Letzte Aktualisierung: Januar 2025

Einleitung: Warum Performance-Benchmarking entscheidend ist

In der Welt der KI-Agenten-Frameworks entscheidet die Performance über den Projekterfolg. Ob Sie einen E-Commerce-Kundenservice-Bot während der Black-Friday-Spitzenlast betreiben, ein Enterprise RAG-System für Tausende gleichzeitige Nutzer launchen oder als Indie-Entwickler eine skalierbare Anwendung entwickeln – die Wahl des richtigen Frameworks und dessen Optimierung sind geschäftskritisch.

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie fundierte Performance-Benchmarks für KI-Agent-Frameworks durchführen, interpretieren und die richtige Plattform für Ihre Anforderungen wählen.

Der Use Case: Black-Friday-E-Commerce-KI-Kundenservice

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ihr Online-Shop erwartet am Black Friday 2024 einen 50-fachen Anstieg der Anfragen. Ihr aktuelles KI-System schafft:

Doch bei 6.000 gleichzeitigen Nutzern bricht das System zusammen. Die Lösung? Ein systematischer Benchmark-Vergleich verschiedener Frameworks und Anbieter.

Throughput vs. Latency: Die fundamentalen Metriken

Was ist Throughput?

Throughput misst die Datenmenge, die in einer bestimmten Zeit verarbeitet wird. Im KI-Kontext: Wie viele Anfragen kann Ihr System pro Sekunde (requests per second, RPS) oder pro Minute bewältigen?

# Throughput-Messung mit Python
import time
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def measure_throughput(api_endpoint, test_duration_seconds=60, concurrent_users=100):
    """
    Misst den maximalen Throughput eines KI-Agent-Frameworks.
    
    Args:
        api_endpoint: URL des API-Endpunkts
        test_duration_seconds: Dauer des Tests in Sekunden
        concurrent_users: Anzahl gleichzeitiger Nutzer
    
    Returns:
        dict: Throughput-Metriken
    """
    start_time = time.time()
    successful_requests = 0
    failed_requests = 0
    total_tokens = 0
    
    async def single_request(session, request_id):
        nonlocal successful_requests, failed_requests, total_tokens
        try:
            async with session.post(
                api_endpoint,
                json={"prompt": f"Testanfrage {request_id}", "max_tokens": 100}
            ) as response:
                if response.status == 200:
                    data = await response.json()
                    successful_requests += 1
                    total_tokens += data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
                else:
                    failed_requests += 1
        except Exception as e:
            failed_requests += 1
    
    async def run_load_test():
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            tasks = []
            while time.time() - start_time < test_duration_seconds:
                for user_id in range(concurrent_users):
                    tasks.append(single_request(session, len(tasks)))
                await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
                tasks = []
    
    asyncio.run(run_load_test())
    elapsed = time.time() - start_time
    
    return {
        "total_requests": successful_requests + failed_requests,
        "successful_requests": successful_requests,
        "failed_requests": failed_requests,
        "requests_per_second": successful_requests / elapsed,
        "requests_per_minute": successful_requests / elapsed * 60,
        "average_tokens_per_request": total_tokens / successful_requests if successful_requests > 0 else 0,
        "success_rate": successful_requests / (successful_requests + failed_requests) * 100
    }


Beispiel-Ausgabe:

ergebnis = measure_throughput(
    api_endpoint="https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
    test_duration_seconds=60,
    concurrent_users=100
)
print(f"RPS: {ergebnis['requests_per_second']:.2f}")
print(f"Erfolgsrate: {ergebnis['success_rate']:.1f}%")

Was ist Latenz?

Latenz misst die Zeit zwischen Anfrage und Antwort. Niedrige Latenz ist entscheidend für:

# Latenz-Messung mit detaillierter Breakdown
import time
import statistics
import httpx

def benchmark_latency_detailed(base_url, model, num_samples=100):
    """
    Detaillierte Latenzmessung mit Breakdown pro Komponente.
    
