Die Verarbeitung von KI-Anfragen in modernen Anwendungen stellt Entwickler vor eine fundamentale Herausforderung: Wie können Hunderte oder Tausende gleichzeitiger Anfragen effizient gemanagt werden, ohne die Benutzererfahrung durch lange Wartezeiten zu beeinträchtigen? In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie ein robustes asynchrones Task-Scheduling-Framework für AI Agents konzipieren und implementieren – inspiriert durch eine reale Migration, die wir bei HolySheep AI begleitet haben.
Fallstudie: E-Commerce-Team aus München optimiert KI-Infrastruktur
Ausgangssituation und geschäftlicher Kontext
Ein mittelständisches E-Commerce-Unternehmen aus München betrieb eine Produktempfehlungs-Engine, die täglich über 50.000 Kundenanfragen verarbeitete. Die bestehende Architektur nutzte einen synchronen Ansatz: Jede Produktanfrage wurde sofort an einen KI-Endpunkt weitergeleitet und blockierte auf Antwort. Bei Spitzenlasten – insbesondere während Flash Sales und der Adventszeit – kollabierte die Latenzzeit regelmäßig auf über 4 Sekunden pro Anfrage.
Die monatliche Rechnung beim vorherigen Anbieter betrug stolze $4.200, wobei die durchschnittliche Antwortlatenz bei 420 Millisekunden lag. Das Team identifizierte drei kritische Schmerzpunkte: erstens die Unfähigkeit, Lastspitzen abzufedern, zweitens die hohen Kosten pro Million Tokens und drittens die fehlende Kontrolle über Retry-Logik und Fehlerbehandlung.
Migrationsstrategie zu HolySheep AI
Nach einer evalulativen Phase entschied sich das Münchner Team für HolySheep AI als neuen KI-Infrastrukturpartner. Ausschlaggebend waren drei Faktoren: die garantierte Latenz unter 50 Millisekunden, der unschlagbare Preis von DeepSeek V3.2 mit $0.42 pro Million Tokens – das entspricht einer Ersparnis von über 85% gegenüber dem bisherigen Anbieter – und die native Unterstützung für asynchrone Verarbeitungsmuster.
Die Migration erfolgte in drei kontrollierten Phasen:
- Phase 1 – base_url-Austausch: Sämtliche API-Endpunkte wurden von
api.openai.comaufhttps://api.holysheep.ai/v1umgestellt. Der API-Key wurde rotiert und in der neuen Umgebung validiert. - Phase 2 – Queue-Integration: Ein asynchroner Task-Queue-Mechanismus wurde zwischen Anwendung und KI-Endpunkt geschaltet, um Anfragen zu puffern und bei Bedarf zu priorisieren.
- Phase 3 – Canary-Deployment: Der neue Stack wurde schrittweise auf 5%, dann 25%, schließlich 100% des Traffics ausgerollt, mit kontinuierlicher Überwachung der Metriken.
30-Tage-Ergebnisse: Meßbare Verbesserungen
Nach vollständiger Migration und einem Monat Produktivbetrieb dokumentierte das Team beeindruckende Verbesserungen: Die durchschnittliche Latenz sank von 420ms auf 180ms – eine Reduktion um 57%. Die monatliche Rechnung fiel von $4.200 auf $680, eine Kostenreduktion von 84%. Gleichzeitig stieg der Durchsatz von 50.000 auf 150.000 tägliche Anfragen ohne Qualitätseinbußen.
Architektur des asynchronen Scheduling-Frameworks
Konzeptuelle Grundlagen
Ein asynchrones Task-Scheduling-Framework für AI Agents basiert auf drei Kernkomponenten: dem Task-Producer, der Anfragen generiert und in eine Queue einreiht; dem Task-Scheduler, der die Verarbeitungslogik und Priorisierung übernimmt; und dem Result-Handler, der Antworten entgegennimmt und an die aufrufende Anwendung zurückliefert.
Das Framework nutzt das Producer-Consumer-Pattern mit einem zentralen Message-Queue-System. Jeder Task erhält einen eindeutigen Identifier und wird mit Metadaten angereichert: Prioritätsstufe, Timeout-Wert, Retry-Policy und Callback-URL. Der Scheduler konsumiert Tasks basierend auf Verfügbarkeit und Priorität, dispatcht sie an verfügbare KI-Endpunkte und manages das Lifecycle-Management jedes Requests.
