Fehlerszenario: ConnectionError und 401 Unauthorized beim Multi-Provider-AI-Management
Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ihre KI-gestützte Anwendung läuft in China, Sie betreuen aber internationale Kunden. Plötzlich erhalten Sie um 3 Uhr nachts eine Alarmmeldung: ConnectionError: timeout after 30s für Ihren OpenAI-Endpunkt. Ihr Kimi-Provider funktioniert, aber Ihr MiniMax-Integration ist seit Stunden down, ohne dass Sie es bemerkt haben.
Als ich vergangenes Jahr ein eigenes AI-Startup aufgebaut habe, stand ich genau vor diesem Problem. Wir hatten drei verschiedene Provider integriert, drei verschiedene API-Keys, drei verschiedene Fehlerbehandlungssysteme – und keinen zentralen Ort, um alles zu überwachen. Das Chaos war perfekt.
Die Lösung war ein einheitliches Gateway, das über HolySheep AI alle Anbieter zentralisiert verwaltet. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie dieses System in unter 30 Minuten implementieren.
Warum ein einheitliches Gateway?
Multi-Provider-Strategien sind essentiell für:
- Kostenoptimierung: Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Preise pro Token
- Resilienz: Fällt ein Provider aus, springt ein anderer ein
- Performance: Routing basierend auf Latenz und Verfügbarkeit
- Compliance: Separate Abrechnung für verschiedene Regionen
Architektur des HolySheep Multi-Provider Gateways
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Ihre Anwendung │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ HolySheep Gateway │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ OpenAI │ │ Kimi │ │ MiniMax │ │
│ │ Compatible │ │ Compatible │ │ Compatible │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Zentrales Monitoring | Logging | Rate Limiting | Failover │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Installation und Grundkonfiguration
# Python SDK Installation
pip install holysheep-sdk requests
Projektstruktur erstellen
mkdir ai-gateway && cd ai-gateway
touch gateway.py config.json requirements.txt# requirements.txt
holysheep-sdk==1.2.4
requests==2.31.0
python-dotenv==1.0.0
pydantic==2.5.0# config.json - Zentralisierte Konfiguration
{
"providers": {
"openai": {
"enabled": true,
"priority": 1,
"fallback": "kimi"
},
"kimi": {
"enabled": true,
"priority": 2,
"fallback": "minimax"
},
"minimax": {
"enabled": true,
"priority": 3,
"fallback": "openai"
}
},
"routing": {
"strategy": "latency_based", // latency_based, cost_optimized, fallback_chain
"max_retries": 3,
"timeout_seconds": 30
},
"monitoring": {
"log_requests": true,
"alert_on_failure": true,
"dashboard_enabled": true
}
}Vollständige Gateway-Implementierung
# gateway.py - Der zentrale HolySheep Gateway
import os
import json
import time
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import requests
Konfiguration
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class Provider(Enum):
OPENAI = "openai"
KIMI = "kimi"
MINIMAX = "minimax"
@dataclass
class AIResponse:
content: str
provider: str
latency_ms: float
tokens_used: int
cost_usd: float
success: bool
error: Optional[str] = None
@dataclass
class GatewayConfig:
timeout: int = 30
max_retries: int = 3
routing_strategy: str = "latency_based"
class HolySheepGateway:
"""
Zentrales Gateway für Multi-Provider AI-Management.
Verwendet HolySheep als unified Endpoint für OpenAI, Kimi und MiniMax.
"""
def __init__(self, api_key: str, config: GatewayConfig = None):
self.api_key = api_key
self.config = config or GatewayConfig()
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
self.provider_stats = {p.value: {"requests": 0, "failures": 0, "avg_latency": 0} for p in Provider}
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "gpt-4.1",
provider: Optional[Provider] = None,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> AIResponse:
"""
Sende Chat-Completion-Anfrage mit automatischem Failover.
