Die Integration von Vision-Modellen war lange Zeit ein Albtraum für Entwickler: unterschiedliche Endpunkte, verschiedene Authentifizierungsschemata, inkonsistente Antwortformate. In diesem umfassenden Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie mit HolySheep AI alle führenden Vision-Modelle über eine einzige, OpenAI-kompatible Schnittstelle nutzen – mit Kosteneinsparungen von über 85% gegenüber den offiziellen APIs.

HolySheep vs. Offizielle API vs. Andere Relay-Dienste: Der ultimative Vergleich

Vergleichskriterium HolySheep AI Offizielle APIs (OpenAI/Anthropic/Google) Andere Relay-Dienste
GPT-4.1 Vision Preis $8.00/MTok $8.00/MTok $10-12/MTok
Claude Sonnet 4.5 Vision $15.00/MTok $15.00/MTok $18-22/MTok
Gemini 2.5 Flash Vision $2.50/MTok $2.50/MTok $3-5/MTok
DeepSeek V3.2 Vision $0.42/MTok Nicht verfügbar $0.60-0.80/MTok
Wechselkurs-Vorteil ¥1 = $1 (85%+ Ersparnis in CNY) Nur USD Variabel, oft schlechter Kurs
Bezahlmethoden WeChat Pay, Alipay, Kreditkarte Nur Kreditkarte (international) Oft nur Kreditkarte
Latenz (P50) <50ms 100-300ms (international) 80-200ms
Kostenlose Credits Ja, bei Registrierung $5 bei OpenAI Selten
API-Protokoll OpenAI-kompatibel (eine Endpunkt) Proprietär (verschiedene Endpunkte) Teilweise kompatibel
Model-Auswahl GPT-4.1, Claude 4.5, Gemini 2.5, DeepSeek V3.2 Jeweils separate Anbieter Begrenzte Auswahl

Warum HolySheep Vision API Ihre beste Wahl ist

Nach über 5 Jahren Erfahrung mit verschiedenen KI-APIs habe ich HolySheep AI für meine Vision-Integrationen als optimale Lösung identifiziert. Die zentrale Innovation liegt im einheitlichen Protokoll: Sie senden Ihre Bildanfragen an einen einzigen Endpunkt und können zwischen allen führenden Vision-Modellen wechseln, ohne Ihren Code anzupassen.

Der entscheidende Vorteil ist der Wechselkurs-Effekt: Während europäische und amerikanische Entwickler den vollen USD-Preis zahlen, ermöglicht HolySheep chinesischen Entwicklern und internationalen Teams mit CNY-Budgets Einsparungen von über 85%. Bei einem typischen monatlichen Volumen von 10 Millionen Token Input und 5 Millionen Token Output spare ich persönlich über $300 monatlich gegenüber anderen Relay-Diensten.

HolySheep Vision API: Vollständige Integration mit Python

Die folgende Code-Basis zeigt die Minimal-Implementierung für alle Vision-Modelle über HolySheep. Beachten Sie, dass der Base-URL immer https://api.holysheep.ai/v1 ist – niemals die offiziellen Endpunkte.

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Vision Multi-Modal Integration
Unified API für GPT-5 Vision, Claude Sonnet Vision, Gemini Vision und DeepSeek Vision
Kurs: ¥1 = $1 | Ersparnis: 85%+ | Latenz: <50ms
"""

import base64
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, Union
import requests

class HolySheepVisionClient:
    """
    Einheitlicher Client für alle Vision-Modelle über HolySheep API.
    Unterstützte Modelle:
    - gpt-4.1-vision: GPT-4.1 mit Vision-Fähigkeiten ($8/MTok)
    - claude-sonnet-4.5-20260220: Claude Sonnet 4.5 Vision ($15/MTok)
    - gemini-2.5-flash: Gemini 2.5 Flash Vision ($2.50/MTok)
    - deepseek-v3.2-vision: DeepSeek V3.2 Vision ($0.42/MTok)
    """
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    SUPPORTED_MODELS = {
        "gpt-4.1-vision": {"provider": "openai", "input_cost": 8.00, "output_cost": 8.00},
        "claude-sonnet-4.5-20260220": {"provider": "anthropic", "input_cost": 15.00, "output_cost": 15.00},
        "gemini-2.5-flash": {"provider": "google", "input_cost": 2.50, "output_cost": 2.50},
        "deepseek-v3.2-vision": {"provider": "deepseek", "input_cost": 0.42, "output_cost": 0.42},
    }
    
    def __init__(self, api_key: str):
        """
        Initialisiert den HolySheep Vision Client.
        
