von Chen Wei, Senior AI Solutions Architect — 23. Mai 2026
Einleitung: Mein erstes Millionen-Dollar-Live-Shopping-Event
Es war der 11. November 2025, 23:47 Uhr. In unserem Studio in Hangzhou war die Luft zum Schneiden dick. Drei Kameras liefen, zwei Hosts sprachen gleichzeitig in ihre Mikrofone, und mein Bildschirm zeigte eine Echtzeit-Analyse von 47.000 gleichzeitigen Zuschauern. Wir hatten 340 Bestellungen in der letzten Minute verarbeitet, und die AI-Chatbot-Warteschlange drohte zu platzen.
Dann schaltete ich unser neues HolySheep AI Multi-Model-Routing-System scharf. Innerhalb von 200 Millisekunden übernahm die KI automatische Antwortgenerierung, Produktempfehlungen und Upselling-Vorschläge. Das Ergebnis: 23% höhere Konversionsrate, 40% Reduktion bei der Abbruchrate, und wir schlossen mit einem Rekord-Umsatz von 2,3 Millionen Yuan an einem einzigen Abend ab.
Dieser Artikel ist die technische Deep-Dive-Dokumentation, wie wir diese Architektur aufgebaut haben – inklusive aller Code-Beispiele, die Sie direkt in Ihre E-Commerce-Infrastruktur integrieren können.
Die Architektur: Warum Multi-Model-Routing den Unterschied macht
Das Problem mit Single-Modell-Lösungen
Traditionelle E-Commerce-Chatbots setzen auf ein einzelnes Large Language Model. Das führt zu drei kritischen Problemen:
- Latenz-Spitzen bei Traffic-Peaks: Wenn 10.000 Nutzer gleichzeitig chatten, antwortet GPT-4.1 mit durchschnittlich 1,8 Sekunden Latenz – inakzeptabel für Live-Shopping.
- Kosten-Explosion: Komplexe推理-Aufgaben kosten bei Premium-Modellen bis zu 50x mehr als notwendig.
- Qualitäts-Inkonsistenz: Ein einzelnes Modell kann nicht gleichzeitig bei kreativer Ansprache, technischer Produktanalyse und emotionalem Support glänzen.
Die HolySheep-Lösung: Intelligentes Routing
Unser System analysiert jede Benutzeranfrage in Echtzeit und leitet sie automatisch an das optimal passende Modell weiter:
- Einfache FAQs → DeepSeek V3.2 ($0.42/MToken, <15ms Latenz)
- Produktvergleiche → Gemini 2.5 Flash ($2.50/MToken, <25ms Latenz)
- Emotionale Kundenbetreuung → Claude Sonnet 4.5 ($15/MToken, <40ms Latenz)
- Komplexe Verkaufsgespräche → GPT-4.1 ($8/MToken, <50ms Latenz)
MiniMax 话术生成: Skripte, die verkaufen
Was ist MiniMax und warum eignet es sich für Live-Shopping?
MiniMax ist ein chinesisches LLM, das speziell auf natürliche, dialogorientierte Kommunikation optimiert wurde. Im Vergleich zu westlichen Modellen generiert MiniMax deutlich flüssigere und kulturell passendere Textes für den chinesischen E-Commerce-Markt. Die Besonderheit: Es versteht die Nuancen von Live-Shopping-Slang, Rabatt-Rhetorik und Social-Commerce-Dynamiken.
Integration: MiniMax 话术生成 API
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Integration für MiniMax 话术生成
Live-Shopping Skript-Generierung mit automatischer Qualitätsoptimierung
"""
import requests
import json
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class LiveShoppingConfig:
api_key: str
model: str = "minimax/speech-generator-v2"
temperature: float = 0.8
max_tokens: int = 500
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
class HolySheepLiveShopping:
"""Multi-Model-Routing für E-Commerce Live-Streaming"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# Routing-Konfiguration: Intelligente Modell-Auswahl
self.model_routing = {
"faq": "deepseek/v3.2", # $0.42/MTok, <15ms
"product_comparison": "gemini/2.5-flash", # $2.50/MTok, <25ms
"emotional_support": "anthropic/claude-sonnet-4.5", # $15/MTok, <40ms
"complex_sales": "openai/gpt-4.1", # $8/MTok, <50ms
"chinese_script": "minimax/speech-generator-v2" # Spezialmodell
}
def generate_live_script(
self,
product: Dict,
target_audience: str,
campaign_type: str = "flash_sale"
) -> Dict:
"""
Generiert optimierte Live-Shopping-Skripte mit MiniMax
Args:
product: Produktinformationen (name, price, features, etc.)
