TL;DR: In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie mit Grafana ein vollständiges Monitoring-Dashboard für HolySheep AI aufbauen – inklusive Echtzeit-Überwachung der API-Erfolgsrate, P99-Latenzmessung und Kontingentverbrauch. Die Lösung ermöglicht proaktives Alerting und kostengünstige Nutzung mit WeChat/Alipay-Zahlung, <50ms Latenz und über 85% Ersparnis gegenüber offiziellen APIs.

Vergleich: HolySheep AI vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber

Kriterium HolySheep AI Offizielle APIs (OpenAI/Anthropic) Andere Proxy-Anbieter
Preis (GPT-4.1) $8/MTok $15/MTok $10-12/MTok
Preis (Claude Sonnet 4.5) $15/MTok $30/MTok $20-25/MTok
Preis (Gemini 2.5 Flash) $2.50/MTok $5/MTok $3.50-4/MTok
Preis (DeepSeek V3.2) $0.42/MTok $0.55/MTok $0.50/MTok
Latenz (P99) <50ms 150-300ms 80-150ms
Zahlungsmethoden WeChat, Alipay, Kreditkarte Nur Kreditkarte Oft nur Kreditkarte
Währung ¥1 ≈ $1 (85%+ günstiger) Nur USD USD oder EUR
Kostenlose Credits Ja, bei Registrierung Nein Selten
Geeignet für China-basierte Teams, Startups, Entwickler Große Unternehmen, westliche Firmen Mittelständische Unternehmen

Geeignet / Nicht geeignet für

✅Perfekt geeignet für:

❌Weniger geeignet für:

Voraussetzungen

Schritt 1: HolySheep AI Monitoring-Endpunkt aktivieren

HolySheep AI bietet einen integrierten Monitoring-Endpunkt, der Prometheus-kompatible Metriken ausgibt. Dieser Endpunkt liefert Echtzeitdaten zu:

Schritt 2: Python-Monitoring-Client implementieren

Der folgende Python-Client sammelt Metriken und sendet sie an Prometheus/Grafana:

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Monitoring Client
Sammelt API-Metriken und exportiert für Grafana/Prometheus
"""

import time
import requests
import prometheus_client
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, generate_latest
from flask import Flask, Response
from datetime import datetime


=== KONFIGURATION ===

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # Ersetzen Sie mit Ihrem Key


=== METRIKEN DEFINIEREN ===

request_counter = Counter(
    'holysheep_requests_total',
    'Total number of HolySheep AI requests',
    ['model', 'endpoint', 'status']
)

latency_histogram = Histogram(
    'holysheep_request_duration_seconds',
    'Request latency in seconds',
    ['model', 'endpoint'],
    buckets=[0.01, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5]
)

token_gauge = Gauge(
    'holysheep_tokens_used_total',
    'Total tokens used',
    ['model', 'type']  # type: prompt, completion
)

quota_gauge = Gauge(
    'holysheep_quota_remaining',
    'Remaining API quota'
)

error_counter = Counter(
    'holysheep_errors_total',
    'Total number of errors',
    ['model', 'error_type']
)


=== HELPER FUNCTIONS ===

def call_holysheep_api(model: str, messages: list, temperature: float = 0.7):
    """Ruft HolySheep AI API auf und protokolliert Metriken"""
    start_time = time.time()
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": model,
        "messages": messages,
        "temperature": temperature
    }
    
    try:
        response = requests.post(
            f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        duration = time.time() - start_time
        
        # Metriken aktualisieren
        status = "success" if response.status_code == 200 else "error"
        request_counter.labels(model=model, endpoint="chat/completions", status=status).inc()
        latency_histogram.labels(model=model, endpoint="chat/completions").observe(duration)
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            
            # Token-Nutzung extrahieren
            if "usage" in data:
                token_gauge.labels(model=model, type="prompt").inc(data["usage"].get("prompt_tokens", 0))
                token_gauge.labels(model=model, type="completion").inc(data["usage"].get("completion_tokens", 0))
            
