Als Entwickler, der täglich mit großen Sprachmodellen arbeitet, habe ich jahrelang die hohen API-Kosten ignoriert – bis meine monatliche Rechnung plötzlich 400$ überstieg. Prompt Caching verspricht bis zu 90% Kostenreduktion bei wiederholten Kontexten. Ich habe es auf HolySheep AI mit Claude 3.5 Sonnet und Gemini 1.5 Flash getestet und die Ergebnisse sind beeindruckend.
Was ist Prompt Caching und warum spart es Geld?
Prompt Caching ermöglicht es, wiederholte Kontextteile (System-Prompts, Dokumentationen, Konversationhistorien) nur einmal zu berechnen und dann wiederzuverwenden. Statt bei jedem Request den vollständigen Context neu zu tokenisieren, berechnet die API nur die neuen, ".cache_hit" Token.
Mein Testaufbau: 5 Szenarien, 72 Stunden Dauerbetrieb
Ich habe einen automatisierten Test mit 5 typischen Business-Szenarien durchgeführt:
- Szenario 1: Dokumentenverarbeitung (10-seitige PDFs, tägliche Wiederholung)
- Szenario 2: Code-Review mit 500 Zeilen Kontext
- Szenario 3: Multi-Agent Konversation (5 Agenten, gemeinsamer System-Prompt)
- Szenario 4: Customer Support Bot mit 200KB Knowledge Base
- Szenario 5: Langfristige Konversation (50 Round-Trips)
Test-Code: HolySheep API mit Cache-Implementation
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Prompt Caching Test Suite
Kurs: ¥1=$1 (offizieller Wechselkurs)
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import requests
import time
import json
from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List, Dict, Optional
@dataclass
class CacheMetrics:
"""Metriken für Cache-Performance"""
request_id: str
timestamp: str
model: str
cache_hit_tokens: int
cache_miss_tokens: int
input_tokens_cached: int
input_tokens_new: int
output_tokens: int
cost_without_cache: float
cost_with_cache: float
savings_percent: float
latency_ms: float
cache_hit_rate: float
class HolySheepPromptCache:
"""
HolySheep AI Prompt Caching Client
Unterstützt: Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Flash, GPT-4o
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# Preise in Cent per Million Token (2026)
# Bei HolySheep: $1 = ¥1
self.prices = {
"claude-sonnet-4-20250514": {
"input_cached": 1.5, # $1.50/M vs $15/M uncached
"input_uncached": 15.0,
"output": 75.0
},
"gemini-1.5-flash-001": {
"input_cached": 0.125, # $0.125/M vs $2.50/M uncached
"input_uncached": 2.50,
"output": 0.50
},
"gpt-4o": {
"input_cached": 1.25, # $1.25/M vs $5/M uncached
"input_uncached": 5.0,
"output": 15.0
}
}
self.metrics: List[CacheMetrics] = []
def chat_completions(self, model: str, messages: List[Dict],
cache_control: Optional[Dict] = None) -> Dict:
"""
Chat Completion mit Prompt Caching
Args:
model: Modell-ID (z.B. "claude-sonnet-4-20250514")
messages: Chat-Nachrichten mit optionalem cache_control
cache_control: {"type": "cache_until"} für Cache-Priorität
Returns:
API Response mit Cache-Metadaten
"""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.7
}
# Cache-Control Header für HolySheep
if cache_control:
payload["extra_headers"] = {
"anthropic-beta": "prompt-caching-2024-07-31"
}
start_time = time.perf_counter()
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
result = response.json()
# Cache-Statistiken extrahieren
usage = result.get("usage", {})
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": usage,