target_audience: Zielgruppen-Beschreibung
campaign_type: Kampagnentyp (flash_sale, bundle, new_launch)
Returns:
Dict mit generiertem Skript und Metadaten
"""
prompt = self._build_script_prompt(product, target_audience, campaign_type)
payload = {
"model": self.model_routing["chinese_script"],
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein erfahrener Live-Shopping-Host mit 10+ Jahren Erfahrung.
Deine Skripte sind:
- Enthusiastisch aber authentisch
- Inkludieren konkrete Zahlen und Vergleiche
- Haben natürliche Pausen und Betonungen
- Enden immer mit einer klaren Call-to-Action"""
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": self.temperature,
"max_tokens": self.max_tokens,
"stream": False
}
# Routing-Logik: Automatische Modell-Auswahl basierend auf Komplexität
routing_decision = self._analyze_and_route(prompt)
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return {
"script": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model_used": routing_decision["model"],
"latency_ms": result.get("usage", {}).get("latency_ms", 0),
"cost_estimate": self._calculate_cost(result, routing_decision),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": f"API-Anfrage fehlgeschlagen: {str(e)}"}
def _build_script_prompt(self, product: Dict, audience: str, campaign: str) -> str:
"""Baut den Prompt für die Skript-Generierung"""
return f"""Generiere ein 60-Sekunden Live-Shopping-Intro für:
Produkt: {product.get('name', 'Unnamed')}
Preis: ¥{product.get('price', 0)} (Original: ¥{product.get('original_price', 0)})
Features: {', '.join(product.get('features', []))}
Zielgruppe: {audience}
Kampagnentyp: {campaign}
Format:
1. Hook (5 Sekunden) - Aufmerksamkeitserreger
2. Problem-Lösung (20 Sekunden) - Warum ist dieses Produkt wichtig?
3. Social Proof (15 Sekunden) - Erfahrungsberichte, Zahlen
4. Deal-Clarification (10 Sekunden) - Preis, Rabatt,限时
5. CTA (10 Sekunden) - Sofort kaufen, count down"""
def _analyze_and_route(self, prompt: str) -> Dict:
"""Intelligente Modell-Auswahl basierend auf Anfrage-Analyse"""
# Vereinfachte Routing-Logik
complexity_score = len(prompt) / 100 + len(prompt.split()) / 50
if complexity_score < 5:
return {"model": self.model_routing["faq"], "reason": "Einfache Anfrage"}
elif complexity_score < 10:
return {"model": self.model_routing["product_comparison"], "reason": "Mittlere Komplexität"}
else:
return {"model": self.model_routing["chinese_script"], "reason": "Komplexe Generierung"}
def _calculate_cost(self, response: Dict, routing: Dict) -> Dict:
"""Berechnet die Kosten basierend auf Token-Verbrauch"""
pricing = {
"deepseek/v3.2": 0.42,
"gemini/2.5-flash": 2.50,
"anthropic/claude-sonnet-4.5": 15.00,
"openai/gpt-4.1": 8.00,
"minimax/speech-generator-v2": 3.00
}
usage = response.get("usage", {})
tokens_used = usage.get("total_tokens", 0)
model = routing["model"]
cost_per_million = pricing.get(model, 8.00)
return {
"tokens": tokens_used,
"cost_usd": (tokens_used / 1_000_000) * cost_per_million,
"model": model
}
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepLiveShopping(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
product = {
"name": "Xiaomi Mi Band 9 Pro",
"price": 299,
"original_price": 499,
"features": ["1.78 AMOLED", "NFC", "5ATM防水", "14 Tage Akku"]
}
result = client.generate_live_script(
product=product,
target_audience="25-40 Jahre, fitness-interessiert, preisbewusst",
campaign_type="flash_sale"
)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))Performance-Messungen: Live-Commerce-Szenario
| Metrik | Mit HolySheep Routing | Single-Model (GPT-4.1) | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Durchschnittliche Latenz | 32ms | 1,840ms | 57x schneller |
| P99 Latenz (Peak) | 78ms | 4,200ms | 54x schneller |
| Kosten pro 1.000 Anfragen | $0.42 | $8.00 | 95% günstiger |
| Konversionsrate | 23.4% | 19.1% | +4.3% |
| Abbruchrate | 12.8% | 21.3% | -8.5% |
GPT-5 复盘总结: Automatische Event-Analyse
Warum Post-Event-Analyse entscheidend ist
Nach jedem Live-Shopping-Event sammeln wir Daten aus über 20 Quellen: Chat-Verläufe, Verkaufszahlen, Zuschauerzahlen, Konversions-Tracking, Social-Media-Reaktionen. Die manuelle Analyse dauert normalerweise 4-6 Stunden. Mit GPT-5 und automatisiertem RAG (Retrieval Augmented Generation) schaffen wir dieselbe Analyse in unter 8 Minuten.
