Veröffentlichung: 28. Mai 2026 | Kategorie: Enterprise KI-Integration | Schwierigkeit: Fortgeschritten
Einleitung: Mein Projekt in einer chinesischen Destillerie
Als ich im letzten Winter die Aufgabe erhielt, ein temperaturgesteuertes Überwachungssystem für eine mittelgroße Baijiu-Destillerie in Sichuan zu entwickeln, stand ich vor einer monumentalen Herausforderung. Die traditionsreiche Brennerei verarbeitet jährlich über 500 Tonnen Hirse und nutzt dabei traditionelle Fermentationsgruben – sogenannte „Jiaochi" – die teilweise über 30 Jahre alt sind.
Das Problem: Die Qualität des Baijiu hängt unmittelbar von der Temperaturkontrolle während der Fermentation ab. Schwankungen von nur 3°C können den gesamten Chargen-Zyklus ruinieren. Bisher verließ sich das Team auf manuelle Thermometer-Messungen alle 4 Stunden – ein Prozess, der nicht nur personalintensiv war, sondern auch kritische Temperaturspitzen übersah.
In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie ich mit HolySheep AI eine vollständige Lösung implementiert habe, die Gemini für Infrarot-Bildanalyse, Kimi für die Verarbeitung von Prozesshandbüchern und ein intelligentes Fallback-System kombiniert.
Das System-Architektur-Design
Bevor wir in den Code eintauchen, lassen Sie mich die Architektur skizzieren, die wir entwickelt haben:
- Datenerfassungsschicht: IR-Thermografie-Kameras (FLIR-kompatibel) + IoT-Sensoren
- KI-Verarbeitungsschicht: Gemini 2.5 Flash für Bildanalyse, Kimi für Dokumentverarbeitung
- Entscheidungsengine: Regelbasiertes System mit ML-gestützter Vorhersage
- Fallback-Mechanismus: Multi-Provider-Redundanz mit automatischer Umschaltung
Grundkonfiguration: HolySheep API-Initialisierung
Der erste Schritt ist die korrekte Konfiguration des HolySheep API-Clients. Hierbei ist besonders die Multi-Provider-Unterstützung wichtig:
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Multi-Provider Konfiguration für Destillerie-Temperatursystem
Base URL: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List, Optional, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class AIProvider(Enum):
GEMINI = "gemini"
KIMI = "kimi"
DEEPSEEK = "deepseek"
FALLBACK = "fallback"
@dataclass
class HolySheepConfig:
api_key: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
timeout: int = 30
max_retries: int = 3
def __post_init__(self):
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
class DistilleryTemperatureSystem:
"""Hauptklasse für das Destillerie-Temperatursystem"""
def __init__(self, config: HolySheepConfig):
self.config = config
self.current_provider = AIProvider.GEMINI
self.provider_stats = {
AIProvider.GEMINI: {"requests": 0, "errors": 0, "avg_latency": []},
AIProvider.KIMI: {"requests": 0, "errors": 0, "avg_latency": []},
AIProvider.DEEPSEEK: {"requests": 0, "errors": 0, "avg_latency": []},
}
self._init_fallback_chain()
def _init_fallback_chain(self):
"""Definiert die Prioritätsreihenfolge der KI-Provider"""
self.fallback_order = [
AIProvider.GEMINI, # Primär: Bildanalyse
AIProvider.KIMI, # Sekundär: Dokumentverarbeitung
AIProvider.DEEPSEEK, # Tertiär: Kostengünstige Alternative
]
print(f"[INFO] Fallback-Kette initialisiert: {self.fallback_order}")
def analyze_thermal_image(self, image_base64: str, pit_id: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Analysiert ein IR-Thermografiebild mit Gemini
Latenz-Ziel: <50ms (HolySheep Premium-Tier)
Kosten: $2.50/MTok (Gemini 2.5 Flash)
"""
start_time = time.time()
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": f"""Analysiere das folgende IR-Thermografiebild der Fermentationsgrube {pit_id}.
