In der Welt der KI-gestützten Anwendungen ist Hochverfügbarkeit kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Als ich vor zwei Jahren begann, produktionsreife AI-APIs in unsere Plattform zu integrieren, stand ich vor einer fundamentalen Herausforderung: Wie deploye ich neue Modelle und Konfigurationen, ohne unsere Nutzer zu gefährden? Die Antwort fand ich in der Blue-Green Deployment-Strategie — und mit HolySheep AI als zuverlässigem Backend-Partner wurde diese Strategie nicht nur umsetzbar, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll.
Was ist Blue-Green Deployment und warum ist es für AI APIs entscheidend?
Blue-Green Deployment ist ein Muster aus der Softwareentwicklung, bei dem zwei identische Produktionsumgebungen parallel betrieben werden. Die "blaue" Umgebung bedient den aktuellen Live-Traffic, während die "grüne" Umgebung für Updates und Tests genutzt wird. Nach erfolgreicher Validierung werden die Benutzer nahtlos auf die grüne Umgebung umgeleitet — ein Instant-Switch mit minimaler Downtime.
Für AI-APIs ist dieses Muster aus mehreren Gründen unverzichtbar:
- Modell-Austausch: Wenn Sie von GPT-4 auf ein neues Modell migrieren, müssen Änderungen atomar sein
- Latenzempfindlichkeit: Nutzer erwarten Antwortzeiten unter 200ms — ein schlecht orchestriertes Deployment kann sekundenlange Wartezeiten verursachen
- Kostenkontrolle: AI-APIs kosten pro Token — ineffiziente Deployments bedeuten verschwendetes Budget
- Compliance: In regulierten Branchen müssen Änderungen nachvollziehbar und rückgängig machbar sein
Architektur eines produktionsreifen AI API Blue-Green Setups
Mein bevorzugtes Architekturmuster besteht aus drei Komponenten: einem Load Balancer für Traffic-Routing, einem Monitoring-Dashboard für Echtzeit-Validierung und dem API-Gateway selbst. HolySheep AI fungiert dabei als zentraler Endpoint — mit ihrer <50ms Latenz und dem günstigen Wechselkurs von ¥1=$1 spare ich im Vergleich zu direkten OpenAI-Aufrufen über 85% der Kosten.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ BLUE-GREEN DEPLOYMENT TOPOLOGIE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Benutzer ──▶ Load Balancer ──▶ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ │ Green (Kandidat) │ │
│ │ │ ┌───────────────────┐ │ │
│ │ │ │ HolySheep API │ │ │
│ │ │ │ v1/chat/complet.. │ │ │
│ │ │ └───────────────────┘ │ │
│ │ └─────────────────────────┘ │
│ │ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ │ Blue (Produktion) │ │
│ │ │ ┌───────────────────┐ │ │
│ │ │ │ HolySheep API │ │ │
│ │ │ │ v1/chat/complet.. │ │ │
│ │ │ └───────────────────┘ │ │
│ │ └─────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘Praxistest: Implementierung mit HolySheep AI
Testkriterien und Bewertung
Für diesen Praxistest habe ich fünf zentrale Kriterien definiert, die für den produktiven Einsatz entscheidend sind:
- Latenz: Durchschnittliche Round-Trip-Zeit für Chat-Completion-Anfragen
- Erfolgsquote: Prozentualer Anteil erfolgreicher API-Calls ohne Timeout oder Fehler
- Zahlungsfreundlichkeit: Verfügbare Zahlungsmethoden und Wechselkursvorteile
- Modellabdeckung: Anzahl und Qualität der verfügbaren AI-Modelle
- Console-UX: Intuitivität und Funktionalität des Dashboards
Latenz-Performance messen
Der folgende Python-Script misst die durchschnittliche Latenz über 100 Anfragen an beide Environments:
#!/usr/bin/env python3
"""
Blue-Green Deployment Latenz-Test mit HolySheep AI
Misst und vergleicht die Performance zwischen Blue- und Green-Umgebung
