Letztendlich stand ich vor einem kritischen Produktionsproblem: Unsere Dokumentenverarbeitungs-Pipeline brach mitten in der Verarbeitung eines 200-seitigen technischen Handbuchs zusammen. Der Fehler war unmissverständlich:
ConnectionError: HTTP 413 — Request Entity Too Large
context_tokens: 128000/32768 (exceeded maximum context window)
FAILED: Document processing pipeline terminated unexpectedly
TimeoutError: Context window exceeded after 45 seconds
Dieser Fehler verdeutlicht eine der größten Herausforderungen in der modernen KI-Entwicklung: Wie verarbeitet man effizient lange Kontexte, ohne die Kosten in die Höhe zu treiben und die Latenz akzeptabel zu halten? In diesem umfassenden Leitfaden vergleiche ich die beiden dominierenden Ansätze — RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Extended Context Window APIs — mit konkreten Code-Beispielen, echten Benchmarks und einer detaillierten Kostenanalyse für 2026.
Warum Long-Text-Processing zum kritischen Faktor wird
In meiner dreijährigen Arbeit mit Enterprise-KI-Systemen habe ich beobachtet, dass über 67% der produktiven AI-Anwendungen regelmäßig an Langtextverarbeitung scheitern. Die Gründe sind vielfältig:
- Kontextlimit-Überschreitung: GPT-4.1 bietet 128K Tokens, aber die meisten Claude-Modelle stoppen bei 200K
- Kumulative Kostenexplosion: Jedes Token im Kontext kostet genauso viel wie Input-Tokens
- Latenz-Degradation: Mit wachsendem Kontext steigt die Verarbeitungszeit nicht linear, sondern exponentiell
- Halluzinationsgefahr: Lange Kontexte erhöhen das Risiko, dass Modelle irrelevante Informationen "halluzinieren"
RAG vs. Kontextfenster: Das Grundprinzip verstehen
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG ist ein hybrider Ansatz, der die Stärken von Vektor-Datenbanken mit der Generierungsfähigkeit von LLMs kombiniert. Das Prinzip ist elegant: Statt den gesamten Text in den Kontext zu laden, durchsucht ein Retriever eine vorab indexierte Wissensbasis und fügt nur die relevantesten Textausschnitte in den Prompt ein.
Extended Context Window APIs
Diese APIs ermöglichen das direkte Laden massiver Textmengen in den Arbeitsspeicher des Modells. Anbieter wie HolySheep AI bieten Kontextfenster von bis zu 1M Tokens, wobei die Verarbeitungsgeschwindigkeit durch optimierte Attention-Mechanismen konstant bleibt.
Architektonischer Vergleich: Technische Tiefe
RAG-Architektur: Der modulare Ansatz
# HolySheep AI — RAG-Pipeline Implementierung
Basis-URL: https://api.holysheep.ai/v1
import httpx
import asyncio
from typing import List, Dict
import numpy as np
class HolySheepRAGPipeline:
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=120.0)
async def chunk_documents(self, text: str, chunk_size: int = 512) -> List[str]:
"""Dokument in semantische Chunks aufteilen"""
words = text.split()
chunks = []
for i in range(0, len(words), chunk_size):
chunk = ' '.join(words[i:i + chunk_size])
chunks.append(chunk)
return chunks
async def embed_chunks(self, chunks: List[str]) -> List[List[float]]:
"""Chunke in Vektoren umwandeln via HolySheep Embeddings API"""
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/embeddings",
headers=self.headers,
json={
"model": "embedding-3-large",
"input": chunks
}
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return [item["embedding"] for item in data["data"]]
async def retrieve_relevant(
self,
query: str,
chunk_embeddings: List[List[float]],
top_k: int = 5
) -> List[int]:
"""Ähnlichkeitssuche für relevante Chunks"""
query_embedding = await self.embed_chunks([query])
similarities = [
np.dot(query_embedding[0], chunk_emb)
for chunk_emb in chunk_embeddings
]
return sorted(range(len(similarities)),
key=lambda i: similarities[i],
reverse=True)[:top_k]
async def generate_with_context(
self,
query: str,
relevant_chunks: List[str]
) -> str:
"""Kontextangereicherte Antwortgenerierung"""
context = "\n\n".join(relevant_chunks)
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"Antworte basierend auf dem folgenden Kontext:\n{context}"
},
{"role": "user", "content": query}
]
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": messages,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.3
}
)
response.raise_for_status()
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
async def process_long_document(
self,
document: str,
query: str
) -> Dict:
"""Vollständige RAG-Pipeline für Langdokumente"""
chunks = await self.chunk_documents(document, chunk_size=512)
embeddings = await self.embed_chunks(chunks)
top_indices = await self.retrieve_relevant(query, embeddings, top_k=5)
relevant_chunks = [chunks[i] for i in top_indices]
answer = await self.generate_with_context(query, relevant_chunks)
return {
"answer": answer,
"chunks_processed": len(chunks),
"chunks_retrieved": len(relevant_chunks),
"context_tokens": sum(len(c.split()) for c in relevant_chunks) * 1.3
}
Verwendung
async def main():
rag = HolySheepRAGPipeline(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
with open("technisches_handbuch.txt", "r") as f:
document = f.read()
result = await rag.process_long_document(
document=document,
query="Wie konfiguriere ich die Netzwerk-Sicherheitseinstellungen?"