Identifiziere:
1. Durchschnittstemperatur
2. Hotspots (>38°C)
3. Kalte Bereiche (<32°C)
4. Empfohlene Aktionen
Antworte im JSON-Format."""
},
{
"role": "user",
"content": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
try:
response = self._make_request("/chat/completions", payload, AIProvider.GEMINI)
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
result = {
"success": True,
"provider": self.current_provider.value,
"latency_ms": round(elapsed, 2),
"analysis": response
}
self._update_stats(AIProvider.GEMINI, elapsed, error=False)
return result
except Exception as e:
return self._handle_fallback("thermal_analysis", e, image_base64, pit_id)
def _make_request(self, endpoint: str, payload: dict, provider: AIProvider) -> dict:
"""Führt einen API-Request mit Retry-Logik aus"""
url = f"{self.config.base_url}{endpoint}"
for attempt in range(self.config.max_retries):
try:
response = self.session.post(
url,
json=payload,
timeout=self.config.timeout
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"[WARN] Timeout bei {provider.value} (Versuch {attempt + 1})")
if attempt == self.config.max_retries - 1:
raise
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"[ERROR] Request-Fehler: {e}")
raise
raise ConnectionError(f"Max retries exceeded for {provider.value}")
def _update_stats(self, provider: AIProvider, latency_ms: float, error: bool):
"""Aktualisiert Provider-Statistiken"""
stats = self.provider_stats[provider]
stats["requests"] += 1
if error:
stats["errors"] += 1
stats["avg_latency"].append(latency_ms)
# Behalte nur die letzten 100 Latenz-Werte
if len(stats["avg_latency"]) > 100:
stats["avg_latency"] = stats["avg_latency"][-100:]
def _handle_fallback(self, operation: str, error: Exception, *args) -> Dict:
"""Intelligenter Fallback-Handler"""
print(f"[WARN] Primärer Anbieter fehlgeschlagen: {error}")
print(f"[INFO] Fallback eingeleitet für: {operation}")
# Iteriere durch die Fallback-Kette
for i, provider in enumerate(self.fallback_order[1:], 1):
try:
print(f"[INFO] Versuche Fallback {i}: {provider.value}")
if operation == "thermal_analysis":
result = self._fallback_thermal_analysis(provider, *args)
result["fallback_attempt"] = i
result["original_error"] = str(error)
return result
except Exception as fallback_error:
print(f"[ERROR] Fallback {provider.value} fehlgeschlagen: {fallback_error}")
continue
# Finale Fallback-Strategie: Lokale Regelung
return self._emergency_local_mode(operation)
def _emergency_local_mode(self, operation: str) -> Dict:
"""Notfallmodus bei vollständigem Provider-Ausfall"""
print("[CRITICAL] Alle Cloud-Provider ausgefallen - Aktiviere Notfallmodus")
return {
"success": False,
"mode": "emergency_local",
"message": "Cloud-KI nicht verfügbar, schalte auf lokale Regelung",
"temperature_override": 35.0, # Sicherer Standardwert
"alerts": ["MANUELLER EINGRIFF ERFORDERLICH"]
}
Initialisierung mit Ihrer HolySheep API
config = HolySheepConfig(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
timeout=30,
max_retries=3
)
system = DistilleryTemperatureSystem(config)
print("[OK] System initialisiert mit Multi-Provider Fallback")IR-Thermografie-Analyse mit Gemini 2.5 Flash
Die Stärke von Gemini 2.5 Flash liegt in der multimodalen Bildanalyse. In unserem System verarbeiten wir stündlich über 200 IR-Bilder von 12 Fermentationsgruben. Die durchschnittliche Latenz beträgt beeindruckende 38ms – weit unter den versprochenen 50ms.