"""
import requests
import time
import statistics
from typing import Dict, List, Tuple
class BlueGreenLatencyTester:
"""Testklasse für Blue-Green Deployment Performance-Validierung"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.blue_endpoint = f"{base_url}/chat/completions"
self.green_endpoint = f"{base_url}/chat/completions" # In Produktion: unterschiedliche Instanzen
def _make_request(self, endpoint: str, model: str) -> Tuple[bool, float]:
"""Führt einen einzelnen API-Call aus und misst die Latenz"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Respond with a single word: 'OK'"}
],
"max_tokens": 10,
"temperature": 0.1
}
start_time = time.perf_counter()
try:
response = requests.post(endpoint, json=payload, headers=headers, timeout=10)
elapsed_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
success = response.status_code == 200 and response.json().get("choices")
return success, elapsed_ms
except requests.exceptions.Timeout:
return False, 10000 # 10 Sekunden Timeout
except Exception as e:
print(f"Request error: {e}")
return False, 0
def run_latency_test(self, iterations: int = 100, model: str = "gpt-4.1") -> Dict[str, Dict]:
"""Führt den vollständigen Latenztest durch"""
print(f"🚀 Starte Latenztest mit {iterations} Iterationen...")
print(f"📡 Endpoint: {self.base_url}")
print(f"🤖 Modell: {model}")
print("-" * 50)
blue_latencies = []
green_latencies = []
blue_successes = 0
green_successes = 0
for i in range(iterations):
# Test Blue Environment
blue_success, blue_latency = self._make_request(self.blue_endpoint, model)
if blue_success:
blue_latencies.append(blue_latency)
blue_successes += 1
# Test Green Environment
green_success, green_latency = self._make_request(self.green_endpoint, model)
if green_success:
green_latencies.append(green_latency)
green_successes += 1
if (i + 1) % 20 == 0:
print(f" Fortschritt: {i + 1}/{iterations}")
results = {
"blue": {
"avg_latency_ms": statistics.mean(blue_latencies) if blue_latencies else 0,
"median_latency_ms": statistics.median(blue_latencies) if blue_latencies else 0,
"p95_latency_ms": sorted(blue_latencies)[int(len(blue_latencies) * 0.95)] if blue_latencies else 0,
"success_rate": (blue_successes / iterations) * 100
},
"green": {
"avg_latency_ms": statistics.mean(green_latencies) if green_latencies else 0,
"median_latency_ms": statistics.median(green_latencies) if green_latencies else 0,
"p95_latency_ms": sorted(green_latencies)[int(len(green_latencies) * 0.95)] if green_latencies else 0,
"success_rate": (green_successes / iterations) * 100
}
}
return results
def print_results(self, results: Dict):
"""Formatiert die Testergebnisse für die Konsole"""
print("\n" + "=" * 60)
print("📊 BLUE-GREEN LATENZ-TEST ERGEBNISSE")
print("=" * 60)
for env in ["blue", "green"]:
r = results[env]
print(f"\n🔵 {env.upper()} ENVIRONMENT:")
print(f" Durchschnittliche Latenz: {r['avg_latency_ms']:.2f} ms")
print(f" Median Latenz: {r['median_latency_ms']:.2f} ms")
print(f" P95 Latenz: {r['p95_latency_ms']:.2f} ms")
print(f" Erfolgsquote: {r['success_rate']:.1f}%")
print("\n" + "=" * 60)
Ausführung
if __name__ == "__main__":
tester = BlueGreenLatencyTester(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
results = tester.run_latency_test(iterations=100, model="gpt-4.1")
tester.print_results(results)Blue-Green Router mit automatisiertem Failover
Der folgende Node.js-Router implementiert ein intelligentes Blue-Green-Routing mit automatischer Gesundheitsprüfung und nahtlosem Failover:
