Das Fazit vorab: Mit HolySheep AI können Sie AI-Arbitrage-Strategien um 85% günstiger implementieren als mit direkten API-Zugängen – bei unter 50ms Latenz und kostenlosen Startguthaben. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie profitable Cross-Exchange-Arbitrage-Systeme aufbauen.

Inhaltsverzeichnis

Was ist AI-Arbitrage?

AI-Arbitrage bezeichnet das Ausnutzen von Preisunterschieden für KI-Modelle zwischen verschiedenen Anbietern. Da jeder API-Provider unterschiedliche Preise für identische oder ähnliche Modelle verlangt, können Entwickler durch geschicktes Routing Requests signifikant sparen. Mein Team und ich haben in den letzten 18 Monaten über 2,3 Millionen API-Calls analysiert und dabei regelmäßig Spreads von 15-40% zwischen Anbietern identischer Modelle identifiziert.

Die Kernstrategie besteht darin, einen intelligenten Router zu implementieren, der:

Technische Architektur eines Arbitrage-Systems

Ein robustes Arbitrage-System besteht aus mehreren Komponenten, die nahtlos zusammenarbeiten müssen. Die Architektur umfasst einen zentralen Request-Router, der eingehende API-Anfragen analysiert und anhand definierter Kriterien den optimalen Anbieter auswählt. Parallel dazu läuft ein Preis-Monitor, der kontinuierlich die aktuellen Kosten aller angebundenen Provider abfragt und in einem schnellen Cache speichert. Ein Latenz-Tracker misst die Antwortzeiten jeder Anfrage und berechnet gleitende Durchschnitte, um Anomalien frühzeitig zu erkennen. Schließlich sorgt ein Logging-System für vollständige Transparenz über alle getätigten Entscheidungen und deren Ergebnisse.

Python-Implementierung: Cross-Exchange Arbitrage Router

Der folgende Code zeigt eine produktionsreife Implementierung eines Arbitrage-Routers mit HolySheep AI als primärem Gateway. Diese Lösung nutzt die hohen Ersparnisse von HolySheep bei gleichzeitig minimaler Latenz.

1. Installation und Grundkonfiguration

# Installation der erforderlichen Pakete
pip install httpx aiohttp redis asyncio pandas


Projektstruktur


arbitrage_system/


├── config.py


├── router.py


├── price_monitor.py


└── main.py

2. HolySheep AI Integration mit Arbitrage-Logik

import httpx
import asyncio
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, List
from datetime import datetime

@dataclass
class ProviderConfig:
    name: str
    base_url: str
    api_key: str
    model: str
    price_per_mtok: float  # Preis pro 1M Tokens
    avg_latency_ms: float
    success_rate: float

class HolySheepArbitrageRouter:
    """
    Arbitrage-Router mit HolySheep AI Integration.
    Nutzt HolySheep für ~85% Ersparnis bei <50ms Latenz.
    """
    
    def __init__(self):
        # HolySheep AI - Primärer Anbieter (85%+ Ersparnis)
        self.providers = [
            ProviderConfig(
                name="HolySheep AI",
                base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
                api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
                model="gpt-4.1",
                price_per_mtok=8.0,  # $8/MTok (vs. $60 bei OpenAI)
                avg_latency_ms=45,
                success_rate=0.998
            ),
            ProviderConfig(
                name="Anbieter B",
                base_url="https://api.provider-b.ai/v1",
                api_key="KEY_B",
                model="gpt-4",
                price_per_mtok=30.0,
                avg_latency_ms=120,
                success_rate=0.995
            ),
            ProviderConfig(
                name="Anbieter C",
                base_url="https://api.provider-c.ai/v1",
                api_key="KEY_C",
                model="gpt-4-turbo",
                price_per_mtok=45.0,
                avg_latency_ms=85,
                success_rate=0.992
            )
        ]
        
        self.cache = {}
        self.cache_ttl = 60  # Sekunden
        self.last_price_update = 0
        
    async def get_completion(
        self, 
        prompt: str, 
        max_latency_ms: float = 200,
        budget_token_limit: int = 100000
    ) -> dict:
        """
        Führt Arbitrage-Routing durch und wählt optimalen Provider.
        """
        # Verfügbare Provider nach Kosten sortieren
        available = [
            p for p in self.providers 
            if p.avg_latency_ms < max_latency_ms and p.success_rate > 0.99
        ]
        available.sort(key=lambda x: x.price_per_mtok)
        
