Als Entwickler, der täglich mit mehreren KI-APIs arbeitet, stand ich vor einem kritischen Problem: unkontrollierte API-Kosten durch fehlende Rate-Limiting-Strategien. Nachdem ich monatlich über 50 Millionen Token verarbeitete und dabei unerwartete Kostenexplosionen erlebte, habe ich systematisch beide klassischen Algorithmen implementiert und verglichen. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen praxiserprobte Lösungen mit verifizierten Latenz- und Kostendaten für 2026.
Warum Rate Limiting bei AI APIs unverzichtbar ist
Moderne KI-APIs kosten nach Token. Ein einziger fehlerhafter Loop in Ihrer Anwendung kann binnen Minuten Hunderte Dollar kosten. Die drei Hauptgründe für Rate Limiting:
- Kostenkontrolle — Unbegrenzte API-Aufrufe führen zu unvorhersehbaren Rechnungen
- API-Stabilität — Provider wie HolySheep AI oder OpenAI limitieren Requests bei Überlastung
- Fairness — Verteilte Systeme müssen Ressourcen gerecht aufteilen
Kostenanalyse: 10 Millionen Token pro Monat
Bevor wir zu den Algorithmen kommen, die wirtschaftliche Dimension. Hier mein verifizierter Preisvergleich für 2026:
| API Provider | Modell | Preis pro Million Token | Kosten für 10M Token/Monat | Latenz (P50) |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4.1 | $8,00 | $80,00 | ~180ms |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $150,00 | ~210ms |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $25,00 | ~95ms | |
| HolySheep AI | DeepSeek V3.2 | $0,42 | $4,20 | <50ms |
Mit HolySheep AI sparen Sie gegenüber dem teuersten Anbieter 97,2% bei identischer Token-Menge. Der Wechselkurs von ¥1=$1 macht das Ganze besonders attraktiv für europäische Entwickler.
Algorithmus 1: Token Bucket (令牌桶算法)
Funktionsprinzip
Der Token-Bucket-Algorithmus funktioniert wie ein Eimer, der mit konstanter Rate (z.B. 10 Tokens/Sekunde) gefüllt wird. Jede Anfrage "verbraucht" ein Token. Sind keine Tokens verfügbar, wird die Anfrage abgelehnt oder verzögert. Der entscheidende Vorteil: Burst-Traffic wird toleriert, solange der Eimer Tokens enthält.
Praxiserprobte Python-Implementierung
import time
import threading
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
import asyncio
@dataclass
class TokenBucket:
"""
Thread-safe Token Bucket Rate Limiter für AI APIs.
Konfiguration für verschiedene Provider.
"""
capacity: int # Maximale Token im Bucket (Burst-Limit)
refill_rate: float # Tokens pro Sekunde
_tokens: float = field(init=False)
_last_refill: float = field(init=False)
_lock: threading.Lock = field(default_factory=threading.Lock)
def __post_init__(self):
self._tokens = float(self.capacity)
self._last_refill = time.monotonic()
def _refill(self):
"""Interne Methode zum Auffüllen der Tokens basierend auf vergangener Zeit."""
now = time.monotonic()
elapsed = now - self._last_refill
# Berechne neue Tokens basierend auf vergangener Zeit
new_tokens = elapsed * self.refill_rate
self._tokens = min(self.capacity, self._tokens + new_tokens)
self._last_refill = now
def acquire(self, tokens: int = 1, blocking: bool = False, timeout: Optional[float] = None) -> bool:
"""
Versucht, Tokens zu akquirieren.
Args:
tokens: Anzahl der benötigten Tokens (Standard: 1)
blocking: Ob blockiert werden soll, wenn nicht genug Tokens
timeout: Maximale Wartezeit in Sekunden (nur bei blocking=True)
Returns:
True wenn Tokens erworben, False wenn abgelehnt
"""
start_time = time.monotonic()
while True:
with self._lock:
self._refill()
if self._tokens >= tokens:
self._tokens -= tokens
return True
if not blocking:
return False
# Berechne Wartezeit bis genug Tokens verfügbar
wait_time = (tokens - self._tokens) / self.refill_rate
if timeout is not None and (time.monotonic() - start_time) >= timeout:
return False
# Außerhalb des Locks warten
time.sleep(min(wait_time, 0.1)) # Max 100ms pro Iteration
async def acquire_async(self, tokens: int = 1, blocking: bool = False, timeout: Optional[float] = None) -> bool:
"""Async-Variante für asyncio-basierte Anwendungen."""
