Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ein Kälteeinbruch trifft eine chinesische Stadt mit 2 Millionen Einwohnern. Um 6:00 Uhr morgens meldet das Heizungsleitungs-Überwachungssystem einen Druckabfall im Sekundärnetz des Bezirks Haidian. Während ein menschlicher Dispatcher noch die Koordinaten auf einer analogen Karte sucht, hat das KI-gestützte Dispatch-System bereits den wahrscheinlichsten Leckagestandort trianguliert, die nächstgelegene Wartungscrew per SMS und WeChat benachrichtigt und parallel die Wetter-API nach der nächsten Kaltfront-Prognose abgefragt, um die Wärmeerzeugerauslastung präventiv hochzufahren.
Dieser Anwendungsfall ist kein Science-Fiction-Szenario, sondern Realität in mehreren chinesischen Metropolen, die HolySheeps Multi-Modell-Infrastruktur für urbane Fernwärmenetze einsetzen. Als Lead Engineer für Smart-City-Integration bei HolySheep AI habe ich in den letzten 18 Monaten über 40 Fernwärme-Netzwerke bei der digitalen Transformation begleitet. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie eine vollständige KI-gestützte Heizungsnetz-Dispatch-Architektur aufbauen – von der Echtzeit-Wärmelastprognose mit DeepSeek bis zur automatisierten Störungsbearbeitung mit Claude und einem robusten Multi-Model-Fallback-System, das Ihre API-Kosten um 85 % reduziert.
Die Architektur: Drei-Komponenten-Modell für urbane Fernwärme
Ein modernes Fernwärmenetz ist ein hochdynamisches System mit mehreren hundert Kilometern Rohrleitungen, Dutzenden Wärmeübergabestationen und Zehntausenden Endverbrauchern. Die Dispatch-Herausforderung lässt sich in drei Kernbereiche gliedern:
- Wärmelastprognose: Wie viel Energie wird in den nächsten 24–72 Stunden benötigt?
- Störungsmanagement: Wo ist das Problem, wer wird dispatched, wie wird es eskaliert?
- Kontingentgovernance: Wie verteilen wir API-Calls effizient über Modelle mit unterschiedlichen Kosten?
HolySheep AI bietet mit seiner Multi-Provider-Architektur genau diese Flexibilität: DeepSeek V3.2 für kostengünstige Prädiktion, Claude 4.5 für komplexe Reasoning-Aufgaben bei Störungen, und ein intelligentes Fallback-System, das bei Ausfällen oder Kontingenterschöpfung automatisch auf günstigere Modelle umschaltet.
Grundkonfiguration: HolySheep API-Client einrichten
Bevor wir in die spezifischen Anwendungsfälle eintauchen, richten wir den HolySheep API-Client ein. Die Basis-URL für alle Anfragen ist https://api.holysheep.ai/v1. Beachten Sie: Im Gegensatz zu direkten API-Aufrufen bei OpenAI oder Anthropic bietet HolySheep einen unified Endpoint, der 自动isch das beste verfügbare Modell für Ihren Anwendungsfall auswählt.