#!/usr/bin/env node
/**
* Blue-Green AI API Router für HolySheep AI
* Implementiert Traffic-Routing, Health Checks und automatisches Failover
*
* npm install express axios dotenv
*/
const express = require('express');
const axios = require('axios');
const crypto = require('crypto');
class BlueGreenRouter {
constructor(config) {
this.config = {
blueBaseUrl: config.blueBaseUrl || 'https://api.holysheep.ai/v1',
greenBaseUrl: config.greenBaseUrl || 'https://api.holysheep.ai/v1',
apiKey: config.apiKey || process.env.HOLYSHEEP_API_KEY,
healthCheckInterval: config.healthCheckInterval || 30000,
latencyThreshold: config.latencyThreshold || 500, // ms
errorRateThreshold: config.errorRateThreshold || 0.05 // 5%
};
this.state = {
activeEnvironment: 'blue',
blueHealth: { healthy: true, latency: 0, errorRate: 0 },
greenHealth: { healthy: true, latency: 0, errorRate: 0 },
requestCounts: { blue: { total: 0, errors: 0 }, green: { total: 0, errors: 0 } }
};
this.startHealthChecks();
}
/**
* Entscheidet, welche Umgebung den aktuellen Request bedienen soll
*/
selectEnvironment() {
// Prüfe ob aktive Umgebung gesund ist
const activeHealth = this.state[${this.state.activeEnvironment}Health];
if (!activeHealth.healthy) {
// Failover zur anderen Umgebung
const fallback = this.state.activeEnvironment === 'blue' ? 'green' : 'blue';
const fallbackHealth = this.state[${fallback}Health];
if (fallbackHealth.healthy) {
console.log(🔄 Failover: ${this.state.activeEnvironment} -> ${fallback});
return fallback;
}
}
return this.state.activeEnvironment;
}
/**
* Ruft die HolySheep AI API auf
*/
async callAI(messages, model = 'gpt-4.1', environment = null) {
const env = environment || this.selectEnvironment();
const baseUrl = env === 'blue' ? this.config.blueBaseUrl : this.config.greenBaseUrl;
const startTime = Date.now();
try {
const response = await axios.post(
${baseUrl}/chat/completions,
{
model: model,
messages: messages,
max_tokens: 2000,
temperature: 0.7
},
{
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.config.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
timeout: 30000
}
);
const latency = Date.now() - startTime;
this.recordSuccess(env, latency);
return {
success: true,
data: response.data,
environment: env,
latency_ms: latency
};
} catch (error) {
const latency = Date.now() - startTime;
this.recordError(env, latency, error);
// Bei Fehler: versuche Failover
if (env !== this.state.activeEnvironment) {
// Bereits im Failover, also zurückgeben
return {
success: false,
error: error.message,
environment: env,
latency_ms: latency
};
}
// Versuche andere Umgebung
const fallback = env === 'blue' ? 'green' : 'blue';
const fallbackHealth = this.state[${fallback}Health];
if (fallbackHealth.healthy) {
console.log(🔄 Retry mit Failover-Umgebung: ${fallback});
return this.callAI(messages, model, fallback);
}
return {
success: false,
error: error.message,
environment: env,
latency_ms: latency,
fallback_failed: true
};
}
}
/**
* Zeichnet einen erfolgreichen Request auf
*/
recordSuccess(environment, latency) {
this.state.requestCounts[environment].total++;
// Aktualisiere Health-Metriken
const health = this.state[${environment}Health];
health.latency = (health.latency * 0.9) + (latency * 0.1); // EMA
const errors = this.state.requestCounts[environment].errors;
const total = this.state.requestCounts[environment].total;
health.errorRate = errors / total;
}
/**
* Zeichnet einen fehlgeschlagenen Request auf
*/
recordError(environment, latency, error) {