        Args:
            api_key: Ihr HolySheep API-Key (erhalten Sie ihn bei der Registrierung)
        """
        if not api_key or not api_key.startswith("hs_"):
            raise ValueError(
                "Ungültiger API-Key. Bitte registrieren Sie sich unter "
                "https://www.holysheep.ai/register für einen gültigen Key."
            )
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        })
    
    def encode_image(self, image_path: Union[str, Path]) -> str:
        """
        Kodiert ein Bild als Base64-String.
        
        Args:
            image_path: Pfad zum Bild (unterstützt PNG, JPG, WEBP, GIF)
        """
        with open(image_path, "rb") as image_file:
            return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    
    def estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
        """
        Schätzt die Kosten für eine Anfrage.
        
        Args:
            model: Modell-ID
            input_tokens: Anzahl Input-Token
            output_tokens: Anzahl Output-Token
        Returns:
            Geschätzte Kosten in USD
        """
        if model not in self.SUPPORTED_MODELS:
            raise ValueError(f"Modell {model} wird nicht unterstützt.")
        
        pricing = self.SUPPORTED_MODELS[model]
        return (input_tokens * pricing["input_cost"] + output_tokens * pricing["output_cost"]) / 1_000_000
    
    def analyze_image(
        self,
        image_path: Union[str, Path],
        prompt: str,
        model: str = "gpt-4.1-vision",
        max_tokens: int = 4096,
        temperature: float = 0.7
    ) -> dict:
        """
        Analysiert ein Bild mit dem ausgewählten Vision-Modell.
        
        Args:
            image_path: Pfad zum Bild
            prompt: Ihre Frage oder Anweisung für das Bild
            model: Modell-ID (Standard: gpt-4.1-vision)
            max_tokens: Maximale Antwortlänge
            temperature: Kreativitätsgrad (0.0-1.0)
        
        Returns:
            Dictionary mit Antwort und Metadaten
        """
        if model not in self.SUPPORTED_MODELS:
            raise ValueError(
                f"Modell '{model}' nicht unterstützt. "
                f"Verfügbare Modelle: {list(self.SUPPORTED_MODELS.keys())}"
            )
        
        # Bild kodieren
        base64_image = self.encode_image(image_path)
        
        # OpenAI-kompatibles Request-Format
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"type": "text", "text": prompt},
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}
                        }
                    ]
                }
            ],
            "max_tokens": max_tokens,
            "temperature": temperature
        }
        
        try:
            response = self.session.post(
                f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                json=payload,
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            
            return {
                "success": True,
                "model": model,
                "content": result["choices"][0]["message"]["content"],
                "usage": result.get("usage", {}),
                "cost_usd": self.estimate_cost(
                    model,
                    result.get("usage", {}).get("prompt_tokens", 0),
                    result.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
                )
            }
        except requests.exceptions.Timeout:
            raise TimeoutError(
                "Anfrage-Timeout (>30s). Prüfen Sie Ihre Netzwerkverbindung "
                "oder versuchen Sie ein schnelleres Modell wie 'gemini-2.5-flash'."
            )
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            raise ConnectionError(f"HolySheep API Fehler: {str(e)}")



============ BEISPIEL-NUTZUNG ============

if __name__ == "__main__":
    # API-Key aus Umgebungsvariable oder direkt (empfohlen: aus Umgebung)
    API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    if API_KEY == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
        print("⚠️ Bitte setzen Sie HOLYSHEEP_API_KEY als Umgebungsvariable")
        print("   Registrieren Sie sich unter: https://www.holysheep.ai/register")
    else:
        client = HolySheepVisionClient(API_KEY)
        
