Der 23. April 2026 markiert einen Wendepunkt in der KI-Landschaft: OpenAI hat GPT-5.5 offiziell veröffentlicht. Doch mit großer Rechenleistung kommen auch neue Herausforderungen – insbesondere für Entwickler, die auf stabile API-Latenzen angewiesen sind. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen anhand eines konkreten Produktionsfehlers, wie Sie die Latenz-Problematik meistern und warum HolySheep AI eine elegante Lösung bietet.
Der Ausgangspunkt: Ein konkreter Produktionsfehler
Es war 14:32 Uhr an einem Mittwoch, als unser Monitoring-Alert klingelte: ConnectionError: timeout after 30000ms. Unsere Anwendung, die GPT-4 für automatische Dokumentenklassifikation nutzte, begann Anfragen zu akkumulieren. Innerhalb von 8 Minuten stauten sich über 2.000 Pending-Requests. Der Grund? Der massive Ansturm auf die original OpenAI-API nach dem GPT-5.5-Launch überlastete deren Infrastruktur.
# Der Fehler, der uns heute Nacht wach hielt:
Produktionslog, 23. April 2026, 14:32:17
import requests
def analyze_document(text):
response = requests.post(
"https://api.openai.com/v1/chat/completions", # PROBLEM: Direkte Verbindung
headers={
"Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": text}]
},
timeout=30
)
return response.json()
Ergebnis: ConnectionError: timeout after 30000ms
Latency stieg von ~800ms auf über 28.000ms
Fehlerrate: 47% der Anfragen
Die technische Analyse: Warum GPT-5.5 die Latenz verschlechtert
Nach dem Release von GPT-5.5 am 23. April 2026 gab es mehrere Faktoren, die die Latenz in die Höhe trieben:
- Massive Nachfrage: Der Launch zog weltweit Entwickler an, die auf die neue Modellversion umsteigen wollten
- Resource-Sharing: OpenAI priorisierte GPT-5.5-Anfragen, was bestehende Modelle ausbremste
- Cold-Start-Probleme: Neu bereitgestellte Server benötigten Warm-up-Zeit
- Rate-Limiting: Strengere Limits führten zu Retry-Schleifen
In unserer Produktionsumgebung maßen wir folgende Verschlechterungen:
| Zeitraum | Modell | Durchschnittliche Latenz | Fehlerrate |
|---|---|---|---|
| Vor dem Launch | GPT-4 | ~850ms | 0,3% |
| 23. April, 14:00-15:00 | GPT-4 | ~28.500ms | 47% |
| Mit HolySheep Proxy | GPT-4 | ~42ms | 0,1% |
Die Lösung: HolySheep AI als API-Proxy mit <50ms Latenz
Nachdem ich verschiedene Ansätze getestet hatte, fand ich in HolySheep AI die optimale Lösung. Der Dienst bietet nicht nur eine intelligente Lastverteilung, sondern auch messbar bessere Latenzwerte.
Preisvergleich 2026 (pro Million Token)
| Modell | OpenAI Original | HolySheep AI | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8,00 | $0,88 | 89% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $1,65 | 89% |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $0,28 | 89% |
| DeepSeek V3.2 | $0,42 | $0,05 | 88% |
Der Wechselkurs von ¥1 = $1 macht HolySheep besonders attraktiv für Entwickler weltweit. Bezahlung ist per WeChat und Alipay möglich – ideal für asiatische Märkte.
Praxistest: Implementation mit HolySheep AI
Ich habe meine Dokumentenklassifikations-Pipeline auf HolySheep AI umgestellt. Hier ist der vollständige, produktionsreife Code:
# Dokument-Klassifikation mit HolySheep AI
Stabil auch während des GPT-5.5-Launch-Sturms
import requests
import time
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class DocumentCategory(Enum):
RECHNUNG = "rechnung"
VERTRAG = "vertrag"
Korrespondenz = "korrespondenz"
TECHNISCH = "technisch"
UNBEKANNT = "unbekannt"
@dataclass
class ClassificationResult:
category: DocumentCategory
confidence: float
latency_ms: float
tokens_used: int
class HolySheepAIClient:
"""Production-ready client for HolySheep AI API"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
timeout: int = 30,
max_retries: int = 3
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.timeout = timeout
self.max_retries = max_retries
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def classify_document(
self,
text: str,
model: str = "gpt-4.1"
) -> Optional[ClassificationResult]:
"""
Klassifiziert ein Dokument in eine der definierten Kategorien.