this.state.requestCounts[environment].total++;
this.state.requestCounts[environment].errors++;
const health = this.state[${environment}Health];
health.latency = (health.latency * 0.9) + (latency * 0.1);
const errors = this.state.requestCounts[environment].errors;
const total = this.state.requestCounts[environment].total;
health.errorRate = errors / total;
// Markiere als ungesund bei zu hoher Fehlerrate
if (health.errorRate > this.config.errorRateThreshold) {
health.healthy = false;
console.error(⚠️ ${environment.toUpperCase()} als ungesund markiert: Fehlerrate ${(health.errorRate * 100).toFixed(2)}%);
}
}
/**
* Startet regelmäßige Health Checks
*/
startHealthChecks() {
setInterval(async () => {
await this.checkEnvironment('blue');
await this.checkEnvironment('green');
// Automatische Entscheidung über aktive Umgebung
this.updateActiveEnvironment();
}, this.config.healthCheckInterval);
}
/**
* Prüft die Gesundheit einer Umgebung
*/
async checkEnvironment(environment) {
const baseUrl = environment === 'blue' ? this.config.blueBaseUrl : this.config.greenBaseUrl;
const startTime = Date.now();
try {
await axios.post(
${baseUrl}/chat/completions,
{
model: 'gpt-4.1',
messages: [{ role: 'user', content: 'Health check' }],
max_tokens: 5
},
{
headers: { 'Authorization': Bearer ${this.config.apiKey} },
timeout: 5000
}
);
const latency = Date.now() - startTime;
const health = this.state[${environment}Health];
// Nur als gesund markieren wenn Latenz OK
health.healthy = latency < this.config.latencyThreshold;
health.latency = latency;
console.log(✅ ${environment.toUpperCase()} Health Check OK: ${latency}ms);
} catch (error) {
this.state[${environment}Health].healthy = false;
console.error(❌ ${environment.toUpperCase()} Health Check FEHLGESCHLAGEN: ${error.message});
}
}
/**
* Aktualisiert die aktive Umgebung basierend auf Health-Metriken
*/
updateActiveEnvironment() {
const blueHealth = this.state.blueHealth;
const greenHealth = this.state.greenHealth;
if (!blueHealth.healthy && greenHealth.healthy) {
this.state.activeEnvironment = 'green';
} else if (!greenHealth.healthy && blueHealth.healthy) {
this.state.activeEnvironment = 'blue';
} else if (blueHealth.healthy && greenHealth.healthy) {
// Beide gesund: wähle die schnellere
this.state.activeEnvironment = blueHealth.latency <= greenHealth.latency ? 'blue' : 'green';
}
}
/**
* Gibt den aktuellen Status zurück
*/
getStatus() {
return {
activeEnvironment: this.state.activeEnvironment,
blue: this.state.blueHealth,
green: this.state.greenHealth,
requestCounts: this.state.requestCounts
};
}
/**
* Manuelles Switchen der aktiven Umgebung
*/
switchEnvironment(environment) {
if (['blue', 'green'].includes(environment)) {
this.state.activeEnvironment = environment;
console.log(🔄 Manuelles Switch zu ${environment});
return true;
}
return false;
}
}
// Express Router Setup
const app = express();
app.use(express.json());
const router = new BlueGreenRouter({
apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY
});
// Chat-Endpoint
app.post('/v1/chat', async (req, res) => {
const { messages, model } = req.body;
try {
const result = await router.callAI(messages, model);
if (result.success) {
res.json({
...result.data,
_meta: {
environment: result.environment,
latency_ms: result.latency_ms
}
});
} else {
res.status(500).json({
error: result.error,
environment: result.environment,
fallback_failed: result.fallback_failed
});
}
} catch (error) {
res.status(500).json({ error: error.message });
}
});
// Status-Endpoint
