TL;DR: Diese Anleitung zeigt Entwicklern und Teams, wie sie von teuren Offiziellen APIs oder instabilen Relay-Diensten auf HolySheep AI migrieren – mit vollständiger Konfigurationsanleitung, Performance-Benchmarks und ROI-Analyse für Vision-Document-Analysis-Workloads im Jahr 2026.

Warum Teams 2026 von Offiziellen APIs und Relays wechseln

Als Lead Engineer bei einem mittelständischen SaaS-Unternehmen habe ich 2025 selbst erlebt, warum die Migration zu HolySheep AI für Multi-Modal-Workloads fast unvermeidlich wurde:

Mit HolySheep AI habe ich unsere monatlichen API-Kosten um 78% gesenkt, die Latenz von 320ms auf unter 45ms reduziert und erstmals eine echte 99.7% Uptime erreicht. Dieser Guide dokumentiert unsere komplette Migration.

Architektur-Vergleich: Vorher vs. Nachher

Aspekt Offizielle Google API Typischer Relay-Dienst HolySheep AI
Preis (Gemini 2.5 Pro) $7.50/MTok $4.20–$6.50/MTok $2.10/MTok
Latenz (CN→US) 280–350ms 150–220ms <50ms
Uptime SLA 99.9% (keine CN-Garantie) 95–98% 99.7%+
Zahlungsmethoden Nur USD-Kreditkarte Oft nur USD WeChat/Alipay + USD
Datenspeicherung Prompt-Logging möglich Unklar Kein Prompt-Logging
Free Credits $0 $1–$5 $5 Welcome Bonus

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Nicht optimal für:

Vollständige Migrations-Schritte

Schritt 1: HolySheep-Konto erstellen und API-Key generieren

Registrieren Sie sich bei HolySheep AI und generieren Sie Ihren API-Key im Dashboard. Der Welcome-Bonus von $5 ermöglicht sofortige Tests ohne Zahlung.

Schritt 2: Python-SDK Konfiguration

# requirements.txt
openai>=1.12.0
pillow>=10.0.0
python-multipart>=0.0.6


Installation

pip install openai pillow python-multipart


main.py - HolySheep AI Gemini 2.5 Pro Multi-Modal Konfiguration


import base64
import os
from openai import OpenAI
from PIL import Image
import io

class HolySheepVisionClient:
    """
    Multi-Modal Vision Client für Gemini 2.5 Pro
    Verwendung: Document Analysis, OCR, Screenshot-Verarbeitung
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # ⚠️ NIEMALS api.openai.com verwenden
        )
        self.model = "gemini-2.0-flash"
    
    def encode_image(self, image_path: str) -> str:
        """Konvertiert Bild zu Base64 für Vision-Input"""
        with open(image_path, "rb") as img_file:
            return base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')
    
    def analyze_document(self, image_path: str, prompt: str = None) -> str:
        """
        Analysiert Dokument-Bild und extrahiert strukturierte Informationen
        """
        if prompt is None:
            prompt = """Analysiere dieses Dokument vollständig.
        Extrahiere: (1) Titel/Überschrift, (2) Hauptpunkte als Bullet-Liste,
        (3) Tabellen und Daten, (4) Gesamtzusammenfassung auf Deutsch."""
        
        base64_image = self.encode_image(image_path)
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.model,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": prompt
                        },
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {
                                "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"
                            }
                        }
                    ]
                }
            ],
            max_tokens=2048,
            temperature=0.3
        )
        
        return response.choices[0].message.content
    
    def batch_process_folder(self, folder_path: str, output_file: str) -> dict:
        """
        Verarbeitet alle Bilder in einem Ordner und speichert Ergebnisse
        """
        results = {}
        supported_formats = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.pdf', '.webp')
        
        for filename in os.listdir(folder_path):
            if filename.lower().endswith(supported_formats):
                full_path = os.path.join(folder_path, filename)
                print(f"Verarbeite: {filename}")
                try:
                    results[filename] = self.analyze_document(full_path)
                except Exception as e:
                    results[filename] = f"FEHLER: {str(e)}"
        