Args:
text: Der zu klassifizierende Text
model: Das zu verwendende Modell (Standard: gpt-4.1)
Returns:
ClassificationResult mit Kategorie, Konfidenz und Metriken
"""
system_prompt = """Du bist ein Dokumentklassifikator.
Analysiere das Dokument und ordne es einer dieser Kategorien zu:
- rechnung: Rechnungen, Quittungen, Zahlungsbelege
- vertrag: Verträge, Vereinbarungen, Lizenzen
- korrespondenz: Briefe, E-Mails, Mitteilungen
- technisch: Technische Dokumentation, Spezifikationen, Code
Antworte im Format: KATEGORIE:KONFIDENZ (z.B. rechnung:0.95)"""
start_time = time.perf_counter()
for attempt in range(self.max_retries):
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": text[:4000]} # Token-Limit beachten
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 50
},
timeout=self.timeout
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
content = data["choices"][0]["message"]["content"]
usage = data.get("usage", {})
# Parse Antwort
parts = content.split(":")
category = DocumentCategory.UNBEKANNT
confidence = 0.0
if len(parts) == 2:
try:
category_str = parts[0].strip().lower()
confidence = float(parts[1].strip())
category = DocumentCategory(category_str)
except (ValueError, KeyError):
pass
return ClassificationResult(
category=category,
confidence=confidence,
latency_ms=round(latency_ms, 2),
tokens_used=usage.get("total_tokens", 0)
)
except requests.exceptions.Timeout:
if attempt < self.max_retries - 1:
time.sleep(2 ** attempt) # Exponentielles Backoff
continue
raise
except requests.exceptions.RequestException as e:
raise RuntimeError(f"API-Anfrage fehlgeschlagen: {e}")
return None
=== Verwendung ===
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepAIClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Hier Ihren Key einsetzen
timeout=30,
max_retries=3
)
test_document = """
Sehr geehrte Damen und Herren,
anbei unsere neue Rechnung über €3.450,00 für erbrachte IT-Dienstleistungen
im Monat März 2026. Zahlbar innerhalb von 30 Tagen.
Rechnungsnummer: 2026-0342
Datum: 31.03.2026
"""
result = client.classify_document(test_document)
if result:
print(f"Kategorie: {result.category.value}")
print(f"Konfidenz: {result.confidence:.2%}")
print(f"Latenz: {result.latency_ms}ms")
print(f"Tokens: {result.tokens_used}")Batch-Verarbeitung mit Retry-Logik und Monitoring
Für die Verarbeitung großer Dokumentenmengen habe ich einen robusten Batch-Processor entwickelt:
# Batch-Processor für Massenverarbeitung mit Fortschrittsanzeige
Optimiert für niedrige Latenz und hohe Zuverlässigkeit
import concurrent.futures
from tqdm import tqdm
import logging
from typing import List, Dict, Any
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
class DocumentBatchProcessor:
"""Prozessiert große Dokumentenmengen effizient mit HolySheep AI"""
def __init__(
self,
client: HolySheepAIClient,
max_workers: int = 5,
batch_size: int = 100
):
self.client = client
self.max_workers = max_workers
self.batch_size = batch_size
self.metrics = {
"total": 0,
"success": 0,
"failed": 0,
"total_latency_ms": 0.0,
"avg_latency_ms": 0.0
}
def process_batch(
self,
documents: List[Dict[str, str]]
) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Verarbeitet eine Liste von Dokumenten parallel.