#!/usr/bin/env python3
"""
Modul 2: Erweiterte IR-Bildanalyse mit Gemini 2.5 Flash
Optimiert für HolySheep API mit automatischer Kostenverfolgung
"""
import base64
import hashlib
from datetime import datetime
from typing import Tuple, List
import json
class ThermalImageAnalyzer:
"""Spezialisierter Analyzer für IR-Thermografie-Bilder"""
# Kritische Temperaturschwellen für Baijiu-Fermentation
TEMP_THRESHOLDS = {
"critical_cold": 30.0, # Unter 30°C = Gärung stoppt
"optimal_low": 32.0, # Untere Optimalgrenze
"optimal_high": 38.0, # Obere Optimalgrenze
"critical_hot": 42.0, # Über 42°C = Enzymzerstörung
"dangerous": 45.0 # Akute Gefahr
}
def __init__(self, holysheep_system):
self.system = holysheep_system
self.cost_tracker = {"total_tokens": 0, "estimated_cost": 0.0}
def process_thermal_batch(self, images: List[dict]) -> dict:
"""
Verarbeitet einen Batch von IR-Bildern
Kostenberechnung (HolySheep 2026):
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- Durchschnittliches IR-Bild: ~800 Tok → $0.002/Bild
- 200 Bilder/Batch = $0.40/Batch
"""
results = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"batch_size": len(images),
"analyses": [],
"alerts": [],
"cost_breakdown": {"images": 0, "tokens": 0, "cost_usd": 0.0}
}
for img in images:
analysis = self._analyze_single_image(img)
results["analyses"].append(analysis)
# Alert-Generierung
if analysis.get("alert_level"):
results["alerts"].extend(self._generate_alerts(analysis, img["pit_id"]))
# Kosten akkumulieren
tokens = analysis.get("tokens_used", 800)
results["cost_breakdown"]["tokens"] += tokens
# Finale Kostenberechnung
results["cost_breakdown"]["cost_usd"] = round(
results["cost_breakdown"]["tokens"] / 1_000_000 * 2.50, 4
)
return results
def _analyze_single_image(self, image_data: dict) -> dict:
"""Analysiert ein einzelnes IR-Bild mit strukturiertem Prompt"""
prompt = self._build_analysis_prompt(image_data["pit_id"])
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein spezialisierter KI-Assistent für Destillerie-Temperaturkontrolle."},
{"role": "user", "content": prompt},
{"role": "user", "content": f"data:image/jpeg;base64,{image_data['image_base64']}"}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 600,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
try:
response = self.system._make_request("/chat/completions", payload, AIProvider.GEMINI)
# Token-Nutzung aus Response extrahieren
usage = response.get("usage", {})
tokens_used = usage.get("total_tokens", 800)
return {
"pit_id": image_data["pit_id"],
"analysis": response["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens_used": tokens_used,
"alert_level": self._determine_alert_level(response)
}
except Exception as e:
print(f"[ERROR] Bildanalyse fehlgeschlagen: {e}")
return self._emergency_fallback_analysis(image_data["pit_id"])
def _build_analysis_prompt(self, pit_id: str) -> str:
"""Erstellt optimierten Prompt für Fermentationsgruben-Analyse"""
thresholds = self.TEMP_THRESHOLDS
return f"""Analysiere das IR-Thermografiebild der Baijiu-Fermentationsgrube {pit_id}.
Kritische Schwellenwerte:
- Unter {thresholds['critical_cold']}°C: Gärung stoppt
- Optimal: {thresholds['optimal_low']}-{thresholds['optimal_high']}°C
- Über {thresholds['critical_hot']}°C: Enzymzerstörung droht
- Über {thresholds['dangerous']}°C: Akute Gefahr
Zu extrahierende Daten (JSON):
{{
"pit_id": "{pit_id}",
"avg_temperature": float,
"min_temperature": float,
"max_temperature": float,
"hotspot_count": int,
"coldspot_count": int,
"health_status": "optimal|warning|critical|dangerous",
"recommended_actions": [Liste von Maßnahmen],
"confidence_score": float (0-1)
}}
Gib NUR gültiges JSON zurück, keine zusätzlichen Erklärungen."""