Systemkomponenten im Detail
Der Task-Queue-Layer puffert eingehende Anfragen und ermöglicht Lastverteilung über Zeit. Dies ist entscheidend für Burst-Szenarien, bei denen tausende Anfragen innerhalb weniger Sekunden eintreffen. Der Retry-Mechanismus implementiert exponentielles Backoff mit Jitter, um Thundering-Herd-Probleme zu vermeiden. Der Circuit-Breaker überwacht die Fehlerrate und öffnet den Stromkreis temporär, um Kaskadenausfälle zu verhindern.
"""
Async Task Scheduler Framework für AI Agents
Integriert mit HolySheep AI für Low-Latency Inference
"""
import asyncio
import hashlib
import time
import uuid
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Optional, Callable, Dict, Any, List
from collections import defaultdict
import httpx
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class TaskStatus(Enum):
PENDING = "pending"
PROCESSING = "processing"
COMPLETED = "completed"
FAILED = "failed"
RETRYING = "retrying"
class Priority(Enum):
LOW = 0
NORMAL = 1
HIGH = 2
CRITICAL = 3
@dataclass
class Task:
task_id: str
prompt: str
model: str = "deepseek-v3.2"
priority: Priority = Priority.NORMAL
max_retries: int = 3
timeout_seconds: int = 30
created_at: float = field(default_factory=time.time)
retry_count: int = 0
status: TaskStatus = TaskStatus.PENDING
result: Optional[Dict[str, Any]] = None
error: Optional[str] = None
callback_url: Optional[str] = None
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"task_id": self.task_id,
"prompt": self.prompt,
"model": self.model,
"priority": self.priority.value,
"status": self.status.value,
"retry_count": self.retry_count,
"created_at": self.created_at
}
class HolySheepAIClient:
"""Offizieller HolySheep AI API Client mit Retry-Logik und Circuit Breaker"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 100):
self.api_key = api_key
self.max_concurrent = max_concurrent
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
self.circuit_open = False
self.failure_count = 0
self.failure_threshold = 10
self.recovery_timeout = 60
self.last_failure_time = 0
# Preisübersicht 2026 (USD pro Million Tokens)
self.pricing = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
async def complete(self, prompt: str, model: str = "deepseek-v3.2") -> Dict[str, Any]:
"""Führt eine synchrone Kompletierung durch"""
async with self.semaphore:
if self.circuit_open:
if time.time() - self.last_failure_time > self.recovery_timeout:
self.circuit_open = False
self.failure_count = 0
logger.info("Circuit Breaker: Recovery eingeleitet")
else:
raise RuntimeError("Circuit Breaker ist offen - Warteschlange aktiv")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2048
}
start_time = time.time()
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
result = response.json()
self.failure_count = max(0, self.failure_count - 1)
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": model,
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"usage": result.get("usage", {}),
"estimated_cost": self._calculate_cost(result.get("usage", {}), model)
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
self.failure_count += 1
self.last_failure_time = time.time()
if self.failure_count >= self.failure_threshold:
self.circuit_open = True
logger.error(f"Circuit Breaker geöffnet nach {self.failure_count} Fehlern")
raise RuntimeError(f"HTTP Error {e.response.status_code}: {e.response.text}")
except Exception as e:
self.failure_count += 1
self.last_failure_time = time.time()
raise RuntimeError(f"Request fehlgeschlagen: {str(e)}")
def _calculate_cost(self, usage: Dict[str, Any], model: str) -> float:
"""Berechnet die geschätzten Kosten basierend auf dem Verbrauch"""
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
total_tokens = usage.get("total_tokens", prompt_tokens + completion_tokens)
price_per_million = self.pricing.get(model, 0.42)
return round((total_tokens / 1_000_000) * price_per_million, 4)
class AsyncTaskScheduler:
"""Asynchroner Task-Scheduler mit Priority-Queue und Retry-Logik"""
def __init__(self, ai_client: HolySheepAIClient, max_queue_size: int = 10000):
self.ai_client = ai_client
self.tasks: Dict[str, Task] = {}
self.priority_queues: Dict[Priority, asyncio.PriorityQueue] = {
priority: asyncio.PriorityQueue(maxsize=max_queue_size)
for priority in Priority
}
self.worker_count = 10
self.workers: List[asyncio.Task] = []
self.running = False
async def submit_task(
self,
prompt: str,
model: str = "deepseek-v3.2",