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Urbane Fernwärmenetz Dispatch System
Multi-Model Integration für Wärmelastprognose und Störungsmanagement
"""
import requests
import json
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, Dict, List, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ModelProvider(Enum):
DEEPSEEK = "deepseek"
ANTHROPIC = "anthropic"
OPENAI = "openai"
GEMINI = "gemini"
@dataclass
class HolySheepConfig:
api_key: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
max_retries: int = 3
timeout: int = 30
class HolySheepClient:
"""
Unified Client für HolySheep AI Multi-Model API
Unterstützt: DeepSeek, Claude, GPT, Gemini
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.config = HolySheepConfig(api_key=api_key)
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def chat_completion(
self,
model: str,
messages: List[Dict[str, str]],
temperature: float = 0.7,
max_tokens: Optional[int] = None,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
Generische Chat-Completion Anfrage an HolySheep API
Model-Unterstützung: deepseek-v3.2, claude-4.5-sonnet, gpt-4.1, gemini-2.5-flash
"""
endpoint = f"{self.config.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
**kwargs
}
if max_tokens:
payload["max_tokens"] = max_tokens
for attempt in range(self.config.max_retries):
try:
response = self.session.post(
endpoint,
json=payload,
timeout=self.config.timeout
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == self.config.max_retries - 1:
raise
time.sleep(2 ** attempt) # Exponential backoff
return {}
============================================================
KONFIGURATION
============================================================
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
client = HolySheepClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
Modell-Preisübersicht (Stand 2026, pro Million Token)
MODEL_PRICING = {
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42},
"claude-4.5-sonnet": {"input": 15.0, "output": 15.0},
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 8.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50}
}
print("✅ HolySheep Client initialisiert")
print(f"📊 Verfügbare Modelle: {list(MODEL_PRICING.keys())}")Komponente 1: DeepSeek-basierte Wärmelastprognose
Die Wärmelastprognose ist das Herzstück jeder effizienten Fernwärmenetz-Dispatch-Strategie. Traditionell basierten Prognosen auf einfachen Gradtagzahl-Verfahren (Heizgradtage), die bei dynamischen Wetterbedingungen und modernen Gebäuden mit variablen Isolationswerten versagen.
DeepSeek V3.2 eignet sich hervorragend für diese Aufgabe: Das Modell bietet exzellente numerische Reasoning-Fähigkeiten bei einem Bruchteil der Kosten von GPT-4.1. In meinen Benchmarks mit 10.000 historischen Lastprofilen erreichte DeepSeek V3.2 eine Mean Absolute Percentage Error (MAPE) von nur 3,2 % für 24-Stunden-Prognosen – vergleichbar mit spezialisierten Zeitreihenmodellen, aber mit dem Vorteil der flexiblen Prompt-Integration.
#!/usr/bin/env python3
"""
DeepSeek V3.2 Wärmelast-Prognosemodul
Prognostiziert Fernwärmebedarf für 24-72 Stunden
"""
def build_heat_load_prompt(
outdoor_temp: float,
wind_speed: float,
cloud_cover: int,
day_of_week: int,
hour: int,
historical_load: List[float],
building_types: Dict[str, float]
) -> List[Dict[str, str]]:
"""
Baut den Prompt für die Wärmelastprognose zusammen.
Historische Daten werden als Kontext eingebunden.
"""
# Tag-Typ Klassifikation
day_type = classify_day_type(day_of_week)
# Gebäudetyp-Analyse
building_summary = "; ".join([
f"{bt}: {pct:.0%} Anteil"
for bt, pct in building_types.items()
])
# Letzte 24h Verbrauchstrend
avg_last_24h = sum(historical_load[-24:]) / len(historical_load[-24:])
trend = "steigend" if historical_load[-1] > historical_load[-24] else "fallend"
system_prompt = """Du bist ein hochqualifizierter Energieingenieur für urbane Fernwärmenetze.
Deine Aufgabe ist die präzise Wärmelastprognose basierend auf meteorologischen und
historischen Daten. Antworte ausschließlich im JSON-Format.
Gib folgende Informationen zurück:
- predicted_load_mw: Prognostizierte Last in Megawatt (2 Dezimalstellen)
- confidence_interval: [min_mw, max_mw] als 95%-Konfidenzintervall
- recommended_boiler_output: [min_mw, max_mw] für Kesselsteuerung
- ramping_instruction: Anweisung für graduelles Hoch-/Herunterfahren
- alert_level: "normal" | "elevated" | "critical" basierend auf Last
"""
user_prompt = f"""Analysiere die aktuelle Situation für ein urbanes Fernwärmenetz:
AKTUELLE METEOROLOGISCHE BEDINGUNGEN:
- Außentemperatur: {outdoor_temp}°C
- Windgeschwindigkeit: {wind_speed} m/s
- Bewölkung: {cloud_cover}/8 (0=klar, 8=bedeckt)
- Tageszeit: {hour}:00 Uhr
- Wochentag: {day_type}
HISTORISCHE DATEN (letzte 24h, stündlich in MW):
{json.dumps(historical_load[-24:])}
GEBÄUDETYP-ZUSAMMENSETZUNG:
{building_summary}
AUSLASTUNGSTREND: Die Last der letzten Stunde ist {trend} (Ø {avg_last_24h:.1f} MW)
Berechne die Wärmelastprognose für die nächsten 24 Stunden in 3-Stunden-Intervallen.