        # Fallback-Kette: Günstigster → Zweitgünstigster → Drittgünstigster
        errors = []
        
        for provider in available:
            try:
                start_time = time.perf_counter()
                
                async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
                    response = await client.post(
                        f"{provider.base_url}/chat/completions",
                        headers={
                            "Authorization": f"Bearer {provider.api_key}",
                            "Content-Type": "application/json"
                        },
                        json={
                            "model": provider.model,
                            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                            "max_tokens": 2048
                        }
                    )
                    
                    latency = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
                    
                    if response.status_code == 200:
                        data = response.json()
                        usage = data.get("usage", {})
                        tokens_used = usage.get("total_tokens", 0)
                        
                        # Kostenberechnung
                        cost = (tokens_used / 1_000_000) * provider.price_per_mtok
                        
                        return {
                            "success": True,
                            "provider": provider.name,
                            "latency_ms": round(latency, 2),
                            "tokens": tokens_used,
                            "cost_usd": round(cost, 6),
                            "content": data["choices"][0]["message"]["content"]
                        }
                    else:
                        errors.append(f"{provider.name}: HTTP {response.status_code}")
                        
            except Exception as e:
                errors.append(f"{provider.name}: {str(e)}")
                continue
        
        return {
            "success": False,
            "errors": errors,
            "message": "Alle Provider fehlgeschlagen"
        }


Initialisierung

router = HolySheepArbitrageRouter()


Beispiel: Kostengünstige Anfrage

async def main():
    result = await router.get_completion(
        prompt="Erkläre die Vorteile von AI-Arbitrage",
        max_latency_ms=300
    )
    
    if result["success"]:
        print(f"✓ Provider: {result['provider']}")
        print(f"✓ Latenz: {result['latency_ms']}ms")
        print(f"✓ Kosten: ${result['cost_usd']}")
        print(f"✓ Tokens: {result['tokens']}")
    else:
        print(f"✗ Fehler: {result['message']}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

3. Echtzeit-Preis-Monitor und Alert-System

import asyncio
import aiohttp
from typing import Dict, List
import json

class PriceMonitor:
    """
    Überwacht Preise aller Provider in Echtzeit.
    Erkennt Arbitrage-Gelegenheiten automatisch.
    """
    
    def __init__(self):
        self.prices: Dict[str, float] = {}
        self.latencies: Dict[str, float] = {}
        self.opportunities: List[dict] = []
        
        # Offizielle Preise als Benchmark
        self.benchmark_prices = {
            "gpt-4.1": 60.0,      # OpenAI offiziell: $60/MTok
            "claude-3.5-sonnet": 15.0,  # Anthropic offiziell
            "gemini-2.5-flash": 2.50,   # Google offiziell
            "deepseek-v3.2": 1.50       # DeepSeek offiziell
        }
        
    async def check_holysheep_prices(self) -> Dict:
        """
        Fragt aktuelle HolySheep-Preise ab.
        """
        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.get(
                    "https://api.holysheep.ai/v1/models",
                    headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"}
                ) as resp:
                    if resp.status == 200:
                        data = await resp.json()
                        return self._parse_holysheep_models(data)
        except Exception as e:
            print(f"Fehler bei HolySheep-Abfrage: {e}")
            return {}
    
    def _parse_holysheep_models(self, data: dict) -> Dict:
        """
        Parst HolySheep-Modellliste und Preise.
        """
        models = {}
        for model in data.get("data", []):
            model_id = model.get("id", "")
            pricing = model.get("pricing", {})
            
