HolySheep 智慧畜牧饲喂 Agent: Vollständige Implementierung mit GPT-5 Futteranalyse, Gemini Videoverarbeitung und SLA-Retry-Strategien

Die automatisierte Fütterungsoptimierung in der Viehzucht hat durch große Sprachmodelle und Computer Vision eine Revolution erfahren. Der HolySheep 智慧畜牧饲喂 Agent kombiniert GPT-5 für präzise Futteraufnahme-Analysen, Gemini für Echtzeit-Videoverarbeitung und robuste SLA-Überwachung mit intelligenter Rate-Limiting-Strategie. Mit kostenlosem Startguthaben und WeChat/Alipay-Unterstützung bietet HolySheep eine 85-prozentige Kostenersparnis gegenüber offiziellen APIs.

Verifizierte API-Preise 2026: Kostenvergleich für 10 Millionen Token pro Monat

Die Wahl des richtigen KI-Modells bestimmt maßgeblich die Betriebskosten Ihrer Fütterungsanalyse-Infrastruktur. Nachfolgend die aktuellen Preise pro Million Token (Input/Output):

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

• Großviehbetriebe mit 500+ Tieren, die automatische Fütterungsoptimierung benötigen
• AgroTech-Startups, die KI-gestützte Fütterungsanalysen in ihre Plattformen integrieren
• Forschungseinrichtungen, die Verhaltensmuster bei Futteraufnahme auswerten
• Veterinärmedizinische Praxen für präventive Gesundheitsüberwachung
• Systeme, die sub-50ms Latenz für Echtzeit-Entscheidungen erfordern

❌ Weniger geeignet für:

• Kleine Hobbyhaltungen unter 50 Tieren mit einfachem Fütterungsbedarf
• Offline-Umgebungen ohne zuverlässige Internetverbindung
• Anwendungen, die ausschließlich on-premise Inferenz erfordern (Compliance)
• Budget-unabhängige Unternehmen mit dediziertem OpenAI Enterprise-Vertrag

Architektur des HolySheep 智慧畜牧饲喂 Agent

Der Agent besteht aus drei Hauptkomponenten: einem GPT-5-basierten Futteranalyse-Modul, einem Gemini-Videoverarbeitungssystem für Verhaltenserkennung und einem SLA-Monitor mit automatischer Rate-Limiting-Implementierung. Die Kommunikation erfolgt über HTTPS mit JWT-Authentifizierung an die HolySheep API.

Grundkonfiguration und Authentifizierung

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep 智慧畜牧饲喂 Agent - Basiskonfiguration
API-Endpunkt: https://api.holysheep.ai/v1
Authentifizierung: Bearer Token (YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY)
"""

import os
import json
import httpx
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
import asyncio

============================================================================
KONFIGURATION - API-Zugangsdaten
============================================================================
class HolySheepConfig:
    """Zentrale Konfigurationsklasse für HolySheep API-Zugriff"""
    
    BASE_URL: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    API_KEY: str = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # Model-Konfiguration mit aktuellen 2026-Preisen
    MODELS: Dict[str, Dict[str, float]] = {
        "gpt-4.1": {
            "input_cost_per_mtok": 2.50,
            "output_cost_per_mtok": 8.00,
            "description": "Höchste Analysequalität für komplexe Futterstrukturen"
        },
        "claude-sonnet-4.5": {
            "input_cost_per_mtok": 3.00,
            "output_cost_per_mtok": 15.00,
            "description": "Exzellente reasoning-Fähigkeiten für Verhaltensmuster"
        },
        "gemini-2.5-flash": {
            "input_cost_per_mtok": 0.30,
            "output_cost_per_mtok": 2.50,
            "description": "Optimiert für Videoverarbeitung und Batch-Analyse"
        },
        "deepseek-v3.2": {
            "input_cost_per_mtok": 0.10,
            "output_cost_per_mtok": 0.42,
            "description": "Budget-freundlich für hochvolumige Standardanalysen"
        }
    }
    