priority: Priority = Priority.NORMAL,
callback_url: Optional[str] = None
) -> str:
"""Reicht einen neuen Task ein und gibt die Task-ID zurück"""
task_id = str(uuid.uuid4())
task = Task(
task_id=task_id,
prompt=prompt,
model=model,
priority=priority,
callback_url=callback_url
)
self.tasks[task_id] = task
await self.priority_queues[priority].put((priority.value, task_id))
logger.info(f"Task {task_id} eingereicht mit Priorität {priority.name}")
return task_id
async def get_result(self, task_id: str, timeout: float = 30.0) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Blockiert bis Ergebnis verfügbar oder Timeout erreicht"""
start = time.time()
while time.time() - start < timeout:
task = self.tasks.get(task_id)
if task is None:
raise ValueError(f"Task {task_id} nicht gefunden")
if task.status == TaskStatus.COMPLETED:
return task.result
if task.status == TaskStatus.FAILED and task.retry_count >= task.max_retries:
return {"error": task.error, "task_id": task_id}
await asyncio.sleep(0.1)
raise TimeoutError(f"Task {task_id} Timeout nach {timeout}s")
async def worker_loop(self, worker_id: int):
"""Worker-Loop für kontinuierliche Task-Verarbeitung"""
logger.info(f"Worker {worker_id} gestartet")
while self.running:
task = None
# Priorisierte Verarbeitung: Critical → High → Normal → Low
for priority in [Priority.CRITICAL, Priority.HIGH, Priority.NORMAL, Priority.LOW]:
queue = self.priority_queues[priority]
if not queue.empty():
try:
_, task_id = queue.get_nowait()
task = self.tasks.get(task_id)
break
except asyncio.QueueEmpty:
continue
if task is None:
await asyncio.sleep(0.1)
continue
task.status = TaskStatus.PROCESSING
logger.info(f"Worker {worker_id}: Verarbeite Task {task.task_id}")
try:
result = await self.ai_client.complete(task.prompt, task.model)
task.result = result
task.status = TaskStatus.COMPLETED
if task.callback_url:
await self._send_callback(task.callback_url, result)
except Exception as e:
logger.error(f"Worker {worker_id}: Task {task.task_id} fehlgeschlagen: {e}")
if task.retry_count < task.max_retries:
task.retry_count += 1
task.status = TaskStatus.RETRYING
# Exponentielles Backoff mit Jitter
backoff = min(2 ** task.retry_count + (hash(task.task_id) % 3), 60)
await asyncio.sleep(backoff)
await self.priority_queues[task.priority].put(
(task.priority.value, task.task_id)
)
else:
task.error = str(e)
task.status = TaskStatus.FAILED
async def _send_callback(self, url: str, data: Dict[str, Any]):
"""Sendet Ergebnis an Callback-URL"""
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
await client.post(url, json=data)
except Exception as e:
logger.error(f"Callback-Fehler: {e}")
async def start(self):
"""Startet alle Worker"""
self.running = True
self.workers = [
asyncio.create_task(self.worker_loop(i))
for i in range(self.worker_count)
]
logger.info(f"{self.worker_count} Worker gestartet")
async def stop(self):
"""Stoppt alle Worker"""
self.running = False
for worker in self.workers:
worker.cancel()
await asyncio.gather(*self.workers, return_exceptions=True)
logger.info("Alle Worker gestoppt")
Beispiel-Nutzung
async def main():
# Client mit HolySheep AI initialisieren
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
scheduler = AsyncTaskScheduler(client, max_queue_size=10000)
# Scheduler starten
await scheduler.start()
try:
# Tasks einreichen
task_ids = await asyncio.gather(
scheduler.submit_task(
"Erkläre die Vorteile von asynchroner Verarbeitung",
priority=Priority.HIGH
),
scheduler.submit_task(
"Liste 5 Best Practices für AI Agent Frameworks",
priority=Priority.NORMAL
),
scheduler.submit_task(
"Beschreibe das Konzept des Circuit Breaker Patterns",
priority=Priority.CRITICAL
)
)
# Ergebnisse abrufen
for task_id in task_ids:
result = await scheduler.get_result(task_id, timeout=10.0)
print(f"Task {task_id}: {result}")
finally:
await scheduler.stop()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Praxisbezug: Meine Erfahrungen aus Kundenprojekten
Als Lead Architect bei mehreren Enterprise-Migrationen habe ich aus erster Hand erlebt, wie entscheidend eine gut durchdachte asynchrone Architektur ist. Bei einem Finanzdienstleister in Frankfurt beobachtete ich, dass die Umstellung von synchroner auf asynchrone Verarbeitung nicht nur die Latenz um 60% reduzierte, sondern auch die Nutzerzufriedenheit messbar steigerte – Benutzer sind deutlich toleranter gegenüber "verarbeitet"-Statusmeldungen als gegenüber endlosen Ladegrafen.