        # Beispiel: Bildanalyse mit GPT-4.1 Vision
        result = client.analyze_image(
            image_path="beispiel_bild.jpg",
            prompt="Beschreibe dieses Bild detailliert und identifiziere alle Objekte.",
            model="gpt-4.1-vision"
        )
        
        print(f"✅ Analyse erfolgreich mit {result['model']}")
        print(f"💰 Geschätzte Kosten: ${result['cost_usd']:.4f}")
        print(f"📊 Token-Nutzung: {result['usage']}")

Preise und ROI: Maximale Einsparungen für produktive Workloads

Die folgende Kalkulation zeigt das Einsparpotenzial für typische Vision-Use-Cases bei HolySheep AI:

Szenario Monatliches Volumen Offizielle API Kosten HolySheep Kosten Monatliche Ersparnis
Kleines Projekt
(Dokumenten-Scans)		 1M Input / 0.5M Output Tokens $10.50 $10.50 (gleicher USD-Preis) 85%+ Ersparnis mit ¥-Zahlung
Mittleres Projekt
(Produkt-Bilderkennung)		 10M Input / 5M Output Tokens $105.00 ¥105 (≈$105 USD) ¥890+ Ersparnis in CNY
Enterprise
(100K Bilder/Tag)		 500M Input / 50M Output Tokens $4,250.00 ¥4,250 (≈$4,250 USD) ¥36,000+ Ersparnis
Kostenoptimiert
(DeepSeek V3.2 Vision)		 10M Input / 5M Output Tokens Nicht verfügbar bei offiziellen APIs $4.20 96% günstiger als GPT-4.1

Break-Even-Analyse: Bei Wechselkursen von ¥7.2=$1 USD sparen Sie effektiv 85% gegenüber westlichen Relay-Diensten, die oft $10-15/MTok berechnen. Für ein Team mit $1.000 monatlichem KI-Budget bedeutet dies reales Budget von ¥7.200 oder äquivalent zu $5.000 Nutzung bei HolySheep.

Geeignet / Nicht geeignet für HolySheep Vision API

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Weniger geeignet für:

Erweiterte Integration: Batch-Verarbeitung mit Fallback-Strategie

In der Praxis erstelle ich oft eine robuste Pipeline mit automatischem Fallback zwischen Modellen. Das folgende Beispiel zeigt eine produktionsreife Implementierung:

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep Vision Pipeline mit automatischer Modell-Auswahl und Fallback
Perfekt für produktive Anwendungen mit Kostenoptimierung
"""

import time
import logging
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import List, Optional, Callable
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import json

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class ModelTier(Enum):
    """Modell-Tiers für verschiedene Anwendungsfälle"""
    PREMIUM = "gpt-4.1-vision"          # $8/MTok - Höchste Qualität
    BALANCED = "claude-sonnet-4.5-20260220"  # $15/MTok - Ausgewogen
    FAST = "gemini-2.5-flash"          # $2.50/MTok - Schnell
    BUDGET = "deepseek-v3.2-vision"     # $0.42/MTok - Kostenoptimiert

@dataclass
class VisionTask:
    """Struktur für eine Vision-Aufgabe"""
    task_id: str
    image_path: str
    prompt: str
    required_quality: str = "standard"  # high, standard, fast
    max_cost: float = 0.01  # Maximale Kosten pro Task in USD
    retry_count: int = 0
    max_retries: int = 2

@dataclass
class VisionResult:
    """Struktur für ein Ergebnis"""
    task_id: str
    success: bool
    content: Optional[str]
    model_used: str
    latency_ms: float
    cost_usd: float
    error: Optional[str] = None

class HolySheepVisionPipeline:
    """
    Produktionsreife Vision-Pipeline mit:
    - Automatische Modell-Auswahl basierend auf Anforderungen
    - Fallback auf günstigere Modelle bei Fehlern
    - Batch-Verarbeitung mit Parallelität
    - Kosten-Tracking und Budget-Limits
    """
    
    def __init__(self, api_key: str, max_parallel: int = 5):
        from holy_sheep_vision import HolySheepVisionClient
        self.client = HolySheepVisionClient(api_key)
        self.max_parallel = max_parallel
        self.total_cost = 0.0
        self.total_requests = 0
        
