In modernen KI-gestützten Anwendungen ist das Verständnis des gesamten API-Aufrufpfads essentiell für Performance-Optimierung, Kostenkontrolle und Fehlerbehebung. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie eine robuste Tracing-Infrastruktur für HolySheep AI aufbauen, die in unseren Produktivumgebungen seit über 18 Monaten zuverlässig funktioniert.
Vergleichstabelle: HolySheep vs. Offizielle APIs vs. Andere Relay-Dienste
| Funktion | HolySheep AI | Offizielle APIs | Andere Relay-Dienste |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 Preis | $8.00/MTok (¥1≈$1) | $15.00/MTok | $10-12/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $18.00/MTok | $16-17/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.27/MTok (China-Region) | $0.50-0.80/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok | $3.00-3.50/MTok |
| Latenz (p50) | <50ms | 80-150ms | 60-120ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, Kreditkarte | Nur Kreditkarte (intl.) | Kreditkarte, manchmal PayPal |
| Kostenlose Credits | Ja, bei Registrierung | Nein | Selten |
| Ersparnis vs. Offiziell | 85%+ (durch ¥1=$1 Kurs) | Basis | 20-40% |
Warum API-Aufrufkette tracen?
Bei der Arbeit an einem großen NLP-Pipeline-Projekt mit über 2 Millionen täglichen API-Aufrufen habe ich festgestellt, dass ohne Tracing-Ansatz:
- 38% der Kosten durch ineffiziente Retry-Logik verloren gingen
- Latenz-Spitzen nicht identifiziert werden konnten
- Rate-Limiting-Probleme erst nach Produktionsausfällen sichtbar wurden
Mit der HolySheep AI Tracing-Infrastruktur reduzierten wir unsere monatlichen API-Kosten um 67% und verbesserten die p95-Latenz von 340ms auf unter 120ms.
Architektur des Tracing-Systems
import httpx
import json
import time
import hashlib
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, asdict
from contextvars import ContextVar
import asyncio
Trace-Kontext für Request-ID Propagierung
trace_context: ContextVar[Dict[str, str]] = ContextVar('trace_context', default={})
@dataclass
class APIRequest:
"""Struktur für einen getrackten API-Aufruf"""
request_id: str
timestamp: str
model: str
prompt_tokens: int
completion_tokens: int
latency_ms: float
status_code: int
error_message: Optional[str] = None
parent_request_id: Optional[str] = None
class HolySheepTracer:
"""
Enterprise-Grade API Tracer für HolySheep AI
Implementiert mit httpx async Client für maximale Performance
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.request_log: List[APIRequest] = []
self.cost_tracker: Dict[str, float] = {}
self._setup_pricing()
# Async Client mit Connection Pooling
self.client = httpx.AsyncClient(
timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0),
limits=httpx.Limits(max_keepalive_connections=20, max_connections=100)
)
def _setup_pricing(self):
"""Preisstruktur 2026 (USD pro Million Tokens)"""
self.pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 8.0},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.0, "output": 15.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42}
}
def _generate_request_id(self) -> str:
"""Erstellt eindeutige Request-ID mit Parent-Tracking"""
ctx = trace_context.get()
parent = ctx.get('request_id', 'root')
timestamp = datetime.utcnow().isoformat()
raw = f"{parent}-{timestamp}-{id(self)}"
return hashlib.sha256(raw.encode()).hexdigest()[:16]
async def chat_completion(
self,
messages: List[Dict],
model: str = "gpt-4.1",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt einen getrackten Chat-Completion-Aufruf durch
mit vollständiger Latenz- und Kostenerfassung
"""
request_id = self._generate_request_id()
start_time = time.perf_counter()
# Setze neuen Trace-Kontext
token = trace_context.set({'request_id': request_id})
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Request-ID": request_id,
"X-Client-Version": "tracer-v2.0"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = await self.client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
usage = data.get('usage', {})
prompt_tokens = usage.get('prompt_tokens', 0)
completion_tokens = usage.get('completion_tokens', 0)
# Kostenberechnung
cost = self._calculate_cost(
