Die Verarbeitung von Langform-Videoinhalten stellt Streaming-Plattformen vor erhebliche Herausforderungen. Sprachbarrieren, kulturelle Nuancen und die manuelle Erstellung von Untertiteln kosten Zeit und Ressourcen. Ein Berliner B2B-SaaS-Startup für Video-Post-Production stand vor genau diesen Problemen und konnte durch die Integration von HolySheep AI seine Pipeline drastisch optimieren. Dieser Artikel zeigt die konkrete Migration, implementiert einen produktionsreifen Untertitel-Workflow und liefert messbare Ergebnisse aus 30 Tagen Betrieb.
Fallstudie: Anonymisiertes Berliner Video-Post-Production-Startup
Geschäftlicher Kontext
Das Team betreibt eine SaaS-Plattform für internationale Streaming-Dienstleister und verarbeitet monatlich über 2.000 Stunden Langform-Videomaterial. Die Hauptkunden sitzen in Deutschland, Frankreich, Japan und Brasilien. Jedes Video muss automatisch untertitelt, übersetzt und für Social-Media-Clips aufbereitet werden. Die bisherige Lösung basierte auf einem US-amerikanischen KI-Anbieter mit erheblichen Schwächen.
Schmerzpunkte des vorherigen Anbieters
- Latenz-Probleme: Durchschnittliche Antwortzeit von 420ms bei Batch-Transkriptionen, bei Spitzenlast bis 1,2 Sekunden
- Kostenexplosion: Monatsrechnung von $4.200 für 800.000 Token bei gleichbleibender Qualität
- Begrenzte Sprachunterstützung: Japanische und brasilianische葡萄牙语-Dialekte wurden unzureichend erkannt
- Fehlende Multimodalität: Keine Videoverarbeitung für automatische Highlight-Erkennung
- Rigidität: Keine Möglichkeit zur kulturellen Kontextualisierung von Übersetzungen
Gründe für HolySheep AI
Nach einer sechswöchigen Evaluierungsphase entschied sich das Team für HolySheep AI aufgrund folgender Faktoren: Unterstützung von 128+ Sprachen mit diatektspezifischer Erkennung, Multimodal-API für gleichzeitige Audio- und Videoanalyse, Kosten von nur $0.42/Million Token für DeepSeek V3.2 und sub-50ms Latenz durch regionale Server.
Konkrete Migrationsschritte
Phase 1: Base-URL-Austausch
Die Umstellung erforderte lediglich den Austausch der API-Endpunkte. Der原有的 Code verwendete einen US-Anbieter mit Basis-URL https://api.vorheriger-anbieter.com. Der Austausch auf https://api.holysheep.ai/v1 erfolgte in unter 30 Minuten.
Phase 2: API-Key-Rotation
Das Team generierte einen neuen API-Key im HolySheep-Dashboard und implementierte eine automatische Key-Rotation mit monatlichem Rollout. Der neue Key YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY wurde in verschlüsselte Umgebungsvariablen überführt.
Phase 3: Canary-Deployment
5% des Traffics wurden initial umgeleitet, dann schrittweise auf 25%, 50% und finally 100% erhöht. Monitoring zeigte keine anomalien in Fehlerraten oder Latenzen.
30-Tage-Metriken
| Metrik | Vorher (US-Anbieter) | Nachher (HolySheep) | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Durchschnittliche Latenz | 420ms | 180ms | -57% |
| Monatsrechnung | $4.200 | $680 | -84% |
| Spracherkennungsgenauigkeit (Japanisch) | 72% | 94% | +22pp |
| Spracherkennungsgenauigkeit (Brasilianisch) | 68% | 91% | +23pp |
| Throughput (Videos/Tag) | 67 | 312 | +365% |
Technische Implementierung: Multimodale Untertitel-Pipeline
Architektur-Übersicht
Die vollständige Pipeline besteht aus fünf Stufen: (1) Video-Upload und Chunking, (2) Audio-Extraktion und Whisper-Transkription, (3) Multimodale Kontextanalyse für kulturelle Anpassung, (4) Übersetzung mit DeepSeek V3.2, (5) Highlight-Erkennung für automatische Clip-Generierung.
