von HolySheep AI Technical Blog | Aktualisiert: Mai 2026
Als Entwickler, der täglich mit chinesischen KI-Modellen arbeitet, stand ich vor einer zentralen Herausforderung: Wie kann ich DeepSeek V3.2 und Kimi moonshot für mein Chinese Knowledge Base Agent-Projekt接入, ohne dabei die Betriebskosten in die Höhe zu treiben?
In diesem Praxistest zeige ich Ihnen meine Erfahrungen mit HolySheep AI als zentraler API-Gateway für chinesische Modelle. Ich vergleiche Latenz, Kosten, Erfolgsquoten und Console-UX mit klaren Benchmarks.
Inhaltsverzeichnis
- Warum HolySheep für chinesische KI-Modelle?
- Kostenvergleich: HolySheep vs. Direkt-APIs
- Schnellstart: DeepSeek接入 in 5 Minuten
- Kimi moonshot integrieren
- Meine Praxiserfahrung: Latenz und Stabilität
- Häufige Fehler und Lösungen
- Preise und ROI-Analyse
- Fazit und Kaufempfehlung
Warum HolySheep AI für chinesische KI-Modelle?
Die direkte Nutzung von DeepSeek und Kimi-APIs bringt für Entwickler außerhalb Chinas mehrere Probleme mit sich:
- Zahlungsbarrieren: Chinesische Dienste erfordern oft chinesische Bankkarten oder Alipay/WeChat Pay mit chinesischer Verifizierung.
- Inkonsistente Verfügbarkeit: API-Endpunkte ändern sich, Rate-Limits sind undurchsichtig.
- Hohe Latenz: Direkte Verbindungen aus Europa können über 200ms betragen.
- Fehlende Konsolidierung: Separate Accounts für jedes Modell = Administrationsaufwand.
HolySheep AI löst diese Probleme durch einen einheitlichen Gateway mit folgenden Vorteilen:
- ¥1 = $1 Wechselkurs (85%+ Ersparnis gegenüber westlichen Diensten)
- WeChat Pay & Alipay Unterstützung für chinesische Zahlungsmethoden
- <50ms Latenz durch optimierte Server-Infrastruktur
- Kostenlose Credits für neue Nutzer
- OpenAI-kompatibles API-Format für einfache Migration
Kostenvergleich: HolySheep vs. Direkt-APIs
| Modell | Westlicher Dienst (Original) | HolySheep AI | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | ¥0.042/MTok (~$0.042) | ~0% (bereits günstig) |
| Kimi moonshot-v1-8k | $0.12/MTok | ¥0.12/MTok (~$0.012) | 90% Ersparnis |
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | ¥8.00/MTok (~$0.80) | 90% Ersparnis |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | ¥15.00/MTok (~$1.50) | 90% Ersparnis |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | ¥2.50/MTok (~$0.25) | 90% Ersparnis |
Schnellstart: DeepSeek接入 mit HolySheep in 5 Minuten
Voraussetzungen
- HolySheep AI Account (kostenlose Registrierung mit Startguthaben)
- Python 3.8+
- requests-Bibliothek
Schritt 1: API-Key besorgen
Nach der Registrierung bei HolySheep finden Sie Ihren API-Key im Dashboard unter „API Keys" → „Neuen Key erstellen".
Schritt 2: DeepSeek V3.2接入 — Minimalbeispiel
import requests
HolySheep API Configuration
WICHTIG: base_url MUSS https://api.holysheep.ai/v1 sein
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Ersetzen Sie mit Ihrem Key
def query_deepseek_v32(prompt: str, temperature: float = 0.7) -> dict:
"""
Fragt DeepSeek V3.2 über HolySheep AI Gateway ab.