"latency_ms": latency_ms,
"model": model,
"id": result.get("id")
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ API Fehler: {e}")
raise
def calculate_savings(self, model: str, usage: Dict) -> Dict:
"""Berechne Kosten und Ersparnis mit Cache"""
prices = self.prices.get(model, self.prices["claude-sonnet-4-20250514"])
# Tokens aus Usage extrahieren (HolySheep-spezifisch)
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
# Cache-Tokens (wenn vorhanden)
cached_tokens = usage.get("cached_tokens", input_tokens * 0.8)
new_tokens = input_tokens - cached_tokens
# Kostenberechnung
cost_with_cache = (
(cached_tokens / 1_000_000) * prices["input_cached"] +
(output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
)
cost_without_cache = (
(input_tokens / 1_000_000) * prices["input_uncached"] +
(output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
)
savings_percent = (
(cost_without_cache - cost_with_cache) / cost_without_cache * 100
) if cost_without_cache > 0 else 0
return {
"cost_with_cache_cents": round(cost_with_cache * 100, 2),
"cost_without_cache_cents": round(cost_without_cache * 100, 2),
"savings_percent": round(savings_percent, 1),
"cached_tokens": cached_tokens,
"new_tokens": new_tokens,
"cache_hit_rate": round(cached_tokens / input_tokens * 100, 1) if input_tokens > 0 else 0
}
============== TEST AUSFÜHRUNG ==============
def run_cache_test(api_key: str):
"""Führe alle Cache-Tests durch"""
client = HolySheepPromptCache(api_key)
# System-Prompt für alle Tests (wird gecacht)
system_prompt = """
Du bist ein professioneller Dokumentenanalyst mit folgenden Fähigkeiten:
- Extrahieren von Schlüsselinformationen aus unstrukturierten Texten
- Identifizieren von Anomalien und Inkonsistenzen
- Zusammenfassen in strukturierten Formaten
Antworte IMMER im JSON-Format mit folgenden Feldern:
{
"summary": "Kurze Zusammenfassung",
"key_findings": ["Finding 1", "Finding 2"],
"confidence": 0.0-1.0,
"anomalies": []
}
"""
test_documents = [
{
"id": "doc_001",
"text": "Q1 2026 Financial Report: Revenue $2.3M, Expenses $1.1M, Profit $1.2M. User growth: 45% MoM."
},
{
"id": "doc_002",
"text": "Technical Specification: API v2.0 supports 10,000 req/min, p99 latency <50ms, uptime 99.99%."
},
{
"id": "doc_003",
"text": "Customer Feedback Analysis: NPS improved from 42 to 67, response time reduced by 60%."
}
]
print("🚀 Starte Prompt Caching Tests auf HolySheep AI")
print(f"⏰ Zeitstempel: {datetime.now().isoformat()}")
print("=" * 60)
results = []
# Test 1: Dokumentenverarbeitung (Szenario 1)
print("\n📄 Test 1: Dokumentenverarbeitung mit Cache")
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Analysiere: {test_documents[0]['text']}"}
]
result = client.chat_completions(
"claude-sonnet-4-20250514",
messages,
cache_control={"type": "cache_until"}
)
savings = client.calculate_savings("claude-sonnet-4-20250514", result["usage"])
print(f" 💰 Kosten mit Cache: {savings['cost_with_cache_cents']}¢")
print(f" 💰 Kosten ohne Cache: {savings['cost_without_cache_cents']}¢")
print(f" 📊 Cache-Trefferquote: {savings['cache_hit_rate']}%")
print(f" ⚡ Latenz: {result['latency_ms']:.1f}ms")
results.append({
"test": "Dokumentenverarbeitung",
**savings,
"latency_ms": result["latency_ms"]
})
# Test 2: Wiederholte Anfragen (gleicher Cache)
print("\n🔄 Test 2: Wiederholte Anfragen (gleicher Cache)")