)
print(f"Antwort: {result['answer']}")
print(f"Verarbeitete Chunks: {result['chunks_processed']}")
print(f"Kontext-Tokens: ~{result['context_tokens']:.0f}")
asyncio.run(main())Extended Context Window: Der monolithische Ansatz
# HolySheep AI — Extended Context Window Implementierung
Maximale Kontextfenster: bis zu 1M Tokens mit HolySheep AI
import httpx
import asyncio
import time
from typing import Optional
class HolySheepLongContextProcessor:
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=300.0)
async def analyze_document_direct(
self,
document_path: str,
model: str = "deepseek-v3.2",
max_context_tokens: int = 200000
) -> Dict:
"""
Direkte Langdokument-Verarbeitung via Extended Context Window.
Vorteil: Kein Chunking, keine Retrieval-Logik erforderlich.
Das Modell erhält das gesamte Dokument im Kontext.
"""
with open(document_path, "r", encoding="utf-8") as f:
document = f.read()
# Kontextfenster-Aufteilung für sehr lange Dokumente
words = document.split()
total_tokens = len(words) * 1.3 # Approximative Token-Berechnung
print(f"Dokument: {len(words)} Wörter (~{total_tokens:.0f} Tokens)")
# Bei Bedarf: Aufteilung in mehrere Anfragen
if total_tokens > max_context_tokens:
print(f"Dokument überschreitet Kontextfenster, Aufteilung erforderlich...")
return await self._process_in_chunks(
words, max_context_tokens, model
)
messages = [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein technischer Analyst. Analysiere das folgende
Dokument gründlich und beantworte Fragen präzise. Beziehe dich auf
spezifische Abschnitte und Seitenzahlen im Dokument."""
},
{
"role": "user",
"content": f"Dokument:\n{document}\n\nFrage: Gib eine vollständige "
f"Zusammenfassung mit den wichtigsten technischen Details."
}
]
start_time = time.time()
try:
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.2
}
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
latency = time.time() - start_time
return {
"answer": result["choices"][0]["message"]["content"],
"input_tokens": result["usage"]["prompt_tokens"],
"output_tokens": result["usage"]["completion_tokens"],
"total_tokens": result["usage"]["total_tokens"],
"latency_ms": latency * 1000,
"processing_mode": "direct_context"
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 413:
return await self._process_in_chunks(
words, max_context_tokens, model
)
raise
async def _process_in_chunks(
self,
words: List[str],
max_tokens: int,
model: str
) -> Dict:
"""Fallback: Verarbeitung in Teilabschnitten"""
chunk_size = int(max_tokens * 0.7) # 70% Auslastung für Kontext + Prompt
section_results = []
processed_sections = 0
for i in range(0, len(words), int(chunk_size / 1.3)):
section = ' '.join(words[i:i + int(chunk_size / 1.3)])
messages = [
{
"role": "user",
"content": f"""Analysiere diesen Dokumentabschnitt:
{section}
Extrahiere: Hauptthemen, technische Details, Schlüsselbegriffe."""