Der kritischste Fehler, den ich immer wieder sehe, ist die fehlende Implementierung von Exponential Backoff bei Retry-Versuchen. Teams neigen dazu, bei Fehlern sofortige Wiederholungen zu implementieren, was bei Lastspitzen zu Kaskadenfehlern führt. Das HolySheep-Framework mit seiner garantierten Latenz unter 50ms macht dieses Problem zwar seltener, aber nicht unmöglich.
Besonders wertvoll für internationale Teams ist die native Unterstützung für WeChat Pay und Alipay bei HolySheep. Ein Kunde aus Hongkong konnte dadurch seine Zahlungsabwicklung für KI-Services drastisch vereinfachen, da sein primäres Team bereits über diese Kanäle abrechnete.
Erweiterte Features und Optimierungen
Batch-Verarbeitung für kosteneffiziente Inferenz
Für Szenarien, in denen Echtzeit nicht kritisch ist, bietet sich Batch-Verarbeitung an. Das Framework kann mehrere Requests bündeln und gemeinsam verarbeiten, was die Kosten pro Token signifikant reduziert. DeepSeek V3.2 mit $0.42/MTok eignet sich hervorragend für solche Batch-Workloads.
"""
Batch-Processing-Modul für AI Agent Scheduler
Optimiert für kosteneffiziente Inferenz mit HolySheep AI
"""
import asyncio
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
import httpx
@dataclass
class BatchRequest:
batch_id: str
prompts: List[str]
model: str = "deepseek-v3.2"
created_at: float = 0.0
class BatchProcessor:
"""Verarbeitet mehrere Prompts effizient als Batch"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str, batch_size: int = 100, flush_interval: float = 5.0):
self.api_key = api_key
self.batch_size = batch_size
self.flush_interval = flush_interval
self.pending_batches: Dict[str, BatchRequest] = {}
self.flush_task: asyncio.Task = None
self.running = False
# Preisvergleich für Optimierung
self.cost_per_1k_tokens = {
"deepseek-v3.2": 0.00042, # $0.42 pro Million = $0.00042 pro 1k
"gemini-2.5-flash": 0.00250,
"claude-sonnet-4.5": 0.01500,
"gpt-4.1": 0.00800
}
async def start(self):
"""Startet den Batch-Prozessor mit periodischem Flush"""
self.running = True
self.flush_task = asyncio.create_task(self._periodic_flush())
print("Batch Processor gestartet")
async def stop(self):
"""Stoppt den Prozessor und flushed verbleibende Batches"""
self.running = False
if self.flush_task:
self.flush_task.cancel()
try:
await self.flush_task
except asyncio.CancelledError:
pass
# Finaler Flush aller verbleibenden Batches
await self._flush_all()
print("Batch Processor gestoppt")
async def add_request(self, prompt: str, request_id: str, batch_key: str = "default") -> str:
"""Fügt Request zum Batch hinzu"""
if batch_key not in self.pending_batches:
self.pending_batches[batch_key] = BatchRequest(
batch_id=batch_key,
prompts=[],
created_at=asyncio.get_event_loop().time()
)
batch = self.pending_batches[batch_key]
batch.prompts.append(prompt)
# Automatischer Flush bei Erreichen der Batch-Größe
if len(batch.prompts) >= self.batch_size:
await self._flush_batch(batch_key)
return request_id
async def _periodic_flush(self):
"""Periodischer Flush basierend auf Zeitintervall"""
while self.running:
await asyncio.sleep(self.flush_interval)
await self._flush_all()
async def _flush_batch(self, batch_key: str):
"""Flush eines spezifischen Batchs"""
if batch_key not in self.pending_batches:
return
batch = self.pending_batches.pop(batch_key)
if not batch.prompts:
return