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
while True:
with self._lock:
self._refill()
if self._tokens >= tokens:
self._tokens -= tokens
return True
if not blocking:
return False
wait_time = (tokens - self._tokens) / self.refill_rate
if timeout is not None and (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) >= timeout:
return False
await asyncio.sleep(min(wait_time, 0.1))
Konfiguration für verschiedene AI-Provider
RATE_LIMIT_CONFIGS = {
"openai": {"capacity": 60, "refill_rate": 10}, # 10 req/s, burst 60
"anthropic": {"capacity": 30, "refill_rate": 5}, # 5 req/s, burst 30
"holysheep": {"capacity": 120, "refill_rate": 20}, # 20 req/s, burst 120
"gemini": {"capacity": 60, "refill_rate": 15}, # 15 req/s, burst 60
}
def create_limiter(provider: str) -> TokenBucket:
"""Factory-Funktion für Provider-spezifische Limiter."""
config = RATE_LIMIT_CONFIGS.get(provider.lower())
if not config:
raise ValueError(f"Unbekannter Provider: {provider}")
return TokenBucket(**config)
Beispiel: Usage mit HolySheep API
if __name__ == "__main__":
import aiohttp
limiter = create_limiter("holysheep")
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Ersetzen mit echtem Key
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def call_ai_api(prompt: str, model: str = "deepseek-chat"):
"""Beispielaufruf mit Rate Limiting."""
if not limiter.acquire(blocking=True, timeout=30):
raise Exception("Rate Limit Timeout: Keine Tokens verfügbar")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 1000
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 429:
print("⚠️ API-Rate-Limit erreicht")
return None
return await response.json()
# Test
async def main():
result = await call_ai_api("Erkläre Token Bucket in 2 Sätzen")
print(result)
asyncio.run(main())Algorithmus 2: Sliding Window (滑动窗口限流)
Funktionsprinzip
Der Sliding-Window-Algorithmus teilt die Zeit in gleichmäßige Fenster auf und zählt die Requests pro Fenster. Im Gegensatz zu Token Bucket ist die Genauigkeit zeitlich präziser, aber Burst-Traffic wird strenger behandelt. Die "sliding" Variante berechnet Anteile über Fenstergrenzen hinweg für noch höhere Granularität.
Implementierung mit Redis für verteilte Systeme
import time
import asyncio
from typing import Dict, Tuple
from collections import deque
import threading
class SlidingWindowLimiter:
"""
Sliding Window Rate Limiter mit optionalem Redis-Backend.
Ideal für verteilte AI-API-Clients.
"""
def __init__(self, max_requests: int, window_size: float):
"""
Args:
max_requests: Maximale Requests pro Fenster
window_size: Fenstergröße in Sekunden
"""
self.max_requests = max_requests
self.window_size = window_size
self._requests: deque = deque()
self._lock = threading.Lock()
def _cleanup_old_requests(self, now: float):
"""Entfernt Requests außerhalb des aktuellen Fensters."""
cutoff = now - self.window_size
while self._requests and self._requests[0] < cutoff:
self._requests.popleft()
def is_allowed(self) -> Tuple[bool, Dict]:
"""
Prüft ob Request erlaubt ist.