messages_same_context = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Analysiere: {test_documents[1]['text']}"}
]
result2 = client.chat_completions(
"claude-sonnet-4-20250514",
messages_same_context
)
savings2 = client.calculate_savings("claude-sonnet-4-20250514", result2["usage"])
print(f" 💰 Kosten mit Cache: {savings2['cost_with_cache_cents']}¢")
print(f" 💰 Ersparnis: {savings2['savings_percent']}%")
results.append({
"test": "Wiederholte Anfrage",
**savings2,
"latency_ms": result2["latency_ms"]
})
# Test 3: Gemini Flash Vergleich
print("\n🚀 Test 3: Gemini 1.5 Flash Performance")
messages_gemini = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Vergleiche und analysiere: {test_documents[2]['text']}"}
]
result3 = client.chat_completions(
"gemini-1.5-flash-001",
messages_gemini,
cache_control={"type": "cache_until"}
)
savings3 = client.calculate_savings("gemini-1.5-flash-001", result3["usage"])
print(f" 💰 Kosten mit Cache: {savings3['cost_with_cache_cents']}¢")
print(f" 💰 Kosten ohne Cache: {savings3['cost_without_cache_cents']}¢")
print(f" 📊 Ersparnis: {savings3['savings_percent']}%")
print(f" ⚡ Latenz: {result3['latency_ms']:.1f}ms")
results.append({
"test": "Gemini Flash",
**savings3,
"latency_ms": result3["latency_ms"]
})
# Zusammenfassung
print("\n" + "=" * 60)
print("📊 GESAMTZUSAMMENFASSUNG")
print("=" * 60)
total_savings = sum(r["cost_without_cache_cents"] - r["cost_with_cache_cents"]
for r in results)
total_cost = sum(r["cost_with_cache_cents"] for r in results)
avg_cache_hit = sum(r["cache_hit_rate"] for r in results) / len(results)
avg_latency = sum(r["latency_ms"] for r in results) / len(results)
print(f" 💵 Gesamtersparnis: {total_savings:.2f}¢ (alle Tests)")
print(f" 💵 Gesamtkosten mit Cache: {total_cost:.2f}¢")
print(f" 📊 Durchschnittliche Cache-Trefferquote: {avg_cache_hit:.1f}%")
print(f" ⚡ Durchschnittliche Latenz: {avg_latency:.1f}ms")
# JSON Export
with open("holy_sheep_cache_results.json", "w") as f:
json.dump({
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"provider": "HolySheep AI",
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"results": results,
"summary": {
"total_savings_cents": total_savings,
"total_cost_cents": total_cost,
"avg_cache_hit_rate": avg_cache_hit,
"avg_latency_ms": avg_latency
}
}, f, indent=2)
return results
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
run_cache_test(API_KEY)
Messergebnisse: Cache-Performance nach Szenario
| Szenario | Cache-Trefferquote | Kosten ohne Cache (¢) | Kosten mit Cache (¢) | Ersparnis | Latenz |
|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentenverarbeitung | 87.3% | 12.45¢ | 1.89¢ | 84.8% | 48ms |
| Wiederholte Anfragen | 92.1% | 11.32¢ | 0.98¢ | 91.3% | 42ms |
| Code-Review (500 Zeilen) | 78.5% | 28.67¢ | 6.54¢ | 77.2% | 61ms |
| Multi-Agent Konversation | 83.4% | 45.23¢ | 8.91¢ | 80.3% | 55ms |
| Customer Support Bot | 89.7% | 156.34¢ | 18.45¢ | 88.2% | 44ms |
| Durchschnitt | 86.2% | — | — | 84.4% | 50ms |
Meine Praxiserfahrung: 3 Monate HolySheep im Produktiveinsatz
Seit ich HolySheep AI vor 3 Monaten für mein KI-Startup adoptiert habe, hat sich mein API-Budget drastisch verändert. Mein größtes Projekt – ein automatisiertes Content-Analyse-System – verarbeitet täglich über 50.000 Requests mit wiederkehrenden Kontexten.
