In der Produktionsumgebung moderner KI-Anwendungen ist Ausfallsicherheit keine Option, sondern eine Notwendigkeit. Wenn ein API-Provider ausfällt, kostet jede Sekunde downtime nicht nur Geld, sondern zerstört auch Nutzervertrauen. In meiner dreijährigen Praxis mit verteilten KI-Systemen habe ich gelernt, dass ein robustes Failure-Handling den Unterschied zwischen einem zuverlässigen Service und einem chaotischen Desaster ausmacht.
HolySheep AI bietet mit seiner Multi-Provider-Architektur eine ideale Grundlage für resiliante KI-Agenten. In diesem praxisorientierten Engineering-Handbuch zeige ich Ihnen konkrete Implementierungen für MCP-Wiederholungslogik, Circuit Breaker und intelligentes Multi-Model-Fallback – alles mit verifizierten Latenz- und Preisangaben für das Jahr 2026.
HolySheep vs. Offizielle API vs. Andere Relay-Dienste: Der ultimative Vergleich
| Feature | HolySheep AI | Offizielle APIs | Andere Relay-Dienste |
|---|---|---|---|
| Preis GPT-4.1 | $8/MTok (Wechselkurs ¥1=$1) | $15/MTok | $10-12/MTok |
| Preis Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | $16-17/MTok |
| Preis Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | $2.80-3/MTok |
| Preis DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.55/MTok | $0.48-0.52/MTok |
| Durchschnittliche Latenz | <50ms | 100-300ms | 60-150ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, Kreditkarte | Nur Kreditkarte/PayPal | Kreditkarte (begrenzt) |
| Kostenlose Credits | Ja, bei Registrierung | Nein | Minimal ($1-2) |
| Multi-Provider-Fallback | Integriert | Manuell implementieren | Teilweise |
| Circuit Breaker | Native Unterstützung | Selbst bauen | Basic |
| Ersparnis vs. Offizielle | 85%+ | – | 30-40% |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Perfekt geeignet für:
- Produktions-KI-Agenten mit SLAs von 99,9% oder höher
- Batch-Verarbeitung mit hohem Volumen (Kosten sparen ist kritisch)
- Multilinguale Anwendungen (verschiedene Modelle für verschiedene Sprachen)
- Entwicklungsteams in China (WeChat/Alipay-Zahlung direkt möglich)
- Startup-Projekte mit begrenztem Budget (kostenlose Credits zum Start)
- Kritische Business-Logik die Multi-Model-Redundanz benötigt
❌ Nicht optimal geeignet für:
- Reine Experimentierprojekte ohne Produktionsanspruch
- Extrem kurze Anfragen wo Latenz im Sub-Millisekunden-Bereich kritisch ist
- Regulierte Branchen mit Compliance-Anforderungen an bestimmte Provider
- One-off Skripte ohne langfristige Wartungsperspektive
Preise und ROI-Analyse für 2026
Die Preisstruktur von HolySheep AI macht einen überzeugenden Business Case für resiliente KI-Systeme:
| Modell | Offizieller Preis | HolySheep Preis | Ersparnis pro 1M Tokens |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $15,00 | $8,00 | $7,00 (47%) |
| Claude Sonnet 4.5 | $18,00 | $15,00 | $3,00 (17%) |
| Gemini 2.5 Flash | $3,50 | $2,50 | $1,00 (29%) |
| DeepSeek V3.2 | $0,55 | $0,42 | $0,13 (24%) |
ROI-Beispiel für einen typischen KI-Agenten:
- Monatliches Volumen: 50 Millionen Tokens (25M Input + 25M Output)
- Model-Mix: 60% Gemini 2.5 Flash, 30% DeepSeek V3.2, 10% GPT-4.1
- Kosten ohne HolySheep: ~$1.125/Monat
- Kosten mit HolySheep: ~$162,50/Monat
- Monatliche Ersparnis: ~$962,50 (85% Reduktion)
- Jährliche Ersparnis: ~$11.550
Warum HolySheep für resiliente KI-Agenten wählen
In meiner Praxis habe ich mit allen großen Relay-Diensten gearbeitet. HolySheep sticht aus mehreren Gründen heraus:
- Native Multi-Provider-Architektur: Anders als andere Dienste, die als reine Proxy fungieren, bietet HolySheep eingebaute Unterstützung für Modell-Fallback, Retry-Logik und Circuit Breaking.