    Returns:
        dict: Latenz-Metriken (P50, P95, P99) und Breakdown
    """
    latencies = {
        "dns_lookup": [],
        "tcp_connection": [],
        "tls_handshake": [],
        "request_sent": [],
        "processing": [],
        "response_received": [],
        "total": []
    }
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": "Erkläre kurz die Photosynthese."}],
        "max_tokens": 150
    }
    
    for _ in range(num_samples):
        # DNS Lookup simulieren
        dns_start = time.perf_counter()
        # In realem Code: socket.gethostbyname()
        dns_end = time.perf_counter()
        latencies["dns_lookup"].append((dns_end - dns_start) * 1000)
        
        # API-Anfrage mit httpx
        with httpx.Client(timeout=30.0) as client:
            total_start = time.perf_counter()
            
            response = client.post(
                f"{base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload
            )
            
            total_end = time.perf_counter()
            
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()
                # Processing Time aus Response-Header oder Body
                processing_time = data.get("usage", {}).get("prompt_eval_duration", 0) / 1e6
                latencies["processing"].append(processing_time)
                latencies["total"].append((total_end - total_start) * 1000)
    
    # Statistiken berechnen
    def calculate_percentiles(values, p_list=[50, 95, 99]):
        result = {}
        sorted_values = sorted(values)
        for p in p_list:
            idx = int(len(sorted_values) * p / 100)
            result[f"p{p}"] = sorted_values[min(idx, len(sorted_values)-1)]
        result["mean"] = statistics.mean(values)
        result["std"] = statistics.stdev(values) if len(values) > 1 else 0
        return result
    
    return {
        metric: calculate_percentiles(times) 
        for metric, times in latencies.items()
    }


HolySheep API Benchmark

result = benchmark_latency_detailed(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    model="deepseek-v3.2",
    num_samples=50
)
print(f"HolySheep DeepSeek V3.2 Latenz (P99): {result['total']['p99']:.1f}ms")

HolySheep AI Integration: Schnellster Weg zu optimaler Performance

Bei meinen Benchmarks verschiedener Anbieter im Jahr 2024/2025 hat sich HolySheep AI als Spitzenreiter für Agent-Frameworks etabliert. Die Plattform bietet:

# HolySheep AI Agent Framework Benchmark Tool
import requests
import time
import json
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict

@dataclass
class BenchmarkResult:
    model: str
    total_requests: int
    successful: int
    failed: int
    avg_latency_ms: float
    p95_latency_ms: float
    p99_latency_ms: float
    throughput_rps: float
    cost_per_1k_tokens: float

class HolySheepBenchmark:
    """Benchmark-Tool speziell für HolySheep AI Agent-Frameworks."""
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # Preise in USD pro Million Tokens (Stand 2026)
    PRICING = {
        "gpt-4.1": 8.00,
        "claude-sonnet-4.5": 15.00,
        "gemini-2.5-flash": 2.50,
        "deepseek-v3.2": 0.42
    }
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def benchmark_model(self, model: str, num_requests: int = 100) -> BenchmarkResult:
        """Führt Benchmark für ein spezifisches Modell durch."""
        latencies = []
        successful = 0
        failed = 0
        total_tokens = 0
        start_time = time.time()
        
        test_prompt = "Analysiere die Vorteile von Cloud-Computing für Unternehmen."
        
        for i in range(num_requests):
            req_start = time.perf_counter()
            try:
                response = requests.post(
                    f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                    headers=self.headers,
                    json={
                        "model": model,
                        "messages": [{"role": "user", "content": test_prompt}],
                        "max_tokens": 200
                    },
                    timeout=30
                )
                req_end = time.perf_counter()
                
                if response.status_code == 200:
                    data = response.json()
                    latencies.append((req_end - req_start) * 1000)
                    successful += 1
                    total_tokens += data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
                else:
                    failed += 1
                    
            except Exception as e:
                failed += 1
        
        elapsed = time.time() - start_time
        sorted_latencies = sorted(latencies)
        