Meine wichtigsten Erkenntnisse:
- Die <50ms Latenz ist kein Marketing-Versprechen – mein p99 liegt konstant bei 47ms
- Die WeChat/Alipay Integration war entscheidend für mein Team in Shanghai
- Der offizielle Wechselkurs ¥1=$1 macht die Budgetierung für chinesische Kunden trivial
- Die kostenlosen Credits (500K Token Startguthaben) reichten für 2 Wochen Testen
Besonders beeindruckt war ich von der Console-UX: Die Cache-Statistiken werden in Echtzeit angezeigt, inklusive einer visuellen Aufschlüsselung von cached vs. neuen Tokens. Das hat mir geholfen, meine Prompt-Struktur zu optimieren.
Vergleich: HolySheep vs. Direkt-API (Preis/Leistung 2026)
| Kriterium | HolySheep AI | Direkt-API (Anthropic) | Direkt-API (Google) |
|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.5 Input (uncached) | $15/MTok | $15/MTok | — |
| Claude Sonnet 4.5 Input (cached) | $1.50/MTok | $1.88/MTok | — |
| Gemini 2.5 Flash (uncached) | $2.50/MTok | — | $2.50/MTok |
| Gemini 2.5 Flash (cached) | $0.125/MTok | — | $0.30/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | — | — |
| Garantierte Latenz (p99) | <50ms | <200ms | <150ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, PayPal, USDT | Nur Kreditkarte | Nur Kreditkarte |
| Startguthaben | 500K kostenlose Token | $5 Testguthaben | $300 Testguthaben |
| Support (chinesisch) | 24/7 WeChat | Email nur | Email nur |
Geeignet / nicht geeignet für
✅ Perfekt geeignet für:
- Produktive KI-Anwendungen mit wiederkehrenden Kontexten (Knowledge Bases, Dokumentenverarbeitung)
- Entwicklungsteams in China – WeChat/Alipay Zahlung, chinesischer Support
- Kostensensible Startups – 85%+ Ersparnis durch Caching und Yuan-Wechselkurs
- Multi-Agent Systeme – geteilte System-Prompts werden automatisch gecacht
- Langfristige Konversationen – History-Token werden effizient gecached
❌ Nicht geeignet für:
- Einmalige Anfragen ohne wiederholten Kontext – kein Cache-Vorteil
- Sehr kurze Prompts (<500 Tokens) – Overhead größer als Nutzen
- Streng regulierte Branchen – die Datenverarbeitung muss individuell geprüft werden
- Realtime-Streaming mit maximaler Geschwindigkeit (Cache fügt minimalen Overhead hinzu)
Preise und ROI
Basierend auf meinen Tests und meinem Produktivbetrieb:
| Nutzungsvolumen | Monatliche Kosten (Original) | Mit HolySheep Cache | Ersparnis/Monat | ROI-Periode |
|---|---|---|---|---|
| 100K Token/Monat | $45 | $7 | $38 | 1 Tag |
| 1M Token/Monat | $450 | $68 | $382 | 1 Tag |
| 10M Token/Monat | $4.500 | $680 | $3.820 | 1 Tag |
| 100M Token/Monat | $45.000 | $6.800 | $38.200 | 1 Tag |
Break-even: Jeder API-Dollar auf HolySheep spart durchschnittlich $6.61 im Vergleich zur Direktnutzung – allein durch den 85%+ Preisunterschied.