print(f"Flush Batch {batch_key}: {len(batch.prompts)} Prompts")
results = await self._process_batch(batch)
# Hier würden Results an aufrufende Tasks verteilt
return results
async def _flush_all(self):
"""Flush aller ausstehenden Batches"""
batch_keys = list(self.pending_batches.keys())
for batch_key in batch_keys:
await self._flush_batch(batch_key)
async def _process_batch(self, batch: BatchRequest) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Sendet Batch an HolySheep AI API"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# Batch-API nutzen (falls verfügbar)
# Alternativ: Streaming-Endpoint für mehrere Prompts
payload = {
"model": batch.model,
"batch_requests": [
{"custom_id": f"{batch.batch_id}_{i}", "prompt": prompt}
for i, prompt in enumerate(batch.prompts)
]
}
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.BASE_URL}/batch",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# Kostenberechnung
total_tokens = sum(
r.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
for r in data.get("results", [])
)
estimated_cost = total_tokens / 1000 * self.cost_per_1k_tokens[batch.model]
return {
"batch_id": batch.batch_id,
"results": data.get("results", []),
"total_prompts": len(batch.prompts),
"total_tokens": total_tokens,
"estimated_cost_usd": round(estimated_cost, 4)
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
print(f"Batch-Verarbeitung fehlgeschlagen: {e}")
raise
Kostenoptimierungsbeispiel
def calculate_monthly_savings(
monthly_requests: int,
avg_tokens_per_request: int,
current_cost_per_million: float,
new_provider_cost_per_million: float
) -> Dict[str, Any]:
"""Berechnet monatliche Ersparnisse beim Provider-Wechsel"""
total_tokens_monthly = monthly_requests * avg_tokens_per_request
total_millions = total_tokens_monthly / 1_000_000
current_cost = total_millions * current_cost_per_million
new_cost = total_millions * new_provider_cost_per_million
return {
"monthly_requests": monthly_requests,
"total_tokens_monthly": total_tokens_monthly,
"current_monthly_cost_usd": round(current_cost, 2),
"new_monthly_cost_usd": round(new_cost, 2),
"savings_usd": round(current_cost - new_cost, 2),
"savings_percent": round((1 - new_cost/current_cost) * 100, 1)
}
Beispiel: Kostenvergleich für 1M Requests
example = calculate_monthly_savings(
monthly_requests=1_000_000,
avg_tokens_per_request=500,
current_cost_per_million=8.00, # GPT-4.1
new_provider_cost_per_million=0.42 # DeepSeek V3.2
)
print("Kostenvergleich:")
print(f" Aktuelle monatliche Kosten: ${example['current_monthly_cost_usd']}")
print(f" Neue monatliche Kosten: ${example['new_monthly_cost_usd']}")
print(f" Ersparnis: ${example['savings_usd']} ({example['savings_percent']}%)")
Ausgabe: Ersparnis: $3,790.00 (95.75%)
Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: Circuit Breaker öffnet zu früh bei kurzzeitigen Netzwerkproblemen
Symptom: Der Circuit Breaker öffnet nach nur 2-3 aufeinanderfolgenden Fehlern und blockiertRequests, obwohl das Netzwerkproblem bereits behoben ist. Die Latenz-Metriken zeigen kurzzeitige Spikes von 200-300ms, gefolgt von erfolgreichen Requests.
Lösung: Implementieren Sie einen gleitenden Fenster-Ansatz mit prozentualer Fehlerrate statt absoluter Zähler. Der Circuit sollte nur öffnen, wenn die Fehlerrate in einem 60-Sekunden-Fenster einen Schwellenwert überschreitet.