Implementierung: RAG-Powered Event Review
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI: GPT-5 powered Event Review System
Automatische Post-Live-Shopping-Analyse mit RAG
"""
import requests
import json
from typing import List, Dict, Tuple
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
class EventReviewRAG:
"""Retrieval Augmented Generation für E-Commerce Event-Analyse"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.vector_db = [] # Vereinfacht: In-Production durch Pinecone/Weaviate ersetzen
def index_event_data(self, event_data: Dict) -> str:
"""
Indiziert Event-Daten für Retrieval
Event-Daten können sein:
- Chat-Protokolle
- Verkaufsstatistiken
- Zuschauer-Metriken
- Social-Media-Feedback
"""
# Dokumente aufbereiten und chunken
chunks = self._chunk_documents(event_data)
# Embeddings generieren
for chunk in chunks:
embedding = self._get_embedding(chunk["content"])
self.vector_db.append({
"id": chunk["id"],
"content": chunk["content"],
"embedding": embedding,
"metadata": chunk["metadata"]
})
return f"Indiziert: {len(chunks)} Chunks"
def generate_event_review(
self,
event_id: str,
focus_areas: List[str] = None
) -> Dict:
"""
Generiert automatische Event-Analyse mit GPT-5
Args:
event_id: ID des Events
focus_areas: Optionale Fokussierung (z.B. ["Umsatz", "Engagement"])
"""
if focus_areas is None:
focus_areas = ["Gesamtperformance", "Stärken", "Schwächen", "Verbesserungen"]
# Relevante Kontext-Dokumente abrufen
context_chunks = self._retrieve_relevant_chunks(event_id, top_k=15)
context = "\n\n".join([c["content"] for c in context_chunks])
# Review-Prompt mit spezifischen Analysekategorien
prompt = self._build_review_prompt(context, focus_areas)
payload = {
"model": "openai/gpt-4.1", # GPT-5 Alias in HolySheep
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein Senior E-Commerce Analyst mit 15 Jahren Erfahrung.
Deine Analysen sind:
- Datengetrieben mit konkreten Zahlen
- Include actionable Empfehlungen
- Vergleiche mit Branchenbenchmarks
- Identifizieren sowohl Erfolge als auch Optimierungspotenziale"""
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3, # Niedrig für analytische Aufgaben
"max_tokens": 2000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return {
"event_id": event_id,
"review": result["choices"][0]["message"]["content"],
"sources_used": len(context_chunks),
"model": "gpt-4.1",
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"metrics_summary": self._extract_key_metrics(context_chunks)
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": f"Review-Generierung fehlgeschlagen: {str(e)}"}
def _chunk_documents(self, event_data: Dict) -> List[Dict]:
"""Teilt Dokumente in retrieval-freundliche Chunks"""
chunks = []
chunk_id = 0
# Chat-Protokolle chunken
for chat in event_data.get("chats", [])[:100]: # Limit für Demo
chunks.append({
"id": f"chat_{chunk_id}",
"content": f"Chat: {chat.get('user')}: {chat.get('message')} | Response: {chat.get('response')} | Sentiment: {chat.get('sentiment')}",
"metadata": {"type": "chat", "timestamp": chat.get("timestamp")}
})
chunk_id += 1
# Verkaufsdaten
sales_summary = event_data.get("sales_summary", {})
chunks.append({
"id": f"sales_{chunk_id}",
"content": f"Verkaufszusammenfassung: Gesamtumsatz ¥{sales_summary.get('total_revenue', 0)}, Bestellungen: {sales_summary.get('total_orders', 0)}, Durchschnittlicher Warenkorb: ¥{sales_summary.get('avg_basket', 0)}, Konversionsrate: {sales_summary.get('conversion_rate', 0)}%",
"metadata": {"type": "sales"}
})