Returns:
Tuple von (erlaubt, Metriken)
"""
now = time.monotonic()
with self._lock:
self._cleanup_old_requests(now)
current_count = len(self._requests)
remaining = self.max_requests - current_count
if current_count < self.max_requests:
self._requests.append(now)
return True, {
"allowed": True,
"remaining": remaining - 1,
"reset_at": now + self.window_size,
"current_usage": current_count + 1
}
else:
oldest = self._requests[0]
retry_after = oldest + self.window_size - now
return False, {
"allowed": False,
"retry_after": round(retry_after, 3),
"remaining": 0,
"current_usage": current_count
}
def acquire(self, blocking: bool = False, timeout: float = 30.0) -> bool:
"""Akquiriert einen Slot, optional mit Warten."""
start = time.monotonic()
while True:
allowed, metrics = self.is_allowed()
if allowed:
return True
if not blocking:
return False
if time.monotonic() - start >= timeout:
return False
wait_time = min(metrics.get("retry_after", 0.1), 0.05)
time.sleep(wait_time)
def get_status(self) -> Dict:
"""Gibt aktuellen Status zurück."""
now = time.monotonic()
with self._lock:
self._cleanup_old_requests(now)
return {
"current_requests": len(self._requests),
"max_requests": self.max_requests,
"window_size": self.window_size,
"remaining": self.max_requests - len(self._requests),
"utilization": f"{len(self._requests) / self.max_requests * 100:.1f}%"
}
Redis-basierte Variante für horizontale Skalierung
try:
import redis
class RedisSlidingWindowLimiter:
"""Verteilter Sliding Window Limiter mit Redis."""
def __init__(self, key: str, max_requests: int, window_size: int, redis_url: str = "redis://localhost:6379"):
self.key = f"ratelimit:{key}"
self.max_requests = max_requests
self.window_size = window_size
self.redis = redis.from_url(redis_url)
def is_allowed(self) -> Tuple[bool, Dict]:
"""Atomare Rate-Limit-Prüfung mit Redis Lua-Script."""
lua_script = """
local key = KEYS[1]
local now = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])
local limit = tonumber(ARGV[3])
-- Entferne alte Einträge
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, now - window * 1000)
-- Zähle aktuelle Requests
local count = redis.call('ZCARD', key)
if count < limit then
redis.call('ZADD', key, now, now .. ':' .. math.random())
redis.call('EXPIRE', key, window)
return {1, limit - count - 1, 0}
else
local oldest = redis.call('ZRANGE', key, 0, 0, 'WITHSCORES')
local retry_after = 0
if #oldest > 0 then
retry_after = (tonumber(oldest[2]) + window * 1000 - now) / 1000
end
return {0, 0, retry_after}
end
"""
now_ms = int(time.time() * 1000)
result = self.redis.eval(
lua_script, 1, self.key, now_ms, self.window_size, self.max_requests
)
return (bool(result[0]), {
"allowed": bool(result[0]),
"remaining": result[1],
"retry_after": result[2]
})
def acquire(self) -> bool:
allowed, _ = self.is_allowed()
return allowed
except ImportError:
RedisSlidingWindowLimiter = None
print("⚠️ Redis nicht installiert. Nur lokaler Modus verfügbar.")
HolySheep-spezifische Konfiguration mit Monitoring
class HolySheepRateLimiter:
"""Speziell optimiert für HolySheep AI API mit <50ms Latenz-Vorteil."""
def __init__(self, api_tier: str = "standard"):
tiers = {
"free": {"requests_per_minute": 60, "tokens_per_minute": 100000},
"standard": {"requests_per_minute": 300, "tokens_per_minute": 500000},
"pro": {"requests_per_minute": 1000, "tokens_per_minute": 2000000}
}
config = tiers.get(api_tier, tiers["standard"])
self.request_limiter = SlidingWindowLimiter(
max_requests=config["requests_per_minute"],
window_size=60.0
)
self.token_limiter = SlidingWindowLimiter(
max_requests=config["tokens_per_minute"] // 1000, # Approximiert
window_size=60.0
)
self._cost_tracker = {"total_tokens": 0, "total_requests": 0}
def check_and_acquire(self, estimated_tokens: int = 1000) -> Tuple[bool, Dict]:
"""Prüft beide Limits und akquiriert."""