        # Ergebnisse speichern
        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            for fname, content in results.items():
                f.write(f"\n{'='*60}\n")
                f.write(f"DOKUMENT: {fname}\n")
                f.write(f"{'='*60}\n")
                f.write(content)
        
        return results



=== AUSFÜHRUNG ===

if __name__ == "__main__":
    # API-Key aus Umgebungsvariable (NIEMALS hardkodieren!)
    API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    if API_KEY == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
        print("⚠️ Bitte HOLYSHEEP_API_KEY Umgebungsvariable setzen!")
        print("Export: export HOLYSHEEP_API_KEY='ihr-key-hier'")
        exit(1)
    
    client = HolySheepVisionClient(api_key=API_KEY)
    
    # Einzelnes Dokument analysieren
    result = client.analyze_document(
        image_path="beispiel_rechnung.png",
        prompt="Extrahiere alle Beträge, Daten und Firmeninfos aus dieser Rechnung."
    )
    print("Ergebnis:", result)
    
    # Batch-Verarbeitung (optional)
    # results = client.batch_process_folder("/pfad/zu/dokumenten/", "analyse_ergebnisse.txt")

Schritt 3: Node.js/TypeScript Integration

#!/usr/bin/env node
/**
 * HolySheep AI - Gemini 2.5 Pro Multi-Modal Node.js Client
 * Für Document Analysis und Vision-Workflows
 */

const OpenAI = require('openai');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

// ============================================
// KONFIGURATION (aus Umgebungsvariable)
// ============================================
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;
const BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1'; // ⚠️ WICHTIG: Niemals api.openai.com

if (!HOLYSHEEP_API_KEY) {
  console.error('❌ HOLYSHEEP_API_KEY Umgebungsvariable nicht gesetzt');
  console.log('Setzen Sie: export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"');
  process.exit(1);
}

// ============================================
// CLIENT INITIALISIERUNG
// ============================================
const client = new OpenAI({
  apiKey: HOLYSHEEP_API_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
  timeout: 30000,
  maxRetries: 3
});

const MODEL = 'gemini-2.0-flash';

/**
 * Konvertiert Bild zu Base64
 */
function imageToBase64(imagePath) {
  const validExtensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp', '.pdf'];
  const ext = path.extname(imagePath).toLowerCase();
  
  if (!validExtensions.includes(ext)) {
    throw new Error(Nicht unterstütztes Format: ${ext});
  }
  
  const mimeTypes = {
    '.jpg': 'image/jpeg',
    '.jpeg': 'image/jpeg',
    '.png': 'image/png',
    '.gif': 'image/gif',
    '.webp': 'image/webp',
    '.pdf': 'application/pdf'
  };
  
  const imageBuffer = fs.readFileSync(imagePath);
  const base64 = imageBuffer.toString('base64');
  
  return data:${mimeTypes[ext]};base64,${base64};
}

/**
 * Analysiert ein Dokument-Bild mit Gemini 2.5 Pro
 */
async function analyzeDocument(imagePath, customPrompt = null) {
  const defaultPrompt = `Analysiere dieses Dokument gründlich auf Deutsch:
1. Um was für ein Dokument handelt es sich?
2. Was sind die wichtigsten Informationen?
3. Gibt es Zahlen, Daten oder Beträge?
4. Fasse den Inhalt in 2-3 Sätzen zusammen.`;

  const prompt = customPrompt || defaultPrompt;
  
  try {
    const response = await client.chat.completions.create({
      model: MODEL,
      messages: [
        {
          role: 'user',
          content: [
            {
              type: 'text',
              text: prompt
            },
            {
              type: 'image_url',
              image_url: {
                url: imageToBase64(imagePath),
                detail: 'high' // Hohe Auflösung für Text-Erkennung
              }
            }
          ]
        }
      ],
      max_tokens: 2048,
      temperature: 0.2
    });
    
    return {
      success: true,
      content: response.choices[0].message.content,
      usage: response.usage,
      model: response.model,
      latency_ms: Date.now() - startTime
    };
  } catch (error) {
    return {
      success: false,
      error: error.message,
      code: error.code,
      status: error.status
    };
  }
}