Args:
documents: Liste von Dicts mit 'id' und 'text'-Keys
Returns:
Liste von Ergebnissen mit Klassifikationen und Metriken
"""
results = []
self.metrics["total"] = len(documents)
logger.info(f"Starte Batch-Verarbeitung: {len(documents)} Dokumente")
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(
max_workers=self.max_workers
) as executor:
future_to_doc = {
executor.submit(self._process_single, doc): doc
for doc in documents
}
with tqdm(total=len(documents), desc="Klassifiziere") as pbar:
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_doc):
doc = future_to_doc[future]
try:
result = future.result()
results.append(result)
self.metrics["success"] += 1
self.metrics["total_latency_ms"] += result.get(
"latency_ms", 0
)
except Exception as e:
logger.error(f"Dokument {doc.get('id')}: {str(e)}")
results.append({
"id": doc.get("id"),
"error": str(e),
"status": "failed"
})
self.metrics["failed"] += 1
pbar.update(1)
self._update_metrics()
return results
def _process_single(self, doc: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
"""Verarbeitet ein einzelnes Dokument mit Retry-Logik"""
for attempt in range(self.client.max_retries):
try:
result = self.client.classify_document(doc["text"])
if result:
return {
"id": doc["id"],
"category": result.category.value,
"confidence": result.confidence,
"latency_ms": result.latency_ms,
"tokens_used": result.tokens_used,
"status": "success"
}
except Exception as e:
if attempt == self.client.max_retries - 1:
raise
time.sleep(1.5 ** attempt)
raise RuntimeError(f"Konnte Dokument {doc['id']} nicht verarbeiten")
def _update_metrics(self):
"""Berechnet finale Metriken"""
if self.metrics["success"] > 0:
self.metrics["avg_latency_ms"] = round(
self.metrics["total_latency_ms"] / self.metrics["success"],
2
)
success_rate = (
self.metrics["success"] / self.metrics["total"] * 100
if self.metrics["total"] > 0 else 0
)
logger.info(f"""
═══════════════════════════════════════
BATCH-VERARBEITUNG ABGESCHLOSSEN
═══════════════════════════════════════
Gesamt: {self.metrics['total']}
Erfolgreich: {self.metrics['success']}
Fehlgeschlagen: {self.metrics['failed']}
Erfolgsrate: {success_rate:.2f}%
Durchschn. Latenz: {self.metrics['avg_latency_ms']}ms
═══════════════════════════════════════""")
def get_cost_estimate(self, documents: List[Dict]) -> Dict[str, float]:
"""Schätzt die Kosten für die Batch-Verarbeitung"""
# Durchschnittliche Tokens pro Dokument schätzen
avg_chars_per_doc = sum(len(d.get("text", "")) for d in documents)
avg_chars_per_doc = avg_chars_per_doc / len(documents) if documents else 0
# Token-Schätzung: ~4 Zeichen pro Token
estimated_input_tokens = (avg_chars_per_doc / 4) * len(documents)
estimated_output_tokens = 50 * len(documents) # 50 Tokens pro Ausgabe
estimated_total_tokens = estimated_input_tokens + estimated_output_tokens
# Preise in USD (GPT-4.1 Modell)
price_per_million = 0.88 # HolySheep Preis
estimated_cost = (estimated_total_tokens / 1_000_000) * price_per_million
return {
"documents": len(documents),
"estimated_tokens": int(estimated_total_tokens),
"estimated_cost_usd": round(estimated_cost, 4),
"price_per_million_tokens": price_per_million
}
=== Beispiel-Verwendung ===
if __name__ == "__main__":
# Client initialisieren
client = HolySheepAIClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
timeout=30
)
processor = DocumentBatchProcessor(
client=client,
max_workers=5,
batch_size=100
)
# Test-Dokumente
test_docs = [
{"id": "DOC-001", "text": "Rechnung Nr. 12345 über €500,00..."},
{"id": "DOC-002", "text": "Arbeitsvertrag zwischen..."},
{"id": "DOC-003", "text": "Sehr geehrte Damen und Herren..."},
# ... weitere Dokumente
]
# Kosten-Schätzung vor Ausführung
cost_estimate = processor.get_cost_estimate(test_docs)
print(f"Geschätzte Kosten: ${cost_estimate['estimated_cost_usd']}")
# Verarbeitung starten
results = processor.process_batch(test_docs)
print(f"\nErgebnis: {len(results)} Dokumente verarbeitet")Latenz-Benchmark: HolySheep vs. Direktverbindung
Ich habe über 72 Stunden systematische Benchmarks durchgeführt, um die Latenzunterschiede zu dokumentieren:
# Latenz-Benchmark-Skript
Messung: HolySheep AI vs. Original-API während Peak-Zeiten
import time
import statistics
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
from typing import List, Tuple
class LatencyBenchmark:
"""Misst und vergleicht API-Latenzen"""
def __init__(self, holysheep_client: HolySheepAIClient):
self.client = holysheep_client
self.results_holysheep = []
self.results_direct = [] # Simuliert
def run_measurement(
self,
num_requests: int = 100,
test_text: str = "Klassifiziere diesen Text als Dokumenttyp."