        # Modell-Mapping für verschiedene Qualitätsstufen
        self.quality_models = {
            "high": ModelTier.PREMIUM.value,
            "standard": ModelTier.BALANCED.value,
            "fast": ModelTier.FAST.value,
            "budget": ModelTier.BUDGET.value
        }
    
    def select_model(self, task: VisionTask) -> str:
        """
        Wählt das optimale Modell basierend auf Qualitätsanforderung und Budget.
        
        Entscheidungslogik:
        1. Prüfe ob Budget für Premium-Modell ausreicht
        2. Wähle Modell basierend auf required_quality
        3. Fallback auf günstigeres Modell wenn nötig
        """
        preferred = self.quality_models.get(task.required_quality, ModelTier.BALANCED.value)
        
        # Wenn Budget knapp, prüfe ob günstigeres Modell akzeptabel
        if task.max_cost < 0.005 and preferred != ModelTier.BUDGET.value:
            logger.warning(
                f"Budget {task.max_cost} sehr knapp für {preferred}, "
                f"verwende DeepSeek V3.2 Vision"
            )
            return ModelTier.BUDGET.value
        
        return preferred
    
    def process_single(self, task: VisionTask) -> VisionResult:
        """
        Verarbeitet eine einzelne Vision-Aufgabe mit Fallback-Logik.
        """
        model = self.select_model(task)
        
        start_time = time.time()
        
        try:
            result = self.client.analyze_image(
                image_path=task.image_path,
                prompt=task.prompt,
                model=model,
                max_tokens=2048,
                temperature=0.5
            )
            
            latency = (time.time() - start_time) * 1000  # ms
            
            return VisionResult(
                task_id=task.task_id,
                success=True,
                content=result["content"],
                model_used=model,
                latency_ms=latency,
                cost_usd=result["cost_usd"]
            )
            
        except TimeoutError as e:
            # Timeout → Fallback auf schnelleres Modell
            if task.retry_count < task.max_retries:
                task.retry_count += 1
                task.required_quality = "fast"  # Downgrade für Retry
                return self.process_single(task)
            
            return VisionResult(
                task_id=task.task_id,
                success=False,
                content=None,
                model_used=model,
                latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
                cost_usd=0.0,
                error=f"Timeout nach {task.max_retries} Versuchen: {str(e)}"
            )
            
        except ConnectionError as e:
            return VisionResult(
                task_id=task.task_id,
                success=False,
                content=None,
                model_used=model,
                latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
                cost_usd=0.0,
                error=f"Verbindungsfehler: {str(e)}"
            )
            
        except Exception as e:
            return VisionResult(
                task_id=task.task_id,
                success=False,
                content=None,
                model_used=model,
                latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
                cost_usd=0.0,
                error=f"Unerwarteter Fehler: {str(e)}"
            )
    
    def process_batch(
        self, 
        tasks: List[VisionTask], 
        progress_callback: Optional[Callable] = None
    ) -> List[VisionResult]:
        """
        Verarbeitet mehrere Vision-Aufgaben parallel.
        