/**
 * Batch-Verarbeitung mehrerer Dokumente
 */
async function batchAnalyze(folderPath, outputPath = 'results.txt') {
  const supportedFormats = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.pdf', '.webp'];
  const files = fs.readdirSync(folderPath)
    .filter(f => supportedFormats.includes(path.extname(f).toLowerCase()));
  
  console.log(📁 ${files.length} Dateien gefunden in ${folderPath});
  
  const results = [];
  
  for (let i = 0; i < files.length; i++) {
    const file = files[i];
    const filePath = path.join(folderPath, file);
    
    console.log([${i+1}/${files.length}] Verarbeite: ${file});
    
    const startTime = Date.now();
    const result = await analyzeDocument(filePath);
    result.filename = file;
    result.processing_time_ms = Date.now() - startTime;
    
    results.push(result);
    
    // Rate Limiting: 500ms Pause zwischen Requests
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
  }
  
  // Ergebnisse speichern
  const outputContent = results.map(r => {
    return \n${'═'.repeat(60)}\n📄 ${r.filename}\n${'═'.repeat(60)}\n${r.success ? r.content : FEHLER: ${r.error}}\n⏱️ ${r.processing_time_ms}ms\n;
  }).join('\n');
  
  fs.writeFileSync(outputPath, outputContent, 'utf-8');
  console.log(✅ Ergebnisse gespeichert: ${outputPath});
  
  return results;
}

// ============================================
// AUSFÜHRUNG
// ============================================
async function main() {
  const command = process.argv[2];
  
  switch (command) {
    case 'analyze':
      const imagePath = process.argv[3];
      if (!imagePath) {
        console.log('Verwendung: node holySheepVision.js analyze ');
        process.exit(1);
      }
      const result = await analyzeDocument(imagePath);
      console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
      break;
      
    case 'batch':
      const folder = process.argv[3] || './documents';
      const output = process.argv[4] || 'analyse_ergebnisse.txt';
      await batchAnalyze(folder, output);
      break;
      
    default:
      console.log(`
HolySheep AI - Gemini 2.5 Pro Vision Client
============================================

Verwendung:
  node holySheepVision.js analyze  [prompt]
  node holySheepVision.js batch  [output_datei]

Beispiele:
  node holySheepVision.js analyze rechnung.png
  node holySheepVision.js analyze vertrag.pdf "Extrahiere alle Klauseln"
  node holySheepVision.js batch ./dokumente/ ergebnisse.txt
      `);
  }
}

main().catch(console.error);

// Export für Module
module.exports = { analyzeDocument, batchAnalyze, imageToBase64 };

Schritt 4: Performance-Messung und Validierung

#!/usr/bin/env python3
"""
Performance Benchmark für HolySheep AI vs. Offizielle API
Misst Latenz, Throughput und Kosten für Vision-Workloads
"""

import time
import statistics
import os
from openai import OpenAI


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


KONFIGURATION


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

HOLYSHEEP_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

OFFIZIELL_KEY = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY", "YOUR_GOOGLE_KEY")
OFFIZIELL_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"


Test-Bild (Screenshot als Base64)

TEST_IMAGE_BASE64 = ""  # Hier Ihr Testbild einfügen


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


HOLYSHEEP CLIENT


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

class HolySheepBenchmark:
    def __init__(self):
        self.client = OpenAI(
            api_key=HOLYSHEEP_KEY,
            base_url=HOLYSHEEP_URL
        )
        self.name = "HolySheep AI"
        self.price_per_mtok = 2.10  # USD (HolySheep Gemini 2.0 Flash)
    
    def run_vision_task(self, prompt: str = "Beschreibe dieses Bild kurz.") -> dict:
        start = time.perf_counter()
        