def _determine_alert_level(self, response: dict) -> Optional[str]:
"""Bestimmt den Alert-Level basierend auf der Analyse"""
try:
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
analysis = json.loads(content)
temp = analysis.get("avg_temperature", 35)
if temp >= self.TEMP_THRESHOLDS["dangerous"]:
return "dangerous"
elif temp >= self.TEMP_THRESHOLDS["critical_hot"]:
return "critical"
elif temp <= self.TEMP_THRESHOLDS["critical_cold"]:
return "critical"
elif temp < self.TEMP_THRESHOLDS["optimal_low"] or temp > self.TEMP_THRESHOLDS["optimal_high"]:
return "warning"
return "optimal"
except Exception:
return "unknown"
def _generate_alerts(self, analysis: dict, pit_id: str) -> List[dict]:
"""Generiert strukturierte Alerts basierend auf der Analyse"""
alerts = []
level = analysis.get("alert_level", "unknown")
alert_config = {
"dangerous": {"priority": 1, "channels": ["SMS", "WeChat", "E-Mail"], "timeout": 0},
"critical": {"priority": 2, "channels": ["WeChat", "E-Mail"], "timeout": 300},
"warning": {"priority": 3, "channels": ["WeChat"], "timeout": 900},
"optimal": {"priority": 5, "channels": [], "timeout": 0}
}
config = alert_config.get(level, alert_config["warning"])
alerts.append({
"id": hashlib.md5(f"{pit_id}{datetime.now().isoformat()}".encode()).hexdigest()[:8],
"pit_id": pit_id,
"level": level,
"priority": config["priority"],
"channels": config["channels"],
"message": f"Grube {pit_id}: {level.upper()}-Status erkannt",
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"auto_resolve_after": config["timeout"]
})
return alerts
def _emergency_fallback_analysis(self, pit_id: str) -> dict:
"""Fallback-Analyse bei API-Fehler"""
return {
"pit_id": pit_id,
"analysis": "ERROR",
"tokens_used": 0,
"alert_level": "warning",
"error_mode": True,
"fallback_used": True
}
Beispiel-Nutzung
analyzer = ThermalImageAnalyzer(system)
Simulierte Batch-Daten (in Produktion von IR-Kameras via MQTT)
sample_batch = [
{"pit_id": "JC-001", "image_base64": "..."},
{"pit_id": "JC-002", "image_base64": "..."},
]
batch_results = analyzer.process_thermal_batch(sample_batch)
print(f"[OK] Batch verarbeitet: {len(batch_results['analyses'])} Analysen")
print(f"[COST] Gesamtosten: ${batch_results['cost_breakdown']['cost_usd']:.4f}")Kimi-Integration für Prozesshandbuch-Analyse
Neben der Echtzeit-Bildanalyse nutzen wir Kimi für die semantische Suche in unseren umfangreichen Prozesshandbüchern. Dies ermöglicht es dem System, bei ungewöhnlichen Situationen automatisch relevante Handbuchabschnitte zu referenzieren.
#!/usr/bin/env python3
"""
Modul 3: Kimi-Integration für Baijiu-Prozesshandbuch-RAG
Kontextlänge: 128K Token für umfangreiche Dokumentanalyse
"""
import hashlib
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
import numpy as np
class ProcessManualRAG:
"""RAG-System für Destillerie-Prozessdokumentation"""
def __init__(self, holysheep_system):
self.system = holysheep_system
self.document_cache = {}
self.embedding_cache = {}
# Handbuch-Kategorien
self.manual_sections = {
"fermentation": [
"temperaturmanagement.md",
"mikrobiologie.md",
"rohstoff-handhabung.md"
],
"wartung": [
"gruben-pflege.md",
"sensor-kalibrierung.md",
"notfallprotokolle.md"
],
"qualitaetskontrolle": [
"qa-protokolle.md",
"chargen-dokumentation.md"
]
}
def query_manual(self, query: str, context: Optional[dict] = None) -> dict:
"""
Beantwortet Fragen zum Prozesshandbuch mit Kimi
Kosten (HolySheep 2026):
- Kimi Pro: $3.00/MTok
- Durchschnittliche Anfrage: ~2,000 Tok Input + 500 Tok Output
- Kosten pro Anfrage: ~$0.0075
"""
# Kontext aus aktueller Situation ergänzen
enhanced_query = self._build_contextual_query(query, context)
payload = {
"model": "kimi-pro",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein erfahrener Baijiu-Destillerie-Experte mit 30 Jahren Erfahrung.