Args:
messages: Chat-Nachrichten im OpenAI-Format
model: Modellname (wird auf HolySheep gemappt)
provider: Spezifischer Provider (optional, sonst automatisches Routing)
temperature: Sampling-Temperatur
max_tokens: Maximale Antwort-Tokens
Returns:
AIResponse mit Ergebnissen und Metriken
"""
start_time = time.time()
# Bestimme Provider-Reihenfolge basierend auf Routing-Strategie
providers_to_try = self._get_provider_order(provider)
last_error = None
for provider_attempt in providers_to_try:
try:
response = self._call_provider(
provider_attempt,
messages,
model,
temperature,
max_tokens
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# Update Statistiken
self._update_stats(provider_attempt, latency_ms, success=True)
return AIResponse(
content=response["content"],
provider=provider_attempt.value,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=response.get("tokens", 0),
cost_usd=response.get("cost", 0),
success=True
)
except ProviderError as e:
last_error = e
self._update_stats(provider_attempt, None, success=False)
logger.warning(f"Provider {provider_attempt.value} fehlgeschlagen: {e}")
continue
# Alle Provider fehlgeschlagen
return AIResponse(
content="",
provider="none",
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
tokens_used=0,
cost_usd=0,
success=False,
error=str(last_error)
)
def _call_provider(
self,
provider: Provider,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str,
temperature: float,
max_tokens: int
) -> Dict[str, Any]:
"""
Interne Methode für Provider-API-Aufrufe über HolySheep.
"""
# Mappe Modellnamen für verschiedene Provider
model_mapping = {
"openai": {
"gpt-4.1": "gpt-4.1",
"gpt-4o": "gpt-4o",
"gpt-4o-mini": "gpt-4o-mini"
},
"kimi": {
"moonshot-v1-8k": "moonshot-v1-8k",
"moonshot-v1-32k": "moonshot-v1-32k"
},
"minimax": {
"abab6-chat": "abab6-chat",
"abab5.5-chat": "abab5.5-chat"
}
}
# Verwende HolySheep unified Endpoint
endpoint = f"{BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
"provider_hint": provider.value # HolySheep-spezifisch
}
response = self.session.post(
endpoint,
json=payload,
timeout=self.config.timeout
)
if response.status_code == 401:
raise ProviderError("401 Unauthorized - API-Key ungültig oder abgelaufen", 401)
elif response.status_code == 429:
raise ProviderError("429 Rate Limited - Anfrage-Limit erreicht", 429)
elif response.status_code >= 500:
raise ProviderError(f"Serverfehler {response.status_code}", response.status_code)
elif response.status_code != 200:
raise ProviderError(f"HTTP {response.status_code}: {response.text}", response.status_code)
data = response.json()
return {
"content": data["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens": data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0),
"cost": self._calculate_cost(model, data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0))
}
def _calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""
Berechne Kosten basierend auf HolySheep-Preisen (2026).
"""
pricing = {
"gpt-4.1": 8.0, # $8 per Million Tokens
"gpt-4o": 15.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.5,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
price_per_million = pricing.get(model, 8.0)
return (tokens / 1_000_000) * price_per_million
def _get_provider_order(self, preferred: Optional[Provider]) -> List[Provider]:
"""
Bestimme Provider-Reihenfolge basierend auf Routing-Strategie.
"""
all_providers = [Provider.OPENAI, Provider.KIMI, Provider.MINIMAX]
if preferred:
order = [preferred]
order.extend([p for p in all_providers if p != preferred])
return order
# Latenzbasiertes Routing (Standard)
if self.config.routing_strategy == "latency_based":
sorted_providers = sorted(
all_providers,
key=lambda p: self.provider_stats[p.value]["avg_latency"]
)
return sorted_providers
# Kostenoptimiertes Routing
elif self.config.routing_strategy == "cost_optimized":
return [Provider.MINIMAX, Provider.KIMI, Provider.OPENAI]
return all_providers
def _update_stats(self, provider: Provider, latency: Optional[float], success: bool):
"""Aktualisiere Provider-Statistiken."""
stats = self.provider_stats[provider.value]
stats["requests"] += 1
if not success:
stats["failures"] += 1
if latency is not None:
# Gleitender Durchschnitt
n = stats["requests"]
current_avg = stats["avg_latency"]
stats["avg_latency"] = (current_avg * (n - 1) + latency) / n
def get_health_status(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Gibt Gesundheitsstatus aller Provider zurück.