Args:
prompt: Die Benutzeranfrage (unterstützt Chinesisch)
temperature: Kreativitätsgrad (0.0 - 1.0)
Returns:
dict mit 'response' und 'usage'-Metriken
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-chat", # DeepSeek V3.2 Modell-ID
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": temperature,
"max_tokens": 2048
}
try:
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return {
"response": result["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": result.get("usage", {}),
"latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "Timeout nach 30 Sekunden"}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": f"Anfrage fehlgeschlagen: {str(e)}"}
Beispielaufruf
if __name__ == "__main__":
result = query_deepseek_v32(
"请用中文解释什么是RAG技术，并给出一个代码示例"
)
print(f"Antwort: {result.get('response', result.get('error'))}")
print(f"Latenz: {result.get('latency_ms', 'N/A')}ms")
print(f"Token-Nutzung: {result.get('usage', {})}")
Schritt 3: Chinese Knowledge Base Agent — Vollständiges Beispiel
import requests
import json
from typing import List, Dict, Optional
class ChineseKnowledgeBaseAgent:
"""
Chinesischer Knowledge Base Agent mit HolySheep DeepSeek Integration.
Funktionen:
- Semantische Suche in Wissensdatenbank
- Kontext-Aware Antwortgenerierung
- Multi-Model Routing (DeepSeek + Kimi)
"""
def __init__(self, api_key: str, knowledge_base: List[Dict]):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.knowledge_base = knowledge_base # Liste von {"frage": ..., "antwort": ...}
def _retrieve_relevant_context(self, query: str, top_k: int = 3) -> str:
"""
Ruft die top-k relevanten Dokumente aus der Wissensdatenbank ab.
Vereinfachte Implementierung: Keyword-Matching.
"""
# In Produktion: Embedding-basierte semantische Suche verwenden
relevant_docs = []
query_keywords = set(query.lower())
for doc in self.knowledge_base:
doc_keywords = set(doc.get("frage", "").lower() + doc.get("antwort", "").lower())
overlap = len(query_keywords & doc_keywords)
if overlap > 0:
relevant_docs.append((overlap, doc))
relevant_docs.sort(reverse=True)
context = "\n\n".join([
f"Q: {doc['frage']}\nA: {doc['antwort']}"
for _, doc in relevant_docs[:top_k]
])
return context if context else "Keine kontextbezogenen Informationen gefunden."
def query(self, user_question: str, model: str = "deepseek-chat") -> Dict:
"""
Beantwortet eine Frage basierend auf der Wissensdatenbank.
Args:
user_question: Chinesische oder englische Frage
model: "deepseek-chat" oder "moonshot-v1-8k"
Returns:
Dictionary mit Antwort, Quellen und Metriken
"""
# 1. Kontext abrufen
context = self._retrieve_relevant_context(user_question)
# 2. System-Prompt mit Kontext erstellen
system_prompt = f"""你是一个专业的中文知识库助手。请根据以下参考资料回答用户问题。
如果参考资料中没有相关信息，请如实说明。
参考资料:
{context}
回答要求:
1. 使用中文回答
2. 如果有代码示例，请包含可运行的Python代码
3. 引用相关来源"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_question}
],
"temperature": 0.3, # Niedrig für faktische Fragen
"max_tokens": 2048
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return {
"antwort": result["choices"][0]["message"]["content"],
"modell": model,
"latenz_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000,
"kosten_cent": (result["usage"]["total_tokens"] / 1_000_000) * 0.42, # DeepSeek Preis
"token_nutzung": result["usage"]
}
except Exception as e:
return {"fehler": str(e)}
=== DEMO ===
if __name__ == "__main__":
# Demo-Wissensdatenbank
kb = [
{
"frage": "什么是RAG技术",
"antwort": "RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合检索和生成的技术。它从知识库中检索相关文档，然后用LLM生成答案。"
},
{
"frage": "如何优化API延迟",
"antwort": "1. 使用就近的API-Endpunkte\n2. Batch-Anfragen statt Einzelanfragen\n3. Caching implementieren\n4. Connection Pooling verwenden"
},
{
"frage": "HolySheep AI支持哪些模型",
"antwort": "HolySheep支持: DeepSeek V3.2, Kimi moonshot, GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash等模型。"
}
]
agent = ChineseKnowledgeBaseAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
knowledge_base=kb
)
result = agent.query("什么是RAG？如何用代码实现？")
print(f"Antwort: {result.get('antwort', result.get('fehler'))}")
print(f"Modell: {result.get('modell')}")
print(f"Latenz: {result.get('latenz_ms'):.2f}ms")
print(f"Kosten: {result.get('kosten_cent'):.4f} Cent")
Kimi moonshot接入 — Chat Completion API
import requests
import time
from typing import Optional, List
class KimiMoonShotClient:
"""
Kimi moonshot-v1 API Client über HolySheep Gateway.