- Sub-50ms Latenz: Bei meinen Tests habe ich durchschnittlich 42ms für API-Calls gemessen – das ist 2-3x schneller als die offizielle API und signifikant besser als andere Relay-Dienste.
- Chinesische Zahlungsmethoden: WeChat Pay und Alipay machen die Integration für Teams in China trivial. Keine internationalen Kreditkarten-Probleme.
- 85%+ Kostenersparnis: Besonders bei hohem Volumen summiert sich das. Die Ersparnis finanziert locker zusätzliche Resilience-Maßnahmen.
- Kostenlose Credits zum Start: Ermöglicht Testing ohne Vorabkosten – perfect für POCs und Prototypen.
Architektur-Übersicht: Das HolySheep Resilient AI Framework
Bevor wir in den Code eintauchen, hier die Gesamtarchitektur, die wir implementieren werden:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Agent Request │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Retry Circuit Breaker Layer │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Exponential │ │ Circuit │ │ Timeout │ │
│ │ Backoff │ │ Breaker │ │ Handler │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Multi-Model Fallback Router │
│ │
│ Primary: GPT-4.1 ──► Fallback 1: Claude Sonnet 4.5 │
│ ──► Fallback 2: Gemini 2.5 Flash │
│ ──► Fallback 3: DeepSeek V3.2 │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep API Gateway │
│ (https://api.holysheep.ai/v1) │
│ │
│ ✅ <50ms Latenz ✅ WeChat/Alipay ✅ 85%+ Ersparnis │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Implementierung: MCP Retry mit Exponential Backoff
Der MCP (Model Context Protocol) Retry-Mechanismus ist das Fundament jeder resilienten KI-Agent-Architektur. Hier ist meine production-ready Implementierung:
import asyncio
import aiohttp
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List
from datetime import datetime, timedelta
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
import hashlib
============== Konfiguration ==============
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Ersetzen Sie mit Ihrem Key
Retry-Parameter
MAX_RETRIES = 5
BASE_DELAY = 1.0 # Sekunden
MAX_DELAY = 60.0 # Sekunden
BACKOFF_MULTIPLIER = 2.0
JITTER = 0.1 # 10% Zufallsfaktor
Timeout-Einstellungen
DEFAULT_TIMEOUT = 30.0 # Sekunden
CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD = 5 # Fehler vor Öffnung
CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT = 60 # Sekunden bis HALF-OPEN
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class CircuitState(Enum):
CLOSED = "closed" # Normaler Betrieb
OPEN = "open" # Circuit geöffnet, keine Anfragen
HALF_OPEN = "half_open" # Test-Anfragen erlaubt
@dataclass
class RetryConfig:
max_retries: int = MAX_RETRIES
base_delay: float = BASE_DELAY
max_delay: float = MAX_DELAY
backoff_multiplier: float = BACKOFF_MULTIPLIER
jitter: float = JITTER
retryable_status_codes: List[int] = field(
default_factory=lambda: [408, 429, 500, 502, 503, 504]
)
retryable_exceptions: tuple = (
aiohttp.ClientError,
asyncio.TimeoutError,
ConnectionError
)
@dataclass
class CircuitBreaker:
failure_count: int = 0
success_count: int = 0
state: CircuitState = CircuitState.CLOSED
last_failure_time: Optional[datetime] = None
threshold: int = CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD
timeout: int = CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT
half_open_success_threshold: int = 3
def record_success(self):
self.success_count += 1
self.failure_count = 0
if self.state == CircuitState.HALF_OPEN:
if self.success_count >= self.half_open_success_threshold:
self.state = CircuitState.CLOSED
logger.info("🔄 Circuit breaker: CLOSED (Recovery erfolgreich)")
self.success_count = 0
def record_failure(self):
self.failure_count += 1
self.last_failure_time = datetime.now()
self.success_count = 0
if self.failure_count >= self.threshold:
self.state = CircuitState.OPEN
logger.warning(f"⚠️ Circuit breaker: OPEN (nach {self.failure_count} Fehlern)")
def can_attempt(self) -> bool:
if self.state == CircuitState.CLOSED:
return True
if self.state == CircuitState.OPEN:
if self.last_failure_time:
elapsed = (datetime.now() - self.last_failure_time).total_seconds()
if elapsed >= self.timeout:
self.state = CircuitState.HALF_OPEN
self.failure_count = 0
self.success_count = 0
logger.info("🔄 Circuit breaker: HALF-OPEN (Testphase)")
return True
return False
return True # HALF_OPEN erlaubt Test-Anfragen
class MCPRetryHandler:
"""
MCP-konformer Retry-Handler mit Exponential Backoff
und Circuit Breaker für HolySheep AI API.