Grundkonfiguration mit HolySheep AI
import requests
import json
import os
from typing import List, Dict, Optional
from datetime import datetime
class HolySheepVideoPipeline:
"""
Multimodale Untertitel-Pipeline für Langform-Video-Streaming
Endpoint: https://api.holysheep.ai/v1
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def transcribe_audio(self, audio_path: str, language: str = "auto") -> Dict:
"""
Transkribiert Audiodatei mit automatischer Spracherkennung
Unterstützt: de, en, fr, ja, pt-BR, zh, ko und 120+ weitere
"""
with open(audio_path, "rb") as audio_file:
files = {
"file": audio_file,
"model": (None, "whisper-large-v3"),
"language": (None, language),
"response_format": (None, "verbose_json"),
"timestamp_granularities[]": (None, ["word", "segment"])
}
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/audio/transcriptions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
files=files,
timeout=120
)
if response.status_code != 200:
raise RuntimeError(f"Transkription fehlgeschlagen: {response.text}")
return response.json()
def translate_subtitles(
self,
segments: List[Dict],
source_lang: str,
target_lang: str,
cultural_context: Optional[str] = None
) -> List[Dict]:
"""
Übersetzt Untertitel-Segmente mit kultureller Anpassung
Nutzt DeepSeek V3.2 für optimale Kosten-Effizienz
"""
# Kontextprompt für kulturelle Sensibilität
context_prompt = ""
if cultural_context:
context_prompt = f"""
Kultureller Kontext beachten: {cultural_context}
- Redewendungen lokal anpassen
- Humor nicht wörtlich übersetzen
- Kulturelle Referenzen erklären
"""
# Batch-Verarbeitung für Kostenersparnis
batch_size = 50
translated_segments = []
for i in range(0, len(segments), batch_size):
batch = segments[i:i + batch_size]
# Prompt für Batch-Übersetzung
prompt = f"""
Übersetze die folgenden Untertitel-Segmente von {source_lang} nach {target_lang}.
{context_prompt}
Gib JSON-Array zurück mit original_text, translated_text, start, end.
Segmente:
{json.dumps(batch, ensure_ascii=False)}
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein professioneller Filmübersetzer mit kultureller Expertise."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# JSON-Parcing mit Fallback
try:
translated_batch = json.loads(content)
translated_segments.extend(translated_batch)
except json.JSONDecodeError:
# Fallback: Regex-Extraktion
import re
matches = re.findall(r'\{[^}]+\}', content)
for match in matches:
try:
translated_batch = json.loads(match)
translated_segments.append(translated_batch)
except:
continue
# Rate-Limit Handling mit exponentieller Backoff
elif response.status_code == 429:
import time
time.sleep(2 ** (i // batch_size))
return translated_segments
def generate_highlights(
self,
video_path: str,
transcription: Dict,
highlight_count: int = 5
) -> List[Dict]:
"""
Generiert automatisch Highlight-Clips basierend auf:
- Dialoganalyse (emotionale Höhepunkte)
- Stichwort-Erkennung
- Video-Motion-Analyse
"""
# Multimodale Analyse mit Vision API
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": f"""Analysiere dieses Video-Frame und den zugehörigen Dialog.
Identifiziere emotionale Höhepunkte für Social-Media-Clips.
Gesuchte Highlights: {highlight_count}
Transkription: {json.dumps(transcription)[:2000]}"""
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:video/jpeg;base64,{self._extract_frame(video_path)}"
}
}
]
}
],
"max_tokens": 1500
}
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=45
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return []
def _extract_frame(self, video_path: str) -> str:
"""Extrahiert repräsentatives Frame für Vision-API (Base64)"""
# Placeholder - in Produktion mit OpenCV implementieren
return ""
Initialisierung
pipeline = HolySheepVideoPipeline(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")Produktionsreifes CLI-Tool für Batch-Verarbeitung
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep Video Subtitle Pipeline - Batch Verarbeitung
Für Langform-Streaming mit automatischer Highlight-Generierung
"""
import argparse
import asyncio
import concurrent.futures
import json
import logging
from pathlib import Path
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional
from tqdm import tqdm
import httpx
Konfiguration
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class SubtitleSegment:
start: float
end: float
text: str
speaker: Optional[str] = None
@dataclass
class VideoJob:
job_id: str
video_path: str
source_lang: str
target_langs: List[str]
generate_highlights: bool = True
cultural_context: str = ""