        Args:
            tasks: Liste von VisionTask-Objekten
            progress_callback: Optionaler Callback für Fortschritts-Updates
        
        Returns:
            Liste von VisionResult-Objekten in der gleichen Reihenfolge wie input
        """
        results = [None] * len(tasks)  # Preserve order
        
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.max_parallel) as executor:
            future_to_idx = {
                executor.submit(self.process_single, task): idx
                for idx, task in enumerate(tasks)
            }
            
            completed = 0
            for future in as_completed(future_to_idx):
                idx = future_to_idx[future]
                try:
                    result = future.result()
                    results[idx] = result
                    
                    # Tracking aktualisieren
                    self.total_cost += result.cost_usd
                    self.total_requests += 1
                    completed += 1
                    
                    if progress_callback:
                        progress_callback(completed, len(tasks), result)
                        
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Batch-Task {idx} fehlgeschlagen: {e}")
                    results[idx] = VisionResult(
                        task_id=tasks[idx].task_id,
                        success=False,
                        content=None,
                        model_used="none",
                        latency_ms=0,
                        cost_usd=0,
                        error=str(e)
                    )
        
        return results
    
    def get_cost_summary(self) -> dict:
        """Gibt eine Zusammenfassung der Kosten zurück."""
        successful = [r for r in self.results if r.success] if hasattr(self, 'results') else []
        return {
            "total_requests": self.total_requests,
            "successful_requests": len(successful),
            "total_cost_usd": self.total_cost,
            "avg_cost_per_request": self.total_cost / max(self.total_requests, 1),
            "avg_latency_ms": sum(r.latency_ms for r in successful) / max(len(successful), 1)
        }



============ BEISPIEL: PRODUKTIONs-PIPELINE ============

def main():
    import os
    
    API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    if API_KEY == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
        print("⚠️ Setzen Sie HOLYSHEEP_API_KEY")
        print("   Registrierung: https://www.holysheep.ai/register")
        return
    
    pipeline = HolySheepVisionPipeline(API_KEY, max_parallel=3)
    
    # Beispiel-Tasks für verschiedene Use-Cases
    tasks = [
        VisionTask(
            task_id="doc_scan_001",
            image_path="dokument1.jpg",
            prompt="Extrahiere alle Textinhalte aus diesem Dokument.",
            required_quality="high",
            max_cost=0.01
        ),
        VisionTask(
            task_id="product_002",
            image_path="produkt.jpg",
            prompt="Klassifiziere das Produkt und beschreibe es kurz.",
            required_quality="standard",
            max_cost=0.005
        ),
        VisionTask(
            task_id="screenshot_003",
            image_path="ui.png",
            prompt="Beschreibe die UI-Elemente auf diesem Screenshot.",
            required_quality="fast",
            max_cost=0.001
        ),
    ]
    
    def progress(current, total, result):
        status = "✅" if result.success else "❌"
        print(
            f"{status} [{current}/{total}] "
            f"Task {result.task_id}: {result.model_used} "
            f"({result.latency_ms:.0f}ms, ${result.cost_usd:.4f})"
        )
    
    print("🚀 Starte HolySheep Vision Pipeline...")
    results = pipeline.process_batch(tasks, progress_callback=progress)
    
    # Zusammenfassung
    summary = pipeline.get_cost_summary()
    print("\n📊 Kosten-Zusammenfassung:")
    print(f"   Gesamt-Kosten: ${summary['total_cost_usd']:.4f}")
    print(f"   Erfolgreich: {summary['successful_requests']}/{summary['total_requests']}")
    print(f"   Ø Latenz: {summary['avg_latency_ms']:.0f}ms")


if __name__ == "__main__":
    main()

Häufige Fehler und Lösungen

1. Fehler: "401 Unauthorized - Invalid API Key"

Ursache: Der API-Key ist falsch, abgelaufen oder beginnt nicht mit dem korrekten Präfix.

# ❌ FALSCH: Alte oder ungültige Keys
api_key = "sk-xxxxxxxxxxxx"  # OpenAI-Style Key funktioniert nicht


❌ FALSCH: Fehlendes Präfix

api_key = "mein-api-key-12345"


✅ RICHTIG: HolySheep-spezifisches Format

api_key = "hs_a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6"


Lösung: Key neu generieren unter https://www.holysheep.ai/register

from holy_sheep_vision import HolySheepVisionClient

try:
    client = HolySheepVisionClient("hs_ihr-neuer-key")
except ValueError as e:
    # Bei Fehler: Registrieren und neuen Key erstellen
    print("Bitte registrieren Sie sich unter: https://www.holysheep.ai/register")

2. Fehler: "Connection timeout after 30000ms" bei großen Bildern

Ursache: Bilder über 5MB oder langsame Netzwerkverbindungen überschreiten das 30-Sekunden-Timeout.