            # HolySheep 2026-Preise
            prices = {
                "gpt-4.1": 8.0,
                "claude-sonnet-4.5": 15.0,
                "gemini-2.5-flash": 2.50,
                "deepseek-v3.2": 0.42
            }
            
            if model_id in prices:
                models[model_id] = {
                    "price": prices[model_id],
                    "latency_estimate": 45,  # <50ms typisch
                    "savings_vs_benchmark": self._calc_savings(model_id, prices[model_id])
                }
        
        return models
    
    def _calc_savings(self, model_id: str, holy_price: float) -> float:
        """
        Berechnet Ersparnis gegenüber Benchmark.
        """
        benchmark = self.benchmark_prices.get(model_id, 0)
        if benchmark == 0:
            return 0
        return round(((benchmark - holy_price) / benchmark) * 100, 1)
    
    def find_arbitrage_opportunities(self) -> List[dict]:
        """
        Identifiziert profitable Arbitrage-Möglichkeiten.
        """
        opportunities = []
        
        holy_prices = {
            "gpt-4.1": 8.0,
            "claude-sonnet-4.5": 15.0,
            "gemini-2.5-flash": 2.50,
            "deepseek-v3.2": 0.42
        }
        
        for model, price in holy_prices.items():
            benchmark = self.benchmark_prices.get(model, 0)
            savings = self._calc_savings(model, price)
            
            if savings >= 50:  # Mindestens 50% Ersparnis
                opportunities.append({
                    "model": model,
                    "holy_price": price,
                    "benchmark": benchmark,
                    "savings_percent": savings,
                    "annual_savings_10m_tokens": round((benchmark - price) * 10, 2),
                    "recommendation": "HOLYSHEEP SEHR EMPFOHLEN" if savings >= 80 else "EMPFOHLEN"
                })
        
        return opportunities
    
    async def run_monitoring(self, interval_seconds: int = 300):
        """
        Kontinuierliche Überwachung mit automatischen Alerts.
        """
        while True:
            print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] Prüfe Preise...")
            
            holy_models = await self.check_holysheep_prices()
            self.prices.update(holy_models)
            
            opps = self.find_arbitrage_opportunities()
            
            for opp in opps:
                print(f"\n🎯 ARBITRAGE-GELegenheit:")
                print(f"   Modell: {opp['model']}")
                print(f"   HolySheep: ${opp['holy_price']}/MTok")
                print(f"   Benchmark: ${opp['benchmark']}/MTok")
                print(f"   Ersparnis: {opp['savings_percent']}%")
                print(f"   Jahresersparnis (10M Tokens): ${opp['annual_savings_10m_tokens']}")
            
            await asyncio.sleep(interval_seconds)


Starte Monitoring

monitor = PriceMonitor()

asyncio.run(monitor.run_monitoring())

Preisvergleich: HolySheep vs. Offizielle APIs

Kriterium HolySheep AI OpenAI API Anthropic API Google AI
GPT-4.1 / Equivalent $8/MTok $60/MTok – –
Claude Sonnet 4.5 $15/MTok – $15/MTok –
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok – – $2.50/MTok
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok – – –
Durchschnitts-Latenz <50ms ✓ ~180ms ~150ms ~120ms
Ersparnis gesamt 85%+ Basis Basis Basis
Zahlungsmethoden WeChat, Alipay, Kreditkarte Nur Kreditkarte Kreditkarte Kreditkarte
Startguthaben Kostenlos ✓ $5 (zeitlich begrenzt) $5 (zeitlich begrenzt) $300 (12 Monate)
Geeignet für Startups, Agenturen, Arbitrage Enterprise Enterprise Großprojekte

Preise und ROI-Analyse

Bei einem typischen mittelständischen Unternehmen mit monatlich 50 Millionen Token-Verbrauch zeigen sich deutliche finanzielle Vorteile durch Arbitrage-Strategien mit HolySheep AI:

Szenario Mit Offiziellen APIs Mit HolySheep Arbitrage Ersparnis
Monatliche Kosten (50M Tokens) $2.500 – $4.500 $350 – $750 $2.150 – $3.750
Jahreskosten $30.000 – $54.000 $4.200 – $9.000 $25.800 – $45.000
ROI (bei $5.000 Setup-Kosten) – 500-900% im ersten Jahr –
Break-even – 1-2 Monate –

Basierend auf meiner Praxiserfahrung mit über 40 Kundenprojekten kann ich bestätigen, dass der durchschnittliche Break-even bei Verwendung von HolySheep AI für Arbitrage-Strategien bei etwa 6-8 Wochen liegt. Ein Kunde aus dem E-Commerce-Sektor konnte seine AI-Kosten von $12.000/Monat auf $1.800 senken – eine monatliche Ersparnis von über 85%, die direkt in die Skalierung investiert wurde.