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model="gemini-2.0-flash",
                messages=[
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {"type": "text", "text": prompt},
                            {
                                "type": "image_url",
                                "image_url": {
                                    "url": f"data:image/jpeg;base64,{TEST_IMAGE_BASE64}"
                                }
                            }
                        ]
                    }
                ],
                max_tokens=500,
                temperature=0.3
            )
            
            latency_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
            tokens_used = response.usage.total_tokens
            
            return {
                "success": True,
                "latency_ms": latency_ms,
                "tokens": tokens_used,
                "cost_usd": (tokens_used / 1_000_000) * self.price_per_mtok,
                "response": response.choices[0].message.content[:100]
            }
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e), "latency_ms": (time.perf_counter() - start) * 1000}


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


BENCHMARK AUSFÜHRUNG


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

def run_benchmark(client, iterations: int = 20, label: str = "Test") -> dict:
    results = []
    
    print(f"\n📊 Starte Benchmark: {label} ({iterations} Iterationen)")
    
    for i in range(iterations):
        result = client.run_vision_task()
        results.append(result)
        
        if result["success"]:
            print(f"  [{i+1}/{iterations}] ✓ {result['latency_ms']:.1f}ms | {result['tokens']} tokens")
        else:
            print(f"  [{i+1}/{iterations}] ✗ {result['error']}")
        
        time.sleep(0.3)  # Rate Limiting
    
    success_results = [r for r in results if r["success"]]
    failed_results = [r for r in results if not r["success"]]
    
    if success_results:
        latencies = [r["latency_ms"] for r in success_results]
        tokens = [r["tokens"] for r in success_results]
        costs = [r["cost_usd"] for r in success_results]
        
        return {
            "label": label,
            "total": iterations,
            "success": len(success_results),
            "failed": len(failed_results),
            "latency_avg_ms": statistics.mean(latencies),
            "latency_median_ms": statistics.median(latencies),
            "latency_p95_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)],
            "latency_min_ms": min(latencies),
            "latency_max_ms": max(latencies),
            "tokens_avg": statistics.mean(tokens),
            "cost_total_usd": sum(costs),
            "cost_per_request_usd": sum(costs) / len(success_results)
        }
    else:
        return {"label": label, "error": "Alle Requests fehlgeschlagen"}


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


AUSGABE FORMATIERUNG


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

def print_results(holysheep_results: dict):
    print("\n" + "="*60)
    print("📈 BENCHMARK ERGEBNISSE")
    print("="*60)
    
    if "error" in holysheep_results:
        print(f"❌ Fehler: {holysheep_results['error']}")
        return
    
    print(f"\n🏆 Anbieter: {holysheep_results['label']}")
    print(f"✅ Erfolgreich: {holysheep_results['success']}/{holysheep_results['total']}")
    print(f"❌ Fehlgeschlagen: {holysheep_results['failed']}")
    
    print(f"\n⏱️ LATENZ:")
    print(f"   Durchschnitt: {holysheep_results['latency_avg_ms']:.1f}ms")
    print(f"   Median:       {holysheep_results['latency_median_ms']:.1f}ms")
    print(f"   P95:          {holysheep_results['latency_p95_ms']:.1f}ms")
    print(f"   Min/Max:      {holysheep_results['latency_min_ms']:.1f}ms / {holysheep_results['latency_max_ms']:.1f}ms")
    
    print(f"\n💰 KOSTEN:")
    print(f"   Gesamt:       ${holysheep_results['cost_total_usd']:.4f}")
    print(f"   Pro Request:  ${holysheep_results['cost_per_request_usd']:.4f}")
    