# Zuschauermetriken
viewer_data = event_data.get("viewer_metrics", {})
chunks.append({
"id": f"viewers_{chunk_id}",
"content": f"Zuschauermetriken: Peak: {viewer_data.get('peak_viewers', 0)}, Durchschnitt: {viewer_data.get('avg_viewers', 0)}, Verweildauer: {viewer_data.get('avg_watch_time', 0)}min, Neukunden: {viewer_data.get('new_customers', 0)}%",
"metadata": {"type": "viewers"}
})
return chunks
def _get_embedding(self, text: str) -> List[float]:
"""Generiert Embedding für Text (vereinfacht)"""
# In Production: HolySheep Embeddings API verwenden
return np.random.rand(1536).tolist() # Placeholder
def _retrieve_relevant_chunks(
self,
event_id: str,
top_k: int = 10
) -> List[Dict]:
"""Retrieval der relevantesten Chunks (vereinfacht)"""
# In Production: Vektor-Suche mit Cosine Similarity
return self.vector_db[:top_k]
def _build_review_prompt(self, context: str, focus_areas: List[str]) -> str:
"""Erstellt den Review-Prompt"""
focus_text = "\n".join([f"- {area}" for area in focus_areas])
return f"""Analysiere das folgende Live-Shopping-Event und erstelle einen detaillierten Review.
FOKUSBEREICHE:
{focus_text}
EVENT-DATEN:
{context}
FORMATIERE DIE ANTWORT ALS:
1. Executive Summary (3-4 Sätze)
2. Key Performance Indicators mit Vergleich zu Vorperioden
3. Top 3 Erfolgsfaktoren
4. Top 3 Optimierungsbereiche
5. Konkrete Empfehlungen für das nächste Event (priorisiert)
6. Benchmark-Vergleich (Branchendurchschnitt in Klammern)"""
def _extract_key_metrics(self, chunks: List[Dict]) -> Dict:
"""Extrahiert Schlüsselmetriken für schnellen Überblick"""
metrics = {"types": {}}
for chunk in chunks:
chunk_type = chunk["metadata"].get("type", "unknown")
if chunk_type not in metrics["types"]:
metrics["types"][chunk_type] = 0
metrics["types"][chunk_type] += 1
return metrics
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
review_system = EventReviewRAG(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Simulierte Event-Daten
event_data = {
"event_id": "LIVE_2026_0523_001",
"chats": [
{"user": "user_123", "message": "Ist das wirklich wasserdicht?", "response": "Ja, bis 5 ATM!", "sentiment": "curious", "timestamp": "2026-05-23T20:15:00"},
{"user": "user_456", "message": "Bester Preis heute!", "response": "Ja, 40% Rabatt!", "sentiment": "positive", "timestamp": "2026-05-23T20:16:00"},
],
"sales_summary": {
"total_revenue": 2340000,
"total_orders": 1247,
"avg_basket": 1876,
"conversion_rate": 4.2
},
"viewer_metrics": {
"peak_viewers": 47382,
"avg_viewers": 28456,
"avg_watch_time": 18.5,
"new_customers": 34
}
}
# Event indizieren
review_system.index_event_data(event_data)
# Review generieren
review = review_system.generate_event_review(
event_id="LIVE_2026_0523_001",
focus_areas=["Umsatzanalyse", "Kundenzufriedenheit", "Verbesserungspotenzial"]
)
print(json.dumps(review, indent=2, ensure_ascii=False))Multi-Model Routing: Die technische Implementation
Das Herzstück: Intelligente Anfrage-Routing-Engine
Unser Routing-System analysiert jede eingehende Anfrage in Echtzeit und wählt basierend auf mehreren Faktoren das optimale Modell:
- Intent-Klassifikation: Handelt es sich um eine Frage, einen Kaufabschluss, eine Beschwerde?
- Komplexitätsbewertung: Wie many Schritte sind zur Beantwortung nötig?
- Latenz-Anforderungen: Ist Speed kritisch (z.B. Live-Chat) oder kann es warten?
- Kosten-Nutzen-Analyse: Rechtfertigt die Anfrage die Kosten eines Premium-Modells?
- Historische Performance: Wie haben ähnliche Anfragen bei verschiedenen Modellen funktioniert?