"""
return {
"providers": {
name: {
"status": "healthy" if stats["failures"] < stats["requests"] * 0.1 else "degraded",
"total_requests": stats["requests"],
"failure_rate": stats["failures"] / max(stats["requests"], 1),
"avg_latency_ms": round(stats["avg_latency"], 2)
}
for name, stats in self.provider_stats.items()
},
"overall_status": "operational"
}
class ProviderError(Exception):
"""Spezifischer Fehler für Provider-Probleme."""
def __init__(self, message: str, status_code: int = 0):
self.message = message
self.status_code = status_code
super().__init__(self.message)
==================== NUTZUNGSBEISPIEL ====================
def main():
# Gateway initialisieren
gateway = HolySheepGateway(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
config=GatewayConfig(
timeout=30,
max_retries=3,
routing_strategy="latency_based"
)
)
# Beispiel-Konversation
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
{"role": "user", "content": "Erkläre die Vorteile eines Multi-Provider AI-Gateways."}
]
print("🚀 Sende Anfrage über HolySheep Gateway...")
# Chat-Completion mit automatischem Failover
response = gateway.chat_completion(
messages=messages,
model="gpt-4.1",
temperature=0.7,
max_tokens=1000
)
if response.success:
print(f"✅ Antwort von {response.provider}")
print(f" Latenz: {response.latency_ms:.2f}ms")
print(f" Kosten: ${response.cost_usd:.4f}")
print(f" Tokens: {response.tokens_used}")
print(f"\n📝 Antwort:\n{response.content}")
else:
print(f"❌ Fehlgeschlagen: {response.error}")
# Gesundheitscheck
print("\n🏥 Provider-Gesundheitsstatus:")
health = gateway.get_health_status()
for provider, status in health["providers"].items():
print(f" {provider}: {status['status']} ({status['avg_latency_ms']}ms avg)")
if __name__ == "__main__":
main()Fehlerbehandlung und Retry-Logik
# error_handling.py - Erweiterte Fehlerbehandlung mit Retry-Mechanismus
import time
from functools import wraps
from typing import Callable, Any
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class RetryableError(Exception):
"""Fehler, der einen Retry rechtfertigt."""
pass
class NonRetryableError(Exception):
"""Fehler, der keinen Retry rechtfertigt."""
pass
def retry_with_backoff(
max_retries: int = 3,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 60.0,
exponential_base: float = 2.0
):
"""
Decorator für automatische Retry-Logik mit exponentiellem Backoff.
Retry-Strategie:
- 1. Versuch: sofort
- 2. Versuch: 1s warten
- 3. Versuch: 2s warten
- 4. Versuch: 4s warten
"""
def decorator(func: Callable) -> Callable:
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
last_exception = None
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
return func(*args, **kwargs)
except NonRetryableError as e:
# Konfigurationsfehler - nicht retry
logger.error(f"Nicht behebbarer Fehler: {e}")
raise
except (RetryableError, ConnectionError, TimeoutError) as e:
last_exception = e
if attempt >= max_retries:
logger.error(f"Max retries ({max_retries}) erreicht. Letzter Fehler: {e}")
raise
# Berechne Delay mit exponentiellem Backoff + Jitter
delay = min(base_delay * (exponential_base ** attempt), max_delay)
jitter = delay * 0.1 * (time.time() % 1)
logger.warning(
f"Versuch {attempt + 1}/{max_retries + 1} fehlgeschlagen: {e}. "
f"Retry in {delay:.1f}s..."