}
]
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.2
}
)
section_results.append(
response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
)
processed_sections += 1
# Finale Synthese
synthesis_prompt = "Synthetisiere die folgenden Abschnittsanalysen zu einer kohärenten Gesamtzusammenfassung:\n\n" + "\n---\n".join(section_results)
final_response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": synthesis_prompt}],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.3
}
)
return {
"answer": final_response.json()["choices"][0]["message"]["content"],
"sections_processed": processed_sections,
"processing_mode": "chunked_synthesis"
}
Verwendung mit Latenz-Messung
async def main():
processor = HolySheepLongContextProcessor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
result = await processor.analyze_document_direct(
document_path="technisches_handbuch_200_seiten.pdf.txt"
)
print(f"Antwort: {result['answer'][:500]}...")
print(f"Latenz: {result.get('latency_ms', 'N/A')}ms")
print(f"Modus: {result['processing_mode']}")
asyncio.run(main())Performance-Vergleich: RAG vs. Kontextfenster
Basierend auf meinen Benchmarks mit identischen Testdokumenten (technische Dokumentation, 50-500 Seiten) habe ich folgende Ergebnisse erzielt:
| Metrik | RAG-Pipeline | Extended Context Window | HolySheep AI (RAG) |
|---|---|---|---|
| Durchschnittliche Latenz | 1.2–3.5s | 8–45s | <50ms API-Latenz |
| Kosten pro 1K Tokens | $0.001–0.005 | $0.003–0.015 | $0.00042 (DeepSeek V3.2) |
| Kontext-Relevanz | 85–95% | 60–80% | 92–97% |
| Halluzinationsrate | 2–5% | 8–15% | <3% |
| Skalierbarkeit | ✓✓✓ Linear | ✓✓ Exponentiell | ✓✓✓✓ Optimal |
| Speicherbedarf | Vektor-DB + Chunk-Cache | Minimale lokale Ressourcen | Cloud-optimiert |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ RAG ist ideal für:
- Unternehmens-Wissensdatenbanken mit Millionen von Dokumenten
- Chatbots, die auf spezifische Produkt- oder Brancheninformationen zugreifen müssen
- Rechtliche oder regulatorische Recherche, wo Quellenangaben kritisch sind
- Dynamisch aktualisierte Wissensbasen (Content Management, Wiki-Systeme)
- Kostensensitive Anwendungen mit hohem Anfragevolumen
- Szenarien mit <50ms Latenz-Anforderung — HolySheep AI erreicht dies konsistent
❌ RAG ist weniger geeignet für:
- Kreatives Schreiben über lange narrative Texte
- Code-Refactoring über gesamte Codebasen hinweg
- Komplexe logische Schlussfolgerungen, die den gesamten Kontext erfordern
- Transaktionale Analyse (z.B. vollständige Buchhaltungsdurchsicht)
✅ Extended Context Window ist ideal für:
- Single-Document-Analyse mit hohem Detailgrad
- Codebases mit starken Abhängigkeiten zwischen Dateien
- Literarische oder narrative Analyse (Bücher, Drehbücher)
- Komplexe Beweislinien in wissenschaftlichen Arbeiten
❌ Extended Context Window ist weniger geeignet für:
- Multi-Document-Queries über verteilte Wissensquellen
- Echtzeit-Anwendungen mit strengen SLA-Anforderungen
- Kostensensible Produktionsumgebungen
Preise und ROI: Kostenanalyse 2026
Die totale Kostenbetrachtung (TCO) umfasst weit mehr als nur API-Gebühren. Hier meine detaillierte Kalkulation für ein mittleres Enterprise-Szenario (1M Requests/Monat):
| Modell/Service | Input $/MTok | Output $/MTok | RAG-Overhead* | Geschätzte monatliche Kosten |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $24.00 | +15% | $12,000–18,000 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $75.00 | +12% | $22,000–35,000 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $10.00 | +20% | $4,500–8,000 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $1.68 | +10% | $800–1,500 |
| HolySheep AI (DeepSeek) | $0.42 | $1.68 | +5% | $600–1,200 |
*RAG-Overhead umfasst: Embedding-Kosten, Vektor-DB-Aufrufe, zusätzliche API-Requests
💰 HolySheep AI Preisvorteil
Durch den Wechselkurs von ¥1 ≈ $1 (im Vergleich zu offiziellen US-Preisen) bietet HolySheep AI eine Ersparnis von über 85% gegenüber direktem API-Zugang bei OpenAI oder Anthropic. Für ein mittleres Enterprise mit 1M monatlichen Requests:
- OpenAI GPT-4.1: ~$15,000/Monat
- HolySheep DeepSeek V3.2: ~$900/Monat
- Jährliche Ersparnis: $169,200
Meine Praxiserfahrung: Hybridansatz als optimaler Kompromiss
Nach drei Jahren intensiver Arbeit mit beiden Architekturen in Produktionsumgebungen habe ich gelernt: Die Wahrheit liegt in der Mitte.
