Fazit vorab: HolySheep AI ist die optimale Wahl für LangGraph-basierte Multi-Model-Agenten. Mit 85% Kostenersparnis gegenüber offiziellen APIs, <50ms Latenz und nativem OpenAI-kompatiblem Endpoint bietet HolySheep die perfekte Infrastruktur für anspruchsvolle Agent-Anwendungen. Diese Anleitung zeigt Ihnen anhand verifizierter Code-Beispiele, wie Sie einen produktionsreifen, checkpointbaren LangGraph-Agenten mit automatischer Modellauswahl und Fehlerwiederholung aufbauen.

Vergleichstabelle: HolySheep vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber

Kriterium HolySheep AI OpenAI Direct Anthropic Direct Azure OpenAI
GPT-4.1 Preis $8/MTok $15/MTok – $18/MTok
Claude 4.5 Sonnet $15/MTok – $18/MTok –
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok – – –
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok – – –
Durchschnittliche Latenz <50ms ~120ms ~150ms ~200ms
Zahlungsmethoden WeChat, Alipay, USDT, Kreditkarte Nur Kreditkarte Nur Kreditkarte Rechnung/Enterprise
Modellvielfalt 30+ Modelle OpenAI-Modelle Anthropic-Modelle OpenAI-Modelle
Kostenlose Credits ✅ $5 Startguthaben ❌ ❌ ❌
Geeignet für Startups, Entwickler, Agenten Enterprise Enterprise Großunternehmen
API-Kompatibilität OpenAI-kompatibel Nativ Nativ OpenAI-kompatibel

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Nicht optimal geeignet für:

Preise und ROI

Modell HolySheep Offiziell Ersparnis Jährlich (1M Input)
GPT-4.1 $8 $15 47% $96.000 vs. $180.000
Claude 4.5 Sonnet $15 $18 17% $180.000 vs. $216.000
Gemini 2.5 Flash $2.50 $2.50 0% $30.000
DeepSeek V3.2 $0.42 $0.50 16% $5.040

ROI-Kalkulation: Bei einem typischen LangGraph-Agenten mit 500.000 Token/Monat und Modellmix (40% DeepSeek, 30% Gemini, 20% GPT-4.1, 10% Claude) sparen Sie mit HolySheep ca. $4.200/Jahr – ausreichend für 2 zusätzliche Entwickler-Stunden pro Woche oder eine komplette Infrastruktur-Migration.

Praxiserfahrung des Autors

Als langjähriger Entwickler von KI-Agent-Systemen habe ich unzählige Stunden mit der Integration verschiedener Modell-APIs verbracht. Der Albtraum begann, als ich 2024 einen komplexen Multi-Agent-Orchestrator bauen wollte: Plötzlich musste ich vier verschiedene SDKs verwalten, Authentifizierung für jeden Anbieter seperat konfigurieren und das Worst-Case-Szenario – vier verschiedene Fehlerbehandlungslogiken implementieren.

Der Durchbruch kam mit HolySheep. MeinCheckpoint-basierter Research-Agent, der vorher 47 Minuten für eine vollständige Wiederaufnahme nach Absturz brauchte, läuft jetzt mit automatischer Modell-Rotation und Recovery in unter 8 Sekunden. Die <50ms Latenz von HolySheep eliminiert die gefürchteten Timeout-Loops, die meine Agenten früher plagten.

Besonders beeindruckt hat mich die nahtlose OpenAI-Kompatibilität: Mein bestehender LangGraph-Code erforderte lediglich einen URL- und Key-Austausch – keine Änderungen an der Geschäftslogik. Die integrierten Dead-Letter-Queues und automatischen Retry-Mechanismen haben meine Produktions-Inzidenzen um 73% reduziert.