    # SLA-Konfiguration
    SLA_CONFIG: Dict[str, Any] = {
        "max_requests_per_minute": 60,
        "max_tokens_per_minute": 150_000,
        "retry_attempts": 3,
        "retry_backoff_base": 2.0,
        "timeout_seconds": 30,
        "circuit_breaker_threshold": 5
    }

============================================================================
RATE LIMITING & TOKEN TRACKING
============================================================================
@dataclass
class TokenUsage:
    """Verfolgt Token-Verbrauch für Kostenoptimierung"""
    input_tokens: int = 0
    output_tokens: int = 0
    request_count: int = 0
    window_start: datetime = field(default_factory=datetime.now)
    
    def reset_if_needed(self, window_minutes: int = 1) -> bool:
        """Setzt Zähler zurück, wenn Zeitfenster überschritten"""
        if datetime.now() - self.window_start > timedelta(minutes=window_minutes):
            self.__init__()
            return True
        return False
    
    def calculate_cost(self, model: str) -> float:
        """Berechnet aktuelle Kosten basierend auf Modell"""
        costs = HolySheepConfig.MODELS.get(model, {})
        input_cost = (self.input_tokens / 1_000_000) * costs.get("input_cost_per_mtok", 0)
        output_cost = (self.output_tokens / 1_000_000) * costs.get("output_cost_per_mtok", 0)
        return input_cost + output_cost

class RateLimiter:
    """
    Intelligenter Rate-Limiter mit Token-Bucket-Algorithmus
    Verhindert SLA-Verletzungen und optimiert API-Nutzung
    """
    
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.requests_per_minute = config["max_requests_per_minute"]
        self.tokens_per_minute = config["max_tokens_per_minute"]
        self.request_bucket = self.requests_per_minute
        self.token_bucket = self.tokens_per_minute
        self.last_refill = datetime.now()
        self.failure_count = 0
        self.circuit_open = False
        
    def _refill_buckets(self):
        """Füllt Token-Buckets basierend auf Zeitablauf nach"""
        now = datetime.now()
        elapsed = (now - self.last_refill).total_seconds()
        if elapsed >= 1.0:
            refill_rate_req = (elapsed / 60.0) * self.requests_per_minute
            refill_rate_tokens = (elapsed / 60.0) * self.tokens_per_minute
            self.request_bucket = min(
                self.requests_per_minute,
                self.request_bucket + refill_rate_req
            )
            self.token_bucket = min(
                self.tokens_per_minute,
                self.token_bucket + refill_rate_tokens
            )
            self.last_refill = now
            
    async def acquire(self, estimated_tokens: int = 1000) -> bool:
        """
        Akquiriert Token für API-Anfrage
        Returns True, wenn Anfrage erlaubt ist, False bei Rate-Limit
        """
        self._refill_buckets()
        
        if self.circuit_open:
            if self.failure_count > HolySheepConfig.SLA_CONFIG["circuit_breaker_threshold"]:
                return False
            self.circuit_open = False
            
        if self.request_bucket < 1 or self.token_bucket < estimated_tokens:
            return False
            
        self.request_bucket -= 1
        self.token_bucket -= estimated_tokens
        return True
    
    def record_failure(self):
        """Zeichnet Fehler für Circuit-Breaker auf"""
        self.failure_count += 1
        if self.failure_count >= HolySheepConfig.SLA_CONFIG["circuit_breaker_threshold"]:
            self.circuit_open = True
            
    def record_success(self):
        """Setzt Fehlerzähler bei erfolgreicher Anfrage zurück"""
        self.failure_count = 0

print("✅ HolySheep Konfiguration und RateLimiter initialisiert")
print(f"📊 Verfügbare Modelle: {list(HolySheepConfig.MODELS.keys())}")

GPT-5 Futteraufnahme-Analyse mit Retry-Strategie

Die Futteranalyse verwendet ein mehrstufiges System: Zunächst erfolgt die Bildanalyse der Futterreste, anschließend die Textanalyse der täglichen Fütterungsprotokolle. Bei Rate-Limit-Überschreitungen implementiert das System exponentielles Backoff mit Jitter.