)
time.sleep(delay + jitter)
except Exception as e:
# Unerwartete Fehler - nicht automatisch retry
logger.error(f"Unerwarteter Fehler: {type(e).__name__}: {e}")
raise
raise last_exception
return wrapper
return decorator
Praktische Fehlerklassen für Multi-Provider-Szenarien
class ProviderConnectionError(RetryableError):
"""Verbindungsfehler zu einem AI-Provider."""
pass
class ProviderRateLimitError(RetryableError):
"""Rate-Limit erreicht - Retry mit Backoff erforderlich."""
def __init__(self, provider: str, retry_after: int = None):
self.provider = provider
self.retry_after = retry_after
super().__init__(f"Rate-Limit für {provider}. Retry-After: {retry_after}s")
class ProviderAuthError(NonRetryableError):
"""Authentifizierungsfehler - API-Key prüfen."""
def __init__(self, provider: str, status_code: int):
self.provider = provider
self.status_code = status_code
super().__init__(f"Auth-Fehler bei {provider}: HTTP {status_code}")
class ProviderTimeoutError(RetryableError):
"""Timeout bei Provider-Anfrage."""
pass
class ModelNotFoundError(NonRetryableError):
"""Angefordertes Modell nicht verfügbar."""
pass
Fehlerbehandlung mit automatischer Provider-Rotation
class SmartErrorHandler:
"""
Intelligenter Fehlerbehandler mit automatischer Provider-Rotation.
"""
ERROR_HANDLERS = {
401: ProviderAuthError,
403: ProviderAuthError,
404: ModelNotFoundError,
408: ProviderTimeoutError,
429: ProviderRateLimitError,
500: ProviderConnectionError,
502: ProviderConnectionError,
503: ProviderConnectionError,
504: ProviderTimeoutError,
}
@classmethod
def handle_error(cls, provider: str, status_code: int, response_text: str = "") -> Exception:
"""
Erstelle passende Exception basierend auf HTTP-Status-Code.
"""
if status_code in cls.ERROR_HANDLERS:
error_class = cls.ERROR_HANDLERS[status_code]
return error_class(provider, status_code)
# Unbekannte Fehler
return RetryableError(f"Unbekannter Fehler {status_code}: {response_text[:200]}")
@classmethod
def is_retryable(cls, error: Exception) -> bool:
"""Prüfe ob Fehler retrybar ist."""
return isinstance(error, (RetryableError, ConnectionError, TimeoutError))Häufige Fehler und Lösungen
1. ConnectionError: timeout after 30s
Symptom: Anfragen hängen und timeouten nach 30 Sekunden.
Ursachen:
- Firewall blockiert ausgehende Verbindungen
- DNS-Auflösung funktioniert nicht
- Provider-Server überlastet
Lösung:
# Timeout-Konfiguration optimieren
gateway = HolySheepGateway(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
config=GatewayConfig(
timeout=30,
max_retries=3,
routing_strategy="latency_based"
)
)
Alternative: Explizite Timeouts pro Provider
import socket
socket.setdefaulttimeout(30) # Globaler Socket-Timeout
Oder mit requests spezifisch:
response = requests.post(
endpoint,
json=payload,
timeout=(10, 30) # (Connect-Timeout, Read-Timeout)
)2. 401 Unauthorized - Invalid API Key
Symptom: Alle Anfragen返回 401 Unauthorized.
Ursachen:
- Falscher oder abgelaufener API-Key
- Key nicht korrekt in Header übergeben
- Account gesperrt oder deaktiviert
Lösung:
# API-Key korrekt setzen
import os
Methode 1: Environment Variable
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "hs_live_xxxxxxxxxxxx"
Methode 2: Direkt im Code (nur für Tests!)
gateway = HolySheepGateway(
api_key="hs_live_xxxxxxxxxxxx" # Live-Key für Produktion
)
Methode 3: Aus Config-Datei laden
import json
with open("secrets.json", "r") as f:
config = json.load(f)
gateway = HolySheepGateway(api_key=config["holysheep_api_key"])
Validierung: Test-Anfrage senden
def validate_api_key(api_key: str) -> bool:
"""Prüfe ob API-Key gültig ist."""
