=[...]
    )
except Exception as e:
    print(f"Fehler: {e}")  # Generisch - keine spezifische Behandlung
    raise


✓ VOLLSTÄNDIG - Mit Modell-Fallback und Fehlerklassifizierung

from holysheep.exceptions import (
    HolySheepError,
    RateLimitError,
    ModelUnavailableError,
    AuthenticationError,
    InvalidRequestError
)

def robust_request(prompt: str, preferred_model: str = "deepseek-v3.2"):
    models_to_try = [preferred_model, "gemini-2.5-flash", "gpt-4.1"]
    
    for model in models_to_try:
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            return {"success": True, "model": model, "response": response}
            
        except AuthenticationError:
            # API-Key Problem - nicht mit Fallback loesen
            raise Exception("Ungueltiger API-Key. Bitte ueberpruefen.")
            
        except InvalidRequestError as e:
            # Eingabefehler - werden mit anderen Modellen nicht besser
            raise Exception(f"Ungueltige Anfrage: {e}")
            
        except ModelUnavailableError:
            # Modell nicht verfuegbar - weiter zum naechsten
            print(f"Modell {model} nicht verfuegbar, versuche naechstes...")
            continue
            
        except RateLimitError:
            # Rate Limit - mit Backoff erneut versuchen
            time.sleep(2)
            continue
    
    return {"success": False, "error": "Alle Modelle ausgefallen"}

Lösung: Differenzieren Sie zwischen behebbaren Fehlern (RateLimit, ModelUnavailable) und kritischen Fehlern (Authentication, InvalidRequest).

Fehler 4: Token-Budget nicht überwacht



❌ GEFÄHRLICH - Keine Budget-Kontrolle

def process_user_request(prompt):
    return client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",  # Teuerstes Modell!
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=4000  # Potentiell sehr teuer!
    )


✓ SICHER - Mit Budget-Guardrails

class BudgetGuard:
    def __init__(self, monthly_limit_usd: float = 100.0):
        self.monthly_limit = monthly_limit_usd
        self.spent = 0.0
        self.cost_per_token = {
            "deepseek-v3.2": 0.00000042,
            "gemini-2.5-flash": 0.00000250,
            "gpt-4.1": 0.00000800,
        }
    
    def can_afford(self, model: str, max_tokens: int) -> bool:
        estimated_cost = max_tokens * self.cost_per_token.get(model, 0)
        return (self.spent + estimated_cost) <= self.monthly_limit
    
    def record_usage(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int):
        cost = (input_tokens + output_tokens) * self.cost_per_token.get(model, 0)
        self.spent += cost
        print(f"Verbrauch aktualisiert: ${self.spent:.4f} / ${self.monthly_limit:.2f}")
    
    def get_remaining_budget(self) -> float:
        return max(0, self.monthly_limit - self.spent)

budget = BudgetGuard(monthly_limit_usd=100.0)

def safe_request(prompt: str):
    model = "deepseek-v3.2"  # Standard: guenstigstes Modell
    max_tokens = 500  # Konservatives Limit
    
    if not budget.can_afford(model, max_tokens):
        raise Exception(f"Budget aufgebraucht! Verbleibend: ${budget.get_remaining_budget():.4f}")
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=max_tokens
    )
    
    budget.record_usage(
        model=model,
        input_tokens=response.usage.prompt_tokens,
        output_tokens=response.usage.completion_tokens
    )
    
    return response

Lösung:

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