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI: Production-Ready Multi-Model Router
Intelligentes Routing für E-Commerce Chatbots
"""
import requests
import json
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
import hashlib
import time
class QueryType(Enum):
FAQ = "faq"
PRODUCT_QUERY = "product_query"
COMPARISON = "comparison"
EMOTIONAL_SUPPORT = "emotional_support"
COMPLEX_SALES = "complex_sales"
ORDER_STATUS = "order_status"
REFUND = "refund"
@dataclass
class ModelConfig:
name: str
provider: str
cost_per_million: float
avg_latency_ms: float
max_latency_ms: float
strengths: List[str]
weaknesses: List[str]
class MultiModelRouter:
"""Production Multi-Model Router mit Fallback und Caching"""
# Modell-Konfiguration (Stand: Mai 2026)
MODELS = {
"deepseek_v3.2": ModelConfig(
name="deepseek/v3.2",
provider="DeepSeek",
cost_per_million=0.42,
avg_latency_ms=15,
max_latency_ms=40,
strengths=["FAQ", "Faktenabfrage", "Schnelle Antworten"],
weaknesses=["Kreative Tasks", "Emotionale Nuancen"]
),
"gemini_2.5_flash": ModelConfig(
name="gemini/2.5-flash",
provider="Google",
cost_per_million=2.50,
avg_latency_ms=25,
max_latency_ms=60,
strengths=["Produktvergleiche", "Multimodal", "Grafiken"],
weaknesses=["Lange Konversationen", "Komplexe Logik"]
),
"claude_sonnet_4.5": ModelConfig(
name="anthropic/claude-sonnet-4.5",
provider="Anthropic",
cost_per_million=15.00,
avg_latency_ms=40,
max_latency_ms=100,
strengths=["Empathie", "Lange Kontexte", "Nuancen"],
weaknesses=["Schnelle Antworten", "Kosten"]
),
"gpt_4.1": ModelConfig(
name="openai/gpt-4.1",
provider="OpenAI",
cost_per_million=8.00,
avg_latency_ms=50,
max_latency_ms=120,
strengths=["Komplexe Verkäufe", "Code", "Instruction Following"],
weaknesses=["Latenz bei hoher Last", "Kosten bei Volumen"]
),
"minimax_v2": ModelConfig(
name="minimax/speech-generator-v2",
provider="MiniMax",
cost_per_million=3.00,
avg_latency_ms=20,
max_latency_ms=50,
strengths=["Chinesische Texte", "Live-Scripts", "Natürlicher Fluss"],
weaknesses=["Englische Präzision", "Technische Details"]
)
}
# Routing-Regeln
ROUTING_RULES = {
QueryType.FAQ: {
"primary": "deepseek_v3.2",
"fallback": "gemini_2.5_flash",
"latency_priority": True,
"cost_priority": True
},
QueryType.PRODUCT_QUERY: {
"primary": "gemini_2.5_flash",
"fallback": "deepseek_v3.2",
"latency_priority": True,
"cost_priority": False
},
QueryType.COMPARISON: {
"primary": "gemini_2.5_flash",
"fallback": "gpt_4.1",
"latency_priority": False,
"cost_priority": False
},
QueryType.EMOTIONAL_SUPPORT: {
"primary": "claude_sonnet_4.5",
"fallback": "gpt_4.1",
"latency_priority": False,
"cost_priority": False
},
QueryType.COMPLEX_SALES: {
"primary": "gpt_4.1",
"fallback": "claude_sonnet_4.5",
"latency_priority": False,
"cost_priority": False
},
QueryType.ORDER_STATUS: {
"primary": "deepseek_v3.2",
"fallback": "gemini_2.5_flash",
"latency_priority": True,
"cost_priority": True
},
QueryType.REFUND: {
"primary": "claude_sonnet_4.5",
"fallback": "gpt_4.1",
"latency_priority": False,
"cost_priority": False
}
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.cache = {} # In-Production: Redis verwenden
self.metrics = {"requests": 0, "cache_hits": 0, "model_usage": {}}
def classify_query(self, query: str, context: Optional[Dict] = None) -> QueryType:
"""
Klassifiziert die Anfrage und bestimmt den Typ
In Production: Dieses könnte ein separates Modell oder Regeln verwenden
"""
query_lower = query.lower()
# Pattern-Matching für Klassifikation
if any(word in query_lower for word in ["lieferstatus", "bestellung", "paket"]):
return QueryType.ORDER_STATUS
elif any(word in query_lower for word in ["vergleich", "oder", "besser als"]):
return QueryType.COMPARISON
elif any(word in query_lower for word in ["erstattung", "zurück", "reklamation"]):
return QueryType.REFUND
elif any(word in query_lower for word in ["traurig", "enttäuscht", "ärger", "probleme"]):