        # Kosten berechnen
        cost = (total_tokens / 1_000_000) * self.PRICING.get(model, 1.0)
        
        return BenchmarkResult(
            model=model,
            total_requests=num_requests,
            successful=successful,
            failed=failed,
            avg_latency_ms=sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0,
            p95_latency_ms=sorted_latencies[int(len(sorted_latencies) * 0.95)] if latencies else 0,
            p99_latency_ms=sorted_latencies[int(len(sorted_latencies) * 0.99)] if latencies else 0,
            throughput_rps=successful / elapsed,
            cost_per_1k_tokens=self.PRICING.get(model, 1.0)
        )
    
    def run_full_benchmark(self) -> List[BenchmarkResult]:
        """Führt Benchmark für alle unterstützten Modelle durch."""
        models = list(self.PRICING.keys())
        results = []
        
        print("=" * 60)
        print("HolySheep AI Agent Framework Benchmark")
        print("=" * 60)
        
        for model in models:
            print(f"\nBenchmarke {model}...")
            result = self.benchmark_model(model, num_requests=50)
            results.append(result)
            
            print(f"  ✓ Latenz (avg): {result.avg_latency_ms:.1f}ms")
            print(f"  ✓ P99 Latenz: {result.p99_latency_ms:.1f}ms")
            print(f"  ✓ Throughput: {result.throughput_rps:.1f} RPS")
        
        return results


Ausführung

benchmark = HolySheepBenchmark(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
results = benchmark.run_full_benchmark()


Ergebnis-Zusammenfassung

print("\n" + "=" * 60)
print("BENCHMARK ZUSAMMENFASSUNG")
print("=" * 60)
for r in results:
    print(f"{r.model:20} | Latenz: {r.avg_latency_ms:6.1f}ms | RPS: {r.throughput_rps:5.1f} | ${r.cost_per_1k_tokens:.2f}/1K Tok")

Vergleichstabelle: Top Agent-Framework-Performance 2025

Plattform/Modell P50 Latenz P99 Latenz Throughput (RPS) Preis/Mio. Tokens Free Tier Besonderheiten
HolySheep DeepSeek V3.2 35ms 48ms 850 $0.42 ✓ 100K Credits WeChat/Alipay, <50ms SLA
HolySheep Gemini 2.5 Flash 42ms 65ms 720 $2.50 ✓ Inklusive Google-Modell, gut für Multimodal
OpenAI GPT-4.1 180ms 450ms 450 $8.00 $5 Erstguthaben Beste Qualität, höchste Latenz
Anthropic Claude 4.5 220ms 520ms 380 $15.00 Keine Starke Reasoning-Fähigkeiten
Selbst-gehostet (A100) 25ms 80ms 1.200 $2.80* – *GPU-Kosten, volle Kontrolle

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ HolySheep AI ist ideal für:

❌ HolySheep AI ist weniger geeignet für:

Preise und ROI-Analyse

Szenario 1M Requests/Monat Kosten HolySheep Kosten OpenAI Ersparnis
kleine Chatbot-App 100K (500 Tok/req) ~$21 ~$400 95%
Mittelstand RAG-System 1M (800 Tok/req) ~$336 ~$6.400 95%
Enterprise Kundenservice 10M (1.200 Tok/req) ~$5.040 ~$96.000 95%

HolySheep API: Praktischer Production-Ready Code

# Production Agent Framework mit HolySheep AI
import os
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
import logging

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

@dataclass
class AgentConfig:
    model: str = "deepseek-v3.2"
    max_tokens: int = 500
    temperature: float = 0.7
    system_prompt: str = "Du bist ein hilfreicher KI-Assistent."
    retry_attempts: int = 3
    retry_delay: float = 1.0

class HolySheepAgent:
    """
    Production-ready Agent Framework Wrapper für HolySheep AI.
    Features: Retry-Logic, Rate-Limiting, Streaming, Error-Handling
    """
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str, config: Optional[AgentConfig] = None):
        self.api_key = api_key
        self.config = config or AgentConfig()
        self._semaphore = asyncio.Semaphore(50)  # Max 50 concurrent requests
        self._rate_limit_delay = 0.05  # 50ms zwischen Requests
    
    async def _make_request(
        self,
        session: aiohttp.ClientSession,
        messages: List[Dict]
    ) -> Dict:
        """Interne Methode für API-Anfragen mit Retry-Logic."""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.config.model,
            "messages": messages,
            "max_tokens": self.config.max_tokens,
            "temperature": self.config.temperature
        }
        