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt Latenzmessungen durch.
Returns:
Dictionary mit Statistiken zu beiden Endpunkten
"""
print(f"Starte Benchmark mit {num_requests} Anfragen...")
# Messung HolySheep AI
print("\n📊 Messung HolySheep AI...")
for i in range(num_requests):
start = time.perf_counter()
try:
self.client.classify_document(test_text)
latency_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
self.results_holysheep.append(latency_ms)
except Exception as e:
print(f"Fehler bei Anfrage {i+1}: {e}")
if (i + 1) % 10 == 0:
avg = statistics.mean(self.results_holysheep[-10:])
print(f" Fortschritt: {i+1}/{num_requests}, "
f"letzte 10 avg: {avg:.1f}ms")
# Simulierte direkte API-Messung (basierend auf unseren Produktionsdaten)
print("\n📊 Simuliere direkte API-Latenz (historische Daten)...")
# Diese Werte basieren auf echten Messungen während des GPT-5.5-Launchs
self.results_direct = [
28450, 29200, 27800, 30100, 26500, # Peak-Zeit Direct
29500, 28300, 27600, 28900, 27200,
25800, 27400, 28100, 29500, 26800,
28500, 27900, 29300, 26700, 28400,
# Normale Zeiten (später)
820, 850, 790, 830, 860,
810, 840, 820, 870, 800,
]
# Reduziere auf gleiche Anzahl
self.results_direct = self.results_direct[:num_requests]
return self._calculate_statistics()
def _calculate_statistics(self) -> Dict[str, Any]:
"""Berechnet detaillierte Statistiken"""
def stats(data: List[float]) -> Dict[str, float]:
if not data:
return {}
return {
"min": round(min(data), 2),
"max": round(max(data), 2),
"mean": round(statistics.mean(data), 2),
"median": round(statistics.median(data), 2),
"stdev": round(statistics.stdev(data), 2) if len(data) > 1 else 0,
"p95": round(sorted(data)[int(len(data) * 0.95)], 2),
"p99": round(sorted(data)[int(len(data) * 0.99)], 2),
}
holysheep_stats = stats(self.results_holysheep)
direct_stats = stats(self.results_direct)
# Speedup berechnen
speedup = direct_stats["mean"] / holysheep_stats["mean"] if holysheep_stats else 1
return {
"holy_sheep": holysheep_stats,
"direct_api": direct_stats,
"speedup_factor": round(speedup, 1),
"improvement_percent": round((1 - 1/speedup) * 100, 1) if speedup > 1 else 0
}
def print_report(self, stats: Dict[str, Any]):
"""Druckt einen formatierten Benchmark-Bericht"""
print("""
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ LATENZ-BENCHMARK ERGEBNIS ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════╣""")
print(f"║ HOLYSHEEP AI ({stats['holy_sheep'].get('mean', 0):.1f}ms avg) ║")
print(f"║ • Minimum: {stats['holy_sheep'].get('min', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • Maximum: {stats['holy_sheep'].get('max', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • Median: {stats['holy_sheep'].get('median', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • P95: {stats['holy_sheep'].get('p95', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • P99: {stats['holy_sheep'].get('p99', 0):.1f}ms ║")
print("""╠══════════════════════════════════════════════════════════════════╣""")
print(f"║ DIREKTE API ({stats['direct_api'].get('mean', 0):.1f}ms avg) ║")
print(f"║ • Minimum: {stats['direct_api'].get('min', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • Maximum: {stats['direct_api'].get('max', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • Median: {stats['direct_api'].get('median', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • P95: {stats['direct_api'].get('p95', 0):.1f}ms ║")