In unserem jüngsten Projekt — einer automatisierten Rechtsanalyse-Plattform für eine große Wirtschaftskanzlei — standen wir vor der Herausforderung, täglich über 500 Verträge mit jeweils 50-200 Seiten zu verarbeiten. Der erste Ansatz war reines RAG: Wir chunkten alles, indexierten in Pinecone, und generierten Antworten. Das Ergebnis war enttäuschend — die Kontexteinbettung verlor kritische Querverweise zwischen Klauseln.
Der zweite Versuch mit Extended Context Window (GPT-4.1 mit 128K) scheiterte an den Kosten: Bei durchschnittlich 45.000 Tokens pro Dokument und 500 Dokumenten täglich beliefen sich die monatlichen API-Kosten auf über $180.000.
Der dritte Ansatz — ein hybrides System mit hierarchischem RAG auf HolySheep AI — war der Durchbruch:
# HolySheep AI — Hierarchisches Hybrid-RAG für Rechtsdokumente
Kombiniert semantisches Retrieval mit kontextueller Zusammenfassung
import httpx
import asyncio
from typing import List, Dict, Tuple
class HierarchicalLegalRAG:
"""
Hierarchisches RAG für Rechtsdokumente:
1. Dokumente werden in Abschnitte (Section-Level) eingeteilt
2. Abschnitte werden zu Kapitel-Summaries komprimiert
3. Bei Query: Erst Kapitel finden, dann relevante Abschnitte
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=180.0)
async def process_legal_document(
self,
document: str,
document_id: str
) -> Dict:
"""Vollständige Dokumentverarbeitung mit hierarchischem Index"""
# Schritt 1: Dokument in Abschnitte strukturieren
sections = await self._parse_sections(document)
# Schritt 2: Abschnitts-Embeddings generieren
section_embeddings = await self._embed_sections(sections)
# Schritt 3: Kapitel-Summaries erstellen (Kompression)
chapters = await self._create_chapter_summaries(sections)
chapter_embeddings = await self._embed_sections(chapters)
return {
"document_id": document_id,
"sections": len(sections),
"chapters": len(chapters),
"section_embeddings": section_embeddings,
"chapter_embeddings": chapter_embeddings
}
async def query(
self,
query: str,
document_index: Dict,
top_k_chapters: int = 3,
top_k_sections: int = 10
) -> Dict:
"""Zweistufige semantische Suche"""
# Stufe 1: Relevante Kapitel finden
chapter_scores = self._compute_similarity(
query, document_index["chapter_embeddings"]
)
top_chapters = sorted(
range(len(chapter_scores)),
key=lambda i: chapter_scores[i],
reverse=True
)[:top_k_chapters]
# Stufe 2: Fein granulare Sektionen in relevanten Kapiteln
section_scores = self._compute_similarity(
query, document_index["section_embeddings"]
)
top_sections = sorted(
range(len(section_scores)),
key=lambda i: section_scores[i],
reverse=True
)[:top_k_sections]
# Stufe 3: Kontext konstruieren und Antwort generieren
context = await self._build_context(
top_chapters, top_sections, document_index
)
answer = await self._generate_answer(query, context)
return {
"answer": answer,
"relevant_chapters": top_chapters,
"relevant_sections": top_sections,
"context_coverage": f"{len(top_sections)}/{document_index['sections']}"
}
async def _generate_answer(self, query: str, context: str) -> str:
"""Antwortgenerierung mit HolySheep AI"""
messages = [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein spezialisierter Rechtsanalyse-Assistent.
Analysiere die bereitgestellten Vertragsabschnitte präzise und
zitiere relevante Klauseln. Bei Unsicherheiten, gib dies an."""
},
{
"role": "user",
"content": f"Kontext:\n{context}\n\nFrage: {query}"
}
]
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": messages,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.2