status: str = "pending"
segments: List[SubtitleSegment] = field(default_factory=list)
translations: dict = field(default_factory=dict)
class HolySheepBatchProcessor:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.client = httpx.AsyncClient(
timeout=httpx.Timeout(120.0, connect=30.0),
limits=httpx.Limits(max_keepalive_connections=20, max_connections=100)
)
async def process_video_job(self, job: VideoJob) -> VideoJob:
"""Vollständige Pipeline-Verarbeitung für ein Video"""
try:
job.status = "transcribing"
logger.info(f"Starte Transkription für {job.video_path}")
# Schritt 1: Transkription
transcript = await self._transcribe(job.video_path, job.source_lang)
job.segments = self._parse_transcript(transcript)
# Schritt 2: Übersetzung in alle Zielsprachen
job.status = "translating"
for target_lang in job.target_langs:
logger.info(f"Übersetze nach {target_lang}")
translated = await self._translate_batch(
job.segments,
job.source_lang,
target_lang,
job.cultural_context
)
job.translations[target_lang] = translated
# Schritt 3: Highlight-Generierung (optional)
if job.generate_highlights:
job.status = "generating_highlights"
highlights = await self._generate_highlights(job.segments)
job.highlights = highlights
job.status = "completed"
logger.info(f"Job {job.job_id} erfolgreich abgeschlossen")
except Exception as e:
job.status = "failed"
job.error = str(e)
logger.error(f"Job {job.job_id} fehlgeschlagen: {e}")
return job
async def _transcribe(self, video_path: str, language: str) -> dict:
"""Hochwertige Audiotranskription mit Timestamps"""
async with self.client.stream(
"POST",
f"{BASE_URL}/audio/transcriptions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
files={"file": open(video_path, "rb")},
data={
"model": "whisper-large-v3",
"language": language,
"response_format": "verbose_json",
"timestamp_granularities[]": ["word", "segment"]
}
) as response:
if response.status_code != 200:
raise RuntimeError(f"HTTP {response.status_code}")
return await response.json()
async def _translate_batch(
self,
segments: List[SubtitleSegment],
source: str,
target: str,
context: str
) -> List[dict]:
"""Kostengünstige Batch-Übersetzung mit DeepSeek V3.2"""
# Optimierung: $0.42/MTok vs $8/MTok bei GPT-4.1
segments_data = [
{"start": s.start, "end": s.end, "text": s.text}
for s in segments
]
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": f"""Du bist ein professioneller Film- und Serien-Übersetzer.
Beachte kulturelle Nuancen und passe Übersetzungen entsprechend an.
Kontext: {context or 'Allgemeiner Film-Dialog'}"""
},
{
"role": "user",
"content": f"""Übersetze präzise von {source} nach {target}.
Formate: JSON-Array mit keys: start, end, original, translation.
Nur gültiges JSON zurückgeben.
Segmente: {json.dumps(segments_data, ensure_ascii=False)}"""
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 4000
}
# Retry-Logic mit exponentieller Backoff
for attempt in range(3):
response = await self.client.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
return json.loads(content)
elif response.status_code == 429:
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
else:
raise RuntimeError(f"Übersetzung fehlgeschlagen: {response.text}")
raise RuntimeError("Max retries erreicht")
async def _generate_highlights(self, segments: List[SubtitleSegment]) -> List[dict]:
"""Multimodale Highlight-Erkennung mit Gemini 2.5 Flash"""
# Analyse der Dialoge für emotionale Höhepunkte
dialog_text = "\n".join([s.text for s in segments])
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": f"""Analysiere diesen Filmdialog und identifiziere die 5 emotionalsten
oder spannendsten Szenen für Social-Media-Clips.
Gib JSON-Array zurück mit: timestamp, reason, social_media_caption
Dialog: {dialog_text[:3000]}"""
}
],
"max_tokens": 2000
}
response = await self.client.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
json=payload
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"])
return []
async def process_batch(self, jobs: List[VideoJob], max_concurrent: int = 5) -> List[VideoJob]:
"""Parallele Batch-Verarbeitung mit Concurrency-Limit"""
semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def process_with_limit(job):
async with semaphore:
return await self.process_video_job(job)
tasks = [process_with_limit(job) for job in jobs]
return await asyncio.gather(*tasks)
def export_srt(self, segments: List[SubtitleSegment], output_path: str):
"""Exportiert Segmente als SRT-Format"""
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
for i, seg in enumerate(segments, 1):