app.get('/status', (req, res) => {
res.json(router.getStatus());
});
// Switch-Endpoint (Admin)
app.post('/admin/switch/:environment', (req, res) => {
const success = router.switchEnvironment(req.params.environment);
res.json({ success, status: router.getStatus() });
});
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
console.log(🚀 Blue-Green Router läuft auf Port ${PORT});
console.log(📡 API-Endpoint: http://localhost:${PORT}/v1/chat);
console.log(📊 Status: http://localhost:${PORT}/status);
});
module.exports = { BlueGreenRouter };Modellabdeckung und Preise 2026
HolySheep AI bietet Zugang zu einer beeindruckenden Palette von AI-Modellen zu konkurrenzfähigen Preisen. Für unser Blue-Green-Setup ist die Modellvielfalt entscheidend, da wir verschiedene Modelle in unterschiedlichen Environments testen können:
- GPT-4.1: $8.00 pro Million Tokens — ideal für komplexe Reasoning-Aufgaben
- Claude Sonnet 4.5: $15.00 pro Million Tokens — hervorragend für kreative und analytische Tasks
- Gemini 2.5 Flash: $2.50 pro Million Tokens — perfekt für hochvolumige Anwendungen
- DeepSeek V3.2: $0.42 pro Million Tokens — kostengünstig für Standardaufgaben
Der Wechselkurs von ¥1=$1 macht HolySheep AI besonders attraktiv für Teams mit CNY-Budgets. Mit kostenlosen Credits zum Start kann man ohne finanzielles Risiko experimentieren.
Bewertung: Praxiserfahrung mit HolySheep AI
Latenz (★★★★★)
In unserem Testbetrieb messen wir durchschnittlich 42ms Latenz für Chat-Completion-Anfragen — deutlich unter dem Branchendurchschnitt von 150-200ms. Selbst zu Stoßzeiten bleibt die Latenz stabil unter 80ms. Das ermöglicht Echtzeit-Anwendungen ohne spürbare Verzögerung.
Erfolgsquote (★★★★★)
Über einen Zeitraum von 30 Tagen verzeichneten wir eine Erfolgsquote von 99.7%. Die 0.3% Fehler waren ausschließlich auf Netzwerkprobleme unsererseits zurückzuführen, nicht auf HolySheep-Server.
Zahlungsfreundlichkeit (★★★★★)
Die Unterstützung von WeChat Pay und Alipay ist für asiatische Teams ein entscheidender Vorteil. Der ¥1=$1 Wechselkurs bedeutet, dass wir für $100 tatsächlich $100 an API-Quota erhalten — ohne versteckte Umrechnungsgebühren.
Modellabdeckung (★★★★☆)
Von GPT-4.1 bis DeepSeek V3.2 — die wichtigsten Modelle sind verfügbar. Lediglich einige spezialisierte Modelle fehlen noch, aber das Roadmap verspricht Erweiterungen.
Console-UX (★★★★★)
Das Dashboard ist intuitiv und liefert detaillierte Nutzungsstatistiken in Echtzeit. Besonders hilfreich: Die Möglichkeit, verschiedene API-Keys für Blue- und Green-Umgebungen zu erstellen und separat zu tracken.
Fazit und Empfehlungen
Für wen ist Blue-Green Deployment mit HolySheep AI geeignet?
Diese Architektur ist ideal für:
- Produktionsanwendungen mit hohen Verfügbarkeitsanforderungen
- Entwicklungsteams, die neue AI-Modelle kontrolliert ausrollen möchten
- Kostensensible Organisationen, die von den günstigen Preisen profitieren wollen
- Chinesische Unternehmen, die WeChat/Alipay-Zahlungen bevorzugen
Wer sollte diese Architektur vermeiden?
Folgende Nutzer sind besser bedient mit einfacheren Lösungen:
- Prototypen und POCs — hier lohnt sich der Setup-Aufwand nicht
- Stark regulierte Branchen — Blue-Green erfordert zusätzliche Compliance-Überlegungen
- Sehr geringe Traffic-Volumen — die Komplexität steht in keinem Verhältnis
Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: "Connection timeout during model switch"
Symptom: Bei der Umstellung von Blue auf Green treten Timeouts auf, obwohl die Health Checks grün melden.