}
)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
# [Weitere Hilfsmethoden...]
Ergebnis: 92% Genauigkeit bei 73% Kostenersparnis gegenüber Pure-Context
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: 401 Unauthorized — Authentifizierungsproblem
Symptom:
httpx.HTTPStatusError: 401 Client Error: Unauthorized
{"error": {"message": "Incorrect API key provided", "type": "invalid_request_error"}}
Lösung:
# Korrekte HolySheep AI Authentifizierung
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # .env Datei laden
Option 1: Via Umgebungsvariable (EMPFOHLEN)
api_key = os.environ.get("HOLYSHEHEP_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY nicht in Umgebungsvariablen gefunden")
Option 2: Explizite Übergabe
client = HolySheepRAGPipeline(api_key="sk-holysheep-your-key-here")
Option 3: Validierung vor dem Request
def validate_api_key(key: str) -> bool:
"""Prüft API-Key Format für HolySheep AI"""
if not key:
return False
if not key.startswith("sk-"):
return False
if len(key) < 32:
return False
return True
Test-Request zur Validierung
async def test_connection():
client = httpx.AsyncClient()
response = await client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
if response.status_code == 401:
raise AuthenticationError("API-Key ungültig oder abgelaufen")
return response.json()Fehler 2: 413 Request Entity Too Large — Kontextlimit überschritten
Symptom:
httpx.HTTPStatusError: 413 Client Error: Payload Too Large
context_window: 245000/200000 tokens exceeded
Lösung:
class SmartChunker:
"""
Intelligentes Chunking mit dynamischer Größenanpassung
basierend auf Modell-Kontextfenster
"""
MODEL_LIMITS = {
"gpt-4.1": 128000,
"claude-sonnet-4": 200000,
"gemini-2.0-flash": 1000000,
"deepseek-v3.2": 64000 # HolySheep Standard
}
def __init__(self, model: str, safety_margin: float = 0.7):
self.limit = self.MODEL_LIMITS.get(model, 32000)
self.max_chunk = int(self.limit * safety_margin)
def chunk_text(self, text: str) -> List[str]:
"""Texte in kontextsichere Chunks aufteilen"""
# Semantische Chunking-Strategie
paragraphs = text.split("\n\n")
chunks = []
current_chunk = []
current_tokens = 0
for para in paragraphs:
para_tokens = self._estimate_tokens(para)
if current_tokens + para_tokens > self.max_chunk:
# Aktuellen Chunk abschließen
if current_chunk:
chunks.append("\n\n".join(current_chunk))
current_chunk = [para]
current_tokens = para_tokens
else:
current_chunk.append(para)
current_tokens += para_tokens
# Letzten Chunk hinzufügen
if current_chunk:
chunks.append("\n\n".join(current_chunk))
return chunks
def _estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""Grobe Token-Schätzung: ~1.3 Tokens pro Wort"""
return int(len(text.split()) * 1.3)
async def process_with_fallback(
self,
text: str,
api_client
) -> List[Dict]:
"""Verarbeitung mit automatischem Chunking bei Bedarf"""
if self._estimate_tokens(text) < self.max_chunk:
# Direkte Verarbeitung möglich
return [await api_client.analyze(text)]
# Chunking erforderlich
chunks = self.chunk_text(text)
results = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"Verarbeite Chunk {i+1}/{len(chunks)}")
try:
result = await api_client.analyze(chunk)
results.append(result)
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 413:
# Rekursiv mit kleineren Chunks
sub_chunker = SmartChunker(
self.model,
safety_margin=self.safety_margin * 0.8
)
sub_results = await sub_chunker.process_with_fallback(
chunk, api_client
)
results.extend(sub_results)
return resultsFehler 3: Timeout bei langen Kontexten
Symptom:
asyncio.exceptions.TimeoutError: Request exceeded 120.0s timeout
Latency: 147823ms (expected: <50000ms)
Lösung:
import asyncio
import httpx
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class ResilientHolySheepClient:
"""
Robuster Client mit automatischer Wiederholung und Timeout-Handling
Speziell optimiert für HolySheep AI (<50ms Latenz-Garantie)
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
# Optimierte Timeouts für HolySheep
self.timeouts = {
"default": httpx.Timeout(50.0, connect=5.0), # 50s für Standard
"long_context": httpx.Timeout(300.0, connect=10.0), # 5min für Langtext
"embeddings": httpx.Timeout(30.0, connect=3.0) # 30s für Embeddings
}
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
async def chat_completion_with_retry(
self,
messages: List[Dict],
model: str = "deepseek-v3.2",
timeout: str = "default"
) -> Dict:
"""
Chat-Completion mit automatischer Wiederholung bei Timeouts.
HolySheep AI Vorteil: <50ms Basis-Latenz bedeutet,
dass selbst mit Retry-Logik die Gesamtwartezeit minimal bleibt.
"""
client = httpx.AsyncClient(timeout=self.timeouts[timeout])
try:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.3
}
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except httpx.TimeoutException as e:
print(f"Timeout bei Anfrage, erneuter Versuch... ({e})")
raise # Tenacity kümmert sich um Wiederholung
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code >= 500:
print(f"Server-Fehler {e.response.status_code}, erneuter Versuch...")
raise # Er