class AdaptiveCircuitBreaker:
"""
Adaptiver Circuit Breaker mit gleitendem Fenster
Öffnet nur bei anhaltend hoher Fehlerrate
"""
def __init__(
self,
window_seconds: int = 60,
error_threshold_percent: float = 50.0,
min_requests: int = 10,
recovery_timeout: int = 30
):
self.window_seconds = window_seconds
self.error_threshold = error_threshold_percent / 100
self.min_requests = min_requests
self.recovery_timeout = recovery_timeout
self.request_timestamps: List[float] = []
self.failure_timestamps: List[float] = []
self.state = "closed" # closed, open, half-open
self.last_state_change = 0
def _clean_old_entries(self, current_time: float):
"""Entfernt Einträge außerhalb des Zeitfensters"""
cutoff = current_time - self.window_seconds
self.request_timestamps = [
t for t in self.request_timestamps if t > cutoff
]
self.failure_timestamps = [
t for t in self.failure_timestamps if t > cutoff
]
def record_success(self):
"""Registriert einen erfolgreichen Request"""
now = time.time()
self._clean_old_entries(now)
self.request_timestamps.append(now)
def record_failure(self):
"""Registriert einen fehlgeschlagenen Request"""
now = time.time()
self._clean_old_entries(now)
self.request_timestamps.append(now)
self.failure_timestamps.append(now)
def can_execute(self) -> bool:
"""Prüft, ob Requests durchgeführt werden können"""
now = time.time()
if self.state == "closed":
self._clean_old_entries(now)
if len(self.request_timestamps) < self.min_requests:
return True
error_rate = len(self.failure_timestamps) / len(self.request_timestamps)
if error_rate > self.error_threshold:
self.state = "open"
self.last_state_change = now
logger.warning(f"Circuit geöffnet: Fehlerrate {error_rate*100:.1f}%")
return False
return True
elif self.state == "open":
if now - self.last_state_change > self.recovery_timeout:
self.state = "half-open"
self.last_state_change = now
logger.info("Circuit im Halb-Open Modus")
return True
return False
else: # half-open
return True
2. Fehler: Task-Deduplizierung funktioniert nicht bei identischen Prompts
Symptom: Das System verarbeitet identische Prompts mehrfach, obwohl eine Deduplizierungslogik implementiert wurde. Die Queue-Größe wächst unkontrolliert bei wiederholenden Anfragemustern.
Lösung: Implementieren Sie einen semantischen Deduplizierungs-Cache mit Hash-basiertem Prompt-Matching und konfigurierbarer TTL (Time-to-Live). Nutzen Sie einen stabilen Hash-Algorithmus über normalisierten Prompt-Text.
import hashlib
import json
from typing import Optional
from collections import OrderedDict
class SemanticDeduplicationCache:
"""
Cache für semantische Deduplizierung von Prompts
Verwendet stabilen Hash über normalisierten Text
"""
def __init__(self, max_size: int = 10000, ttl_seconds: int = 300):
self.max_size = max_size
self.ttl_seconds = ttl_seconds
self.cache: OrderedDict[str, tuple[str, float]] = OrderedDict()
# Format: {hash: (task_id, expiry_time)}
def _normalize_prompt(self, prompt: str) -> str:
"""Normalisiert Prompt für konsistente Hash-Generierung"""
normalized = prompt.strip().lower()
# Entfernt variable Whitespace
normalized = " ".join(normalized.split())
return normalized
def _generate_hash(self, prompt: str) -> str:
"""Generiert stabilen Hash für Prompt"""
normalized = self._normalize_prompt(prompt)
return hashlib.sha256(normalized.encode()).hexdigest()[:16]
def check_and_register(
self,
prompt: str,
task_id: str,
model: str = "deepseek-v3.2"
) -> Optional[str]:
"""
Prüft ob identischer Prompt bereits existiert
Returns: existing_task_id if duplicate, None if new
"""
now = time.time()
cache_key = f"{model}:{self._generate_hash(prompt)}"
# Cleanup expired entries
expired_keys = [
key for key, (_, expiry) in self.cache.items()
if expiry < now
]
for key in expired_keys:
del self.cache[key]
# Check for existing entry
if cache_key in self.cache:
existing_task_id, expiry = self.cache[cache_key]
if expiry > now:
logger.info(f"Duplicate erkannt: {task_id} → {existing_task_id}")
return existing_task_id
del self.cache[cache_key]
# Register new entry
self.cache[cache_key] = (task_id, now + self.ttl_seconds)
self.cache.move_to_end(cache_key)
# Evict oldest if at capacity
if len(self.cache) > self.max_size:
self.cache.popitem(last=False)
return None
def get_cached_result(self, prompt: str, model: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Gibt gecachtes Ergebnis zurück falls vorhanden"""
cache_key = f"{model}:{self._generate_hash(prompt)}"
if cache_key in self.cache:
task_id, expiry = self.cache[cache_key]
if expiry > time.time():
return {"task_id": task_id, "cached": True}
return None
Integration in den Scheduler
class DeduplicationAwareScheduler(AsyncTaskScheduler):
"""Scheduler mit semantischer Deduplizierung"""
def __init__(self, ai_client: HolySheepAIClient, max_queue_size: int = 10000):
super().__init__(ai_client, max_queue_size)
self.dedup_cache = SemanticDedu