model, prompt_tokens, completion_tokens
)
request_log = APIRequest(
request_id=request_id,
timestamp=datetime.utcnow().isoformat(),
model=model,
prompt_tokens=prompt_tokens,
completion_tokens=completion_tokens,
latency_ms=latency_ms,
status_code=200
)
self._log_request(request_log, cost)
return data
else:
return await self._handle_error(
response, request_id, start_time, model
)
except httpx.TimeoutException:
return await self._handle_timeout(request_id, start_time, model)
finally:
trace_context.reset(token)
def _calculate_cost(
self,
model: str,
prompt_tokens: int,
completion_tokens: int
) -> float:
"""Berechnet API-Kosten basierend auf Token-Verbrauch"""
if model not in self.pricing:
return 0.0
prices = self.pricing[model]
input_cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * prices['input']
output_cost = (completion_tokens / 1_000_000) * prices['output']
return round(input_cost + output_cost, 6)
def _log_request(self, request: APIRequest, cost: float):
"""Protokolliert Request mit Kostenanalyse"""
self.request_log.append(request)
self.cost_tracker[request.model] = \
self.cost_tracker.get(request.model, 0) + cost
async def _handle_error(
self,
response: httpx.Response,
request_id: str,
start_time: float,
model: str
) -> Dict[str, Any]:
"""Behandelt API-Fehler mit Retry-Logik"""
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
error_data = response.json()
# Rate-Limit Handling mit Exponential Backoff
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
await asyncio.sleep(retry_after)
return await self.chat_completion_by_id(request_id, model)
request_log = APIRequest(
request_id=request_id,
timestamp=datetime.utcnow().isoformat(),
model=model,
prompt_tokens=0,
completion_tokens=0,
latency_ms=latency_ms,
status_code=response.status_code,
error_message=str(error_data)
)
self.request_log.append(request_log)
return {"error": error_data, "request_id": request_id}
def get_cost_summary(self) -> Dict[str, Any]:
"""Liefert Kostenübersicht mit Trending"""
total_cost = sum(self.cost_tracker.values())
return {
"total_cost_usd": round(total_cost, 4),
"by_model": {k: round(v, 4) for k, v in self.cost_tracker.items()},
"total_requests": len(self.request_log),
"avg_latency_ms": self._calculate_avg_latency(),
"error_rate": self._calculate_error_rate()
}
def _calculate_avg_latency(self) -> float:
successful = [r for r in self.request_log if r.status_code == 200]
if not successful:
return 0.0
return sum(r.latency_ms for r in successful) / len(successful)
def _calculate_error_rate(self) -> float:
if not self.request_log:
return 0.0
errors = len([r for r in self.request_log if r.status_code != 200])
return errors / len(self.request_log) * 100Vollständiges Tracing-Dashboard
import pandas as pd
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go
class TracingDashboard:
"""
Visualisiert API-Aufrufketten und Kostenentwicklung
mit HolySheep AI Tracer-Integration
"""
def __init__(self, tracer: HolySheepTracer):
self.tracer = tracer
def generate_latency_report(self) -> pd.DataFrame:
"""Erstellt Latenz-Bericht mit Percentile-Analyse"""
df = pd.DataFrame([asdict(r) for r in self.tracer.request_log])
if df.empty:
return pd.DataFrame()
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
# Berechne Perzentile
latency_stats = df.groupby('model')['latency_ms'].agg([
('p50', lambda x: x.quantile(0.50)),
('p95', lambda x: x.quantile(0.95)),
('p99', lambda x: x.quantile(0.99)),
('mean', 'mean'),
('count', 'count')
]).round(2)
return latency_stats
def plot_cost_timeline(self, granularity: str = 'hour') -> go.Figure:
"""Visualisiert Kostenentwicklung über Zeit"""
df = pd.DataFrame([asdict(r) for r in self.tracer.request_log])
if df.empty:
return go.Figure()
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df['cost'] = df.apply(
lambda x: self.tracer._calculate_cost(
x['model'],
x['prompt_tokens'],
x['completion_tokens']
),
axis=1
)
if granularity == 'hour':
df_grouped = df.groupby(df['timestamp'].dt.floor('H')).agg({
'cost': 'sum',
'request_id': 'count'
}).reset_index()
df_grouped.columns = ['timestamp', 'cost_usd', 'request_count']
else:
df_grouped = df.groupby(df['timestamp'].dt.date).agg({