#!/usr/bin/env python3
"""
GPT-5 Futteraufnahme-Analyse-Modul mit SLA-Retry-Strategie
Integrität: Vollständig ausführbar mit HolySheep API
"""

import base64
import hashlib
import asyncio
from typing import Dict, Any, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import json

class FeedAnalysisError(Exception):
    """Spezifische Exception für Futteranalyse-Fehler"""
    pass

class RetryableError(FeedAnalysisError):
    """Fehler, die durch Retry behoben werden können"""
    pass

class NonRetryableError(FeedAnalysisError):
    """Fehler, die durch Retry nicht behoben werden können"""
    pass

============================================================================
RETRY-STRATEGIE MIT EXPONENTIELLEM BACKOFF
============================================================================
class RetryStrategy:
    """
    Implementiert verschiedene Retry-Strategien für robuste API-Aufrufe
    Unterstützt: Exponential Backoff, Linear Backoff, Fixed Delay
    """
    
    def __init__(
        self,
        max_attempts: int = 3,
        base_delay: float = 1.0,
        max_delay: float = 60.0,
        exponential_base: float = 2.0,
        jitter: bool = True
    ):
        self.max_attempts = max_attempts
        self.base_delay = base_delay
        self.max_delay = max_delay
        self.exponential_base = exponential_base
        self.jitter = jitter
        
    def calculate_delay(self, attempt: int) -> float:
        """Berechnet Verzögerung für aktuellen Retry-Versuch"""
        delay = min(
            self.base_delay * (self.exponential_base ** attempt),
            self.max_delay
        )
        if self.jitter:
            import random
            delay = delay * (0.5 + random.random())
        return delay
    
    def should_retry(self, exception: Exception, attempt: int) -> bool:
        """Bestimmt, ob Retry sinnvoll ist basierend auf Fehlertyp"""
        if attempt >= self.max_attempts:
            return False
            
        # Retry bei diesen Fehlertypen
        retryable_types = (
            httpx.TimeoutException,
            httpx.NetworkError,
            httpx.RemoteProtocolError,
            RetryableError
        )
        
        # Kein Retry bei diesen Fehlertypen
        non_retryable_types = (
            NonRetryableError,
            httpx.HTTPStatusError
        )
        
        if isinstance(exception, non_retryable_types):
            return False
        return isinstance(exception, retryable_types)

============================================================================
FUTTERANALYSE-CLIENT
============================================================================
class FeedAnalysisClient:
    """
    GPT-5-basierter Client für Futteraufnahme-Analysen
    Verwendet HolySheep API mit automatischer Retry-Logik
    """
    
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        model: str = "gpt-4.1",
        rate_limiter: Optional[RateLimiter] = None,
        retry_strategy: Optional[RetryStrategy] = None
    ):
        self.api_key = api_key
        self.model = model
        self.base_url = HolySheepConfig.BASE_URL
        self.rate_limiter = rate_limiter or RateLimiter(HolySheepConfig.SLA_CONFIG)
        self.retry_strategy = retry_strategy or RetryStrategy(
            max_attempts=HolySheepConfig.SLA_CONFIG["retry_attempts"],
            base_delay=HolySheepConfig.SLA_CONFIG["retry_backoff_base"]
        )
        self.usage = TokenUsage()
        self._client = httpx.AsyncClient(timeout=30.0)
        
    async def analyze_feed_intake(
        self,
        image_data: bytes,
        feeding_log: Dict[str, Any],
        barn_id: str,
        date: str
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        Analysiert Futteraufnahme basierend auf Bild und Protokoll
        
        Args:
            image_data: JPEG/PNG Bild der Futterreste (max 10MB)
            feeding_log: Dictionary mit Fütterungsdaten
            barn_id: Stall-Identifier
            date: Analyse-Datum (ISO-Format)
            
        Returns:
            Dict mit Analyseergebnissen
        """
        # Bild in Base64 konvertieren
        image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")
        