            # Kontingent aktualisieren (falls in Header)
            remaining = response.headers.get("X-RateLimit-Remaining")
            if remaining:
                quota_gauge.set(int(remaining))
            
            return data
        else:
            error_type = f"http_{response.status_code}"
            error_counter.labels(model=model, error_type=error_type).inc()
            return None
            
    except requests.exceptions.Timeout:
        duration = time.time() - start_time
        request_counter.labels(model=model, endpoint="chat/completions", status="timeout").inc()
        latency_histogram.labels(model=model, endpoint="chat/completions").observe(duration)
        error_counter.labels(model=model, error_type="timeout").inc()
        return None
        
    except Exception as e:
        duration = time.time() - start_time
        request_counter.labels(model=model, endpoint="chat/completions", status="exception").inc()
        latency_histogram.labels(model=model, endpoint="chat/completions").observe(duration)
        error_counter.labels(model=model, error_type=type(e).__name__).inc()
        return None

def get_account_quota():
    """Ruft aktuelles Kontingent vom HolySheep API ab"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }
    
    try:
        response = requests.get(
            f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/quota",
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            quota_gauge.set(data.get("remaining", 0))
            return data
    except Exception as e:
        print(f"Quota-Abfrage fehlgeschlagen: {e}")
    
    return None


=== FLASK APP FÜR METRIKEN-EXPORT ===

app = Flask(__name__)

@app.route('/metrics')
def metrics():
    """Prometheus-Metriken Endpunkt"""
    # Aktualisiere Kontingent
    get_account_quota()
    
    return Response(
        generate_latest(),
        mimetype='text/plain'
    )

@app.route('/health')
def health():
    """Health-Check Endpunkt"""
    return {"status": "healthy", "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()}

if __name__ == '__main__':
    # Starte Flask-Server für Metriken
    print("🚀 HolySheep Monitoring Client gestartet")
    print(f"📊 Metriken verfügbar unter: http://localhost:5000/metrics")
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Schritt 3: Grafana Dashboard JSON erstellen

Importieren Sie folgendes Dashboard in Grafana, um Ihre HolySheep AI Metriken zu visualisieren:

{
  "annotations": {
    "list": []
  },
  "editable": true,
  "fiscalYearStartMonth": 0,
  "graphTooltip": 0,
  "id": null,
  "links": [],
  "liveNow": false,
  "panels": [
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "prometheus"
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "axisCenteredZero": false,
            "axisColorMode": "text",
            "axisLabel": "",
            "axisPlacement": "auto",
            "barAlignment": 0,
            "drawStyle": "line",
            "fillOpacity": 10,
            "gradientMode": "none",
            "hideFrom": {
              "legend": false,
              "tooltip": false,
              "viz": false
            },
            "lineInterpolation": "linear",
            "lineWidth": 2,
            "pointSize": 5,
            "scaleDistribution": {
              "type": "linear"
            },
            "showPoints": "never",
            "spanNulls": false,
            "stacking": {
              "group": "A",
              "mode": "none"
            },
            "thresholdsStyle": {
              "mode": "off"
            }
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 80
              }
            ]
          },
          "unit": "percentunit"
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 0
      },
      "id": 1,
      "options": {
        "legend": {
          "calcs": ["mean", "lastNotNull"],
          "displayMode": "table",
          "placement": "bottom",
          "showLegend": true
        },
        "tooltip": {
          "mode": "multi",
          "sort": "none"
        }
      },
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "prometheus"
          },
          "expr": "sum(rate(holysheep_requests_total{status=\"success\"}[5m])) by (model) / sum(rate(holysheep_requests_total[5m])) by (model)",
          "legendFormat": "{{model}} Erfolgsrate",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "title": "API-Erfolgsrate nach Modell (%)",
      "type": "timeseries"
    },
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "prometheus"
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "axisCenteredZero": false,
            "axisColorMode": "text",
            "axisLabel": "Latenz (ms)",
            "axisPlacement": "auto",
            "barAlignment": 0,
            "drawStyle": "line",
            "fillOpacity": 10,
            "gradientMode": "none",
            "hideFrom": {
              "legend": false,
              "tooltip": false,
              "viz": false
            },
            "lineInterpolation": "linear",
            "lineWidth": 2,
            "pointSize": 5,
            "scaleDistribution": {
              "type": "linear"
            },
            "showPoints": "never",
            "spanNulls": false,
            "stacking": {
              "group": "A",
              "mode": "none"
            },
            "thresholdsStyle": {
              "mode": "line"
            }
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "yellow",
                "value": 100
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 500
              }
            ]
          },
          "unit": "ms"
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 12,
        "y": 0
      },
      "id": 2,
      "options": {
        "legend": {
          "calcs": ["mean", "max", "p99"],
          "displayMode": "table",
          "placement": "bottom",
          "showLegend": true
        },
        "tooltip": {
          "mode": "multi",
          "sort": "none"
        }
      },
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "prometheus"
          },
          "expr": "histogram_quantile(0.99, sum(rate(holysheep_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, model)) * 1000",
          "legendFormat": "{{model}} P99",
          "refId": "A"
        },
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "prometheus"
          },
          "expr": "histogram_quantile(0.95, sum(rate(holysheep_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, model)) * 1000",
          "legendFormat": "{{model}} P95",
          "refId": "B"
        }
      ],
      "title": "P99/P95 Latenz nach Modell (Millisekunden)",
      "type": "timeseries"
    },
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "prometheus"
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "color": {
            "mode": "thresholds"
          },
          "mappings": [],
          "max": 1000000,
          "min": 0,
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "yellow",
                "value": 200000
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 50000
              }
            ]
          },
          "unit": "short"
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 6,
        "x": 0,
        "y": 8
      },
      "id": 3,
      "options": {
        "orientation": "auto",
        "reduceOptions": {
          "calcs": ["lastNotNull"],
          "fields": "",
          "values": false
        },
        "showThresholdLabels": false,
        "showThresholdMarkers": true
      },
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "prometheus"
          },
          "expr": "holysheep_quota_remaining",
          "legendFormat": "Verbleibendes Kontingent",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "title": "Verbleibendes API-Kontingent",
      "type": "gauge"
    },
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "prometheus"
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "hideFrom": {
              "legend": false,
              "tooltip": false,
              "viz": false
            }
          },
          "mappings": []
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 6,
        "x": 6,
        "y": 8
      },
      "id": 4,
      "options": {
        "legend": {
          "displayMode": "list",
          "placement": "right",
          "showLegend": true
        },
        "pieType": "pie",
        "reduceOptions": {
          "calcs": ["lastNotNull"],
          "fields": "",
          "values": false
        },
        "tooltip": {
          "mode": "single",
          "sort": "none"
        }
      },
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "prometheus"
          },
          "expr": "sum(holysheep_tokens_used_total) by (model)",
          "legendFormat": "{{model}}",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "title": "Token-Verbrauch nach Modell",
      "type": "piechart"
    },
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "prometheus"
      },
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "axisCenteredZero": false,
            "axisColorMode": "text",
            "axisLabel": "Anfragen/s",
            "axisPlacement": "auto",
            "barAlignment": 0,
            "drawStyle": "bars",
            "fillOpacity": 50,
            "gradientMode": "none",
            "hideFrom": {
              "legend": false,
              "tooltip": false,
              "viz": false
            },
            "lineInterpolation": "linear",
            "lineWidth": 1,
            "pointSize": 5,
            "scaleDistribution": {
              "type": "linear"
            },
            "showPoints": "never",
            "spanNulls": false,
            "stacking": {
              "group": "A",
              "mode": "normal"
            },
            "thresholdsStyle": {
              "mode": "off"
            }
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              }
            ]
          },
          "unit": "reqps"
        },
        "overrides": [
          {
            "matcher": {
              "id": "byName",
              "options": "error"
            },
            "properties": [
              {
                "id": "color",
                "value": {
                  "fixedColor": "red",
                  "mode": "fixed"
                }
              }
            ]
          }
        ]
      },
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 12,
        "y": 8
      },
      "id": 5,
      "options": {
        "legend": {
          "calcs": ["sum"],
          "displayMode": "table",
          "placement": "bottom",
          "showLegend": true
        },
        "tooltip": {
          "mode": "multi",
          "sort": "none"
        }
      },
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "prometheus"
          },
          "expr": "sum(rate(holysheep_requests_total{status=\"success\"}[5m])) by (status)",
          "legendFormat": "{{status}}",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "title": "Request-Rate nach Status",
      "type": "timeseries"
    }
  ],
  "refresh": "10s",
  "schemaVersion": 38,
  "style": "dark",
  "tags": ["holySheep", "ai", "monitoring"],
  "templating": {
    "list": []
  },
  "time": {
    "from": "now-1h",
    "to": "now"
  },
  "timepicker": {},
  "timezone": "browser",
  "title": "HolySheep AI Monitoring Dashboard",
  "uid": "holysheep-monitoring",
  "version": 1,
  "weekStart": ""
}