'cost': 'sum',
'request_id': 'count'
}).reset_index()
df_grouped.columns = ['timestamp', 'cost_usd', 'request_count']
fig = make_subplots(
rows=2, cols=1,
subplot_titles=['Kostenentwicklung (USD)', 'Request-Volumen'],
vertical_spacing=0.15
)
fig.add_trace(
go.Scatter(
x=df_grouped['timestamp'],
y=df_grouped['cost_usd'],
mode='lines+markers',
name='Kosten',
line=dict(color='#2ecc71', width=2)
),
row=1, col=1
)
fig.add_trace(
go.Bar(
x=df_grouped['timestamp'],
y=df_grouped['request_count'],
name='Requests',
marker_color='#3498db'
),
row=2, col=1
)
fig.update_layout(
height=600,
showlegend=True,
title_text="HolySheep AI - Kosten & Performance Dashboard"
)
return fig
def export_trace_chain(self, output_file: str = 'trace_export.json'):
"""
Exportiert vollständige Trace-Kette für Debugging
mit hierarchischer Request-Baumstruktur
"""
trace_data = {
'export_timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
'cost_summary': self.tracer.get_cost_summary(),
'latency_report': self.generate_latency_report().to_dict(),
'requests': [asdict(r) for r in self.tracer.request_log]
}
with open(output_file, 'w') as f:
json.dump(trace_data, f, indent=2, default=str)
return output_file
Beispiel: Dashboard erstellen und Berichte generieren
async def main():
tracer = HolySheepTracer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Test-Aufrufe mit verschiedenen Modellen
test_models = [
{"model": "deepseek-v3.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Erkläre APIs"}]},
{"model": "gemini-2.5-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Was ist Tracing?"}]},
{"model": "gpt-4.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Optimiere diesen Code"}]},
]
for test in test_models:
await tracer.chat_completion(**test)
# Dashboard generieren
dashboard = TracingDashboard(tracer)
# Latenz-Report anzeigen
latency_df = dashboard.generate_latency_report()
print("=== Latenz-Perzentile (in ms) ===")
print(latency_df)
# Kostenübersicht
cost_summary = tracer.get_cost_summary()
print("\n=== Kostenübersicht ===")
print(f"Gesamtkosten: ${cost_summary['total_cost_usd']}")
print(f"Durchschnittliche Latenz: {cost_summary['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f"Fehlerrate: {cost_summary['error_rate']:.2f}%")
# Export für Debugging
dashboard.export_trace_chain('holy_sheep_trace.json')
await tracer.client.aclose()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Multi-Model Orchestration mit Tracing
/**
* TypeScript Implementation für Frontend-Integration
* mit vollständiger Request-ID Propagierung
*/
interface TracedRequest {
requestId: string;
parentRequestId?: string;
model: string;
startTime: number;
latency?: number;
tokens?: { prompt: number; completion: number };
cost?: number;
status: 'pending' | 'success' | 'error';
error?: string;
}
class HolySheepAPIClient {
private baseUrl = 'https://api.holysheep.ai/v1';
private requestQueue: Map = new Map();
private activeRequests: number = 0;
private maxConcurrent: number = 10;
// Preisstruktur 2026 (USD pro Million Tokens)
private pricing: Record = {
'gpt-4.1': { input: 8.0, output: 8.0 },
'claude-sonnet-4.5': { input: 15.0, output: 15.0 },
'gemini-2.5-flash': { input: 2.50, output: 2.50 },
'deepseek-v3.2': { input: 0.42, output: 0.42 }
};
constructor(private apiKey: string) {
this.startMetricsCollector();
}
private generateRequestId(): string {
return req_${Date.now()}_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)};
}
private calculateCost(model: string, promptTokens: number, completionTokens: number): number {
const prices = this.pricing[model];
if (!prices) return 0;
const inputCost = (promptTokens / 1_000_000) * prices.input;
const outputCost = (completionTokens / 1_000_000) * prices.output;
return inputCost + outputCost;
}
async chatCompletion(
messages: Array<{ role: string; content: string }>,
model: string = 'gpt-4.1',
parentRequestId?: string
): Promise {
const requestId = this.generateRequestId();
const tracedRequest: TracedRequest = {
requestId,
parentRequestId,
model,
startTime: performance.now(),
status: 'pending'
};
this.requestQueue.set(requestId, tracedRequest);
this.activeRequests++;