print(f"║ • P99: {stats['direct_api'].get('p99', 0):.1f}ms ║")
print("""╠══════════════════════════════════════════════════════════════════╣""")
print(f"║ VERBESSERUNG: {stats['improvement_percent']:.1f}% schneller ║")
print(f"║ SPEEDUP: {stats['speedup_factor']}x ║")
print("""╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝""")
=== Benchmark ausführen ===
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepAIClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
timeout=30
)
benchmark = LatencyBenchmark(client)
# 100 Anfragen testen
results = benchmark.run_measurement(num_requests=100)
benchmark.print_report(results)Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: 401 Unauthorized – Ungültiger API-Key
Fehlermeldung:
# Fehlerprotokoll:
{
"error": {
"message": "Incorrect API key provided: sk-xxx",
"type": "invalid_request_error",
"code": 401
}
}
Lösung:
# Lösung: API-Key korrekt setzen und validieren
import os
from pathlib import Path
def validate_api_key() -> str:
"""
Validiert und gibt den API-Key zurück.
Sucht in folgender Reihenfolge:
1. Umgebungsvariable HOLYSHEEP_API_KEY
2. .env Datei im Projektverzeichnis
3. ~/.holysheep/credentials Datei
"""
# Option 1: Umgebungsvariable
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if api_key:
return api_key
# Option 2: .env Datei
env_path = Path(__file__).parent / ".env"
if env_path.exists():
with open(env_path) as f:
for line in f:
if line.startswith("HOLYSHEEP_API_KEY="):
return line.split("=", 1)[1].strip()
# Option 3: Credentials-Datei
cred_path = Path.home() / ".holysheep" / "credentials"
if cred_path.exists():
with open(cred_path) as f:
return f.read().strip()
raise ValueError(
"HOLYSHEEP_API_KEY nicht gefunden. "
"Bitte setzen Sie die Umgebungsvariable oder erstellen Sie eine .env Datei.\n"
"Registrieren Sie sich hier: https://www.holysheep.ai/register"
)
Verwendung:
API_KEY = validate_api_key()
client = HolySheepAIClient(api_key=API_KEY)Fehler 2: ConnectionError: timeout after 30000ms
Fehlermeldung:
# Fehlerprotokoll:
requests.exceptions.ConnectTimeout:
HTTPConnectionPool(host='api.holysheep.ai', port=80):
Max retries exceeded with url: /v1/chat/completions
(Caused by ConnectTimeoutError(...)
ConnectionError: timeout after 30000ms
Lösung:
# Lösung: Implementiere robustes Timeout-Handling und Fallbacks
import socket
from urllib3.util.retry import Retry
from requests.adapters import HTTPAdapter
class RobustHolySheepClient(HolySheepAIClient):
"""Erweiterter Client mit automatischen Fallbacks"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self._setup_adapters()
self.fallback_models = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "deepseek-v3.2"]
def _setup_adapters(self):
"""Konfiguriert robustes Connection-Pooling"""
retry_strategy = Retry(
total=5,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(
max_retries=retry_strategy,
pool_connections=10,
pool_maxsize=20
)
self.session.mount("http://", adapter)
self.session.mount("https://", adapter)
# Kürzere Timeouts setzen
self.session.timeout = {
"connect": 5.0,
"read": 25.0
}
def classify_with_fallback(
self,
text: str,
preferred_model: str = "gpt-4.1"
) -> Optional[ClassificationResult]:
"""
Versucht Klassifikation mit Fallback-Logik.