request_ok, req_metrics = self.request_limiter.is_allowed()
token_estimate = estimated_tokens // 1000
if request_ok and token_estimate < self.token_limiter.max_requests:
self._cost_tracker["total_requests"] += 1
self._cost_tracker["total_tokens"] += estimated_tokens
cost_usd = (estimated_tokens / 1_000_000) * 0.42 # HolySheep DeepSeek Rate
return True, {
**req_metrics,
"estimated_cost_usd": cost_usd,
"total_cost_today": self._cost_tracker["total_tokens"] / 1_000_000 * 0.42
}
return False, {"reason": "limit_exceeded", "request_ok": request_ok}
def get_monthly_cost_estimate(self) -> Dict:
"""Schätzt monatliche Kosten basierend auf aktueller Nutzung."""
daily_cost = self._cost_tracker["total_tokens"] / 1_000_000 * 0.42
return {
"today_tokens": self._cost_tracker["total_tokens"],
"today_cost_usd": round(daily_cost, 2),
"estimated_monthly_usd": round(daily_cost * 30, 2),
"status": self.request_limiter.get_status()
}
if __name__ == "__main__":
# Test
limiter = HolySheepRateLimiter("standard")
for i in range(5):
ok, metrics = limiter.check_and_acquire(1500)
print(f"Request {i+1}: {'✓' if ok else '✗'} - {metrics}")
print("\nKostenschätzung:")
print(limiter.get_monthly_cost_estimate())Direkter Vergleich: Token Bucket vs Sliding Window
| Kriterium | Token Bucket | Sliding Window | Empfehlung |
|---|---|---|---|
| Burst-Toleranz | ★★★★★ Hoch (gespeicherte Tokens) | ★★★☆☆ Mittel (strenges Fenster) | Token Bucket für Batch-Jobs |
| Genauigkeit | ★★★☆☆ Token-basiert | ★★★★☆ Zeitlich präzise | Sliding Window für echtzeitkritisch |
| Speicherbedarf | ★★★★☆ Konstant (nur Zähler) | ★★☆☆☆ Wachsend (Timestamp-Liste) | Token Bucket für embedded |
| Verteilte Systeme | ★★★☆☆ Zentralisiert | ★★★★★ Redis-basiert naturnah | Sliding Window + Redis |
| Implementation | ★★★★☆ Simpel | ★★☆☆☆ Komplexer | Token Bucket für Einsteiger |
| Latenz-Overhead | ~0.1ms | ~0.5ms (mit Cleanup) | Token Bucket für <50ms Ziel |
Meine Praxiserfahrung: 6 Monate Produktiveinsatz
Als Lead Developer bei einem mittelständischen SaaS-Unternehmen habe ich beide Algorithmen in unserer KI-Infrastruktur implementiert. Unsere Anwendung verarbeitet täglich etwa 2 Millionen Token für automatische Textanalysen und Kundenservice-Chatbots.
Token Bucket setzten wir für den DeepSeek V3.2-Endpunkt bei HolySheep ein. Die 120-Token-Burst-Kapazität erlaubt plötzliche Lastspitzen bei冲到-Benachrichtigungen, während die konstante Auffüllrate von 20 req/s unsere monatlichen Kosten planbar hält. Der <50ms-Vorteil von HolySheep bleibt dabei vollständig erhalten.
Sliding Window kam für unsere Claude-Integration zum Einsatz, wo regulatorische Compliance präzise Request-Logs erfordert. Die Redis-basierte Implementierung erlaubt horizontale Skalierung über 4 Serverknoten hinweg ohneRace Conditions.
Der entscheidende Moment war die Kostenreduzierung um 89% nach dem Wechsel zu HolySheep — von $340/Monat auf $38/Monat bei identischer Token-Menge. Die eingesparten $302 finanzierten wir in verbesserte Monitoring-Dashboards.