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
return response.status_code == 200
Schlüssel validieren
if not validate_api_key(gateway.api_key):
raise ValueError("API-Key ist ungültig. Bitte überprüfen Sie Ihren Key.")3. 429 Rate Limited - Quota überschritten
Symptom: Anfragen werden plötzlich mit 429 abgelehnt.
Ursachen:
- Tägliches/wöchentliches Token-Limit erreicht
- Zu viele Anfragen pro Minute
- Account-Limit überschritten
Lösung:
# Rate Limit Handler mit automatischer Anpassung
class RateLimitHandler:
def __init__(self):
self.requests_per_minute = 60
self.current_window_start = time.time()
self.request_count = 0
def wait_if_needed(self):
"""Warte falls Rate-Limit bald erreicht."""
current_time = time.time()
# Window zurücksetzen alle 60 Sekunden
if current_time - self.current_window_start >= 60:
self.current_window_start = current_time
self.request_count = 0
self.request_count += 1
# Warte wenn zu viele Anfragen
if self.request_count > self.requests_per_minute:
wait_time = 60 - (current_time - self.current_window_start)
if wait_time > 0:
print(f"⏳ Rate-Limit erreicht. Warte {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
def handle_429(self, retry_after: int = None):
"""Behandle 429-Fehler mit Smart-Backoff."""
if retry_after:
time.sleep(retry_after)
else:
# Exponentielles Backoff bei unbekannter Wartezeit
time.sleep(min(60, 2 ** self.request_count))
Integration in Gateway
rate_limiter = RateLimitHandler()
def call_with_rate_limiting(payload: dict):
"""Anfrage mit Rate-Limit-Handling."""
rate_limiter.wait_if_needed()
try:
response = session.post(endpoint, json=payload)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
rate_limiter.handle_429(retry_after)
return call_with_rate_limiting(payload) # Retry
return response
except Exception as e:
logger.error(f"Anfrage fehlgeschlagen: {e}")
raisePreise und ROI
HolySheep bietet transparente Preise mit signifikanter Ersparnis gegenüber direkten API-Käufen:
| Modell | HolySheep Preis/MTok | Vergleich ($/MTok) | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $15.00 | 47% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $18.00 | 17% |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $3.50 | 29% |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $2.80 | 85% |
Weitere Vorteile:
- ¥1 = $1 Kurs: Chinesische Yuan werden 1:1 angerechnet
- Zahlungsmethoden: WeChat Pay, Alipay, Kreditkarte
- Latenz: Durchschnittlich <50ms für China-Server
- Kostenlose Credits: Neukunden erhalten Startguthaben
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Ideal geeignet für:
- Startups mit Multi-Provider-Strategie: Zentrales Management spart Entwicklungszeit
- China-basierte Teams: Lokale Zahlungsmethoden, optimierte Latenz
- Kostenbewusste Unternehmen: 85%+ Ersparnis bei DeepSeek-Modellen
- Enterprise mit Failover-Anforderungen: Automatische Provider-Rotation
- AI-Produkte mit variablen Workloads: Flexibles Routing spart Kosten
❌ Weniger geeignet für:
- Spezialisierte Modelle: Wenn Sie nur ein einzelnes, exotisches Modell benötigen
- Maximale Kontrolle: Wer alle Provider direkt und unabhängig verwalten möchte
- Sehr kleine Volumen: Bei <100k Tokens/Monat lohnen sich dedizierte Keys selten
Warum HolySheep wählen
Nach meiner Erfahrung mit mehreren AI-Gateway-Lösungen überzeugt HolySheep durch:
| Kriterium | HolySheep | Direkte APIs | Andere Gateways |
|---|---|---|---|
| Setup-Zeit | ~15 Minuten | ~2-4 Stunden | ~1 Stunde |
| Kosten | Ab $0.42/MTok | Marktpreis | $0.50-2.00/MTok |
| Latenz | <50ms CN | Variabel | 100-200ms |
| Zahlung CN | WeChat/Alipay ✅ | Oft nicht ❌ | Selten ✅ |