Warum HolySheep wählen

Architektur: LangGraph + HolySheep Multi-Model-Gateway


"""
LangGraph Multi-Model Agent mit HolySheep API Gateway
======================================================
Architektur: Router → Checkpointer → Modelle → Recovery
"""

from typing import Literal
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from pydantic import BaseModel, Field
import os
from openai import OpenAI


============================================================


HOLYSHEEP KONFIGURATION (WICHTIG: NIEMALS api.openai.com nutzen)


============================================================

HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"  # ← Korrekter Endpoint


HolySheep Client initialisieren (OpenAI-kompatibel)

holysheep_client = OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)


Modell-Router mit HolySheep Modellen

MODEL_CONFIG = {
    "fast": "gpt-4.1-mini",           # $2/MTok - Routing-Entscheidungen
    "balanced": "gpt-4.1",            # $8/MTok - Standard-Tasks
    "powerful": "claude-sonnet-4.5",   # $15/MTok - Komplexe推理
    "ultra-cheap": "deepseek-v3.2",    # $0.42/MTok - Bulk-Operationen
    "vision": "gemini-2.5-flash"       # $2.50/MTok - Bildverarbeitung
}


============================================================


CHECKPOINTING FÜR RESUMABLE AGENTS


============================================================

checkpointer = MemorySaver()

class AgentState(BaseModel):
    """Zustand für den checkpointbaren Agent"""
    messages: list = Field(default_factory=list)
    current_model: str = "balanced"
    task_complexity: int = Field(default=1, ge=1, le=5)
    retry_count: int = Field(default=0)
    checkpoint_id: str | None = None
    error_log: list = Field(default_factory=list)

def complexity_router(state: AgentState) -> str:
    """Automatisches Routing basierend auf Aufgabenkomplexität"""
    complexity = state.task_complexity
    
    if complexity <= 2:
        return "fast"  # Simple queries → GPT-4.1-mini
    elif complexity == 3:
        return "balanced"  # Standard → GPT-4.1
    elif complexity == 4:
        return "powerful"  # Komplex → Claude Sonnet 4.5
    else:
        return "ultra-cheap"  # Bulk/Simple → DeepSeek V3.2

def call_holysheep_model(model_key: str, messages: list, **kwargs):
    """
    Wrapper für HolySheep API Aufrufe mit Fehlerbehandlung
    """
    model_name = MODEL_CONFIG.get(model_key, "gpt-4.1")
    
    try:
        response = holysheep_client.chat.completions.create(
            model=model_name,
            messages=messages,
            temperature=kwargs.get("temperature", 0.7),
            max_tokens=kwargs.get("max_tokens", 2048)
        )
        return response.choices[0].message.content
    
    except Exception as e:
        # Fallback zu günstigerem Modell bei Fehler
        fallback_model = "ultra-cheap"
        print(f"⚠️ Modell {model_key} fehlgeschlagen: {e}")
        print(f"🔄 Fallback zu {fallback_model}")
        
        response = holysheep_client.chat.completions.create(
            model=MODEL_CONFIG[fallback_model],
            messages=messages,
            temperature=0.5,
            max_tokens=1024
        )
        return response.choices[0].message.content

Production-Ready LangGraph Agent mit Recovery



============================================================


COMPLETE LANGGRAPH AGENT MIT CHECKPOINTING & RECOVERY


============================================================


from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import tool
from datetime import datetime
import json


Tools für den Agenten

@tool
def search_knowledge_base(query: str) -> str:
    """Durchsucht die Wissensdatenbank"""
    return f"[Simuliert] Wissensbasis-Ergebnis für: {query}"

@tool
def execute_code(code: str) -> str:
    """Führt Code sicher aus"""
    return f"[Simuliert] Code ausgeführt: {code[:50]}..."

@tool
def analyze_document(doc: str) -> str:
    """Analysiert ein Dokument mit Vision-Modell"""
    return f"[Simuliert] Dokumentanalyse: {doc[:100]}..."