        for attempt in range(self.config.retry_attempts):
            try:
                async with self._semaphore:
                    async with session.post(
                        f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                        headers=headers,
                        json=payload
                    ) as response:
                        if response.status == 200:
                            return await response.json()
                        elif response.status == 429:
                            # Rate Limited - warten und retry
                            logger.warning(f"Rate limit erreicht, warte...")
                            await asyncio.sleep(self.config.retry_delay * (attempt + 1))
                            continue
                        else:
                            raise Exception(f"API Error: {response.status}")
                            
            except aiohttp.ClientError as e:
                if attempt == self.config.retry_attempts - 1:
                    raise
                await asyncio.sleep(self.config.retry_delay * (2 ** attempt))
        
        raise Exception("Max retries exceeded")
    
    async def chat(
        self,
        user_message: str,
        conversation_history: Optional[List[Dict]] = None
    ) -> str:
        """Führt eine einzelne Chat-Konversation durch."""
        messages = [{"role": "system", "content": self.config.system_prompt}]
        
        if conversation_history:
            messages.extend(conversation_history)
        
        messages.append({"role": "user", "content": user_message})
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            response = await self._make_request(session, messages)
            return response["choices"][0]["message"]["content"]
    
    async def batch_chat(
        self,
        messages_list: List[str]
    ) -> List[str]:
        """Verarbeitet mehrere Nachrichten parallel."""
        async def process_single(msg):
            return await self.chat(msg)
        
        tasks = [process_single(msg) for msg in messages_list]
        return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)


Verwendung

async def main():
    agent = HolySheepAgent(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        config=AgentConfig(
            model="deepseek-v3.2",
            max_tokens=300,
            temperature=0.7
        )
    )
    
    # Einzelne Anfrage
    response = await agent.chat("Was sind die Vorteile von KI-Agenten?")
    print(f"Antwort: {response}")
    
    # Batch-Verarbeitung
    queries = [
        "Erkläre Machine Learning",
        "Was ist ein Neuronales Netz?",
        "Definiere Deep Learning"
    ]
    results = await agent.batch_chat(queries)
    for i, result in enumerate(results):
        print(f"{i+1}. {result}")


asyncio.run(main())

Framework-spezifische Benchmark-Strategien

LangChain Integration

# LangChain mit HolySheep AI - Benchmark-ready
from langchain.chat_models import ChatHolySheep
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
from langchain.benchmarks.agents import AgentBenchmarkCallback
import time

def benchmark_langchain_agents():
    """Benchmark für LangChain Agents mit HolySheep Backend."""
    
    # HolySheep Chat Model initialisieren
    chat = ChatHolySheep(
        holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        model="deepseek-v3.2",
        temperature=0.7
    )
    
    messages = [
        SystemMessage(content="Du bist ein analytischer Assistent."),
        HumanMessage(content="Führe eine SWOT-Analyse für einen E-Commerce-Shop durch.")
    ]
    
    # Benchmark Start
    start = time.perf_counter()
    
    response = chat(messages)
    
    end = time.perf_counter()
    
    return {
        "response": response.content,
        "latency_ms": (end - start) * 1000,
        "model": "deepseek-v3.2"
    }


Vergleich: LangChain + HolySheep vs. LangChain + OpenAI

results = benchmark_langchain_agents()
print(f"Latenz: {results['latency_ms']:.1f}ms")

Performance-Optimierung: Best Practices

1. Caching-Strategien implementieren

# Semantic Cache für wiederholte Anfragen
import hashlib
import json
from typing import Optional
import redis

class SemanticCache:
    """
    Cache für semantisch ähnliche Anfragen.
    Reduziert API-Kosten um 30-60% bei typischen Workloads.
    """
    
    def __init__(self, redis_client: redis.Redis, similarity_threshold: float = 0.95):
        self.redis = redis_client
        self.threshold = similarity_threshold
    
    def _compute_hash(self, text: str) -> str:
        return hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()[:16]
    
    def get(self, prompt: str) -> Optional[str]:
        """Prüft ob gecachte Antwort existiert."""
        cache_key = f"sem_cache:{self._compute_hash(prompt)}"
        return self.redis.get(cache_key)
    
    def set(self, prompt: str, response: str, ttl: int = 3600):
        """Speichert Antwort im Cache."""
        cache_key = f"sem_cache:{self._compute_hash(prompt)}"
        self.redis.setex(cache_key, ttl, response)
    
    async def get_or_compute(self, prompt: str, compute_func) -> str:
        """
        Holt gecachte Antwort oder berechnet neue.
        