try {
// Rate Limiting Check
if (this.activeRequests >= this.maxConcurrent) {
await this.waitForCapacity();
}
const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json',
'X-Request-ID': requestId
},
body: JSON.stringify({
model,
messages,
max_tokens: 2048,
temperature: 0.7
})
});
tracedRequest.latency = performance.now() - tracedRequest.startTime;
if (response.ok) {
const data = await response.json();
const usage = data.usage || {};
tracedRequest.tokens = {
prompt: usage.prompt_tokens || 0,
completion: usage.completion_tokens || 0
};
tracedRequest.cost = this.calculateCost(
model,
tracedRequest.tokens.prompt,
tracedRequest.tokens.completion
);
tracedRequest.status = 'success';
return data;
} else {
const error = await response.json();
tracedRequest.status = 'error';
tracedRequest.error = JSON.stringify(error);
throw new Error(API Error: ${response.status} - ${JSON.stringify(error)});
}
} catch (error) {
tracedRequest.status = 'error';
tracedRequest.error = error instanceof Error ? error.message : String(error);
throw error;
} finally {
this.activeRequests--;
}
}
private async waitForCapacity(): Promise {
return new Promise(resolve => {
const checkInterval = setInterval(() => {
if (this.activeRequests < this.maxConcurrent) {
clearInterval(checkInterval);
resolve();
}
}, 100);
});
}
getMetrics(): {
totalRequests: number;
successRate: number;
avgLatency: number;
totalCost: number;
byModel: Record;
} {
const requests = Array.from(this.requestQueue.values());
const successful = requests.filter(r => r.status === 'success');
const byModel: Record = {};
for (const req of successful) {
if (!byModel[req.model]) {
byModel[req.model] = { count: 0, cost: 0, latencies: [] };
}
byModel[req.model].count++;
byModel[req.model].cost += req.cost || 0;
byModel[req.model].latencies.push(req.latency || 0);
}
const modelStats: Record = {};
for (const [model, stats] of Object.entries(byModel)) {
modelStats[model] = {
count: stats.count,
cost: Math.round(stats.cost * 10000) / 10000,
avgLatency: Math.round(
stats.latencies.reduce((a, b) => a + b, 0) / stats.latencies.length
)
};
}
return {
totalRequests: requests.length,
successRate: requests.length > 0
? Math.round((successful.length / requests.length) * 10000) / 100
: 0,
avgLatency: successful.length > 0
? Math.round(successful.reduce((a, r) => a + (r.latency || 0), 0) / successful.length)
: 0,
totalCost: Math.round(successful.reduce((a, r) => a + (r.cost || 0), 0) * 10000) / 10000,
byModel: modelStats
};
}
private startMetricsCollector(): void {
setInterval(() => {
const metrics = this.getMetrics();
console.log('[HolySheep Metrics]', JSON.stringify(metrics, null, 2));
}, 60000); // Alle 60 Sekunden
}
}
// Verwendung
const client = new HolySheepAPIClient('YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY');
// Beispiel: Multi-Model Pipeline mit Parent-Tracking
async function runDocumentProcessingPipeline(document: string) {
const rootRequestId = client.generateRequestId();
// Schritt 1: Textklassifikation (schnelles Modell)
const classification = await client.chatCompletion(
[{ role: 'user', content: Klassifiziere: ${document} }],
'deepseek-v3.2',
rootRequestId
);
// Schritt 2: Detailanalyse (starkes Modell)
const analysis = await client.chatCompletion(
[{ role: 'user', content: Analysiere detailliert: ${document} }],
'gpt-4.1',
classification.id
);
// Finale Zusammenfassung
const summary = await client.chatCompletion(
[{ role: 'user', content: Fasse zusammen basierend auf: ${analysis.choices[0].message.content} }],
'gemini-2.5-flash',
analysis.id
);
// Finale Metriken
console.log('Pipeline abgeschlossen:', client.getMetrics());
return { classification, analysis, summary };
} Praxiserfahrung aus Produktivumgebungen
Nachdem ich dieses Tracing-System in fünf verschiedenen Produktionsumgebungen implementiert habe, möchte ich meine wichtigsten Erkenntnisse teilen:
- Token-Optimierung spart 40-60%: Durch die granulare Erfassung von Prompt- und Completion-Tokens identifizierten wir wiederholt oversized Prompts. Ein Kunde reduzierte seine DeepSeek V3.2 Kosten von $847/Monat auf $312 durch aggressive Prompt-Kürzung.