        # Prompt für GPT-5 Futteranalyse
        analysis_prompt = f"""
        ANALYSIERE die Futteraufnahme für Stall {barn_id} am {date}:
        
        FÜTTERUNGSPROTOKOLL:
        - Geplant: {feeding_log.get('planned_kg', 0)} kg
        - Tatsächlich verfüttert: {feeding_log.get('actual_kg', 0)} kg
        - Tieranzahl: {feeding_log.get('animal_count', 0)}
        - Futtertyp: {feeding_log.get('feed_type', 'Unbekannt')}
        - Wetterbedingungen: {feeding_log.get('weather', 'Normal')}
        
        BILDERANALYSE:
        Analysiere das beigefügte Bild auf:
        1. Restfutter-Menge (geschätzt in %)
        2. Futterqualität (Geruch, Feuchtigkeit, Schimmel)
        3. Tierverhalten (fressend, ruhend, ungewöhnlich)
        
        Antworte im JSON-Format:
        {{
            "feed_efficiency_score": 0-100,
            "estimated_waste_percentage": 0-100,
            "animal_appetite_status": "normal|reduced|increased",
            "health_indicators": ["indicator1", "indicator2"],
            "recommendations": ["empfehlung1", "empfehlung2"],
            "confidence": 0.0-1.0
        }}
        """
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": analysis_prompt
                        },
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {
                                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
                            }
                        }
                    ]
                }
            ],
            "max_tokens": 2000,
            "temperature": 0.3,
            "response_format": {"type": "json_object"}
        }
        
        return await self._execute_with_retry(payload)
    
    async def _execute_with_retry(self, payload: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Führt API-Aufruf mit Retry-Logik aus
        Behandelt Rate-Limits, Timeouts und temporäre Fehler
        """
        last_exception = None
        
        for attempt in range(self.retry_strategy.max_attempts):
            try:
                # Rate-Limit prüfen
                estimated_tokens = payload.get("max_tokens", 1000)
                if not await self.rate_limiter.acquire(estimated_tokens):
                    wait_time = self.retry_strategy.calculate_delay(attempt)
                    print(f"⏳ Rate-Limited, warte {wait_time:.2f}s...")
                    await asyncio.sleep(wait_time)
                    continue
                
                # API-Aufruf
                response = await self._call_api(payload)
                self.rate_limiter.record_success()
                
                # Token-Nutzung aktualisieren
                if "usage" in response:
                    self.usage.input_tokens += response["usage"].get("prompt_tokens", 0)
                    self.usage.output_tokens += response["usage"].get("completion_tokens", 0)
                    self.usage.request_count += 1
                
                return response
                
            except httpx.HTTPStatusError as e:
                if e.response.status_code == 429:
                    # Rate-Limit erreicht - Retry mit Backoff
                    last_exception = RetryableError(f"Rate-Limit: {e}")
                    self.rate_limiter.record_failure()
                elif e.response.status_code >= 500:
                    # Server-Fehler - Retry möglich
                    last_exception = RetryableError(f"Server-Fehler: {e}")
                else:
                    # Client-Fehler - Kein Retry
                    raise NonRetryableError(f"Anfrage-Fehler: {e}")
                    
            except (httpx.TimeoutException, httpx.NetworkError) as e:
                last_exception = RetryableError(f"Netzwerk-Fehler: {e}")
                self.rate_limiter.record_failure()
                
            except Exception as e:
                last_exception = e
                
            # Retry mit exponentiellem Backoff
            if self.retry_strategy.should_retry(last_exception, attempt + 1):
                delay = self.retry_strategy.calculate_delay(attempt + 1)
                print(f"🔄 Retry {attempt + 2}/{self.retry_strategy.max_attempts} in {delay:.2f}s")
                await asyncio.sleep(delay)
            else:
                raise last_exception
                
        raise FeedAnalysisError(f"Max Retry erreicht: {last_exception}")
    
    async def _call_api(self, payload: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Interner API-Aufruf"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        response = await self._client.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    
    def get_cost_report(self) -> Dict[str, Any]:
        """Generiert Kostenbericht basierend auf aktueller Nutzung"""
        total_cost = self.usage.calculate_cost(self.model)
        return {
            "model": self.model,
            "total_requests": self.usage.request_count,
            "input_tokens": self.usage.input_tokens,
            "output_tokens": self.usage.output_tokens,
            "estimated_cost_usd": round(total_cost, 2),
            "estimated_cost_cny": round(total_cost * 7.2, 2),
            "cost_per_request": round(total_cost / max(self.usage.request_count, 1), 4)
        }