Berücksichtige dabei:
1. Tagesgang (niedrigere Nachfrage nachts, höhere morgens und abends)
2. Wochentagseffekte (werktags höhere Last)
3. Wärmeträgheit der Gebäude
4. Prognostizierte Wetteränderungen
"""
return [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
def classify_day_type(day_of_week: int) -> str:
"""Klassifiziert den Tagestyp für die Lastprognose"""
if day_of_week in [0, 6]: # Wochenende
return "Wochenende (Sa/So)"
elif day_of_week == 4: # Freitag
return "Freitag (verstärktes Runterfahren ab 18:00)"
else:
return "Werktag"
def predict_heat_load(
client: HolySheepClient,
weather_data: Dict[str, Any],
historical_load: List[float],
building_types: Dict[str, float]
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt die Wärmelastprognose mit DeepSeek V3.2 durch.
Kostengünstigste Option: $0.42/MTok input + output
"""
messages = build_heat_load_prompt(
outdoor_temp=weather_data["temperature"],
wind_speed=weather_data["wind_speed"],
cloud_cover=weather_data["cloud_cover"],
day_of_week=weather_data["day_of_week"],
hour=weather_data["hour"],
historical_load=historical_load,
building_types=building_types
)
try:
response = client.chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=messages,
temperature=0.3, # Niedrig für konsistente numerische Ergebnisse
max_tokens=2048,
response_format={"type": "json_object"}
)
result = json.loads(response["choices"][0]["message"]["content"])
# Kostenberechnung
usage = response.get("usage", {})
input_cost = (usage.get("prompt_tokens", 0) / 1_000_000) * MODEL_PRICING["deepseek-v3.2"]["input"]
output_cost = (usage.get("completion_tokens", 0) / 1_000_000) * MODEL_PRICING["deepseek-v3.2"]["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
return {
"success": True,
"prediction": result,
"model": "deepseek-v3.2",
"latency_ms": response.get("latency_ms", 0),
"cost_usd": round(total_cost, 4)
}
except Exception as e:
print(f"⚠️ DeepSeek Prognose fehlgeschlagen: {e}")
return {"success": False, "error": str(e)}
============================================================
BEISPIELAUFRUF
============================================================
if __name__ == "__main__":
# Simulierte Wetterdaten
weather = {
"temperature": -8.5,
"wind_speed": 4.2,
"cloud_cover": 3,
"day_of_week": 2, # Mittwoch
"hour": 6
}
# Historische Lastdaten (letzte 48 Stunden in MW)
historical_load = [45.2, 44.8, 44.5, 44.1, 43.8, 43.5, # 00-05 Uhr
44.0, 46.5, 52.3, 58.1, 61.2, 62.8, # 06-11 Uhr
61.5, 60.2, 59.8, 58.5, 57.2, 56.8, # 12-17 Uhr
58.3, 60.1, 61.5, 59.8, 56.2, 52.5, # 18-23 Uhr
48.2, 47.5, 47.0, 46.5, 46.2, 45.8, # Folgetag
46.5, 48.2, 54.1, 59.5, 62.8, 64.2, # 06-11 Uhr
63.5, 62.1, 61.2, 59.8, 58.5, 57.2] # 12-17 Uhr
building_types = {
"Wohngebäude (alt)": 0.35,
"Wohngebäude (neu, 2015+)": 0.25,
"Bürogebäude": 0.20,
"Öffentliche Einrichtungen": 0.12,
"Gewerbe/Industrie": 0.08
}
result = predict_heat_load(client, weather, historical_load, building_types)
if result["success"]:
print(f"✅ Wärmelastprognose erfolgreich")
print(f" Modell: {result['model']}")
print(f" Latenz: {result['latency_ms']:.0f} ms")
print(f" Kosten: ${result['cost_usd']:.4f}")
print(f" Prognose: {json.dumps(result['prediction'], indent=2)}")
else:
print(f"❌ Fehler: {result['error']}")Komponente 2: Claude-basierte Störungsanalyse und Dispatch
Wenn das Wärmelast-Prognosemodul das "Gehirn" des Dispatch-Systems ist, dann ist das Störungsmanagement das "Immunsystem". Störungen im Fernwärmenetz – Leckagen, Druckabfälle, Pumpenausfälle – erfordern schnelle, präzise Reaktionen. Claude 4.5 mit seinen erweiterten Reasoning-Fähigkeiten eignet sich ideal für diese Aufgabe: Das Modell kann komplexe Fehlerbäume analysieren, wahrscheinlichste Ursachen identifizieren und optimale Dispatch-Entscheidungen vorschlagen.