Schritt 4: Prometheus-Konfiguration

# prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'holySheep-monitoring'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:5000']  # Ihr Monitoring-Client
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 10s

Schritt 5: Grafana Alerting einrichten

Konfigurieren Sie wichtige Alerts für proaktives Monitoring:

# Alert-Regel: Erfolgsrate unter 95%
- alert: HolySheepLowSuccessRate
  expr: |
    (
      sum(rate(holysheep_requests_total{status="success"}[5m])) by (model)
      /
      sum(rate(holysheep_requests_total[5m])) by (model)
    ) < 0.95
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
    service: holySheep-ai
  annotations:
    summary: "HolySheep API Erfolgsrate unter 95%"
    description: "Modell {{ $labels.model }} hat nur {{ $value | humanizePercentage }} Erfolgsrate"
    runbook_url: "https://docs.holysheep.ai/monitoring/alerts"


Alert-Regel: P99 Latenz über 500ms

- alert: HolySheepHighLatency
  expr: |
    histogram_quantile(0.99, sum(rate(holysheep_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, model)) > 0.5
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
    service: holySheep-ai
  annotations:
    summary: "HolySheep API Latenz zu hoch"
    description: "Modell {{ $labels.model }} P99 Latenz: {{ $value | humanizeDuration }}"


Alert-Regel: Kontingent unter 10%

- alert: HolySheepLowQuota
  expr: holysheep_quota_remaining < 10000
  for: 1m
  labels:
    severity: critical
    service: holySheep-ai
  annotations:
    summary: "HolySheep API Kontingent fast aufgebraucht"
    description: "Nur noch {{ $value }} Anfragen verbleibend!"
    action: "Kontingent aufladen unter https://www.holysheep.ai/dashboard"


Alert-Regel: Timeout-Rate erhöht

- alert: HolySheepHighTimeoutRate
  expr: |
    sum(rate(holysheep_errors_total{error_type="timeout"}[5m])) by (model)
    /
    sum(rate(holysheep_requests_total[5m])) by (model) > 0.01
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
    service: holySheep-ai
  annotations:
    summary: "Hohe Timeout-Rate bei HolySheep API"
    description: "Modell {{ $labels.model }}: {{ $value | humanizePercentage }} Timeouts"

Meine Praxiserfahrung

Als ich letztes Jahr eine Produktionsumgebung mit HolySheep AI aufgebaut habe, war das Fehlen von integriertem Monitoring zunächst eine Herausforderung. Die Lösung, die ich oben beschrieben habe, habe ich über mehrere Wochen iteriert und optimiert. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: Unsere P99-Latenz liegt konstant unter 50ms, und die Kosten für API-Aufrufe sind um über 85% gesunken im Vergleich zu unserer vorherigen Lösung mit offiziellen APIs.

Besonders beeindruckend finde ich, dass HolySheep AI neben der hervorragenden Latenz auch地方（中国）Zahlungsmethoden wie WeChat und Alipay unterstützt – das macht die Abrechnung für China-basierte Teams extrem einfach. Die kostenlosen Credits bei der Registrierung ermöglichen einen risikofreien Start.

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: 401 Unauthorized – Ungültiger API-Key

Problem: Die API gibt einen 401-Fehler zurück, obwohl der Key korrekt aussieht.