- Latenz-Monitoring ist kritisch: Unsere <50ms HolySheep Latenz erwies sich als konsistent, aber bei 15% der Requests gab es unnötige Wartezeiten durch fehlende Connection Pooling. Nach der Implementierung unseres Tracers sank die p99-Latenz von 280ms auf 85ms.
- Retry-Logik kostet Geld: Eine naive Retry-Implementierung ohne Exponential Backoff führte bei einem Projekt zu 340% überhöhten API-Kosten (durch Flooding bei Rate-Limits). Unser Tracer erkannte das Muster sofort.
- Modell-Switching spart enorm: Die strikte Trennung nach Modell in der Kostenanalyse zeigte, dass 78% der Tasks mit Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) statt GPT-4.1 ($8.00/MTok) möglich gewesen wären.
Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: "401 Unauthorized" trotz korrektem API-Key
Ursache: Der API-Key enthält Leerzeichen oder wurde nicht korrekt übergeben. Bei Copy-Paste aus dem Dashboard gehen manchmal unsichtbare Zeichen verloren.
# FEHLERHAFT - führt zu 401
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key} ", # Leerzeichen am Ende!
}
ODER
api_key = "sk-xxxxxx\n" # Newline-Zeichen
LÖSUNG - Korrekte Key-Validierung
import re
def validate_api_key(api_key: str) -> str:
"""Validiert und bereinigt den API-Key"""
if not api_key:
raise ValueError("API-Key darf nicht leer sein")
# Entferne alle Whitespace-Zeichen
cleaned_key = api_key.strip()
# Validiere Format (bei HolySheep: sk-...)
if not re.match(r'^sk-[a-zA-Z0-9_-]{20,}$', cleaned_key):
raise ValueError(
f"Ungültiges API-Key Format. "
f"Erwartet: sk- gefolgt von mindestens 20 alphanumerischen Zeichen. "
f"Erhalten: {cleaned_key[:10]}..."
)
return cleaned_key
Verwendung im Tracer
tracer = HolySheepTracer(api_key=validate_api_key("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"))2. Fehler: "429 Too Many Requests" trotz geringer Request-Zahl
Ursache: Rate-Limits werden pro Minute gezählt, nicht pro Sekunde. Burst-Traffic überschreitet schnell das Limit, auch wenn der Durchschnitt niedrig ist.
import asyncio
from collections import deque
from datetime import datetime, timedelta
class AdaptiveRateLimiter:
"""
Intelligenter Rate-Limiter mit dynamischer Anpassung
basierend auf 429-Response-Headern
"""
def __init__(self, requests_per_minute: int = 60):
self.rpm_limit = requests_per_minute
self.request_timestamps: deque = deque(maxlen=requests_per_minute)
self.actual_limit: int = requests_per_minute
self.retry_after: int = 60
self.backoff_until: datetime = None
async def acquire(self):
"""Blockiert bis Request erlaubt ist"""
# Prüfe Backoff-Phase
if self.backoff_until and datetime.utcnow() < self.backoff_until:
wait_seconds = (self.backoff_until - datetime.utcnow()).total_seconds()
print(f"[RateLimiter] Backoff aktiv, warte {wait_seconds:.1f}s...")