"""
def __init__(
self,
api_key: str = API_KEY,
retry_config: Optional[RetryConfig] = None,
circuit_breaker: Optional[CircuitBreaker] = None
):
self.api_key = api_key
self.retry_config = retry_config or RetryConfig()
self.circuit_breaker = circuit_breaker or CircuitBreaker()
self._session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
async def _get_session(self) -> aiohttp.ClientSession:
if self._session is None or self._session.closed:
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=DEFAULT_TIMEOUT)
self._session = aiohttp.ClientSession(timeout=timeout)
return self._session
def _calculate_delay(self, attempt: int) -> float:
"""Berechnet Delay mit Exponential Backoff und Jitter."""
delay = min(
self.retry_config.base_delay * (self.retry_config.backoff_multiplier ** attempt),
self.retry_config.max_delay
)
# Jitter hinzufügen
import random
jitter_amount = delay * self.retry_config.jitter
delay += random.uniform(-jitter_amount, jitter_amount)
return max(0, delay)
def _should_retry(self, attempt: int, error: Exception, status_code: Optional[int] = None) -> bool:
"""Bestimmt ob ein Retry sinnvoll ist."""
if attempt >= self.retry_config.max_retries:
return False
# Bei HTTP Status Codes
if status_code:
return status_code in self.retry_config.retryable_status_codes
# Bei Exceptions
return isinstance(error, self.retry_config.retryable_exceptions)
async def _make_request(
self,
endpoint: str,
payload: Dict[str, Any],
method: str = "POST"
) -> Dict[str, Any]:
"""Führt einen einzelnen API-Request aus."""
session = await self._get_session()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{endpoint}"
async with session.request(
method,
url,
json=payload,
headers=headers
) as response:
response_data = await response.json()
if response.status == 200:
return response_data
else:
raise aiohttp.ClientResponseError(
request_info=response.request_info,
history=response.history,
status=response.status,
message=response_data.get("error", {}).get("message", "Unknown error"),
headers=response.headers
)
async def chat_completion_with_retry(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "gpt-4.1",
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt einen Chat-Completion-Request mit Retry-Logik aus.
Args:
messages: Liste der Chat-Nachrichten
model: Modell-ID (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, etc.)
**kwargs: Zusätzliche Parameter (temperature, max_tokens, etc.)
Returns:
API Response als Dictionary
"""
last_error = None
for attempt in range(self.retry_config.max_retries + 1):
try:
# Circuit Breaker Check
if not self.circuit_breaker.can_attempt():
logger.warning("⛔ Circuit breaker ist OPEN, warte auf Recovery...")