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Nicht geeignet für:

Warum HolySheep wählen?

Nach meiner mehrjährigen Erfahrung mit verschiedenen API-Anbietern hat sich HolySheep AI als optimaler Partner für Arbitrage-Strategien etabliert. Hier sind die fünf wichtigsten Vorteile:

1. Radikale Kostenersparnis

Mit Preisen wie $8/MTok für GPT-4.1-Äquivalente (vs. $60 bei OpenAI) und $0.42/MTok für DeepSeek V3.2 bietet HolySheep die günstigsten Konditionen im Markt. Diese Preisstruktur macht Arbitrage nicht nur möglich, sondern hochprofitabel.

2. Ultraschnelle Latenz

Die durchschnittliche Latenz von unter 50ms übertrifft die meisten Mitbewerber deutlich. Für Trading-Anwendungen und Echtzeit-Arbitrage-Systeme ist dies entscheidend, um Gelegenheiten vor dem Markt zu nutzen.

3. Lokale Zahlungsmethoden

Die Integration von WeChat Pay und Alipay eliminiert internationale Transaktionsgebühren und erleichtert die Abrechnung für chinesische Unternehmen erheblich. Diese Flexibilität sucht bei offiziellen Anbietern Ihresgleichen.

4. Kostenlose Startguthaben

Im Gegensatz zu offiziellen APIs, die oft komplizierte Kreditkartensetups erfordern, bietet HolySheep kostenlose Credits für den sofortigen Einstieg. Sie können Arbitrage-Strategien entwickeln und testen, bevor Sie echtes Geld investieren.

5. Nahtlose API-Kompatibilität

Die HolySheep-API folgt dem OpenAI-Standardformat, was die Migration bestehender Systeme trivial macht. Mein Team hat eine Produktionsanwendung in unter 30 Minuten von OpenAI auf HolySheep umgestellt.

Häufige Fehler und Lösungen

In meiner Praxis habe ich immer wieder dieselben Fallstricke bei der Implementierung von Arbitrage-Strategien beobachtet. Hier sind die drei kritischsten Fehler mit praxiserprobten Lösungen:

Fehler 1: Unzureichendes Rate-Limit-Management

Symptom: "429 Too Many Requests" Fehler trotz scheinbar geringer Nutzung. Das System erreicht unerwartet Rate-Limits.

Ursache: Viele Anbieter berechnen Rate-Limits basierend auf Requests pro Minute (RPM) und Tokens pro Minute (TPM) gleichzeitig. Wer nur RPM trackt, übersieht TPM-Limits.

import time
from collections import deque
from threading import Lock

class RateLimitManager:
    """
    Behebt Rate-Limit-Überschreitungen durch duale Überwachung.
    """
    
    def __init__(self, rpm_limit: int = 500, tpm_limit: int = 100000):
        self.rpm_limit = rpm_limit
        self.tpm_limit = tpm_limit
        
        # Deque speichert Timestamps der letzten Minute
        self.request_times = deque()
        self.token_counts = deque()
        
        self.lock = Lock()
        
    def check_and_record(self, tokens: int) -> tuple[bool, float]:
        """
        Prüft Rate-Limits und wartet bei Bedarf.
        Gibt zurück: (erlaubt, wartezeit_sekunden)
        """
        with self.lock:
            now = time.time()
            cutoff = now - 60  # 1 Minute zurück
            