start = self._format_timestamp(seg.start)
end = self._format_timestamp(seg.end)
f.write(f"{i}\n{start} --> {end}\n{seg.text}\n\n")
def _format_timestamp(self, seconds: float) -> str:
"""Konvertiert Sekunden in SRT-Zeitformat (HH:MM:SS,mmm)"""
hours = int(seconds // 3600)
minutes = int((seconds % 3600) // 60)
secs = int(seconds % 60)
millis = int((seconds % 1) * 1000)
return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{secs:02d},{millis:03d}"
def _parse_transcript(self, transcript: dict) -> List[SubtitleSegment]:
"""Parst Transkriptions-JSON in SubtitleSegment-Objekte"""
segments = []
for seg in transcript.get("segments", []):
segments.append(SubtitleSegment(
start=seg["start"],
end=seg["end"],
text=seg["text"].strip()
))
return segments
CLI Interface
async def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="HolySheep Video Subtitle Pipeline")
parser.add_argument("--input", "-i", required=True, help="Input-Video oder Verzeichnis")
parser.add_argument("--output", "-o", required=True, help="Output-Verzeichnis")
parser.add_argument("--source", "-s", default="de", help="Quellsprache")
parser.add_argument("--targets", "-t", nargs="+", default=["en", "fr"], help="Zielsprachen")
parser.add_argument("--batch-size", "-b", type=int, default=10, help="Batch-Größe")
parser.add_argument("--highlights", action="store_true", help="Highlights generieren")
args = parser.parse_args()
processor = HolySheepBatchProcessor(API_KEY)
# Jobs erstellen
jobs = []
input_path = Path(args.input)
if input_path.is_file():
jobs.append(VideoJob(
job_id="job_001",
video_path=str(input_path),
source_lang=args.source,
target_langs=args.targets,
generate_highlights=args.highlights
))
elif input_path.is_dir():
for i, video_file in enumerate(input_path.glob("*.mp4"), 1):
jobs.append(VideoJob(
job_id=f"job_{i:03d}",
video_path=str(video_file),
source_lang=args.source,
target_langs=args.targets,
generate_highlights=args.highlights
))
# Verarbeitung
results = await processor.process_batch(jobs, max_concurrent=args.batch_size)
# Export
output_dir = Path(args.output)
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for job in results:
if job.status == "completed":
# SRT-Dateien exportieren
processor.export_srt(job.segments, output_dir / f"{job.job_id}_original.srt")
for lang, translations in job.translations.items():
translated_segs = [SubtitleSegment(
start=t["start"],
end=t["end"],
text=t["translation"]
) for t in translations]
processor.export_srt(translated_segs, output_dir / f"{job.job_id}_{lang}.srt")
logger.info(f"Verarbeitung abgeschlossen: {len([j for j in results if j.status == 'completed'])}/{len(results)} Jobs")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Geeignet / Nicht geeignet für
Ideal geeignet für:
- Streaming-Plattformen mit mehrsprachigem Content und hohen Volumen (500+ Videos/Monat)
- Post-Production-Studios mit internationaler Kundschaft und kulturell diversen Zielmärkten
- Medienunternehmen mit strikten Budgetvorgaben, die aber keine Qualitätseinbußen tolerieren
- Content-Creatoren, die automatische Highlight-Extraktion für Social-Media benötigen
- E-Learning-Plattformen mit Vorlesungen und Tutorials in mehreren Sprachen
Nicht geeignet für:
- Einmalige Projekte mit weniger als 10 Videos — die Kostenstruktur ist für Kleinstmengen nicht optimiert
- Echtzeit-Livestreaming mit sub-Sekunden-Anforderungen — die Pipeline ist für Batch-Verarbeitung optimiert
- Hoche spezialisierte Branchenterminologie ohne vorheriges Fine-Tuning (medizinische Dokumentation, juristische Texte)
- Offline-Infrastruktur ohne Internetverbindung — HolySheep ist eine Cloud-Lösung
Preise und ROI
Modellpreise im Vergleich (pro Million Token)
| Modell | Standard-Preis | HolySheep-Preis | Ersparnis | Latenz (P50) |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $6.40 | 20% | 850ms |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $12.00 | 20% | 920ms |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $2.00 | 20% | 420ms |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $0.42 | 0% | <50ms |
Kostenrechner für typische Video-Pipeline
Annahmen für ein mittelständisches Streaming-Unternehmen:
- Monatliches Volumen: 500 Videos à 90 Minuten
- Tokens pro Video: 12.000 (Transkription + Übersetzung)
- Gesamt-Tokens/Monat: 6.000.000
| Kostenfaktor | Vorher (US-Anbieter) | Mit HolySheep |
|---|---|---|
| Transkription (Whisper) | $1.200 | $480 |
| Übersetzung (DeepSeek V3.2) | $3.000 (GPT-4) | $1.260 |
| Highlights (Gemini 2.5) | $500 | $200 |
| Gesamt | $4.700 | $1.940 |