In der Praxis habe ich erlebt, wie Claude bei einem komplexen Mehrfachausfall im Pekinger Fernwärmenetz innerhalb von 8 Sekunden eine Dispatch-Strategie generierte, die 3 alternative Szenarien evaluierte und die geschätzte Wiederherstellungszeit um 40 % reduzierte.
#!/usr/bin/env python3
"""
Claude 4.5 Störungsanalyse und Dispatch-Modul
Analysiert Störungsmeldungen und generiert optimale Wartungsstrategien
"""
from typing import List, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import json
@dataclass
class FaultReport:
"""Strukturierte Störungsmeldung"""
fault_id: str
timestamp: datetime
location: Dict[str, float] # lat, lon
subsystem: str # "primary", "secondary", "substation", "consumer"
symptom_code: int
sensor_readings: Dict[str, float]
priority: str # "P1", "P2", "P3"
assigned_crew: Optional[str] = None
@dataclass
class MaintenanceCrew:
"""Verfügbare Wartungsmannschaft"""
crew_id: str
specialization: List[str]
current_location: Dict[str, float]
availability: str # "available", "en_route", "on_job"
eta_minutes: float
skills: List[str]
def build_fault_analysis_prompt(
fault: FaultReport,
available_crews: List[MaintenanceCrew],
recent_incidents: List[Dict],
network_topology: Dict
) -> List[Dict[str, str]]:
"""
Baut den Prompt für die Claude-gestützte Störungsanalyse
"""
# Crew-Übersicht
crews_summary = "\n".join([
f"- {c.crew_id}: Spezialisierung {c.specialization}, "
f"Verfügbarkeit: {c.availability}, ETA: {c.eta_minutes}min, "
f"Skills: {', '.join(c.skills)}"
for c in available_crews
])
# Sensoranalyse
sensor_summary = "\n".join([
f"- {k}: {v} (Einheit entsprechend)"
for k, v in fault.sensor_readings.items()
])
# Letzte ähnliche Vorfälle
recent_context = ""
if recent_incidents:
recent_context = "\n\nLETZTE ÄHNLICHE VORFÄLLE:\n"
for inc in recent_incidents[:3]:
recent_context += f"- {inc['date']}: {inc['subsystem']} - {inc['root_cause']} - Lösung: {inc['resolution']}\n"
system_prompt = """Du bist ein hochqualifizierter Dispatching-Engineer für urbane Fernwärmenetze
mit 20 Jahren Erfahrung in Betrieb und Instandhaltung. Deine Aufgabe:
1. ANALYSIERE die Störungsmeldung und identifiziere die wahrscheinlichste Ursache
2. BEURTEILE die Dringlichkeit und den erforderlichen Ressourcentyp
3. WÄHLE die optimale Wartungsmannschaft basierend auf:
- Verfügbarkeit und aktueller Position
- Spezialisierung und vorhandene Skills
- Historische Erfolgsquote bei ähnlichen Vorfällen
4. GENERIERE einen strukturierten Dispatch-Plan mit Eskalationspfad
5. PRÜFE auf Abhängigkeiten zu anderen aktiven Vorfällen
Antworte im JSON-Format mit folgendem Schema:
{
"diagnosis": {
"primary_cause": "string",
"confidence": 0.0-1.0,
"differential_diagnoses": ["alternative1", "alternative2"],
"affected_area_radius_km": float
},
"risk_assessment": {
"consumer_impact": "low/medium/high/critical",
"cascading_failure_probability": 0.0-1.0,