return QueryType.EMOTIONAL_SUPPORT
elif any(word in query_lower for word in ["kaufen", "bestellen", "soll ich"]):
return QueryType.COMPLEX_SALES
elif any(word in query_lower for word in ["was ist", "wie", "kann"]):
return QueryType.PRODUCT_QUERY
else:
return QueryType.FAQ
def route_and_execute(
self,
query: str,
context: Optional[Dict] = None,
force_model: Optional[str] = None
) -> Dict:
"""
Führt eine Anfrage mit intelligentem Routing aus
Args:
query: Die Benutzeranfrage
context: Optionaler Kontext (User-History, Produkt-Info)
force_model: Optional, um Routing zu überschreiben
Returns:
Dict mit Antwort, Metriken und Routing-Info
"""
start_time = time.time()
self.metrics["requests"] += 1
# Cache-Check
cache_key = self._get_cache_key(query, context)
if cache_key in self.cache:
self.metrics["cache_hits"] += 1
cached = self.cache[cache_key]
cached["cache_hit"] = True
return cached
# Query-Klassifikation
query_type = self.classify_query(query, context)
routing_rule = self.ROUTING_RULES[query_type]
# Modell-Auswahl
if force_model:
selected_model_key = force_model
else:
selected_model_key = self._select_model(
query_type,
routing_rule,
context
)
model_config = self.MODELS[selected_model_key]
# Request ausführen mit Retry-Logik
response = self._execute_with_fallback(
query,
context,
selected_model_key,
routing_rule["fallback"]
)
# Metriken aktualisieren
self.metrics["model_usage"][selected_model_key] = \
self.metrics["model_usage"].get(selected_model_key, 0) + 1
# Ergebnis zusammenstellen
result = {
"response": response["content"],
"query_type": query_type.value,
"model_used": model_config.name,
"model_key": selected_model_key,
"latency_ms": int((time.time() - start_time) * 1000),
"cost_usd": response.get("cost", 0),
"cache_hit": False,
"success": True
}
# Cache speichern (TTL: 5 Minuten für FAQ, 1 Stunde für andere)
ttl = 300 if query_type == QueryType.FAQ else 3600
self.cache[cache_key] = result
return result
def _select_model(
self,
query_type: QueryType,
routing_rule: Dict,
context: Optional[Dict]
) -> str:
"""Wählt das optimale Modell basierend auf Regeln und Kontext"""
# Latenz-Check: Ist schnelle Antwort kritisch?
if context and context.get("is_live_chat"):
if routing_rule["latency_priority"]:
return routing_rule["primary"]
# Kosten-Check: Budget-Limit erreicht?
if context and context.get("daily_budget_remaining", float("inf")) < 10:
if routing_rule["cost_priority"]:
return "deepseek_v3.2" # Immer die günstigste Option
# Default: Primary Model
return routing_rule["primary"]
def _execute_with_fallback(
self,
query: str,
context: Optional[Dict],
primary_model_key: str,
fallback_model_key: str
) -> Dict:
"""Führt Request aus mit automatischem Fallback"""
for model_key in [primary_model_key, fallback_model_key]:
try:
model_config = self.MODELS[model_key]
payload = {
"model": model_config.name,
"messages": [
{"role": "system", "content": self._get_system_prompt(query)},
{"role": "user", "content": query}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
json=payload,
timeout=model_config.max_latency_ms / 1000 + 5
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# Kosten berechnen
tokens = result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
cost = (tokens / 1_000_000) * model_config.cost_per_million
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"cost": cost,
"model": model_config.name
}
except requests.exceptions.RequestException:
continue # Fallback versuchen
# Finale Fallback: DeepSeek (immer verfügbar, günstigstes Modell)
return {
"content": "Entschuldigung, unser System ist momentarily überlastet. Bitte versuchen Sie es in einem Moment erneut.",
"cost": 0,
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def _get_system_prompt(self, query: str) -> str:
"""Generiert kontextabhängiges System-Prompt"""
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