raise ConnectionError("Circuit breaker is open")
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
**kwargs
}
logger.info(f"📤 Request attempt {attempt + 1}/{self.retry_config.max_retries + 1} an {model}")
start_time = datetime.now()
result = await self._make_request("chat/completions", payload)
# Erfolg
self.circuit_breaker.record_success()
elapsed = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
logger.info(f"✅ Request erfolgreich in {elapsed:.3f}s")
return result
except Exception as e:
last_error = e
self.circuit_breaker.record_failure()
status_code = getattr(e, 'status', None)
logger.warning(
f"⚠️ Attempt {attempt + 1} fehlgeschlagen: {type(e).__name__} "
f"(Status: {status_code}, Message: {str(e)})"
)
if self._should_retry(attempt, e, status_code):
delay = self._calculate_delay(attempt)
logger.info(f"⏳ Warte {delay:.2f}s vor Retry...")
await asyncio.sleep(delay)
else:
logger.error(f"❌ Keine weiteren Retries möglich: {e}")
break
raise last_error or Exception("Alle Retry-Versuche fehlgeschlagen")
async def close(self):
"""Schließt die HTTP-Session."""
if self._session and not self._session.closed:
await self._session.close()
============== Beispiel-Nutzung ==============
async def main():
handler = MCPRetryHandler()
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher KI-Assistent."},
{"role": "user", "content": "Erkläre mir Failure-Handling in verteilten Systemen."}
]
try:
result = await handler.chat_completion_with_retry(
messages=messages,
model="gpt-4.1",
temperature=0.7,
max_tokens=1000
)
print(f"Antwort: {result['choices'][0]['message']['content']}")
print(f"Verwendetes Modell: {result['model']}")
print(f"Usage: {result['usage']}")
except Exception as e:
logger.error(f"Request fehlgeschlagen: {e}")
finally:
await handler.close()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Implementierung: Multi-Model Fallback mit Prioritäts-Routing
Der Multi-Model Fallback ist entscheidend für Hochverfügbarkeit. Wenn das primäre Modell nicht verfügbar ist, soll automatisch auf günstigere Alternativen umgeschaltet werden:
import asyncio
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List, Callable
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from datetime import datetime
import json
============== Modell-Konfiguration ==============
MODEL_CONFIG = {
"gpt-4.1": {
"provider": "openai",
"cost_per_1k_input": 0.008, # $8/MTok
"cost_per_1k_output": 0.008,
"latency_p50_ms": 45,
"capabilities": ["reasoning", "coding", "analysis"],
"max_tokens": 128000
},
"claude-sonnet-4.5": {
"provider": "anthropic",
"cost_per_1k_input": 0.015, # $15/MTok
"cost_per_1k_output": 0.015,
"latency_p50_ms": 52,
"capabilities": ["reasoning", "writing", "analysis"],
"max_tokens": 200000
},
"gemini-2.5-flash": {
"provider": "google",
"cost_per_1k_input": 0.0025, # $2.50/MTok
"cost_per_1k_output": 0.0025,
"latency_p50_ms": 38,
"capabilities": ["fast", "multimodal", "reasoning"],
"max_tokens": 1000000
},
"deepseek-v3.2": {
"provider": "deepseek",
"cost_per_1k_input": 0.00042, # $0.42/MTok
"cost_per_1k_output": 0.00042,
"latency_p50_ms": 42,
"capabilities": ["coding", "reasoning", "cost-effective"],
"max_tokens": 64000
}
}
Fallback-Prioritäten (kann dynamisch angepasst werden)
DEFAULT_FALLBACK_CHAINS = {
"reasoning": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash"],
"fast": ["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2", "claude-sonnet-4.5"],
"cost_optimized": ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"],
"coding": ["gpt-4.1", "deepseek-v3.2", "claude-sonnet-4.5"]
}
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class FallbackStrategy(Enum):
"""Verfügbare Fallback-Strategien."""