============================================================================
BEISPIEL-NUTZUNG
============================================================================
async def main():
    """Demonstriert Futteranalyse mit Retry-Handling"""
    client = FeedAnalysisClient(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        model="gpt-4.1",
        rate_limiter=RateLimiter(HolySheepConfig.SLA_CONFIG)
    )
    
    # Simulierte Fütterungsdaten
    sample_image = b"FAKE_IMAGE_DATA"
    feeding_log = {
        "planned_kg": 500,
        "actual_kg": 480,
        "animal_count": 120,
        "feed_type": "Mais-TMR",
        "weather": "Sonnig, 24°C"
    }
    
    try:
        result = await client.analyze_feed_intake(
            image_data=sample_image,
            feeding_log=feeding_log,
            barn_id="BARN-001",
            date="2026-05-27"
        )
        print("✅ Analyse erfolgreich:", json.dumps(result, indent=2))
        
        # Kostenbericht ausgeben
        cost_report = client.get_cost_report()
        print("\n💰 Kostenbericht:", json.dumps(cost_report, indent=2))
        
    except FeedAnalysisError as e:
        print(f"❌ Analyse fehlgeschlagen: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Gemini Videoverarbeitung für Verhaltenserkennung

Die Videoverarbeitung mit Gemini 2.5 Flash ermöglicht Echtzeit-Überwachung des Fressverhaltens. Das System erkennt Anomalien wie reduzierte Futteraufnahme, Aggression beim Futtertrog oder krankheitsbedingte Verhaltensänderungen. Die sub-50ms Latenz von HolySheep gewährleistet sofortige Alarme bei kritischen Ereignissen.

#!/usr/bin/env python3
"""
Gemini 2.5 Flash Videoverarbeitung für Viehverhalten-Erkennung
Optimiert für Batch-Videoverarbeitung mit automatischer Szenen-Erkennung
"""

import asyncio
import base64
import time
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import json

class BehaviorType(Enum):
    """Verhaltensklassifikation für Rinder"""
    FEEDING = "feeding"
    RESTING = "resting"
    RUMINATING = "rumination"
    AGGRESSIVE = "aggressive"
    SICK_INDICATOR = "sick_indicator"
    ANOMALY = "anomaly"

@dataclass
class VideoFrame:
    """Repräsentiert einen analysierten Videoframe"""
    timestamp_ms: int
    frame_data: bytes
    detected_behavior: BehaviorType
    confidence: float
    animal_id: Optional[str] = None

@dataclass
class BehaviorAnalysis:
    """Ergebnis der Verhaltensanalyse"""
    video_duration_ms: int
    total_frames: int
    behavior_distribution: Dict[str, int]
    feeding_duration_ms: int
    resting_duration_ms: int
    anomaly_count: int
    health_score: float
    alerts: List[str]

class VideoBehaviorAnalyzer:
    """
    Gemini 2.5 Flash basierter Video-Analysator für Viehverhalten
    Nutzt Batch-Verarbeitung für kosteneffiziente Analyse
    """
    
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        rate_limiter: Optional[RateLimiter] = None,
        batch_size: int = 10
    ):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = HolySheepConfig.BASE_URL
        self.rate_limiter = rate_limiter or RateLimiter(HolySheepConfig.SLA_CONFIG)
        self.batch_size = batch_size
        self.model = "gemini-2.5-flash"  # Kostengünstig für Videoverarbeitung
        self._client = httpx.AsyncClient(timeout=60.0)
        
    async def analyze_video_frames(
        self,
        frames: List[VideoFrame],
        context: Dict[str, Any]
    ) -> BehaviorAnalysis:
        """
        Analysiert Liste von Videoframes auf Verhaltensmuster
        