Erstelle Agent mit HolySheep

def create_resumable_agent():
    """Erstellt einen checkpointbaren Multi-Model Agent"""
    
    #tools = [search_knowledge_base, execute_code, analyze_document]
    
    # Erstelle ReAct Agent mit HolySheep
    agent = create_react_agent(
        model=f"openai/{MODEL_CONFIG['balanced']}",  # HolySheep akzeptiert dieses Format
        tools=[search_knowledge_base, execute_code, analyze_document],
        checkpointer=checkpointer,
        # Prompt für Modell-Routing
        prompt="""Du bist ein intelligenter Agent. Wähle basierend auf der Aufgabe:
        - Einfache Fragen → gpt-4.1-mini
        - Komplexe Analyse → claude-sonnet-4.5
        - Bulk-Operationen → deepseek-v3.2
        """
    )
    
    return agent


============================================================


RESUMABLE EXECUTION MIT CHECKPOINT


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def run_resumable_task(task: str, thread_id: str = "default"):
    """
    Führt eine Aufgabe aus, die bei Fehler wiederaufgenommen werden kann.
    
    Args:
        task: Die Benutzeraufgabe
        thread_id: Eindeutige ID für den Checkpoint-Thread
    """
    config = {
        "configurable": {
            "thread_id": thread_id,
            "checkpoint_ns": "holysheep_agent",
            "checkpoint_id": None  # None = neu starten, ID = resume
        }
    }
    
    agent = create_resumable_agent()
    
    # Input mit Metadaten
    inputs = {
        "messages": [HumanMessage(content=task)]
    }
    
    try:
        # Vollständige Ausführung mit Streaming
        print(f"🚀 Starte Task in Thread {thread_id}")
        result = agent.invoke(inputs, config)
        print(f"✅ Task abgeschlossen: {result['messages'][-1].content[:100]}...")
        return result
    
    except Exception as e:
        print(f"❌ Fehler aufgetreten: {e}")
        print(f"💾 Checkpoint wird gespeichert...")
        
        # Bei Fehler: Checkpoint-ID speichern für spätere Wiederaufnahme
        checkpoint_id = config["configurable"].get("checkpoint_id")
        print(f"🔑 Checkpoint-ID für Recovery: {checkpoint_id}")
        
        # Recovery mit alternativem Modell
        return recover_with_fallback(task, thread_id, checkpoint_id)

def recover_with_fallback(task: str, thread_id: str, checkpoint_id: str = None):
    """
    Stellt den Agenten mit Fallback-Modell wieder her
    """
    config = {
        "configurable": {
            "thread_id": thread_id,
            "checkpoint_ns": "holysheep_recovery",
            "checkpoint_id": checkpoint_id
        }
    }
    
    agent = create_resumable_agent()
    
    print("🔧 Recovery mit Claude Sonnet 4.5...")
    inputs = {"messages": [HumanMessage(content=f"[RECOVERED] {task}")]}
    
    result = agent.invoke(inputs, config)
    return result


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BEISPIEL-USAGE


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if __name__ == "__main__":
    # Neuer Task mit Checkpointing
    result = run_resumable_task(
        task="Analysiere die Verkaufszahlen Q4 und erstelle einen Report",
        thread_id="sales-analysis-2024-q4"
    )
    
    # Später: Recovery nach Absturz
    # result = recover_with_fallback(
    #     task="Analysiere die Verkaufszahlen Q4 und erstelle einen Report",
    #     thread_id="sales-analysis-2024-q4",
    #     checkpoint_id="1ef4a8b2-..."
    # )

Advanced: Multi-Model Router mit Latenz-Monitoring



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SMART ROUTER MIT LATENZ-MONITORING UND COST OPTIMIZATION


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import time
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
from openai import RateLimitError, APITimeoutError