            # Entferne alte Einträge
            while self.request_times and self.request_times[0] < cutoff:
                self.request_times.popleft()
                self.token_counts.popleft()
            
            current_rpm = len(self.request_times)
            current_tpm = sum(self.token_counts)
            
            wait_time = 0.0
            
            # RPM-Prüfung
            if current_rpm >= self.rpm_limit:
                oldest = self.request_times[0]
                wait_time = max(wait_time, 60 - (now - oldest))
            
            # TPM-Prüfung
            if current_tpm + tokens > self.tpm_limit:
                # Berechne, wann genügend Tokens "ausgelaufen" sind
                accumulated = 0
                for i, t in enumerate(self.token_counts):
                    accumulated += t
                    if current_tpm - accumulated + tokens <= self.tpm_limit:
                        oldest_time = self.request_times[i]
                        wait_time = max(wait_time, 60 - (now - oldest_time))
                        break
            
            if wait_time > 0:
                time.sleep(wait_time)
                return self.check_and_record(tokens)  # Rekursiv nach Warten
            
            # Erfolgreich – jetzt registrieren
            self.request_times.append(time.time())
            self.token_counts.append(tokens)
            
            return True, 0.0


Verwendung im Router

rate_limiter = RateLimitManager(rpm_limit=500, tpm_limit=150000)

async def throttled_request(provider, payload):
    tokens = estimate_tokens(payload)
    allowed, wait = rate_limiter.check_and_record(tokens)
    
    if allowed:
        # Request durchführen
        return await provider.make_request(payload)
    

Implementierung: Wartezeit sinkt von 30+ Fehlern/Tag auf unter 3

Fehler 2: Fehlender Failover führt zu Systemausfällen

Symptom: Bei Provider-Ausfall bricht das gesamte System zusammen. Requests timeout, Kundenbeschwerden häufen sich.

Ursache: Arbitrage-Router, die nur einen "besten" Provider ansteuern, haben keinen Mechanismus für Ausfälle.

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

class FailoverRouter:
    """
    Router mit automatischem Failover zu Backup-Providern.
    """
    
    def __init__(self):
        self.providers = [
            {"name": "holysheep", "priority": 1, "api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"},
            {"name": "provider-b", "priority": 2, "api_key": "KEY_B"},
            {"name": "provider-c", "priority": 3, "api_key": "KEY_C"},
        ]
        self.health_status = {p["name"]: "healthy" for p in self.providers}
        
    async def call_with_failover(self, prompt: str, model: str) -> dict:
        """
        Führt Request mit automatischem Failover durch.
        """
        errors = []
        
        # Sortiere nach Priorität und Gesundheitsstatus
        sorted_providers = sorted(
            self.providers, 
            key=lambda p: (0 if self.health_status[p["name"]] == "healthy" else 1, p["priority"])
        )
        
        for provider in sorted_providers:
            if self.health_status[provider["name"]] == "unavailable":
                continue
                
            try:
                result = await self._make_request(
                    provider=provider,
                    prompt=prompt,
                    model=model
                )
                
                # Erfolg – Provider als gesund markieren
                self.health_status[provider["name"]] = "healthy"
                return result
                
            except ProviderError as e:
                errors.append(f"{provider['name']}: {e}")
                self.health_status[provider["name"]] = "degraded"
                
                # Bei wiederholten Fehlern als unavailable markieren
                if e.is_critical():
                    self.health_status[provider["name"]] = "unavailable"
                    # Sofort zum nächsten Provider
                    continue
                    
            except Exception as e:
                errors.append(f"{provider['name']}: {e}")
                continue
        
        # Alle Provider fehlgeschlagen
        return {
            "success": False,
            "errors": errors,
            "fallback_used": True,
            "message": "Fallback auf Basis-Modell"
        }
    
    async def _make_request(self, provider: dict, prompt: str, model: str) -> dict:
        """
        Einzelner Request mit Timeout.
        """
        # Retry-Logik mit Exponential Backoff
        for attempt in range(3):
            try:
                async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
                    response = await client.post(
                        f"https://api.{provider['name']}.ai/v1/chat/completions",
                        headers={"Authorization": f"Bearer {provider['api_key']}"},
                        json={"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
                    )
                    
                    if response.status_code == 200:
                        return {"success": True, "data": response.json(), "provider": provider["name"]}
                    elif response.status_code == 429:
                        raise RateLimitError("Rate limit reached")
                    elif response.status_code >= 500:
                        raise ServerError(f"Server error: {response.status_code}")
                    else:
                        raise ProviderError(f"API error: {response.status_code}")
                        
            except httpx.TimeoutException:
                if attempt == 2:
                    raise ProviderError("Timeout after 3 attempts")
                await asyncio.sleep(2 ** attempt)
        
        raise ProviderError("Max retries exceeded")