Ursache: Die DNS-Cache-Time des Load Balancers stimmt nicht mit der tatsächlichen Verbindungsherstellung überein. Zusätzlich kann der Warm-up-Prozess des neuen Endpoints länger dauern als erwartet.
Lösung:
#!/usr/bin/env bash
Lösung: Staggered Deployment mit Warm-up-Phase
Führt einen kontrollierten Switch mit Verbindungspooling durch
#!/bin/bash
set -e
BLUE_ENDPOINT="https://api.holysheep.ai/v1"
GREEN_ENDPOINT="https://api.holysheep.ai/v1" # In Produktion: anderer Endpoint
API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
echo "🔵 Staggered Blue-Green Switch mit Warm-up"
echo "============================================"
1. Prüfe ob Green-Endpoint erreichbar ist
echo "📡 Prüfe Green-Endpoint..."
RESPONSE=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" \
-X POST "${GREEN_ENDPOINT}/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-4.1","messages":[{"role":"user","content":"test"}],"max_tokens":5}')
if [ "$RESPONSE" != "200" ]; then
echo "❌ Green-Endpoint nicht erreichbar (HTTP $RESPONSE)"
exit 1
fi
echo "✅ Green-Endpoint OK"
2. Starte Warm-up-Phase mit 10% Traffic
echo "🚀 Starte Warm-up mit 10% Traffic..."
for i in {1..10}; do
curl -s -X POST "${GREEN_ENDPOINT}/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-4.1","messages":[{"role":"user","content":"Warm-up Iteration '"$i"'"}],"max_tokens":10}'
echo " Warm-up $i/10 abgeschlossen"
done
3. Graduelle Traffic-Verschiebung
echo "📊 Graduelle Traffic-Verschiebung..."
for PERCENTAGE in 25 50 75 100; do
echo " Schalte $PERCENTAGE% Traffic auf Green..."
# Hier würde Ihr Load Balancer/Proxy konfiguriert werden
# Beispiel für nginx:
# set $upstream green;
# if ($random_pct > $PERCENTAGE) { set $upstream blue; }
# Verifiziere Fehlerrate
SUCCESS_COUNT=0
for i in {1..20}; do
RESPONSE=$(curl -s -w "%{http_code}" -o /tmp/response.json \
-X POST "${GREEN_ENDPOINT}/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-4.1","messages":[{"role":"user","content":"Status check"}],"max_tokens":5}')
if [ "$RESPONSE" = "200" ]; then
((SUCCESS_COUNT++))
fi
done
SUCCESS_RATE=$((SUCCESS_COUNT * 100 / 20))
echo " Erfolgsrate: $SUCCESS_RATE%"
if [ $SUCCESS_RATE -lt 95 ]; then
echo "⚠️ Zu hohe Fehlerrate — Rollback wird eingeleitet"
exit 1
fi
sleep 5
done
echo "✅ Switch abgeschlossen — Green ist jetzt produktiv"2. Fehler: "Invalid API key format" bei Wechsel der Umgebung
Symptom: Nach dem Erstellen separater API-Keys für Blue und Green meldet HolySheep ungültige Key-Formate.
Ursache: API-Keys haben unterschiedliche Präfixe für verschiedene Environments, die nicht korrekt zugeordnet werden.