@dataclass
class ModelMetrics:
    """Tracking von Modell-Performance"""
    name: str
    avg_latency_ms: float
    success_rate: float
    cost_per_1k: float
    request_count: int = 0

class HolySheepSmartRouter:
    """
    Intelligenter Router mit:
    - Latenz-Monitoring
    - Automatischer Failover
    - Cost Optimization
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.metrics: dict[str, ModelMetrics] = {}
        self._init_metrics()
    
    def _init_metrics(self):
        """Initialisiere Metriken für alle Modelle"""
        self.metrics = {
            "fast": ModelMetrics("gpt-4.1-mini", 45.2, 0.99, 0.002),
            "balanced": ModelMetrics("gpt-4.1", 78.5, 0.98, 0.008),
            "powerful": ModelMetrics("claude-sonnet-4.5", 112.3, 0.97, 0.015),
            "ultra-cheap": ModelMetrics("deepseek-v3.2", 38.1, 0.96, 0.00042),
        }
    
    async def call_with_fallback(
        self, 
        messages: list,
        primary_model: str = "balanced",
        max_retries: int = 3
    ) -> dict:
        """
        Aufruf mit automatischem Fallback bei Fehlern
        """
        models_to_try = [
            primary_model,
            "balanced",
            "ultra-cheap"
        ]
        
        for attempt, model_key in enumerate(models_to_try):
            if attempt >= max_retries:
                break
                
            model_name = MODEL_CONFIG[model_key]
            start_time = time.time()
            
            try:
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model_name,
                    messages=messages,
                    timeout=30.0
                )
                
                latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                self._update_metrics(model_key, latency_ms, success=True)
                
                return {
                    "content": response.choices[0].message.content,
                    "model": model_name,
                    "latency_ms": latency_ms,
                    "attempt": attempt + 1
                }
                
            except (RateLimitError, APITimeoutError) as e:
                latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                self._update_metrics(model_key, latency_ms, success=False)
                print(f"⚠️ {model_name} fehlgeschlagen: {e}")
                continue
        
        raise Exception("Alle Modelle fehlgeschlagen nach {} Versuchen".format(max_retries))
    
    def _update_metrics(self, model_key: str, latency_ms: float, success: bool):
        """Aktualisiert Performance-Metriken"""
        if model_key in self.metrics:
            m = self.metrics[model_key]
            m.request_count += 1
            m.avg_latency_ms = (m.avg_latency_ms * (m.request_count - 1) + latency_ms) / m.request_count
            m.success_rate = (m.success_rate * (m.request_count - 1) + (1 if success else 0)) / m.request_count
    
    def get_optimal_model(self, task_type: str) -> str:
        """
        Wählt optimales Modell basierend auf Task-Typ
        """
        routing_rules = {
            "simple_qa": "fast",
            "code_generation": "balanced",
            "complex_reasoning": "powerful",
            "bulk_processing": "ultra-cheap",
            "image_analysis": "vision"
        }
        return routing_rules.get(task_type, "balanced")
    
    def print_metrics(self):
        """Gibt aktuelle Metriken aus"""
        print("\n📊 HolySheep Modell-Performance:")
        print("-" * 60)
        for key, m in self.metrics.items():
            print(f"{m.name:25} | Latenz: {m.avg_latency_ms:6.1f}ms | "
                  f"Erfolg: {m.success_rate*100:5.1f}% | Requests: {m.request_count}")
        print("-" * 60)


Usage Example

async def main():
    router = HolySheepSmartRouter(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    messages = [{"role": "user", "content": "Erkläre Quantencomputing"}]
    
    result = await router.call_with_fallback(
        messages=messages,
        primary_model="powerful"
    )
    
    print(f"✅ Ergebnis von {result['model']}:")
    print(f"   Latenz: {result['latency_ms']:.1f}ms")
    print(f"   Versuch: {result['attempt']}")
    
    router.print_metrics()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: "Invalid API Key" bei HolySheep

Symptom: AuthenticationError: Invalid API key provided



❌ FALSCH: Führende Leerzeichen oder falsches Format

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


❌ FALSCH: api.openai.com verwendet

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # ← Falscher Endpoint!
)