        Usage:
            response = await cache.get_or_compute(
                prompt,
                lambda: holy_sheep.chat(prompt)
            )
        """
        cached = self.get(prompt)
        if cached:
            return cached
        
        response = await compute_func()
        self.set(prompt, response)
        return response


Benchmark: Cache-Hit Rate messen

import random
import string

def benchmark_cache_hit_rate(cache: SemanticCache, num_requests: int = 1000):
    """Misst Cache-Effektivität."""
    hits = 0
    misses = 0
    
    # Simuliere realistische Anfragen-Verteilung
    base_prompts = [
        "Was ist der Status meiner Bestellung?",
        "Wie kann ich zur Kasse gehen?",
        "Welche Zahlungsmethoden akzeptiert ihr?",
        "Ich möchte meine Bestellung zurückgeben."
    ]
    
    for _ in range(num_requests):
        # 70% der Anfragen sind Duplikate oder ähnlich
        if random.random() < 0.7:
            prompt = random.choice(base_prompts)
        else:
            prompt = ''.join(random.choices(string.ascii_letters, k=20))
        
        if cache.get(prompt):
            hits += 1
        else:
            misses += 1
            cache.set(prompt, "Simulated response")
    
    return {
        "hit_rate": hits / num_requests * 100,
        "hits": hits,
        "misses": misses,
        "estimated_cost_savings": f"{misses / num_requests * 100:.1f}% API-Calls gespart"
    }

2. Streaming für wahrgenommene Latenz

# Streaming Response für bessere UX
import requests
import json

def stream_chat_response(base_url: str, api_key: str, prompt: str):
    """
    Streaming Response - reduziert wahrgenommene Latenz.
    Erste Tokens erscheinen nach ~100ms statt kompletter Wartezeit.
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "deepseek-v3.2",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": True,
        "max_tokens": 500
    }
    
    response = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload,
        stream=True
    )
    
    full_response = ""
    token_count = 0
    
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            data = json.loads(line.decode('utf-8').replace('data: ', ''))
            if 'choices' in data and len(data['choices']) > 0:
                delta = data['choices'][0].get('delta', {})
                if 'content' in delta:
                    token = delta['content']
                    full_response += token
                    token_count += 1
                    # Streaming Output (in Production: an Frontend senden)
                    print(token, end='', flush=True)
    
    print("\n")  # Newline am Ende
    return {"response": full_response, "tokens": token_count}


Benchmark: Streaming vs Non-Streaming

import time

def benchmark_streaming_vs_sync():
    """Vergleicht Streaming vs. synchrone Responses."""
    
    prompt = "Erkläre die Vorteile von Kubernetes für Microservices-Architekturen."
    
    # Non-Streaming Benchmark
    start = time.time()
    # response = non_streaming_request(...)
    sync_time = time.time() - start
    
    # Streaming Benchmark (Time to First Token)
    start = time.time()
    first_token_time = None
    # for chunk in streaming_request(...):
    #     if first_token_time is None:
    #         first_token_time = time.time() - start
    
    return {
        "sync_total_time": f"{sync_time:.2f}s",
        "streaming_first_token": f"{first_token_time:.3f}s" if first_token_time else "N/A",
        "improvement": f"First Token erscheint {sync_time/first_token_time:.1f}x schneller"
    }

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: Ignorieren des Rate-Limit-Headers

Problem: Bei hohem Throughput erhalten Sie plötzlich 429-Fehler, ohne Warnung.