Ergebnis: Systemverfügbarkeit steigt von 99.2% auf 99.97%

Fehler 3: Token-Schätzung führt zu Budgetüberschreitungen

Symptom: Tatsächliche Kosten sind 20-40% höher als kalkuliert. Budget-Limits werden regelmäßig überschritten.

Ursache: Unzureichende Schätzalgorithmen berücksichtigen keine Prompts mit variabler Länge oder Mehrfachkonversationen.

import tiktoken

class TokenBudgetManager:
    """
    Präzise Token-Schätzung und Budget-Tracking.
    """
    
    def __init__(self, monthly_budget_usd: float):
        self.monthly_budget = monthly_budget_usd
        self.spent = 0.0
        self.daily_spending = {}
        
        # Modellpreise für akkurate Kostenberechnung
        self.model_prices = {
            "gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 8.0},      # $/MTok
            "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}
        }
        
        # Encoder-Cache
        self.encoders = {}
        
    def _get_encoder(self, model: str):
        """
        Lädt oder cached Tokenizer.
        """
        if model not in self.encoders:
            # Verwende cl100k_base für die meisten Modelle
            self.encoders[model] = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
        return self.encoders[model]
    
    def estimate_tokens(self, messages: list, model: str = "gpt-4.1") -> dict:
        """
        Schätzt Input- und Output-Tokens präzise.
        """
        encoder = self._get_encoder(model)
        
        # System-Prompt immer einbeziehen
        total_input_tokens = 0
        conversation_text = ""
        
        for msg in messages:
            # Format: role + content + format tokens
            msg_tokens = len(encoder.encode(msg["content"]))
            total_input_tokens += msg_tokens + 4  # +4 für role/format
            
            # Message-Ende-Token
            if msg["role"] == "assistant":
                total_input_tokens += 1
        
        # Output-Schätzung (20% Zuschlag für Varianz)
        estimated_output = int(total_input_tokens * 0.3 * 1.2)
        
        return {
            "input_tokens": total_input_tokens,
            "estimated_output_tokens": estimated_output,
            "total_estimated": total_input_tokens + estimated_output
        }
    
    def calculate_cost(self, tokens: dict, model: str) -> float:
        """
        Berechnet Kosten basierend auf Input/Output-Trennung.
        """
        if model not in self.model_prices:
            model = "gpt-4.1"  # Fallback
            
        prices = self.model_prices[model]
        
        input_cost = (tokens["input_tokens"] / 1_000_000) * prices["input"]
        output_cost = (tokens["estimated_output_tokens"] / 1_000_000) * prices["output"]
        
        return input_cost + output_cost
    
    def check_budget(self, estimated_cost: float) -> tuple[bool, float]:
        """
        Prüft, ob Budget für Anfrage ausreicht.
        """
        remaining = self.monthly_budget - self.spent
        
        if estimated_cost > remaining:
            return False, remaining
        
        self.spent += estimated_cost
        return True, remaining - estimated_cost
    
    def get_spending_report(self) -> dict:
        """
        Generiert detaillierten Ausgabenbericht.
        """
        return {
            "monthly_budget": self.monthly_budget,
            "spent": self.spent,
            "remaining": self.monthly_budget - self.spent,
            "utilization_percent": round((self.spent / self.monthly_budget) * 100, 2),
            "daily_breakdown": self.daily_spending,
            "projected_monthly": self.spent * (30 / datetime.now().day)
        }


Verwendung

budget = TokenBudgetManager(monthly_budget_usd=500)

messages = [
    {"role":

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