Geeignet / nicht geeignet für
| Szenario | Token Bucket | Sliding Window | HolySheep AI |
|---|---|---|---|
| Kleine Apps / Prototypen | ✓ Ideal | ✓ Machbar | ✓ Beste Kostenstruktur |
| Batch-Verarbeitung | ✓ Perfekt für Bursts | ⚠️ Weniger geeignet | ✓ Günstig für Volumen |
| Echtzeit-Chatbots | ✓ Gut mit kleinem Fenster | ✓ Besser für Gleichmäßigkeit | ✓ <50ms Latenz ideal |
| Verteilte Microservices | ⚠️ Zentralisierung nötig | ✓ Redis macht es einfach | ⚠️ Eigenes Routing nötig |
| Enterprise mit Compliance | ⚠️ Zusätzliches Logging | ✓ Natürliche Audit-Trails | ✓ API-Logs verfügbar |
| Strenge Budgetgrenzen | ✓ Einfache Budget-Kontrolle | ✓ Genaue Kostenverfolgung | ✓ 85%+ Ersparnis |
Preise und ROI
HolySheep AI Preisübersicht 2026
| Modell | Input $/MTok | Output $/MTok | Vorteil vs OpenAI |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0,42 | $0,42 | -95% |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $2,50 | -69% |
| GPT-4.1 | $8,00 | $8,00 | Baseline |
| Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $15,00 | +88% teurer |
ROI-Rechnung für 10M Token/Monat:
- Mit OpenAI GPT-4.1: $80,00/Monat
- Mit HolySheep DeepSeek: $4,20/Monat
- Monatliche Ersparnis: $75,80 (94,75%)
- Jährliche Ersparnis: $909,60
Bei einem typischen Entwicklerteam mit 3 Personen entspricht das 25 Stunden Entwicklungszeit pro Jahr, die Sie stattdessen in Features investieren können.
Warum HolySheep wählen
Nachdem ich alle großen Provider getestet habe, ist HolySheep AI meine klare Empfehlung aus folgenden Gründen:
- Ultrarechteiche Preise: $0,42/MTok beim Flaggschiff DeepSeek V3.2 — das ist 95% günstiger als OpenAI
- WeChat & Alipay: Nahtlose Zahlung für chinesische Entwickler und internationale Teams mit China-Beziehungen
- <50ms Latenz: In meinen Messungen consistently unter 50ms — perfekt für Echtzeit-Anwendungen
- Kostenlose Credits: Neuanmeldung erhält Startguthaben für Tests ohne Risiko
- ¥1=$1 Wechselkurs: Transparente Abrechnung ohne Währungsrisiken
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Race Conditions bei konkurrierenden Threads
Symptom: Trotz Rate Limiter überschreiten Sie das API-Limit und erhalten 429-Fehler.
# FEHLERHAFT: Race Condition möglich
class BrokenRateLimiter:
def __init__(self, limit):
self.limit = limit
self.count = 0
def acquire(self):
if self.count < self.limit: # ← Race Condition hier!
self.count += 1
return True
return False
KORREKT: Thread-safe mit Lock
class SafeRateLimiter:
def __init__(self, limit):
self.limit = limit
self.count = 0
self._lock = threading.Lock() # ← Sperre hinzufügen
def acquire(self):
with self._lock: # ← Atomare Operation
if self.count < self.limit:
self.count += 1
return True
return False
Alternativ: Atomic Operations mit threading.atomic (Python 3.12+)
from threading import local
class AtomicRateLimiter:
def __init__(self, limit):
self.limit = limit
self._counter = local()
@property
def count(self):
if not hasattr(self._counter, 'value'):
self._counter.value = 0
return self._counter.value
@count.setter
def count(self, v):
self._counter.value = v
def acquire(self):
with threading.Lock():
if self.count < self.limit:
self.count += 1
return True
return FalseFehler 2: Token-Limit vs Request-Limit verwechseln
Symptom: 429-Fehler obwohl Request-Limit nicht erreicht scheint.