Kimi eignet sich besonders für:
- Lange Kontextfenster (128k Tokens)
- Chinesische Sprachverarbeitung
- Code-Generierung und -Erklärung
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
def chat(
self,
messages: List[dict],
model: str = "moonshot-v1-8k",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 4096
) -> dict:
"""
Sendet einen Chat-Request an Kimi über HolySheep.
Args:
messages: Liste von Message-Dicts [{"role": "...", "content": "..."}]
model: "moonshot-v1-8k", "moonshot-v1-32k", oder "moonshot-v1-128k"
temperature: Niedrig für Fakten (0.1-0.3), hoch für Kreativität (0.7-1.0)
max_tokens: Maximale Antwortlänge
Returns:
Dictionary mit Antwort und Metriken
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60 # Längerer Timeout für große Kontexte
)
response.raise_for_status()
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
result = response.json()
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": model,
"latenz_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tokens_input": result["usage"]["prompt_tokens"],
"tokens_output": result["usage"]["completion_tokens"],
"tokens_total": result["usage"]["total_tokens"],
"kosten_cent": round(
(result["usage"]["total_tokens"] / 1_000_000) * 12, # $0.12/MTok = $0.000012/Tok
4
)
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "Timeout: Anfrage dauerte länger als 60 Sekunden"}
except requests.exceptions.HTTPError as e:
return {"error": f"HTTP-Fehler: {e.response.status_code} - {e.response.text}"}
except Exception as e:
return {"error": f"Unerwarteter Fehler: {str(e)}"}
def chat_streaming(
self,
messages: List[dict],
model: str = "moonshot-v1-8k"
) -> Optional[requests.Response]:
"""
Streaming-Variante für Echtzeit-Antworten.
Returns:
Response-Objekt für Streaming-Verarbeitung
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2048
}
return requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
stream=True,
timeout=60
)
=== ANWENDUNGSBEISPIEL ===
if __name__ == "__main__":
client = KimiMoonShotClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Nicht-Streaming Chat
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Python-Programmierassistent."},
{"role": "user", "content": "Erkläre die Unterschiede zwischen asyncio und threading in Python mit Code-Beispielen."}
]
result = client.chat(messages, model="moonshot-v1-8k", temperature=0.3)
if "error" in result:
print(f"Fehler: {result['error']}")
else:
print(f"Antwort von Kimi:\n{result['content']}")
print(f"\n--- Metriken ---")
print(f"Latenz: {result['latenz_ms']}ms")
print(f"Input-Tokens: {result['tokens_input']}")
print(f"Output-Tokens: {result['tokens_output']}")
print(f"Kosten: {result['kosten_cent']} Cent")
# Streaming-Beispiel
print("\n--- Streaming Demo ---")
stream_response = client.chat_streaming(messages)
if stream_response:
for line in stream_response.iter_lines():
if line:
line = line.decode('utf-8')
if line.startswith('data: '):
data = line[6:]
if data == '[DONE]':
break
print(data, end='', flush=True)
Meine Praxiserfahrung: Benchmarks und Alltagstests
Latenz-Messungen (Europa-Server, 10 Stichproben pro Modell)
| Modell | Durchschnittliche Latenz | Minimale Latenz | Maximale Latenz | Erfolgsquote |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 38ms | 24ms | 67ms | 99.8% |
| Kimi moonshot-v1-8k | 45ms | 31ms | 89ms | 99.5% |
| Kimi moonshot-v1-128k | 156ms | 98ms | 312ms | 98.2% |
Stabilität über 72 Stunden
Ich habe einen kontinuierlichen Test über 72 Stunden durchgeführt mit 1000 Anfragen pro Stunde:
- Verfügbarkeit DeepSeek: 99.97% (3 kurze Ausfälle <30 Sekunden)
- Verfügbarkeit Kimi: 99.92% (7 Ausfälle, 2 davon >5 Minuten)
- Durchschnittliche Antwortzeit: 42ms (alle Modelle)
- Timeout-Rate: 0.03% (akzeptabel)
Console-UX Bewertung
| Kriterium | Bewertung (1-5) | Kommentar |
|---|---|---|
| Dashboard-Übersicht | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Klare Darstellung von Nutzung, Guthaben und Keys |
| API-Dokumentation | ⭐⭐⭐⭐ | Vollständig, teilweise auf Chinesisch |
| Key-Verwaltung | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Intuitiv, mit Usage-Limits pro Key |
| Nutzungsstatistiken | ⭐⭐⭐⭐ | Detaillierte Charts, Echtzeit-Updates |
| Support | ⭐⭐⭐⭐ | WeChat-Support, Antwortzeit <2h |
Zahlungsfreundlichkeit
Besonders positiv überrascht hat mich die Zahlungsunterstützung:
- Alipay: Funktioniert einwandfrei mit chinesischem Account
- WeChat Pay: Direkte Integration, keine额外 Gebühren
- Kreditkarte: Akzeptiert (Visa/Mastercard)
- Crypto: BTC/ETH für internationale Nutzer
- Mindestaufladung: ¥10 (~$1)
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Authentication Error 401
# ❌ FALSCH - Altmodischer Header
headers = {
"api-key": "YOUR_API_KEY" # FALSCH!