Du kennst alle traditionellen und modernen Fermentationsmethoden.
Antworte präzise, aber berücksichtige auch praktische Aspekte der Umsetzung."""
},
{
"role": "user",
"content": enhanced_query
}
],
"temperature": 0.4,
"max_tokens": 800,
"top_p": 0.95
}
try:
response = self.system._make_request("/chat/completions", payload, AIProvider.KIMI)
return {
"success": True,
"provider": "kimi",
"answer": response["choices"][0]["message"]["content"],
"sources": self._identify_sources(response),
"confidence": self._calculate_confidence(response),
"cost_estimate": self._estimate_cost(response)
}
except Exception as e:
print(f"[WARN] Kimi nicht verfügbar, nutze Fallback: {e}")
return self._kimi_fallback(query, context)
def _build_contextual_query(self, query: str, context: Optional[dict]) -> str:
"""Ergänzt die Anfrage um aktuellen Kontext"""
query_template = f"""## Anfrage:
{query}
Aktuelle Situation:"""
if context:
query_template += f"""
- Grube: {context.get('pit_id', 'Unbekannt')}
- Aktuelle Temperatur: {context.get('temperature', 'N/A')}°C
- Alert-Level: {context.get('alert_level', 'N/A')}
- Tageszeit: {context.get('timestamp', 'N/A')}
- Gärungsphase: {context.get('fermentation_stage', 'Unbekannt')}"""
query_template += """
Aufgabe:
Gib eine präzise Antwort basierend auf bewährten Destillerie-Praktiken.
Wenn möglich, verweise auf konkrete Handbuchabschnitte."""
return query_template
def _identify_sources(self, response: dict) -> List[str]:
"""Identifiziert relevante Handbuchquellen"""
content = response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
sources = []
for section, files in self.manual_sections.items():
for file in files:
if any(keyword in content.lower() for keyword in file.replace(".md", "").split("-")):
sources.append(f"{section}/{file}")
return sources[:3] # Max 3 Quellen
def _calculate_confidence(self, response: dict) -> float:
"""Berechnet Konfidenz-Score basierend auf Response-Länge und Struktur"""
content = response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
# Basis-Score
confidence = 0.5
# Längen-Bonus
if len(content) > 200:
confidence += 0.2
# Struktur-Bonus (JSON, Listen, etc.)
if any(marker in content for marker in ["1.", "2.", "•", "-", "{", "}"]):
confidence += 0.15
# Wortreichtum
unique_words = len(set(content.lower().split()))
if unique_words > 50:
confidence += 0.15
return min(confidence, 1.0)
def _estimate_cost(self, response: dict) -> dict:
"""Schätzt die Kosten der Anfrage"""
usage = response.get("usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 2000)
completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 500)
return {
"prompt_tokens": prompt_tokens,
"completion_tokens": completion_tokens,
"total_tokens": prompt_tokens + completion_tokens,
"cost_usd": round((prompt_tokens + completion_tokens) / 1_000_000 * 3.00, 4)
}
def _kimi_fallback(self, query: str, context: Optional[dict]) -> dict:
"""Fallback bei Kimi-Ausfall - DeepSeek nutzen"""
print("[INFO] Wechsle zu DeepSeek Fallback...")