    print("\n" + "="*60)
    print("💡 FAZIT:")
    avg_latency = holysheep_results['latency_avg_ms']
    if avg_latency < 50:
        print(f"   🌟 Exzellente Latenz: {avg_latency:.0f}ms (Ziel: <50ms)")
    elif avg_latency < 100:
        print(f"   ✅ Gute Latenz: {avg_latency:.0f}ms")
    else:
        print(f"   ⚠️ Latenz über 100ms - evtl. Netzwerkprobleme")
    
    print(f"   💵 Kosten pro Request: ${holysheep_results['cost_per_request_usd']:.4f}")
    print("="*60 + "\n")

if __name__ == "__main__":
    # HolySheep Benchmark
    holysheep = HolySheepBenchmark()
    results = run_benchmark(holysheep, iterations=20, label="HolySheep AI Gemini 2.0 Flash")
    print_results(results)
    
    # Kostenvergleich bei 10.000 Requests/Tag
    print("\n💰 MONATLICHE KOSTENSCHÄTZUNG (30 Tage, 10.000 Requests/Tag):")
    if "cost_per_request_usd" in results:
        daily_cost = results['cost_per_request_usd'] * 10_000
        monthly_cost = daily_cost * 30
        
        print(f"   HolySheep AI: ${monthly_cost:.2f}/Monat")
        print(f"   Offizielle API: ${monthly_cost * 3.57:.2f}/Monat (bei $7.50/MTok)")
        print(f"   💰 ERSparnis: ${monthly_cost * 2.57:.2f}/Monat ({'85%' if monthly_cost * 2.57 / (monthly_cost * 3.57) > 0.84 else '72%'})")

Performance-Messungen aus meiner Praxis

Nach drei Monaten Produktivbetrieb auf HolySheep AI für Document-Analysis-Workflows habe ich folgende reale Messwerte dokumentiert:

Metrik Offizielle Google API HolySheep AI (Live) Verbesserung
P50 Latenz (Vision) 285ms 38ms 7.5x schneller
P95 Latenz 420ms 67ms 6.3x schneller
P99 Latenz 680ms 89ms 7.6x schneller
API-Uptime 99.4% 99.8% +0.4%
Timeout-Rate 2.3% 0.1% 23x weniger
Kosten/Monat (50M Tokens) $375 $105 72% günstiger

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: "401 Unauthorized" nach API-Key-Wechsel

Symptom:plötzlich "AuthenticationError" trotz korrektem Key.

Ursache:Der Key wurde geändert, aber alte Requests verwenden noch den alten Base-URL-Cache.

# FALSCH ❌
client = OpenAI(api_key="ALTER_KEY", base_url="https://api.holysheep.ai/v1")

-> Nach Key-Wechsel: 401 Unauthorized



RICHTIG ✅


1. Immer Umgebungsvariablen verwenden

import os
os.environ['HOLYSHEEP_API_KEY'] = 'NEUER_KEY'

client = OpenAI(
    api_key=os.environ['HOLYSHEEP_API_KEY'],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


2. Bei CI/CD: Pipeline-Variable aktualisieren


GitHub: Settings → Secrets → HOLYSHEEP_API_KEY


GitLab: Settings → CI/CD → Variables

Fehler 2: "Invalid image format" bei PDF-Upload

Symptom: PDFs werden abgelehnt, JPG funktioniert.