✅ RICHTIG: Korrekte HolySheep Konfiguration

import os
client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "").strip(),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


Verify: Test-Aufruf

try:
    response = client.models.list()
    print("✅ HolySheep API erfolgreich verbunden")
    print(f"Verfügbare Modelle: {[m.id for m in response.data[:5]]}")
except Exception as e:
    print(f"❌ Verbindungsfehler: {e}")

Fehler 2: Checkpoint nicht gefunden bei Resume

Symptom: ValueError: Checkpoint not found for thread_id



❌ FALSCH: Checkpoint-ID vor dem Speichern abrufen

config = {"configurable": {"thread_id": "my-thread"}}
result = agent.invoke(inputs, config)
checkpoint_id = config["configurable"]["checkpoint_id"]  # ← Noch nicht gesetzt!


✅ RICHTIG: Checkpoint-ID NACH dem ersten Invoke speichern

config = {"configurable": {"thread_id": "my-thread"}}
result = agent.invoke(inputs, config)


Jetzt ist die checkpoint_id gesetzt

checkpoint_id = config["configurable"].get("checkpoint_id")
print(f"💾 Checkpoint-ID für spätere Wiederaufnahme: {checkpoint_id}")


Resume mit gespeicherter ID

resume_config = {
    "configurable": {
        "thread_id": "my-thread",
        "checkpoint_id": checkpoint_id  # ← Hier korrekt verwenden
    }
}
result_resumed = agent.invoke(inputs, resume_config)


✅ Alternative: Checkpointer manuell verwalten

from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver

with SqliteSaver.from_conn_string("checkpoints.db") as checkpointer:
    # Speichert automatisch alle Checkpoints in SQLite
    agent = create_react_agent(model, tools, checkpointer=checkpointer)
    # ...
    # Später: Alle Checkpoints auflisten
    checkpoints = checkpointer.list(config={"configurable": {"thread_id": "my-thread"}})
    for ckpt in checkpoints:
        print(f"Checkpoint: {ckpt.id}, Created: {ckpt.created_at}")

Fehler 3: Rate Limit bei Batch-Verarbeitung

Symptom: RateLimitError: Rate limit exceeded for model



❌ FALSCH: Unbegrenzte parallele Requests

tasks = [process_item(item) for item in items]  # ← Überlastet API
await asyncio.gather(*tasks)


✅ RICHTIG: Semaphore-basiertes Rate Limiting

import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

class RateLimitedHolySheepClient:
    def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 5):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
        self.request_times: list[float] = []
        self.lock = asyncio.Lock()
    
    async def bounded_call(self, messages: list, model: str = "gpt-4.1"):
        """Aufruf mit Concurrency-Limit und 24h Window-Tracking"""
        async with self.semaphore:
            # Rate Limit: Max 60 requests/minute, 1000 requests/24h
            async with self.lock:
                now = time.time()
                # Entferne Requests älter als 24h
                self.request_times = [t for t in self.request_times if now - t < 86400]
                
                if len(self.request_times) >= 900:  # Safety margin
                    sleep_time = 86400 - (now - self.request_times[0])
                    if sleep_time > 0:
                        print(f"⏳ 24h Limit erreicht, warte {sleep_time:.0f}s")
                        await asyncio.sleep(sleep_time)
                
                self.request_times.append(now)
            
            # API Call in Thread Pool (OpenAI SDK ist sync)
            loop = asyncio.get_event_loop()
            result = await loop.run_in_executor(
                None,
                lambda: self.client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=messages,
                    max_tokens=2000
                )
            )
            return result
    
    @retry(
        stop=stop_after_attempt(3),
        wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
    )
    async def call_with_retry(self, messages: list, model: str = "gpt-4.1"):
        """Automatischer Retry mit Exponential Backoff"""
        try:
            return await self.bounded_call(messages, model)
        except RateLimitError as e:
            print(f"⚠️ Rate Limit, Retry mit Backoff: {e}")
            raise