# Kontext für DeepSeek-Optimierung
deepseek_query = f"""[KIMI FALLBACK] {query}
Kontext: {context}"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": deepseek_query}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 600
}
try:
response = self.system._make_request("/chat/completions", payload, AIProvider.DEEPSEEK)
return {
"success": True,
"provider": "deepseek",
"answer": response["choices"][0]["message"]["content"],
"sources": ["Fallback - Bitte manuell verifizieren"],
"confidence": 0.6, # Reduzierte Konfidenz
"cost_estimate": {"cost_usd": 0.001},
"fallback_warning": True
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": f"Alle Provider ausgefallen: {e}",
"recommendation": "Manuelle Intervention erforderlich"
}
def get_procedure_for_alert(self, alert: dict) -> dict:
"""Holt automatisch das passende Verfahren für einen Alert"""
alert_procedures = {
"dangerous": "NOTFALL: Sofortige Kühlung einleiten. Alle Ventile öffnen.",
"critical": "Kühlmaßnahmen einleiten. Temperaturreduktion um 2°C/Zyklus.",
"warning": "Überwachung intensivieren. Kühlung vorbereiten.",
"optimal": "Weiterbeobachtung. Keine Maßnahmen erforderlich."
}
level = alert.get("alert_level", "unknown")
pit_id = alert.get("pit_id", "")
procedure = alert_procedures.get(level, alert_procedures["warning"])
# RAG-Anfrage für spezifischere Anweisungen
rag_result = self.query_manual(
f"Wie handle ich eine {level}-Situation in Grube {pit_id}?",
context=alert
)
return {
"immediate_action": procedure,
"detailed_guidance": rag_result.get("answer", procedure),
"sources": rag_result.get("sources", []),
"confidence": rag_result.get("confidence", 0.5)
}
Beispiel-Nutzung
rag_system = ProcessManualRAG(system)
Anfrage mit Kontext
context = {
"pit_id": "JC-007",
"temperature": 43.5,
"alert_level": "dangerous",
"fermentation_stage": "Hauptgärung"
}
result = rag_system.query_manual(
"Welche Sofortmaßnahmen sind bei Überhitzung zu ergreifen?",
context=context
)
print(f"[OK] Kimi-RAG Antwort erhalten (Provider: {result['provider']})")
print(f"[COST] Geschätzte Kosten: ${result['cost_estimate']['cost_usd']:.4f}")Intelligenter Fallback-Mechanismus
Das Herzstück unseres Systems ist der intelligente Fallback-Mechanismus. Er orchestriert automatisch die Umschaltung zwischen Providern basierend auf Verfügbarkeit, Latenz und Kosten:
#!/usr/bin/env python3
"""
Modul 4: Orchestrierter Fallback-Manager
Multi-Provider mit Lastverteilung und Kostenoptimierung
"""
import asyncio
import time
from typing import Callable, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
import threading
@dataclass
class ProviderMetrics:
"""Echtzeit-Metriken für jeden Provider"""
name: str
is_healthy: bool = True
consecutive_failures: int = 0
total_requests: int = 0
failed_requests: int = 0
avg_latency_ms: float = 0.0
latency_history: List[float] = field(default_factory=list)
last_success: datetime = field(default_factory=datetime.now)
last_failure: datetime = None
cost_per_mtok: float = 0.0
rate_limit_remaining: int = 1000
@property
def error_rate(self) -> float:
if self.total_requests == 0:
return 0.0
return self.failed_requests / self.total_requests
@property
def health_score(self) -> float:
"""Berechnet Gesundheitsscore (0-1)"""
score = 1.0
# Fehlerrate-Penalty
score -= min(self.error_rate * 2, 0.5)
# Latenz-Penalty
if self.avg_latency_ms > 100:
score -= 0.2
elif self.avg_latency_ms > 50:
score -= 0.1
# Verfügbarkeits-Penalty
if self.consecutive_failures > 0:
score -= min(self.consecutive_failures * 0.1, 0.3)
return max(score, 0.0)
class FallbackOrchestrator:
"""Zentraler Orchestrator für Multi-Provider-Fallback"""
# Provider-Konfiguration (HolySheep 2026 Preise)
PROVIDER_CONFIG = {
"gemini-2.5-flash": {
"cost_per_mtok": 2.50,
"max_latency_ms": 50,
"priority": 1,
"strengths": ["Bildanalyse", "Multimodal"]
},
"kimi-pro": {
"cost_per_mtok": 3.00,
"max_latency_ms": 80,
"priority": 2,
"strengths": ["Dokumentanalyse", "Lange Kontexte"]
},
"deepseek-v3.2": {
"cost_per_mtok": 0.42, # 83% günstiger als Gemini
"max_latency_ms": 45,
"priority": 3,
"strengths": ["Kostenoptimierung", "Schnelle Antworten"]
}
}
def __init__(self):
self.providers = {
name: ProviderMetrics(name=name, cost_per_mtok=cfg["cost_per_mtok"])
for name, cfg in self.PROVIDER_CONFIG.items()
}
self.fallback_rules = []
self.circuit_breakers = {}
self._lock = threading.RLock()
def execute_with_fallback(
self,
operation: str,
payload: dict,
preferred_provider: str = None
) -> dict:
"""
Führt Anfrage mit automatischem Fallback aus
Strategie:
1. Bevorzugter Provider (falls angegeben)
2. Gesundester verfügbarer Provider
3. Günstigster verfügbarer Provider (Emergency)
"""
execution_log = {
"operation": operation,
"start_time": time.time(),
"attempts": []
}
# Provider-Priorisierung
provider_order = self._get_provider_order(preferred_provider)
for attempt, provider_name in enumerate(provider_order):
metrics = self.providers[provider_name]
if not self._is_provider_available(metrics):
execution_log["attempts"].append({
"provider": provider_name,
"status": "skipped",
"reason": "Circuit breaker oder Rate limit"
})
continue
try:
print(f"[INFO] Versuche Provider: {provider_name} (Versuch {attempt + 1})")
result = self._execute_request(provider_name, payload)
# Erfolg!
self._update_metrics_success(provider_name, result)
execution_log["attempts"].append({
"provider": provider_name,
"status": "success",
"latency_ms": result.get("latency_ms", 0)
})
return {
"success": True,
"provider": provider_name,
"result": result,
"execution_log": execution_log,
"total_latency_ms": (time.time() - execution_log["start_time"]) * 1000
}
except Exception as e:
self._update_metrics_failure(provider_name)
execution_log["attempts"].append({
"provider": provider_name,
"status": "failed",
"error": str(e)
})
print(f"[WARN] Provider {provider_name} fehlgeschlagen: {e}")
# Bei kritischem Fehler: Circuit breaker
if "rate_limit" in str(e).lower() or "429" in str(e):
self._trigger_circuit_breaker(provider_name)
# Alle Provider fehlgeschlagen
return {
"success": False,
"error": "Alle Provider ausgefallen",
"execution_log": execution_log,
"emergency_mode": True
}
def _get_provider_order(self, preferred: str = None) -> List[str]:
"""Bestimmt optimale Provider-Reihenfolge"""
# Verfügbare Provider
available = [
(name, metrics.health_score, 1/metrics.cost_per_mtok)
for name, metrics in self.providers.items()
if self._is_provider_available(metrics)
]
if not available:
return list(self.PROVIDER_CONFIG.keys())
# Sortiere nach: 1) Preferred, 2) Health Score, 3) Kosten
def sort_key(item):
name, health, cost_efficiency = item
pref_bonus = 100 if name == preferred else 0
return (pref_bonus, health, cost_efficiency)
available.sort(key=sort_key, reverse=True)
return [item[0] for item in available]
def _is_provider_available(self, metrics: ProviderMetrics) -> bool:
"""Prüft Provider-Verfügbarkeit"""
# Circuit Breaker Check
if
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