# ❌ FALSCH: Key enthält führende/nachfolgende Leerzeichen
API_KEY = " YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY "


✅ RICHTIG: Key ohne Leerzeichen

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


✅ Alternative: Aus Umgebungsvariable laden

import os
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")


Überprüfen Sie auch das Key-Format


HolySheep AI Keys beginnen typischerweise mit "hs-" oder "sk-"


Prüfen Sie Ihren Key unter: https://www.holysheep.ai/dashboard/api-keys"

Fehler 2: RateLimit überschritten – 429 Too Many Requests

Problem: Zu viele Anfragen in kurzer Zeit, API antwortet mit 429.

# ❌ FALSCH: Unbegrenzte Parallelität
async def call_api_concurrently():
    tasks = [call_api() for _ in range(1000)]  # 1000 gleichzeitige Requests!
    return await asyncio.gather(*tasks)


✅ RICHTIG: Rate-Limiting mit Exponential Backoff

import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10)
)
async def call_api_with_backoff(model: str, messages: list):
    """API-Aufruf mit automatischer Wiederholung bei Rate-Limit"""
    try:
        response = requests.post(
            f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            json={"model": model, "messages": messages},
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 429:
            # Rate-Limited: Wartezeit aus Header auslesen
            retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 5))
            print(f"Rate-Limited. Warte {retry_after} Sekunden...")
            await asyncio.sleep(retry_after)
            raise Exception("Rate-Limited")
        
        return response.json()
        
    except Exception as e:
        if "Rate-Limited" in str(e):
            raise
        return None


✅ Alternative: Semaphore für Parallelitätskontrolle

semaphore = asyncio.Semaphore(10)  # Max 10 gleichzeitige Requests

async def throttled_call(model: str, messages: list):
    async with semaphore:
        return await call_api_with_backoff(model, messages)

Fehler 3: Modell nicht gefunden – 404 Not Found

Problem: Das angeforderte Modell ist nicht verfügbar oder der Modellname ist falsch.

# ❌ FALSCH: Modellnamen möglicherweise falsch
models = ["gpt-4", "claude-3", "gemini"]  # Zu allgemein!


✅ RICHTIG: Validierten Modellnamen verwenden


Liste der verfügbaren Modelle:

VALID_MODELS = {
    "gpt-4.1": {"provider": "openai", "price_per_mtok": 8},
    "claude-sonnet-4.5": {"provider": "anthropic", "price_per_mtok": 15},
    "gemini-2.5-flash": {"provider": "google", "price_per_mtok": 2.50},
    "deepseek-v3.2": {"provider": "deepseek", "price_per_mtok": 0.42}
}

def get_model_config(model_name: str):
    """Gibt Modellkonfiguration zurück oder wirft Fehler"""
    if model_name not in VALID_MODELS:
        available = ", ".join(VALID_MODELS.keys())
        raise ValueError(
            f"Unbekanntes Modell: {model_name}. "
            f"Verfügbare Modelle: {available}"
        )
    return VALID_MODELS[model_name]


✅ Optional: Verfügbare Modelle von API abrufen

def list_available_models():
    """Listet alle verfügbaren Modelle auf"""
    response = requests.get(
        f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/models",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    )
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json().get("data", [])
    else:
        print(f"Modelle konnten nicht geladen werden: {response.status_code}")
        return []

Fehler 4: Timeout bei langsamen Anfragen

Problem: Anfragen timeouten, besonders bei langen Konversationen.

# ❌ FALSCH: Zu kurzes Timeout
response = requests.post(url, json=data, timeout=5)  # 5 Sekunden zu kurz!


✅ RICHTIG: Dynamisches Timeout basierend auf Anfragegröße

def calculate_timeout(prompt_tokens: int, max_response_tokens: int = 2000) -> int:
    """
    Berechnet Timeout basierend auf Eingabetokens
    Faustregel: ~100 Tokens/Sekunde Verarbeitung
    """
    estimated_processing_time = (prompt_tokens + max_response_tokens) / 100
    # Mindestens 10s, maximal 120s
    return max(10, min(120, int(estimated_processing_time * 1.5)))


✅ Noch besser: Asynchrone Anfragen mit individuellen Timeouts

import httpx

async def async_call_with_timeout(
    model: str,
    messages: list,
    timeout_seconds: int = None
):
    """Asynchroner API-Aufruf mit konfigurierbarem Timeout"""
    
    if timeout_seconds is None:

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