| Failover | Automatisch ✅ | Manuell ❌ | Basic ✅ |
Praxisbeispiel: Full-Stack Integration
# app.py - Flask API mit HolySheep Gateway Integration
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import os
import logging
from gateway import HolySheepGateway, GatewayConfig, Provider
from error_handling import SmartErrorHandler, ProviderAuthError
app = Flask(__name__)
CORS(app) # Erlaube Cross-Origin Requests
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
Gateway initialisieren
gateway = HolySheepGateway(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
config=GatewayConfig(timeout=30, routing_strategy="cost_optimized")
)
@app.route("/api/v1/chat", methods=["POST"])
def chat():
"""
POST /api/v1/chat
Body: {
"messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
"model": "gpt-4.1",
"temperature": 0.7
}
"""
try:
data = request.get_json()
# Validierung
if not data or "messages" not in data:
return jsonify({"error": "messages required"}), 400
messages = data["messages"]
model = data.get("model", "gpt-4.1")
temperature = data.get("temperature", 0.7)
max_tokens = data.get("max_tokens", 2048)
# Anfrage senden
response = gateway.chat_completion(
messages=messages,
model=model,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens
)
if response.success:
return jsonify({
"success": True,
"content": response.content,
"provider": response.provider,
"latency_ms": round(response.latency_ms, 2),
"tokens_used": response.tokens_used,
"cost_usd": round(response.cost_usd, 6)
})
else:
return jsonify({
"success": False,
"error": response.error
}), 500
except ProviderAuthError as e:
logger.error(f"Auth-Fehler: {e}")
return jsonify({"error": "API-Key ungültig. Bitte überprüfen."}), 401
except Exception as e:
logger.error(f"Unerwarteter Fehler: {e}")
return jsonify({"error": "Interner Server-Fehler"}), 500
@app.route("/api/v1/health", methods=["GET"])
def health_check():
"""Gesundheitscheck Endpoint für Monitoring."""
health = gateway.get_health_status()
return jsonify(health)
@app.route("/api/v1/providers", methods=["GET"])
def list_providers():
"""Liste verfügbare Provider und Modelle."""
return jsonify({
"providers": [
{"name": "openai", "models": ["gpt-4.1", "gpt-4o", "gpt-4o-mini"]},
{"name": "kimi", "models": ["moonshot-v1-8k", "moonshot-v1-32k"]},
{"name": "minimax", "models": ["abab6-chat", "abab5.5-chat"]}
]
})
if __name__ == "__main__":
# Development Server
app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=False)# Frontend: React Hook für HolySheep Integration
import { useState, useCallback } from 'react';
const API_BASE = '/api/v1';
export function useHolySheepChat() {
const [messages, setMessages] = useState([]);
const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
const [error, setError] = useState(null);
const [stats, setStats] = useState(null);
const sendMessage = useCallback(async (content, model = 'gpt-4.1') => {
setIsLoading(true);
setError(null);
// User Message hinzufügen
const userMessage = { role: 'user', content };
setMessages(prev => [...prev, userMessage]);
try {
const response = await fetch(${API_BASE}/chat, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
messages: [...messages, userMessage],
model,
temperature: 0.7,
max_tokens: 2048
}),
});
const data = await response.json();
if (data.success) {
// Assistant Message hinzufügen
const assistantMessage = {
role: 'assistant',
content: data.content
};
setMessages(prev => [...prev, assistantMessage]);
// Stats aktualisieren
setStats({
provider: data.provider,
latency: data.latency_ms,
cost: data.cost_usd,
tokens: data.tokens_used
});
} else {
setError(data.error);
}
} catch (err) {
setError('Netzwerk