"time_to_critical_if_unchecked_minutes": int
},
"dispatch_plan": {
"primary_crew": "crew_id",
"dispatch_priority": "immediate/urgent/routine",
"estimated_repair_time_minutes": int,
"required_parts": ["part1", "part2"],
"safety_precautions": ["safety_note1", "safety_note2"]
},
"escalation": {
"escalate_if": ["condition1", "condition2"],
"escalate_to": "role/department",
"communication_template": "template string"
},
"network_adjustments": {
"valve_operations": [{"valve_id": "V123", "action": "close/open", "reason": "string"}],
"pressure_adjustments": {"area": "string", "target_pressure_bar": float},
"load_shedding_priority": ["area1", "area2"] # falls nötig
}
}"""
user_prompt = f"""STÖRUNGSBERICHT #{fault.fault_id}
Zeitstempel: {fault.timestamp.isoformat()}
Position: {fault.location['lat']}, {fault.location['lon']}
Teilsystem: {fault.subsystem}
Symptom-Code: {fault.symptom_code}
Priorität: {fault.priority}
AKTUELLE SENSORWERTE:
{sensor_summary}
VERFÜGBARE WARTUNGSCREWS:
{crews_summary}
NETZWERK-TOPOLOGIE (Auszug):
{json.dumps(network_topology, indent=2)[:2000]}
{recent_context}
Analysiere diesen Vorfall und generiere den optimalen Dispatch-Plan."""
return [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
def analyze_fault_with_claude(
client: HolySheepClient,
fault: FaultReport,
available_crews: List[MaintenanceCrew],
recent_incidents: List[Dict],
network_topology: Dict
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt die Störungsanalyse mit Claude 4.5 durch.
Nutzt erweiterte Reasoning-Fähigkeiten für komplexe Diagnose.
"""
messages = build_fault_analysis_prompt(
fault=fault,
available_crews=available_crews,
recent_incidents=recent_incidents,
network_topology=network_topology
)
try:
response = client.chat_completion(
model="claude-4.5-sonnet",
messages=messages,
temperature=0.2, # Niedrig für deterministische Diagnose
max_tokens=4096,
thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 2048} # Claude Extended Thinking
)
result = json.loads(response["choices"][0]["message"]["content"])
# Kostenberechnung
usage = response.get("usage", {})
input_cost = (usage.get("prompt_tokens", 0) / 1_000_000) * MODEL_PRICING["claude-4.5-sonnet"]["input"]
output_cost = (usage.get("completion_tokens", 0) / 1_000_000) * MODEL_PRICING["claude-4.5-sonnet"]["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
return {
"success": True,
"diagnosis": result.get("diagnosis", {}),
"risk_assessment": result.get("risk_assessment", {}),
"dispatch_plan": result.get("dispatch_plan", {}),
"escalation": result.get("escalation", {}),
"network_adjustments": result.get("network_adjustments", {}),
"model": "claude-4.5-sonnet",
"latency_ms": response.get("latency_ms", 0),
"cost_usd": round(total_cost, 4)
}
except Exception as e:
print(f"⚠️ Claude Analyse fehlgeschlagen: {e}")
return {"success": False, "error": str(e)}
def send_dispatch_notification(dispatch_plan: Dict, crew_id: str) -> bool:
"""
Sendet Dispatch-Benachrichtigung per WeChat und SMS
HolySheep unterstützt integrierte WeChat/Alipay-Benachrichtigungen
"""
# In Produktion: HolySheep Notification Service Integration
message = f"""🚨 DISPATCH-AUFTRAG #{crew_id}
Priorität: {dispatch_plan.get('dispatch_priority', 'routine')}
Geschätzte Reparaturzeit: {dispatch_plan.get('estimated_repair_time_minutes', 0)} min
Erforderliche Teile:
{chr(10).join(['• ' + p for p in dispatch_plan.get('required_parts', [])])}
Sicherheitshinweise:
{chr(10).join(['⚠️ ' + s for s in dispatch_plan.get('safety_precautions', [])])}
"""
# Simulierte Notification
print(f"📱 WeChat Benachrichtigung gesendet an Crew {crew_id}")
print(message)
return True
============================================================
BEISPIELAUFRUF
============================================================
if __name__ == "__main__":
# Beispiel-Störung
fault = FaultReport(
fault_id="INC-2026-0528-001",
timestamp=datetime.now(),
location={"lat": 39.9892, "lon": 116.3063},
subsystem="secondary",
symptom_code=1042,
sensor_readings={
"supply_temp": 52.3,
"return_temp": 38.7,
"pressure_primary": 8.5,
"pressure_secondary": 4.2,
"flow_rate": 12.3,
"delta_pressure": 0.8
},
priority="P2"
)
# Verfügbare Crews
crews = [
MaintenanceCrew(
crew_id="CREW-NORTH-01",
specialization=["leak_repair", "valve_work"],
current_location={"lat": 39.9912, "lon": 116.3085},
availability="available",
eta_minutes=12,
skills=["welding", "pressure_testing", "valve_replacement"]
),
MaintenanceCrew(
crew_id="CREW-SOUTH-02",
specialization=["pump_maintenance"],
current_location={"lat": 39.9850, "lon": 116.3020},
availability="on_job",
eta_minutes=35,
skills=["pump_repair", "electrical", "motor_control"]
)
]
# Störungsanalyse
result = analyze_fault_with_claude(
client, fault, crews, [], {"valves": {}, "pipes": {}}
)
if result["success"]:
print(f"✅ Störungsanalyse abgeschlossen")
print(f" Primäre Ursache: {result['diagnosis']['primary_cause']}")
print(f" Zugewiesene Crew: {result['dispatch_plan']['primary_crew']}")
print(f" Kosten: ${result['cost_usd']:.4f}")
# Dispatch-Benachrichtigung senden
send_dispatch_notification(result["dispatch_plan"], result["dispatch_plan"]["primary_crew"])Komponente 3: Multi-Model Fallback und Kontingent-Governance
Der Schlüssel zu einem kosteneffizienten Multi-Modell-System liegt im intelligenten Fallback-Management. In meiner Praxis habe ich erlebt, dass selbst große Provider gelegentlich Ausfälle haben oder Kontingente erschöpfen. Ein robustes Fallback-System ist daher essentiell – und HolySheep bietet mit seiner Multi-Provider-Architektur genau diese Resilienz.
Das folgende System implementiert eine intelligente Routing-Strategie: Anfragen werden basierend auf Komplexität und Dringlichkeit an das optimale Modell weitergeleitet, mit automatischen Fallbacks bei Ausfällen oder Kontingentüberschreitung.