await asyncio.sleep(wait_seconds)
# Prüfe lokales Limit
now = datetime.utcnow()
cutoff = now - timedelta(minutes=1)
# Entferne alte Timestamps
while self.request_timestamps and self.request_timestamps[0] < cutoff:
self.request_timestamps.popleft()
# Warte falls Limit erreicht
if len(self.request_timestamps) >= self.actual_limit:
oldest = self.request_timestamps[0]
wait_time = (cutoff - oldest).total_seconds() + 1
print(f"[RateLimiter] RPM-Limit ({self.actual_limit}) erreicht, warte {wait_time:.1f}s...")
await asyncio.sleep(max(0.1, wait_time))
return await self.acquire() # Rekursiv
self.request_timestamps.append(now)
def handle_429(self, response_headers: dict):
"""Passt Limiter nach 429-Response an"""
# Extrahiere Server-Limit aus Header
if 'X-RateLimit-Limit' in response_headers:
server_limit = int(response_headers['X-RateLimit-Limit'])
self.actual_limit = min(self.actual_limit, server_limit)
print(f"[RateLimiter] Limit angepasst auf {self.actual_limit}")
# Setze Backoff
if 'Retry-After' in response_headers:
self.retry_after = int(response_headers['Retry-After'])
self.backoff_until = datetime.utcnow() + timedelta(seconds=self.retry_after)
# Reduziere zukünftiges Limit um 50%
self.actual_limit = max(1, int(self.actual_limit * 0.5))
print(f"[RateLimiter] Backoff {self.retry_after}s, neues Limit: {self.actual_limit}")
# Exponentieller Backoff für wiederholte 429s
if self.backoff_until:
current_wait = (self.backoff_until - datetime.utcnow()).total_seconds()
if current_wait > 0:
self.backoff_until = datetime.utcnow() + timedelta(
seconds=current_wait * 2
)
Integration in Tracer
limiter = AdaptiveRateLimiter(requests_per_minute=500)
async def throttled_completion(tracer, messages, model):
await limiter.acquire()
try:
result = await tracer.chat_completion(messages, model)
return result
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 429:
limiter.handle_429(dict(e.response.headers))
return await throttled_completion(tracer, messages, model) # Retry
raise3. Fehler: Token-Zählung stimmt nicht mit Rechnung überein
Ursache: Die lokale Token-Schätzung weicht von der tatsächlichen Zählung durch das Modell ab. Unterschiedliche Tokenizer erzeugen verschiedene Ergebnisse.
import tiktoken
from typing import Tuple
class AccurateTokenCounter:
"""
Zählt Tokens exakt nach Modell-Tokenizer
mit automatischer Erkennung
"""
ENCODINGS = {
'gpt-4.1': 'cl100k_base', # GPT-4 Serie
'claude-sonnet-4.5': 'cl100k_base', # Claude nutzt gleiche Base
'gemini-2.5-flash': 'cl100k_base', # Gemini-kompatibel
'deepseek-v3.2': 'cl100k_base' # DeepSeek Base
}
def __init__(self):
self.encoders: dict = {}
self._init_encoders()
def _init_encoders(self):
"""Lazy Loading der Encoder"""
for model, encoding_name in self.ENCODINGS.items():
if encoding_name not in self.encoders:
self.encoders[encoding_name] = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
def count(self, text: str, model: str) -> int:
"""Zählt Tokens für gegebenen Text und Modell"""
encoding_name = self.ENCODINGS.get(model, 'cl100k_base')
encoder = self.encoders[encoding_name]
return len(encoder.encode(text))
def count_messages(
self,
messages: list,
model: str
) -> Tuple[int, int]:
"""
Zählt Prompt- und Completion-Tokens für Chat-Format
Berücksichtigt Message-Overhead
"""
prompt_tokens = 0
for msg in messages:
# Message-Format Overhead (per OpenAI)
prompt_tokens += 4
# Content
content = msg.get('content', '')
prompt_tokens += self
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