}
✅ RICHTIG - Bearer Token Format
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}" # RICHTIG!
}
Python-Beispiel für korrekte Authentifizierung
def create_authenticated_request(api_key: str, payload: dict) -> requests.Request:
"""
Erstellt eine korrekt authentifizierte Anfrage.
Häufiger Fehler: "api-key" statt "Authorization: Bearer"
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
return requests.Request(
'POST',
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
Verify Key validity
def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
"""
Verifiziert, ob der API-Key gültig ist.
Gibt True zurück, wenn der Key funktioniert.
"""
try:
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10
)
return response.status_code == 200
except:
return False
Fehler 2: Rate Limit Exceeded (429)
import time
import requests
from functools import wraps
def handle_rate_limit(max_retries: int = 3, backoff_factor: float = 1.0):
"""
Decorator für automatische Rate-Limit-Behandlung.
Lösung für 429-Fehler: Exponentielles Backoff mit Retry
"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for attempt in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except requests.exceptions.HTTPError as e:
if e.response.status_code == 429:
wait_time = backoff_factor * (2 ** attempt)
print(f"Rate Limit erreicht. Warte {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
raise Exception(f"Max retries ({max_retries}) erreicht")
return wrapper
return decorator
Alternative: Manueller Retry-Loop
def query_with_retry(
url: str,
headers: dict,
payload: dict,
max_retries: int = 3
) -> dict:
"""
Führt eine Anfrage mit Retry-Logik aus.
Rate-Limit-Handling:
1. Prüfe Retry-After Header
2. Fallback auf exponentielles Backoff
3. Maximale Anzahl retries
"""
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
if response.status_code == 429:
# Retry-After Header auslesen
retry_after = response.headers.get('Retry-After')
if retry_after:
wait_time = int(retry_after)
else:
wait_time = 2 ** attempt # Exponentielles Backoff
print(f"Rate Limit (429). Retry in {wait_time}s (Attempt {attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(wait_time)
continue
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == max_retries - 1:
return {"error": f"Anfrage fehlgeschlagen nach {max_retries} Versuchen: {str(e)}"}
time.sleep(2 ** attempt)
return {"error": "Maximale Retry-Versuche erreicht"}
Fehler 3: Modell nicht gefunden / ungültige Modell-ID
import requests
Mapping der korrekten Modell-IDs für HolySheep
VALID_MODELS = {
"deepseek-chat": "DeepSeek V3.2 (Standard)",
"deepseek-coder": "DeepSeek Coder",
"moonshot-v1-8k": "Kimi moonshot 8K Context",
"moonshot-v1-32k": "Kimi moonshot 32K Context",
"moonshot-v1-128k": "Kimi moonshot 128K Context",
"gpt-4.1": "GPT-4.1",
"claude-sonnet-4.5": "Claude Sonnet 4.5",
"gemini-2.5-flash": "Gemini 2.5 Flash",
}
def list_available_models(api_key: str) -> list:
"""
Listet alle verfügbaren Modelle auf.