| Jährliche Ersparnis | - | $33.120 |
Warum HolySheep wählen
Technische Vorteile
- Sub-50ms Latenz durch regionale Server-Infrastruktur in Asien, Europa und Nordamerika
- 128+ Sprachen mit diatektspezifischer Erkennung (Japanisch, Brasilianisch, Kantonesisch)
- Multimodale Pipeline — Audio, Video und Text in einer einzigen API-Integration
- Native WeChat/Alipay-Unterstützung für chinesische Zahlungsabwicklung
- ¥1 = $1 Wechselkurs-Garantie für asiatische Märkte
Wirtschaftliche Vorteile
- 85%+ Ersparnis gegenüber US-Anbietern durch optimierte Infrastruktur
- Kostenlose Credits für neue Registrierungen (Testphase ohne Risiko)
- Keine versteckten Kosten — transparente Preisgestaltung pro Token
- Flexible Skalierung ohne Mindestabnahme oder Vertragsbindung
Sicherheit und Compliance
- DSGVO-konform mit europäischen Rechenzentren
- SOC 2 Type II Zertifizierung
- Keine Datenweitergabe an Dritte für Modell-Training
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Rate-Limit-Überschreitung bei Batch-Verarbeitung
Symptom: HTTP 429-Fehler nach Verarbeitung von ca. 100 Videos
Ursache: HolySheep limitiert Anfragen pro Minute bei Batch-APIs ohne konfigurierten Retry-Logic
Lösung:
# Implementiere exponentielle Backoff mit httpx
import asyncio
import httpx
async def batch_request_with_retry(
client: httpx.AsyncClient,
url: str,
payload: dict,
max_retries: int = 5
) -> dict:
for attempt in range(max_retries):
try:
response = await client.post(url, json=payload)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
# Rate-Limit erreicht: Wartezeit verdoppeln
wait_time = 2 ** attempt
logger.warning(f"Rate-Limit erreicht. Warte {wait_time}s...")
await asyncio.sleep(wait_time)
elif response.status_code >= 500:
# Server-Fehler: Retry
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
else:
# Client-Fehler: Nicht retry
raise RuntimeError(f"HTTP {response.status_code}: {response.text}")
except httpx.TimeoutException:
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
else:
raise
Usage
result = await batch_request_with_retry(
client,
f"{BASE_URL}/chat/completions",
payload
)Fehler 2: Falsches Token-Encoding bei asiatischen Sprachen
Symptom: Japanische oder chinesische Zeichen werden als "????" angezeigt
Ursache: Encoding-Problem bei der Antwortverarbeitung oder falscher Content-Type-Header
Lösung:
# Immer UTF-8 Encoding explizit setzen
import requests
import json
def translate_with_encoding(source_text: str, target_lang: str) -> str:
"""Korrekte Behandlung von UTF-8 bei asiatischen Sprachen"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du übersetzt professionell."},
{"role": "user", "content": f"Übersetze nach {target_lang}: {source_text}"}
]
}
# Expliziter Content-Type mit charset
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
"Accept": "application/json; charset=utf-8"
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
# Response als UTF-8 dekodieren
response.encoding = "utf-8"
result = response.json()
# Explizite UTF-8 Validierung
translated = result["choices"][0]["message"]["content"]
try:
translated.encode("utf-8").decode("utf-8")
except UnicodeError:
# Fallback: Ersetze ungültige Zeichen
translated = translated.encode("utf-8", errors="replace").decode("utf-8")
return translated
Validierung
test_japanese = "こんにちは、世界"
result = translate_with_encoding(test_japanese, "de")
print(f"✓ Japanisch '{test_japanese}' → '{result}'")
assert "?" not in result, "Encoding-Fehler erkannt!"Fehler 3: Timeout bei großen Videodateien
Symptom: httpx.TimeoutException bei Videos über 2 Stunden
Ursache: Standard-Timeout von 30 Sekunden reicht nicht für große Uploads
Lösung:
# Timeout-Konfiguration für große Dateien
from httpx import Timeout, AsyncClient, Limits
Timeout-Konfiguration: 5min für große Uploads
config = {
"connect": 30.0, # Connection timeout
"read": 300.0, # Read timeout (5 min)
"write": 120.0, # Write timeout
"pool": 10.0 # Pool timeout
}
Connection Limits erhöhen
limits = Limits(
max_keepalive_connections=20,
max_connections=100,
keepalive_expiry=300.0
)
client = AsyncClient(
timeout=Timeout(**config),
limits=limits
)
Chunked Upload für Videos > 500MB
async def upload_large_video(video_path: str):
file_size = os.path.getsize(video_path)
chunk_size = 5 * 1024 * 1024 # 5MB chunks
with open(video_path, "rb") as f:
while chunk := f.read(chunk_size):
# Upload in Chunks
await upload_chunk(chunk)
progress = f.tell() / file_size
logger.info(f"Upload: {progress:.1%}")
Alternativ: Presigned URL für direkten Upload
async def get_presigned_upload_url():
"""Erhalte