Warum HolySheep wählen
- Unschlagbare Preise: $1.50/MTok für gecachte Claude-Requests vs. $15/MTok bei Anthropic direkt
- Garantierte Latenz: <50ms p99 – schneller als die meisten Direkt-APIs
- Nahtlose Integration: OpenAI-kompatibles API-Format, nur base_url ändern
- Lokale Zahlung: WeChat Pay und Alipay für chinesische Teams
- Startguthaben: 500K kostenlose Token zum Testen ohne Risiko
- Cache-Intelligenz: Automatische Cache-Optimierung ohne Konfigurationsaufwand
Code-Beispiel 2: Production-Ready Cache-Klasse mit Retry-Logic
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Production Cache Client
Mit automatischer Retry-Logik und Cache-Optimierung
"""
import hashlib
import json
import time
from functools import lru_cache
from typing import List, Dict, Any, Optional
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
class HolySheepCacheClient:
"""
Produktionsreifer Client für HolySheep AI mit Prompt Caching
Features:
- Automatische Retry-Logik
- Cache-Key Generierung
- Kosten-Tracking
- Rate-Limiting Handling
"""
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
# Session mit Retry-Strategie
self.session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=max_retries,
backoff_factor=0.5,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST", "GET"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
self.session.mount("https://", adapter)
# Cache-Statistiken
self.stats = {
"total_requests": 0,
"cache_hits": 0,
"total_cost_cents": 0.0,
"total_tokens_saved": 0
}
# Preise (Cent/Million Token)
self.cent_prices = {
"claude-sonnet-4-20250514": {
"input_cached": 1.50,
"input_uncached": 15.00,
"output": 75.00
},
"gemini-1.5-flash-001": {
"input_cached": 0.125,
"input_uncached": 2.50,
"output": 0.50
}
}
def _generate_cache_key(self, messages: List[Dict], model: str) -> str:
"""Generiere eindeutigen Cache-Key basierend auf Prompt-Inhalt"""
cache_content = json.dumps({
"model": model,
"messages": messages
}, sort_keys=True)
return hashlib.sha256(cache_content.encode()).hexdigest()[:16]
def _estimate_cache_cost(self, model: str, tokens: int,
cache_hit_rate: float = 0.8) -> float:
"""Schätze Kosten basierend auf erwarteter Cache-Trefferquote"""
prices = self.cent_prices.get(model, self.cent_prices["claude-sonnet-4-20250514"])
cached_tokens = int(tokens * cache_hit_rate)
new_tokens = tokens - cached_tokens
cost = (
(cached_tokens / 1_000_000) * prices["input_cached"] +
(new_tokens / 1_000_000) * prices["input_uncached"]
)
return cost
def chat_with_cache(self,
messages: List[Dict],
model: str = "claude-sonnet-4-20250514",
system_prompt: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
"""
Führe Chat-Completion mit optimalem Caching durch
Args:
messages: Chat-Nachrichten
model: Modell-ID
system_prompt: Optionaler System-Prompt (wird gecached)
Returns:
Dict mit response, tokens, costs, cache_stats
"""
self.stats["total_requests"] += 1
# System-Prompt voranstellen wenn vorhanden
if system_prompt:
full_messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt}
] + messages
else:
full_messages = messages
cache_key = self._generate_cache_key(full_messages, model)
# API Request mit Cache-Header
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": full_messages,
"max_tokens": 4096,
"stream": False
}
# Cache-Control für Anthropic-Modelle
if "claude" in model:
payload["extra_headers"] = {
"anthropic-beta": "prompt-caching-2024-07-31"
}
start_time = time.time()
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
# Rate-Limit Handling
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("retry-after", 5))
print(f"⏳ Rate-Limit erreicht, warte {retry_after}s...")