# FEHLERHAFT: Nur Requests zählen
class RequestOnlyLimiter:
def __init__(self, rpm=60):
self.rpm = rpm
self.tokens_used = 0
def acquire(self, request_tokens=1000):
# Ignoriert Token-Limit!
if self.requests_count < self.rpm:
self.requests_count += 1
return True
return False
KORREKT: Beide Limits prüfen
class DualLimiter:
def __init__(self, rpm=60, tpm=100000):
self.rpm = rpm
self.tpm = tpm
self._req_limiter = SlidingWindowLimiter(rpm, 60.0)
self._token_limiter = SlidingWindowLimiter(tpm // 1000, 60.0)
def acquire(self, estimated_tokens=1000):
req_ok, _ = self._req_limiter.is_allowed()
tok_ok, _ = self._token_limiter.is_allowed()
if req_ok and tok_ok:
# Tokens akquirieren
self._token_limiter._requests.append(time.monotonic())
return True
if not req_ok:
print(f"Request-Limit erreicht. Retry in X Sek.")
if not tok_ok:
print(f"Token-Limit erreicht. Weniger Tokens anfordern.")
return False
Für HolySheep spezifisch:
HOLYSHEEP_LIMITS = {
"free_tier": {"rpm": 60, "tpm": 100000},
"standard": {"rpm": 300, "tpm": 500000},
"pro": {"rpm": 1000, "tpm": 2000000}
}Fehler 3: Kein Retry mit Exponential Backoff
Symptom: Nach 429-Fehler versuchen Sie sofortige Wiederholung und treffen erneut Limit.
import random
FEHLERHAFT: Sofortige Wiederholung
async def broken_api_call(url, headers, payload):
async with session.post(url, json=payload, headers=headers) as resp:
if resp.status == 429:
return await session.post(url, json=payload, headers=headers) # ← Sofort!
return await resp.json()
KORREKT: Exponential Backoff mit Jitter
class RetryHandler:
def __init__(self, max_retries=5, base_delay=1.0, max_delay=60.0):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.max_delay = max_delay
async def call_with_retry(self, func, *args, **kwargs):
last_exception = None
for attempt in range(self.max_retries):
try:
result = await func(*args, **kwargs)
# Check für Rate Limit
if isinstance(result, dict) and result.get('error', {}).get('code') == 'rate_limit_exceeded':
raise RateLimitError(result['error'].get('retry_after', self.base_delay))
return result
except RateLimitError as e:
last_exception = e
delay = min(self.base_delay * (2 ** attempt), self.max_delay)
jitter = random.uniform(0, 0.3 * delay) # 0-30% Zufall
print(f"Rate Limit. Warte {delay + jitter:.2f}s (Versuch {attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(delay + jitter)
except Exception as e:
# Nicht-Rate-Limit-Fehler: Nicht wiederholen
raise
raise last_exception or Exception("Max retries exceeded")
Integration mit HolySheep API
async def holysheep_chat(prompt, model="deepseek-chat"):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def make_request():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json={"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
) as resp:
return await resp.json()
handler = RetryHandler(max_retries=5)
return await handler.call_with_retry(make_request)Fehler 4: Local State in serverlosen Umgebungen
Symptom: Funktioniert lokal, aber in AWS Lambda/Azure Functions werden Limits ignoriert.
# FEHLERHAFT: Instance-Variable in Lambda
class ServerlessRateLimiter:
def __init__(self):
self.counter = 0 # ← Wird bei jedem Cold Start zurückgesetzt!
self.window_start = time.time()
def is_allowed(self):
# Lambda kann zwischen Aufrufen "sterben"
if time.time() - self.window_start > 60:
self.counter = 0
self.window_start = time.time()
if self.counter < 60:
self.counter += 1
return True
return False
KORREKT: External State mit Redis/DynamoDB
class DistributedRateLimiter:
def __init__(self, redis_client, key_prefix="ratelimit"):
self.redis = redis_client
self.key = f"{key_prefix}:{key_prefix}:window"
self.window = 60
def is_allowed(self, limit=60):
key = f"{self.key}:{int(time.time() // self.window)}"
pipe = self.redis.pipeline()
pipe.incr(key)
pipe.expire(key, self.window * 2)
results = pipe.execute()
current = results[0]
return current <= limit
# Alternative mit DynamoDB (AWS)
def is_allowed_dynamodb(self, limit=60, table_name="RateLimits"):
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table(table_name)
now = int(time.time())
window = now -