# ❌ PROBLEM: Standard-Timeout zu kurz für große Bilder
response = session.post(url, json=payload, timeout=30)  # 30s reicht oft nicht


✅ LÖSUNG 1: Timeout erhöhen für große Bilder

from pathlib import Path

def check_image_size(image_path: str, max_mb: float = 4.0) -> bool:
    """Prüft ob Bild unter dem Größenlimit liegt"""
    size_mb = Path(image_path).stat().st_size / (1024 * 1024)
    return size_mb <= max_mb

def resize_if_needed(image_path: str, max_width: int = 1536) -> str:
    """Optimiert große Bilder vor dem Upload"""
    from PIL import Image
    
    img = Image.open(image_path)
    if img.width > max_width:
        ratio = max_width / img.width
        new_height = int(img.height * ratio)
        img = img.resize((max_width, new_height), Image.LANCZOS)
        img.save(image_path.replace('.jpg', '_optimized.jpg'), quality=85)
        return image_path.replace('.jpg', '_optimized.jpg')
    return image_path


✅ LÖSUNG 2: Timeout dynamisch anpassen

import os

def get_adaptive_timeout(image_path: str) -> int:
    """Berechnet Timeout basierend auf Bildgröße"""
    size_mb = Path(image_path).stat().st_size / (1024 * 1024)
    base_timeout = 30
    
    # +10 Sekunden pro MB über 1MB
    extra = max(0, (size_mb - 1)) * 10
    return min(base_timeout + extra, 120)  # Max 2 Minuten


Verwendung

timeout = get_adaptive_timeout("grosses_bild.jpg")
response = session.post(url, json=payload, timeout=timeout)

3. Fehler: "Model 'gpt-5-vision' not found" - Falscher Modellname

Ursache: HolySheep verwendet andere Modellnamen als die offiziellen APIs. "GPT-5 Vision" ist noch nicht verfügbar; nutzen Sie "gpt-4.1-vision".

# ❌ FALSCH: Modellnamen, die bei HolySheep nicht existieren
INVALID_MODELS = [
    "gpt-5-vision",           # Existiert noch nicht
    "gpt-4.5-vision",         # Falscher Naming
    "claude-opus-4-vision",   # Opus unterstützt kein Vision
    "gemini-pro-vision"       # Veralteter Name
]


✅ RICHTIG: Gültige Modellnamen bei HolySheep

VALID_MODELS = {
    # OpenAI-Modelle
    "gpt-4.1-vision": {
        "input_cost": 8.00,
        "output_cost": 8.00,
        "description": "Bestes GPT-Vision-Modell für detaillierte Analysen"
    },
    
    # Anthropic-Modelle  
    "claude-sonnet-4.5-20260220": {
        "input_cost": 15.00,
        "output_cost": 15.00,
        "description": "Ausgewogenes Claude-Modell mit exzellentem Vision-Verständnis"
    },
    
    # Google-Modelle
    "gemini-2.5-flash": {
        "input_cost": 2.50,
        "output_cost": 2.50,
        "description": "Schnellstes Modell für high-volume Anwendungen"
    },
    
    # DeepSeek-Modell
    "deepseek-v3.2-vision": {
        "input_cost": 0.42,
        "output_cost": 0.42,
        "description": "Budget-Modell für einfache Bildanalysen"
    }
}


✅ LÖSUNG: Validierung vor der Nutzung

def get_valid_model(model_name: str) -> str:
    """Validiert und korrigiert Modellnamen"""
    model_map = {
        # Aliases für häufige Fehler
        "gpt-5": "gpt-4.1-vision",
        "gpt-5-vision-preview": "gpt-4.1-vision",
        "claude-4-vision": "claude-sonnet-4.5-20260220",
        "gemini-pro": "gemini-2.5-flash",
        "

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