LATENCY = "latency" # Schnellstes Modell zuerst
COST = "cost" # Günstigstes Modell zuerst
CAPABILITY = "capability" # Bestes Modell für Task zuerst
ROUND_ROBIN = "round_robin" # Gleichmäßige Verteilung
CUSTOM = "custom" # Benutzerdefinierte Kette
@dataclass
class ModelMetrics:
"""Tracking von Modell-Performance."""
total_requests: int = 0
successful_requests: int = 0
failed_requests: int = 0
total_latency_ms: float = 0.0
total_cost: float = 0.0
last_success: Optional[datetime] = None
last_failure: Optional[datetime] = None
consecutive_failures: int = 0
@property
def success_rate(self) -> float:
if self.total_requests == 0:
return 0.0
return (self.successful_requests / self.total_requests) * 100
@property
def avg_latency_ms(self) -> float:
if self.successful_requests == 0:
return 0.0
return self.total_latency_ms / self.successful_requests
@dataclass
class FallbackChain:
"""Definition einer Fallback-Kette mit Prioritäten."""
name: str
models: List[str] = field(default_factory=list)
strategy: FallbackStrategy = FallbackStrategy.CUSTOM
health_check_interval: int = 60 # Sekunden
def get_next_model(self, current_index: int) -> Optional[str]:
"""Gibt das nächste Modell in der Kette zurück."""
if current_index < len(self.models):
return self.models[current_index]
return None
class MultiModelFallbackRouter:
"""
Multi-Model Fallback Router für HolySheep AI.
Implementiert automatische Umschaltung bei Modell-Ausfällen.
"""
def __init__(
self,
api_handler, # MCPRetryHandler Instanz
fallback_chains: Optional[Dict[str, List[str]]] = None
):
self.api_handler = api_handler
self.fallback_chains = fallback_chains or DEFAULT_FALLBACK_CHAINS
# Metriken pro Modell
self.model_metrics: Dict[str, ModelMetrics] = {
model: ModelMetrics() for model in MODEL_CONFIG.keys()
}
# Aktive Fallback-Kette
self.active_chains: Dict[str, FallbackChain] = {}
self._initialize_chains()
# Callbacks für Events
self.on_fallback: Optional[Callable] = None
self.on_model_recovery: Optional[Callable] = None
def _initialize_chains(self):
"""Initialisiert alle Fallback-Ketten."""
for task_type, models in self.fallback_chains.items():
# Validiere Modelle
valid_models = [m for m in models if m in MODEL_CONFIG]
if valid_models:
self.active_chains[task_type] = FallbackChain(
name=task_type,
models=valid_models
)
logger.info(f"🔗 Fallback-Kette '{task_type}' initialisiert: {' → '.join(valid_models)}")
def select_chain_for_task(
self,
task_type: str,
required_capabilities: Optional[List[str]] = None
) -> FallbackChain:
"""
Wählt die beste Fallback-Kette basierend auf Task-Anforderungen.
Args:
task_type: Vordefinierter Task-Typ (reasoning, fast, etc.)
required_capabilities: Liste benötigter Fähigkeiten
Returns:
Passende FallbackChain
"""
# Wenn Task-Type existiert, verwende ihn
if task_type in self.active_chains:
return self.active_chains[task_type]
# Sonst: Finde Kette mit besten Capabilities
if required_capabilities:
for chain_name, chain in self.active_chains.items():
for model_id in chain.models:
config = MODEL_CONFIG.get(model_id, {})
if all(cap in config.get("capabilities", []) for cap in required_capabilities):
logger.info(f"🎯 Automatisch gewählte Kette: {chain_name}")
return chain
# Fallback: Verwende Standard "reasoning" Kette
return self.active_chains.get("reasoning", FallbackChain(name="default"))
async def execute_with_fallback(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
task_type: str = "reasoning",
required_capabilities: Optional[List[str]] = None,
force_model: Optional[str] = None,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt Request mit automatischem Fallback aus.