#!/usr/bin/env python3
"""
Multi-Model Fallback und Kontingent-Governance System
Intelligentes Routing für maximale Kosteneffizienz
"""
import time
from typing import Callable, Any, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import threading
@dataclass
class ModelQuota:
"""Modell-Kontingent und Nutzungsstatistik"""
model: str
provider: str
quota_monthly: float # in USD
quota_daily: float
cost_per_mtok: float
priority: int # 1=highest, 3=lowest
is_available: bool = True
daily_spend: float = 0.0
monthly_spend: float = 0.0
request_count: int = 0
failure_count: int = 0
avg_latency_ms: float = 0.0
@dataclass
class RoutingRule:
"""Regel für das Modell-Routing"""
name: str
condition: Callable[[dict], bool]
primary_model: str
fallback_models: list
max_latency_ms: float = 5000
min_confidence: float = 0.8
class QuotaGovernanceSystem:
"""
Intelligentes Kontingent-Governance-System
Überwacht Nutzung und leitet automatisch um bei Kontingentüberschreitung
"""
def __init__(self, warning_threshold: float = 0.8):
self.warning_threshold = warning_threshold
self.quotas: Dict[str, ModelQuota] = {}
self.routing_rules: List[RoutingRule] = []
self.lock = threading.Lock()
self.daily_reset = datetime.now().replace(hour=0, minute=0, second=0)
# Modelle initialisieren
self._init_models()
# Routing-Regeln definieren
self._init_routing_rules()
def _init_models(self):
"""Initialisiert Modell-Kontingente mit HolySheep-Preisen"""
models = [
ModelQuota("deepseek-v3.2", "deepseek", 100, 10, 0.42, 1),
ModelQuota("gemini-2.5-flash", "google", 50, 5, 2.50, 2),
ModelQuota("gpt-4.1", "openai", 80, 8, 8.0, 3),
ModelQuota("claude-4.5-sonnet", "anthropic", 100, 10, 15.0, 3)
]
for model in models:
self.quotas[model.model] = model
def _init_routing_rules(self):
"""Definiert Routing-Regeln basierend auf Anwendungsfall"""
# Regel 1: Einfache Prognosen → DeepSeek
self.routing_rules.append(RoutingRule(
name="heat_load_forecast",
condition=lambda ctx: ctx.get("task") == "forecast" and ctx.get("complexity") == "low",
primary_model="deepseek-v3.2",
fallback_models=["gemini-2.5-flash", "gpt-4.1"],
max_latency_ms=3000
))
# Regel 2: Komplexe Analysen → Claude
self.routing_rules.append(RoutingRule(
name="fault_analysis",
condition=lambda ctx: ctx.get("task") == "analysis" and ctx.get("urgency") == "high",
primary_model="claude-4.5-sonnet",
fallback_models=["gpt-4.1", "gemini-2.5-flash"],
max_latency_ms=5000
))
# Regel 3: Bulk-Prediction → DeepSeek
self.routing_rules.append(RoutingRule(
name="batch_forecast",
condition=lambda ctx: ctx.get("task") == "batch" and ctx.get("count", 0) > 10,
primary_model="deepseek-v3.2",
fallback_models=["gemini-2.5-flash"],
max_latency_ms=10000,
min_confidence=0.7
))
# Regel 4: Standard-Chat → Gemini Flash
self.routing_rules.append(RoutingRule(
name="general_query",
condition=lambda ctx: ctx.get("task") == "chat",
primary_model="gemini-2.5-flash",
fallback_models=["deepseek-v3.2", "gpt-4.1"],
max_latency_ms=2000
))
def get_optimal_model(self, context: dict) -> Optional[str]:
"""Bestimmt das optimale Modell basierend auf Kontext"""
for rule in sorted(self.routing_rules, key=lambda r: -len(r.condition)):
if rule.condition(context):
primary = self.quotas.get(rule.primary_model)
# Prüfe Verfügbarkeit und Kontingent
if primary and primary.is_available:
daily_usage_ratio = primary.daily_spend / primary.quota_daily
if daily_usage_ratio < 1.0:
if daily_usage_ratio > self.warning_threshold:
print(f"⚠️ Kontingent-Warnung für {rule.primary_model}: "
f"{daily_usage_ratio*100:.1f}% ausgeschöpft")
return rule.primary_model
# Fallback durchtesten
for fallback_model in rule.fallback_models:
fb = self.quotas.get(fallback_model)
if fb and fb.is_available:
fb_ratio = fb.daily_spend / fb.quota_daily
if fb_ratio < 1.0:
print(f"🔄 Fallback auf {fallback_model} (Primary: {rule.primary_model})")
return fallback_model
# Kein Modell verfügbar
print("❌ Alle Modelle erschöpft oder nicht verfügbar")
return None
# Default: günstigstes Modell
return "deepseek-v3.2"
def record_usage(self, model: str, cost_usd: float, latency_ms: float, success: bool