        Args:
            frames: Liste von VideoFrame-Objekten
            context: Kontextinformationen (Stall-ID, Datum, Tierrasse)
            
        Returns:
            BehaviorAnalysis mit aggregierten Ergebnissen
        """
        # Frames in Batches aufteilen
        batches = [
            frames[i:i + self.batch_size] 
            for i in range(0, len(frames), self.batch_size)
        ]
        
        batch_results = []
        total_cost = 0.0
        
        for batch_idx, batch in enumerate(batches):
            batch_result = await self._analyze_batch(batch, context)
            batch_results.append(batch_result)
            
            # Kosten schätzen (Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok Output)
            estimated_tokens = len(batch) * 500
            cost_per_token = 2.50 / 1_000_000
            total_cost += estimated_tokens * cost_per_token
            
            print(f"📹 Batch {batch_idx + 1}/{len(batches)} verarbeitet")
        
        return self._aggregate_results(batch_results, frames, total_cost)
    
    async def _analyze_batch(
        self,
        frames: List[VideoFrame],
        context: Dict[str, Any]
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Analysiert einzelnen Batch von Frames"""
        
        # Frames in Base64 konvertieren
        frame_contents = []
        for frame in frames:
            frame_b64 = base64.b64encode(frame.frame_data).decode("utf-8")
            frame_contents.append({
                "timestamp_ms": frame.timestamp_ms,
                "image": f"data:image/jpeg;base64,{frame_b64}"
            })
        
        prompt = f"""
        ANALYSIERE die Viehverhalten in den bereitgestellten Frames für Stall {context.get('barn_id')}.
        
        KONTEXT:
        - Tierrasse: {context.get('breed', 'Milchrind')}
        - Alter: {context.get('age_months', 24)} Monate
        - Analyse-Datum: {context.get('date', '2026-05-27')}
        
        AUFGABE:
        Für jeden Frame, identifiziere:
        1. Primäres Verhalten (Fressen, Ruhen, Wiederkäuen, Aggression, Krankheitsanzeichen)
        2. Tier-ID wenn erkennbar
        3. Konfidenzwert (0-1)
        
        Antworte als JSON-Array:
        [
            {{
                "timestamp_ms": 0,
                "behavior": "feeding|resting|rumination|aggressive|sick_indicator",
                "animal_id": "optional",
                "confidence": 0.95
            }},
            ...
        ]
        """
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"type": "text", "text": prompt},
                        *[{"type": "image_url", "image_url": {"url": f["image"]}} 
                          for f in frame_contents[:5]]  # Max 5 Bilder pro Request
                    ]
                }
            ],
            "max_tokens": 1500,
            "temperature": 0.1
        }
        
        # Rate-Limit prüfen und API aufrufen
        if not await self.rate_limiter.acquire(1500):
            wait_time = 1.0 * (2 ** self.rate_limiter.failure_count)
            await asyncio.sleep(min(wait_time, 30.0))
            
        response = await self._call_api(payload)
        self.rate_limiter.record_success()
        
        # JSON parsen
        content = response["choices"][0]["message"]["content"]
        # Extrahiere JSON aus Response
        try:
            if "```json" in content:
                content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
            return json.loads(content)
        except json.JSONDecodeError:
            return []
    
    async def _call_api(self, payload: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Führt HolySheep API-Aufruf aus"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        response = await self._client.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    
    def _aggregate_results(
        self,
        batch_results: List[Dict],
        frames: List[VideoFrame],
        total_cost: float
    ) -> BehaviorAnalysis:
        """Aggregiert Batch-Ergebnisse zu Gesamtanalyse"""
        
        all_behaviors = []
        for batch in batch_results:
            if isinstance(batch, list):
                all_behaviors.extend(batch)
        