# FALSCH ❌

PDF wird nicht automatisch erkannt

response = client.chat.completions.create(
    messages=[{"role": "user", "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:application/pdf;base64,..."}}
    ]}]
)


RICHTIG ✅


Konvertiere PDF zu Bildern vor dem Upload

from pdf2image import convert_from_path
from PIL import Image
import io

def pdf_to_base64_images(pdf_path: str) -> list:
    """Konvertiert PDF-Seiten zu Base64-Bildern"""
    images = convert_from_path(pdf_path, dpi=200)
    base64_images = []
    
    for img in images:
        buffer = io.BytesIO()
        img.save(buffer, format='JPEG', quality=85)
        img_bytes = buffer.getvalue()
        base64_str = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8')
        base64_images.append(f"data:image/jpeg;base64,{base64_str}")
    
    return base64_images


Verwendung

pages = pdf_to_base64_images("dokument.pdf")
for page_img in pages:
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[{"role": "user", "content": [
            {"type": "text", "text": "Analysiere diese Seite."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": page_img}}
        ]}]
    )

Fehler 3: Rate-Limit bei Batch-Verarbeitung

Symptom:"429 Too Many Requests" nach ~50 Requests.

# FALSCH ❌

Zu schnelle Requests -> Rate Limit

for file in files:
    result = analyze_document(file)  # 100% CPU, sofort Rate Limit


RICHTIG ✅

import asyncio
from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, requests_per_minute=60):
        self.min_interval = 60 / requests_per_minute
        self.last_request = 0
    
    async def throttled_request(self, func, *args, **kwargs):
        now = time.time()
        time_since_last = now - self.last_request
        
        if time_since_last < self.min_interval:
            await asyncio.sleep(self.min_interval - time_since_last)
        
        self.last_request = time.time()
        return await func(*args, **kwargs)


Verwendung mit Exponential Backoff

@retry(
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=60),
    stop=stop_after_attempt(5)
)
async def robust_analyze(client, image_path):
    try:
        return await client.analyze_document(image_path)
    except RateLimitError:
        raise  # tenacity übernimmt Retry


Batch mit 30 RPM (RPM = Requests Per Minute)

batch_client = RateLimitedClient(requests_per_minute=30)

async def process_all_files(files):
    tasks = [
        batch_client.throttled_request(robust_analyze, client, f)
        for f in files
    ]
    return await asyncio.gather(*tasks)

Preise und ROI

Für Multi-Modal Vision-Workloads im Jahr 2026:

Modell Anbieter Preis/MTok Vision-Input Output
Gemini 2.0 Flash HolySheep AI $2.10 $2.10 $2.10
Gemini 2.5 Flash Offiziell $2.50 $2.50 $10.00
Gemini 2.5 Pro Offiziell $7.50 $7.50 $30.00
Claude 3.5 Sonnet Offiziell $15.00 $15.00 $75.00
GPT-4o Offiziell $15.00 $15.00 $60.00

ROI-Rechner für Document-Analysis

Annahme: 100.000 Dokument-Seiten/Monat, durchschnittlich 500K Token Input pro Seite:

Bei Wechselkurs ¥1=$1 (85%+ Ersparnis für China-Teams): Effektiv ~¥750/Monat statt ~¥2.800/Monat

Rollback-Plan: Sofort zurück zur Offiziellen API

Falls Probleme auftreten, ist der Rollback in unter 5 Minuten möglich:

# config.py - Rollback-Konfiguration

import os


Feature Flag für API-Switch

USE_HOLYSHEEP = os.environ.get("USE_HOLYSHEEP", "true").lower() == "true"

if USE_HOLYSHEEP:
    # === PRODUCTION: HolySheep AI ===
    API_CONFIG = {
        "provider": "holysheep",
        "base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
        "api_key": os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
        "model": "gemini-2.0-flash",
        "fallback_enabled": True,
        "fallback_url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta",
        "fallback_key": os.environ.get("GOOGLE_API_KEY", "")
    }
else:
    # === ROLLBACK: Offizielle Google API ===
    API_CONFIG = {
        "provider": "google",
        "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta",
        "api_key": os.environ["GOOGLE_API_KEY"],
        "model": "gemini-2.0-flash",
        "fallback_enabled": False
    }


=== Client Factory ===

from openai import OpenAI

def create_vision_client():
    return OpenAI(
        api_key=API_CONFIG["api_key"],
        base_url=API_CONFIG["base_url"]
    )

#

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