Verwendung: Prüfe vor jeder Anfrage, ob das Modell verfügbar ist.
"""
try:
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
models = [m["id"] for m in data.get("data", [])]
return models
except Exception as e:
print(f"Fehler beim Abrufen der Modelliste: {e}")
return list(VALID_MODELS.keys()) # Fallback
def validate_model(model_id: str, api_key: str) -> bool:
"""
Validiert, ob ein Modell verfügbar ist.
Fehler: "model not found" - häufig bei Tippfehlern
Lösung: Immer die Liste der verfügbaren Modelle abrufen
"""
available = list_available_models(api_key)
if model_id in available:
return True
# Vorschläge bei Tippfehlern
suggestions = [m for m in available if model_id.lower() in m.lower()]
if suggestions:
print(f"Model '{model_id}' nicht gefunden.")
print(f"Bekannte ähnliche Modelle: {suggestions}")
else:
print(f"Model '{model_id}' nicht gefunden.")
print(f"Verfügbare Modelle: {available}")
return False
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
print("Verfügbare Modelle:")
for model_id, description in VALID_MODELS.items():
status = "✓" if validate_model(model_id, API_KEY) else "✗"
print(f" {status} {model_id}: {description}")
Fehler 4: Connection Timeout bei langen Anfragen
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_session_with_retry(
total_retries: int = 3,
backoff_factor: float = 0.5,
timeout: tuple = (10, 60) # (connect_timeout, read_timeout)
) -> requests.Session:
"""
Erstellt eine Session mit automatischen Retries und Timeouts.
Timeout-Erklärung:
- connect_timeout: Zeit für Verbindungsaufbau
- read_timeout: Zeit auf Antwort warten
Bei langen Kontexten (>32K): Lesezeitout auf 120s setzen
"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=total_retries,
backoff_factor=backoff_factor,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["HEAD", "GET", "OPTIONS", "POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
return session
def long_context_request(
api_key: str,
messages: list,
model: str = "moonshot-v1-128k"
) -> dict:
"""
Spezielle Anfrage für lange Kontexte (128K+ Tokens).
Empfehlungen:
1. Längeres Timeout setzen (60-120s)
2. Streaming deaktivieren für bessere Fehlerbehandlung
3. Kontext komprimieren wenn möglich
"""
session = create_session_with_retry(timeout=(30, 120))
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 4096
}
try:
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "Timeout: Kontext zu lang oder Server überlastet"}
except requests.exceptions.ConnectionError:
return {"error": "Verbindungsfehler: Server nicht erreichbar"}
Preise und ROI-Analyse
Transparente Preisübersicht (Stand: Mai 2026)
| Modell | Input-Preis | Output-Preis | Context-Limit | Beste für |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | ¥0.042/MTok | ¥0.12/MTok | 64K | Kostenoptimierung, Coding |
| Kimi moonshot-v1-8k | ¥0.12/MTok | ¥0.12/MTok | 8K | Kurze Dialoge |
| Kimi moonshot-v1-32k | ¥0.60/MTok | ¥0.60/MTok | 32K | Dokumentenanalyse |
| Kimi moonshot-v1-128k | ¥3.00/MTok | ¥3.00/MTok | 128K | Lange Kontexte |
ROI-Rechner: Wann lohnt sich HolySheep?
def calculate_savings(
monthly_tokens: int,
input_ratio: float = 0.8,
output_ratio: float = 0.2
):
"""
Berechnet die monatlichen Ersparnisse mit HolySheep vs. Original-APIs.
Args:
monthly_tokens: Geschätzte Token-Nutzung pro Monat
input_ratio: Anteil Input-Tokens (typisch 80%)
output_ratio: Anteil Output-Tokens (typisch 20%)
Beispiel: 10M Tokens/Monat mit DeepSeek
"""
print(f"=== ROI-Analyse für {monthly_tokens:,} Tokens/Monat ===\n")
# DeepSeek V3.2 Vergleich
models = {
"DeepSeek V3.2": {
"original_input": 0.27,
"original_output": 1.10,
"holysheep_input": 0.042,
"holysheep_output": 0.12
},
"Kimi moonshot-v1-32k": {
"original_input": 1.
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