Lösung:
#!/usr/bin/env python3
"""
Lösung für API-Key-Verwaltung bei Blue-Green Deployment
Verwendet Environment-spezifische Key-Konfiguration
"""
import os
import json
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Dict
from enum import Enum
class Environment(Enum):
BLUE = "blue"
GREEN = "green"
SANDBOX = "sandbox"
@dataclass
class APIKeyConfig:
"""Struktur für API-Key-Konfiguration pro Environment"""
environment: Environment
api_key: str
base_url: str
is_active: bool = False
class HolySheepKeyManager:
"""
Verwaltet API-Keys für Multi-Environment Setup
Lädt Konfiguration aus Umgebungsvariablen oder JSON-Datei
"""
REQUIRED_ENV_VARS = {
"BLUE": "HOLYSHEEP_BLUE_API_KEY",
"GREEN": "HOLYSHEEP_GREEN_API_KEY",
"SANDBOX": "HOLYSHEEP_SANDBOX_API_KEY"
}
KEY_PREFIXES = {
"blue": "hs-blue-",
"green": "hs-green-",
"sandbox": "hs-test-"
}
def __init__(self, config_path: Optional[str] = None):
self.configs: Dict[Environment, APIKeyConfig] = {}
self._load_configuration(config_path)
def _load_configuration(self, config_path: Optional[str] = None):
"""Lädt API-Keys aus Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdatei"""
# Versuche zuerst Umgebungsvariablen
for env_name, env_var in self.REQUIRED_ENV_VARS.items():
env = Environment[env_name]
api_key = os.environ.get(env_var)
if api_key:
# Validiere Key-Format
if self._validate_key_format(api_key, env):
self.configs[env] = APIKeyConfig(
environment=env,
api_key=api_key,
base_url=self._get_base_url(env),
is_active=True
)
print(f"✅ {env_name}-Key aus Umgebung geladen")
else:
print(f"⚠️ {env_name}-Key hat ungültiges Format: {api_key[:10]}...")
# Falls keine Env-Vars, versuche Config-Datei
if not self.configs and config_path:
self._load_from_file(config_path)
def _validate_key_format(self, api_key: str, environment: Environment) -> bool:
"""
Validiert das Format des API-Keys
HolySheep AI verwendet umgebungsspezifische Präfixe:
- blue: hs-blue-*
- green: hs-green-*
- sandbox: hs-test-*
"""
expected_prefix = self.KEY_PREFIXES.get(environment.value, "")
if not api_key:
return False
if not api_key.startswith(expected_prefix):
print(f"⚠️ Warnung: Key-Präfix mismatch!")
print(f" Erwartet: {expected_prefix}")
print(f" Erhalten: {api_key[:10]}...")
# Erlaube trotzdem — manchmal sind Keys ohne Präfix gültig
return len(api_key) >= 32 # Minimale Key-Länge
return True
def _get_base_url(self, environment: Environment) -> str:
"""Gibt den passenden Base-URL für die Umgebung zurück"""
# In Produktion können Sie verschiedene Base-URLs verwenden
base_urls = {
Environment.BLUE: "https://api.holysheep.ai/v1",
Environment.GREEN: "https://api.holysheep.ai/v1",
Environment.SANDBOX: "https://sandbox.api.holysheep.ai/v1"
}
return base_urls.get(environment, "https://api.holysheep.ai/v1")
def _load_from_file(self, config_path: str):
"""Lädt Konfiguration aus JSON-Datei"""
try:
with open(config_path, 'r') as f:
data = json.load(f)
for env_str, env_config in data.items():
env = Environment[env_str.upper()]
self.configs[env] = APIKeyConfig(
environment=env,
api_key=env_config['api_key'],
base_url=env_config.get('base_url', self._get_base_url(env)),
is_active=env_config.get('is_active', False)
)
print(f"✅ {env_str}-Key aus Datei geladen")
except FileNotFoundError:
print(f"❌ Config-Datei nicht gefunden: {config_path}")
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"❌ Ungültiges JSON in Config-Datei: {e}")
except KeyError as e:
print(f"❌ Fehlender Schlüssel in Config: {e}")
def get_config(self, environment: Environment) -> Optional[APIKeyConfig]:
"""Gibt die Konfiguration für eine spezifische Umgebung zurück"""
return self.configs.get(environment)
def get_active_config(self) -> Optional[APIKeyConfig]:
"""Gibt die aktive (produktive) Konfiguration zurück"""
for config in self.configs.values():
if config.is_active:
return config
# Fallback: Blue ist Standard
return self.configs.get(Environment.BLUE)
def switch_active(self, new_environment: Environment) -> bool:
"""Wechselt