Usage

async def process_batch(items: list):
    client = RateLimitedHolySheepClient(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        max_concurrent=5  # Max 5 parallele Requests
    )
    
    tasks = [
        client.call_with_retry([{"role": "user", "content": item}])
        for item in items
    ]
    
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    
    # Filtere Fehler
    successes = [r for r in results if not isinstance(r, Exception)]
    errors = [r for r in results if isinstance(r, Exception)]
    
    print(f"✅ {len(successes)}/{len(items)} erfolgreich")
    if errors:
        print(f"❌ {len(errors)} Fehler: {errors[:3]}")
    
    return successes

Fehler 4: Timeout bei langen Agent-Ausführungen

Symptom: asyncio.TimeoutError bei Agent-Tasks



❌ FALSCH: Kein Timeout gesetzt

result = agent.invoke(inputs, config)  # ← Hängt ewig bei langen Tasks


✅ RICHTIG: Timeout mit Checkpoint-Sicherung

async def run_with_timeout(agent, inputs, config, timeout_seconds: int = 300):
    """Führt Agent mit Timeout aus und sichert Checkpoint bei Überschreitung"""
    
    async def run_agent():
        loop = asyncio.get_event_loop()
        return await loop.run_in_executor(None, agent.invoke, inputs, config)
    
    try:
        result = await asyncio.wait_for(run_agent(), timeout=timeout_seconds)
        return {"status": "completed", "result": result}
    
    except asyncio.TimeoutError:
        # Timeout erreicht → Checkpoint sichern
        checkpoint_id = config.get("configurable", {}).get("checkpoint_id")
        print(f"⏰ Timeout nach {timeout_seconds}s erreicht")
        print(f"💾 Checkpoint gesichert: {checkpoint_id}")
        
        return {
            "status": "timeout",
            "checkpoint_id": checkpoint_id,
            "resume_instructions": {
                "task": inputs["messages"][-1].content,
                "thread_id": config["configurable"]["thread_id"],
                "from_checkpoint": checkpoint_id
            }
        }


Resume-Funktion für Timeout-Szenarien

def resume_from_checkpoint(thread_id: str, checkpoint_id: str, task: str):
    """Setzt einen timed-out Task fort"""
    resume_config = {
        "configurable": {
            "thread_id": thread_id,
            "checkpoint_id": checkpoint_id
        }
    }
    
    # Fortsetzen mit zusätzlichem Context
    continuation = f"""Fortsetzung der vorherigen Aufgabe. 
    Bitte fahre mit folgendem fort: {task}
    
    Verwende ein günstigeres Modell (deepseek-v3.2) für schnelleren Abschluss."""
    
    result = agent.invoke(
        {"messages": [HumanMessage(content=continuation)]},
        resume_config
    )
    
    return result


Usage mit Graceful Degradation

async def robust_task_execution(task: str, thread_id: str):
    agent = create_resumable_agent()
    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
    
    # Versuche mit Timeout
    result = await run_with_timeout(
        agent,
        {"messages": [HumanMessage(content=task)]},
        config,
        timeout_seconds=180  # 3 Minuten
    )
    
    if result["status"] == "timeout":
        # Automatische Fortsetzung mit günstigerem Modell
        return resume_from_checkpoint(
            thread_id,
            result["checkpoint_id"],
            result["resume_instructions"]["task"]
        )
    
    return result["result"]

Integration: HolySheep API mit LangGraph Channels



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LANGGRAPH STATE CHANNEL FÜR MULTI-MODEL KOORDINATION


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from typing import TypedDict, Annotated
from langgraph.graph import add_messages
import operator

class MultiModelState(TypedDict):
    """Erweiterter State für Multi-Model Koordination"""
    messages: Annotated[list, add_messages]
    model_used: str
    total_cost_usd: float
    total_latency_ms: float
    checkpoints: list[dict]

def create_multi_model_graph():

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