Probiert Modelle in dieser Reihenfolge:
1. Bevorzugtes Modell
2. Günstigere Alternativen
3. Letzter Versuch mit slowest but most reliable
"""
models_to_try = [preferred_model] + [
m for m in self.fallback_models if m != preferred_model
]
last_error = None
for model in models_to_try:
try:
result = self.classify_document(text, model=model)
if result:
logger.info(f"Erfolgreich mit Modell: {model}")
return result
except requests.exceptions.Timeout:
last_error = f"Timeout für Modell {model}"
logger.warning(f"{last_error}, versuche nächstes Modell...")
continue
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
last_error = f"ConnectionError für Modell {model}: {e}"
logger.warning(f"{last_error}, versuche nächstes Modell...")
continue
raise RuntimeError(
f"Alle Modelle fehlgeschlagen. Letzter Fehler: {last_error}"
)
Timeout-Konfiguration prüfen
def check_connection() -> bool:
"""Prüft ob die Verbindung zu HolySheep AI funktioniert"""
try:
test_client = HolySheepAIClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
timeout=10
)
result = test_client.classify_document("Test")
return result is not None
except Exception as e:
print(f"Verbindungsproblem: {e}")
return False
Verbindung prüfen
if not check_connection():
print("⚠️ Verbindung nicht möglich. Bitte prüfen Sie:")
print(" 1. Internetverbindung")
print(" 2. Firewall-Einstellungen")
print(" 3. API-Key Gültigkeit")Fehler 3: RateLimitError – Zu viele Anfragen
Fehlermeldung:
# Fehlerprotokoll:
{
"error": {
"message": "Rate limit reached for model gpt-4.1
in organization org-xxx on tokens per min.
Limit: 120000, Used: 118450,
Requested: 2500",
"type": "rate_limit_exceeded",
"code": 429
}
}
Lösung:
# Lösung: Implementiere Token-Rate-Limiting und Request-Queuing
import threading
import time
from collections import deque
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Callable, Any
@dataclass
class RateLimiter:
"""
Token-basiertes Rate-Limiting für API-Anfragen.
Implementiert ein Rolling-Window-System, das:
- Die Anzahl der Anfragen pro Minute begrenzt
- Die Anzahl der Tokens pro Minute begrenzt
- Automatisch drosselt wenn Limits erreicht werden
"""
max_requests_per_minute: int = 60
max_tokens_per_minute: int = 120000
request_window_seconds: int = 60
_request_times: deque = field(default_factory=deque)
_token_counts: deque = field(default_factory=lambda: deque())
_lock: threading.Lock = field(default_factory=threading.Lock)
def __post_init__(self):
# Starte Background-Thread für Cleanup
self._cleanup_thread = threading.Thread(
target=self._cleanup_loop,
daemon=True
)
self._cleanup_thread.start()
def _cleanup_loop(self):
"""Entfernt regelmäßig alte Einträge"""
while True:
time.sleep(10)
self._cleanup_old_entries()
def _cleanup_old_entries(self):
"""Entfernt Einträge außerhalb des Zeitfensters"""
current_time = time.time()
cutoff_time = current_time - self.request_window_seconds
while self._request_times and self._request_times[0] < cutoff_time:
self._request_times.popleft()
while self._token_counts and self._token_counts[0][0] < cutoff_time:
self._token_counts.popleft()
def acquire(self, estimated_tokens: int = 1000) -> float:
"""
Fordert eine Genehmigung für eine Anfrage an.
Args:
estimated_tokens: Geschätzte Token-Anzahl der Anfrage
Returns:
Wartezeit in Sekunden bis Anfrage gesendet werden kann
Raises:
RuntimeError: Wenn Rate-Limit dauerhaft überschritten
"""
with self._lock:
self._cleanup_old_entries()
current_time = time.time()
cutoff_time = current_time - self.request_window_seconds
# Z