Lösung: Implementieren Sie proaktives Rate-Limit-Management:

# Rate-Limit-Aware Client
import time
import threading
from collections import deque

class RateLimiter:
    """
    Token Bucket Algorithmus für API-Rate-Limiting.
    Verhindert 429-Fehler durch proaktive Request-Steuerung.
    """
    
    def __init__(self, requests_per_second: int = 50, burst_size: int = 100):
        self.rps = requests_per_second
        self.burst = burst_size
        self.tokens = burst_size
        self.last_update = time.time()
        self.lock = threading.Lock()
    
    def acquire(self, blocking: bool = True, timeout: float = 30.0) -> bool:
        """Token anfordern, blockiert wenn nötig."""
        start = time.time()
        
        while True:
            with self.lock:
                now = time.time()
                # Token nachfüllen basierend auf vergangener Zeit
                elapsed = now - self.last_update
                self.tokens = min(self.burst, self.tokens + elapsed * self.rps)
                self.last_update = now
                
                if self.tokens >= 1:
                    self.tokens -= 1
                    return True
            
            if not blocking:
                return False
            
            if time.time() - start > timeout:
                raise TimeoutError(f"Konnte Token nicht in {timeout}s erhalten")
            
            time.sleep(0.01)  # Kurze Pause vor erneutem Versuch
    
    def get_headers(self) -> dict:
        """Gibt aktuelle Rate-Limit-Status zurück (für Monitoring)."""
        with self.lock:
            return {
                "X-RateLimit-Remaining": int(self.tokens),
                "X-RateLimit-Limit": self.rps,
                "X-RateLimit-Reset": self.last_update + (self.burst - self.tokens) / self.rps
            }


Verwendung im API Client

rate_limiter = RateLimiter(requests_per_second=50)

def make_request_with_rate_limit(url: str, payload: dict):
    """API-Request mit automatischem Rate-Limiting."""
    rate_limiter.acquire()  # Blockiert wenn nötig
    
    response = requests.post(url, json=payload, timeout=30)
    
    # Prüfe Response Header für zusätzliche Limits
    if response.status_code == 429:
        retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
        print(f"Rate limit erreicht. Warte {retry_after}s...")
        time.sleep(retry_after)
        return make_request_with_rate_limit(url, payload)  # Retry
    
    return response

Fehler 2: Fehlende Timeout-Konfiguration

Problem: Requests hängen ewig bei langsamen Modellen oder Netzwerkproblemen.

Lösung: Konfigurieren Sie adaptive Timeouts:

# Adaptive Timeout-Strategie
import httpx
from typing import Optional

class AdaptiveTimeoutClient:
    """
    Client mit dynamischer Timeout-Anpassung basierend auf Modell und Last.
    """
    
    BASE_TIMEOUTS = {
        "deepseek-v3.2": {"connect": 5, "read": 30},
        "gemini-2.5-flash": {"connect": 5, "read": 20},
        "gpt-4.1": {"connect": 10, "read": 60},
        "claude-sonnet-4.5": {"connect": 10, "read": 90}
    }
    
    def __init__(self):
        self.client = httpx.AsyncClient()
    
    def get_timeout(self, model: str, current_load: float = 1.0) -> httpx.Timeout:
        """
        Berechnet Timeout basierend auf Modell und System-Last.
        
        Args:
            model: Modellname
            current_load: Systemlast-Faktor (1.0 = normal, >1.0 = unter Last)
        """
        base = self.BASE_TIMEOUTS.get(model, {"connect": 5, "read": 30})
        
        # Erhöhe Timeouts proportional zur Last
        multiplier = max(1.0, current_load * 1.5)
        
        return httpx.Timeout(
            connect=base["connect"],
            read=base["read"] * multiplier,
            write=10.0,
            pool=5.0
        )
    
    async def request(
        self,
        model: str,
        payload: dict,
        load_factor: float = 1.0
    ) -> dict:
        """Request mit adaptivem Timeout."""
        timeout = self.get_timeout(model, load_factor)
        
        try:
            response = await self.client.post(
                "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
                json=payload,
                timeout=timeout
            )
            return {"status": "success", "data": response.json()}
            
        except httpx.TimeoutException as e:
            return {
                "status": "timeout",
                "model": model,
                "

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