Args:
messages: Chat-Nachrichten
task_type: Art des Tasks für Kettenauswahl
required_capabilities: Benötigte Modellfähigkeiten
force_model: Erzwinge bestimmtes Modell (überspringt Fallback)
**kwargs: Zusätzliche API-Parameter
Returns:
Response mit Metadaten über Fallback-Entscheidungen
"""
chain = self.select_chain_for_task(task_type, required_capabilities)
# Wenn Modell erzwungen, nur dieses verwenden
if force_model:
chain = FallbackChain(name="forced", models=[force_model])
fallback_history = []
last_error = None
for model_index, model_id in enumerate(chain.models):
metrics = self.model_metrics[model_id]
metrics.total_requests += 1
# Health Check: Überspringe Modelle mit zu vielen Fehlern
if metrics.consecutive_failures >= 3:
logger.warning(f"⏭️ Überspringe {model_id} (zu viele Fehler: {metrics.consecutive_failures})")
continue
config = MODEL_CONFIG.get(model_id, {})
try:
start_time = datetime.now()
logger.info(f"🚀 Versuche Modell: {model_id} ({config.get('provider', 'unknown')})")
result = await self.api_handler.chat_completion_with_retry(
messages=messages,
model=model_id,
**kwargs
)
# Erfolg
elapsed_ms = (datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000
metrics.successful_requests += 1
metrics.total_latency_ms += elapsed_ms
metrics.consecutive_failures = 0
metrics.last_success = datetime.now()
# Kosten berechnen
usage = result.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
estimated_cost = (
(input_tokens / 1000) * config["cost_per_1k_input"] +
(output_tokens / 1000) * config["cost_per_1k_output"]
)
metrics.total_cost += estimated_cost
# Ergebnis zusammenbauen
response = {
"success": True,
"model_used": model_id,
"provider": config["provider"],
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"estimated_cost_usd": round(estimated_cost, 6),
"fallback_history": fallback_history,
"result": result
}
logger.info(
f"✅ Modell {model_id} erfolgreich: {elapsed_ms:.0f}ms, "
f"${estimated_cost:.6f}"
)
return response
except Exception as e:
last_error = e
metrics.failed_requests += 1
metrics.consecutive_failures += 1
metrics.last_failure = datetime.now()
fallback_history.append({
"model": model_id,
"error": str(e),
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"consecutive_failures": metrics.consecutive_failures
})
logger.warning(f"⚠️ Modell {model_id} fehlgeschlagen: {e}")
# Callback für Fallback-Event
if self.on_fallback:
await self.on_fallback(model_id, str(e), chain.models[model_index + 1:] if model_index + 1 < len(chain.models) else [])
# Alle Modelle fehlgeschlagen
return {
"success": False,
"error": f"Alle Modelle in Kette '{chain.name}' fehlgeschlagen",
"last_error": str(last_error),
"fallback_history": fallback_history,
"all_models_failed": True
}
def get_metrics_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""Generiert einen detaillierten Metrik-Bericht."""
report = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"models": {}
}
for model_id, metrics in self.model_metrics.items():
config = MODEL_CONFIG.get(model_id, {})
report["models"][model_id] = {
"provider": config.get("provider", "unknown"),
"total_requests": metrics.total_requests,
"success_rate": f"{metrics.success_rate:.2f}%",
"avg_latency_ms": f"{metrics.avg_latency_ms:.2f}",
"total_cost_usd": f"${metrics.total_cost:.4f}",
"consecutive_failures": metrics.consecutive_failures,
"last_success": metrics.last_success.isoformat() if metrics.last_success else None,
"last_failure": metrics.last_failure.isoformat() if metrics.last_failure else None
}
return report
def get_cheapest_available_model(self) -> Optional[str]:
"""Gibt das günstigste verfügbare Modell zurück."""
available = []
for model_id, metrics in self.model_metrics.items():
if metrics.consecutive_failures < 3:
config = MODEL_CONFIG.get(model_id, {})
available.append({
"model": model_id,
"cost": config.get("cost_per_1k_input", 999)
})
if available:
return min(available, key=lambda x: x["cost"])["model"]
return None
def get_fastest_available_model(self) -> Optional[str]:
"""Gibt das schnellste verfügbare Modell zurück."""
available = []
for model_id, metrics in self.model_metrics.items():
if metrics.consecutive_failures < 3 and metrics.successful_requests > 0:
available.append({
"model": model_id,
"latency": metrics.avg_latency_ms if metrics.avg_latency_ms > 0 else 999
})
if available:
return min(available, key=lambda x: x["latency"])["model"]
return None
============== Beispiel-Nutz