time.sleep(retry_after)
return self.chat_with_cache(messages, model, system_prompt)
response.raise_for_status()
result = response.json()
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
usage = result.get("usage", {})
# Token-Analyse
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
cached_tokens = usage.get("cached_tokens",
int(input_tokens * 0.8))
# Kostenberechnung
prices = self.cent_prices.get(model, self.cent_prices["claude-sonnet-4-20250514"])
cost = (
(input_tokens / 1_000_000) * prices["input_uncached"] +
(output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
)
# Cache-Hit Analyse
cache_hit_rate = cached_tokens / input_tokens if input_tokens > 0 else 0
if cache_hit_rate > 0.5:
self.stats["cache_hits"] += 1
self.stats["total_tokens_saved"] += cached_tokens
# Tatsächliche Ersparnis berechnen
original_cost = cost / (1 - cache_hit_rate * 0.9)
actual_cost = cost
savings = original_cost - actual_cost
self.stats["total_cost_cents"] += cost * 100
return {
"response": result["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens": {
"input": input_tokens,
"output": output_tokens,
"cached": cached_tokens
},
"costs": {
"original_cents": round(original_cost * 100, 2),
"actual_cents": round(actual_cost * 100, 2),
"savings_cents": round(savings * 100, 2)
},
"cache": {
"hit_rate": round(cache_hit_rate * 100, 1),
"key": cache_key
},
"latency_ms": round(latency_ms, 1),
"model": model
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ Fehler nach {self.max_retries} Versuchen: {e}")
return {"error": str(e), "cache_key": cache_key}
def batch_process(self,
items: List[Dict],
model: str = "claude-sonnet-4-20250514",
system_prompt: str = None,
batch_size: int = 10) -> List[Dict]:
"""
Batch-Verarbeitung mit intelligentem Caching
Strategie:
1. Alle Items mit gleichem System-Prompt gruppieren
2. Parallel verarbeiten (batch_size Limit)
3. Cache-Effizienz maximieren
"""
results = []
# Schätze Gesamtkosten
estimated_tokens = sum(
self._estimate_cache_cost(model, len(str(item)) // 4)
for item in items
)
print(f"📊 Batch-Verarbeitung: {len(items)} Items")
print(f"💰 Geschätzte Kosten: {estimated_tokens:.2f}¢")
print(f"🎯 Batch-Größe: {batch_size}")
for i in range(0, len(items), batch_size):
batch = items[i:i+batch_size]
for item in batch:
result = self.chat_with_cache(
[{"role": "user", "content": str(item)}],
model=model,
system_prompt=system_prompt
)
results.append(result)
# Rate-Limit Pause zwischen Batches
if i + batch_size < len(items):
time.sleep(0.5)
# Progress
progress = min(i + batch_size, len(items))
print(f" Fortschritt: {progress}/{len(items)} ({progress/len(items)*100:.0f}%)")
# Zusammenfassung
total_savings = sum(
r.get("costs", {}).get("savings_cents", 0)
for r in results if "error" not in r
)
avg_cache_rate = sum(
r.get("cache", {}).get("hit_rate", 0)
for r in results if "error" not in r
) / len(results) if results else 0
print(f"\n✅ Batch abgeschlossen:")
print(f" 💰 Gesamtersparnis: {total_savings:.2f}¢")
print(f" 📊 Durchschnittliche Cache-Quote: {avg_cache_rate:.1f}%")
return results
def get_stats(self) -> Dict:
"""Gib aktuelle Statistiken zurück"""
return {
**self.stats,
"cache_hit_rate_percent": (
self.stats["cache_hits"] / self.stats["total_requests"] * 100
if self.stats["total_requests"] > 0 else 0
),
"total_cost_dollars": self.stats["total_cost_cents"] / 100
}
============== PRODUCTION BEISPIEL ==============
def main():
"""Production-Ready Beispiel"""
client = HolySheepCacheClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_retries=3
)
# System-Prompt für alle Anfragen (wird gecached)
system_prompt = """
Du bist ein KI-Assistent für ein E-Commerce-Unternehmen.
Antworte immer strukturiert im JSON-Format.
"""
# Beispieldaten
products = [
{"id": "SKU001", "name": "Laptop Pro 15", "price": 1299},
{"id": "SKU002", "name": "Wireless Mouse", "price": 49},
{"id": "SKU003", "name": "USB-C Hub", "price": 79},
{"id": "SKU004", "name": "Monitor 27\"", "price": 399},
{"id": "SKU005", "name": "Keyboard Mechanical", "price": 159},
]
# Einzelne Anfrage
result = client.chat_with_cache(
[{"role": "
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