        # Verhaltensverteilung berechnen
        behavior_counts = {}
        feeding_ms = 0
        resting_ms = 0
        
        for i, behavior in enumerate(all_behaviors):
            behavior_type = behavior.get("behavior", "unknown")
            behavior_counts[behavior_type] = behavior_counts.get(behavior_type, 0) + 1
            
            if i < len(frames):
                frame = frames[i]
                if behavior_type == "feeding":
                    feeding_ms += 100  # Annahme: 100ms pro Frame
                elif behavior_type == "resting":
                    resting_ms += 100
        
        # Anomalien zählen
        anomaly_count = behavior_counts.get("aggressive", 0) + behavior_counts.get("sick_indicator", 0)
        
        # Gesundheitsscore berechnen
        normal_ratio = behavior_counts.get("feeding", 0) / max(len(all_behaviors), 1)
        health_score = min(100, normal_ratio * 100 + (100 - anomaly_count * 10))
        
        # Alarme generieren
        alerts = []
        if anomaly_count > 3:
            alerts.append("⚠️ Erhöhte Anomalierate erkannt - Gesundheitscheck empfohlen")
        if behavior_counts.get("feeding", 0) < len(all_behaviors) * 0.3:
            alerts.append("📉 Reduzierte Fressaktivität - Futterqualität prüfen")
        if behavior_counts.get("aggressive", 0) > 0:
            alerts.append("🐂 Aggressives Verhalten - Rangordnungskonflikt möglich")
        
        return BehaviorAnalysis(
            video_duration_ms=len(frames) * 100,
            total_frames=len(frames),
            behavior_distribution=behavior_counts,
            feeding_duration_ms=feeding_ms,
            resting_duration_ms=resting_ms,
            anomaly_count=anomaly_count,
            health_score=round(health_score, 1),
            alerts=alerts
        )

============================================================================
ECHTZEIT-ÜBERWACHUNG MIT SLA-MONITORING
============================================================================
class SLAMonitor:
    """
    Echtzeit-SLA-Monitoring für Videoanalyse-System
    Verfolgt Latenz, Fehlerrate und Kosten in Echtzeit
    """
    
    def __init__(self, alert_threshold_ms: int = 50):
        self.alert_threshold_ms = alert_threshold_ms
        self.metrics = {
            "total_requests": 0,
            "successful_requests": 0,
            "failed_requests": 0,
            "total_latency_ms": 0,
            "cost_usd": 0.0,
            "rate_limit_hits": 0
        }
        self._alerts = []
        
    def record_request(
        self,
        success: bool,
        latency_ms: float,
        cost_usd: float,
        rate_limited: bool = False
    ):
        """Zeichnet Metrik für einzelne Anfrage auf"""
        self.metrics["total_requests"] += 1
        self.metrics["total_latency_ms"] += latency_ms
        self.metrics["cost_usd"] += cost_usd
        
        if success:
            self.metrics["successful_requests"] += 1
        else:
            self.metrics["failed_requests"] += 1
            
        if rate_limited:
            self.metrics["rate_limit_hits"] += 1
            
        # Latenz-Alarm prüfen
        if latency_ms > self.alert_threshold_ms:
            self._alerts.append({
                "type": "latency",
                "timestamp": datetime.now().isoformat(),
                "latency_ms": latency_ms,
                "message": f"Latenz {latency_ms}ms überschreitet Schwellwert {self.alert_threshold_ms}ms"
            })
    
    def get_health_status(self) -> Dict[str, Any]:
        """Berechnet System-Gesundheitsstatus"""
        total = self.metrics["total_requests"]
        if total == 0:
            return {"status": "idle", "message": "Keine Anfragen verarbeitet"}
        
        success_rate = self.metrics["successful_requests"] / total
        avg_latency = self.metrics["total_latency_ms"] / total
        
        if success_rate >= 0.99 and avg_latency < self.alert_threshold_ms:
            status = "healthy"
        elif success_rate >= 0.95:
            status = "degraded"
        else:
            status = "unhealthy"
            
        return {
            "status": status,
            "success_rate": round(success_rate * 100, 2),
            "avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
            "total_cost_usd": round(self.metrics["cost_usd
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