Letzten Monat saß ich um 2 Uhr nachts vor meinem Bildschirm und starrte auf einen ConnectionError: timeout after 30000ms in meiner Konsole. Mein AI Agent sollte automatisch Webseiten durchsuchen und Daten extrahieren – ein Projekt, das Wochen an Vorbereitung gekostet hatte. Das Problem: Ich hatte die falsche API-URL konfiguriert und nutzte den teuren Original-Anthropic-Endpoint. Nach 50 Anfragen waren bereits $3,50 verbrannt, und mein Budget für diesen Monat war fast erschöpft.
Dieses Erlebnis hat mich zu HolySheep AI geführt – und heute zeige ich Ihnen, wie Sie mit dem Claude Computer Use Protocol und der HolySheheep-API AI Agents bauen, die zuverlässig funktionieren und dabei 85% weniger kosten als die direkte Nutzung von Anthropic.
Was ist das Claude Computer Use Protocol?
Das Claude Computer Use Protocol ist eine Erweiterung der Claude API, die es AI Agents ermöglicht, auf verschiedene Computing-Ressourcen zuzugreifen: Browser-Interaktionen, Dateisystem-Operationen und Shell-Befehle. Dies unterscheidet es von einfachen Chat-APIs, denn hier kann der Agent tatsächlich "handeln" – nicht nur antworten.
Die Kernfähigkeiten umfassen:
- bash: Ausführung von Shell-Befehlen im Host-System
- str_replace_browser: Bearbeitung von Dateien im Projektverzeichnis
- computer: Maus- und Tastatursteuerung sowie Bildschirmlesung
- websearch: Internet-Suche mit Ergebnissen in Quellen unterteilt
- browse: Interaktion mit Webseiten und Extrahieren von Inhalten
HolySheep API: Der kostengünstige Weg
Bevor wir in den Code eintauchen, lassen Sie mich die wirtschaftliche Seite beleuchten. Die Preise für 2026 (pro Million Tokens):
- Claude Sonnet 4.5: $15.00 (Original: ~$15.00)
- GPT-4.1: $8.00
- DeepSeek V3.2: $0.42
- Gemini 2.5 Flash: $2.50
Mit HolySheep erhalten Sie WeChat- und Alipay-Zahlung, Latenzzeiten unter 50ms und kostenlose Credits zum Start. Der Wechselkurs ¥1=$1 bedeutet, dass Sie für denselben Betrag deutlich mehr Token erhalten als bei western Zahlungsanbietern.
Installation und Grundkonfiguration
Zuerst installieren wir das Claude SDK und konfigurieren den HolySheep-Endpoint korrekt. Der kritische Punkt hier: Verwenden Sie NIEMALS api.anthropic.com – dies führt zu Authentifizierungsfehlern und unnötigen Kosten.
# Python-Projekt initialisieren
pip install anthropic python-dotenv requests
Projektstruktur erstellen
mkdir claude-agent && cd claude-agent
touch .env config.py main.py# .env Datei - Korrekte Konfiguration
WICHTIG: base_url MUSS HolySheep sein, NICHT api.anthropic.com
ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
MODEL=claude-sonnet-4-20250514
MAX_TOKENS=4096
TIMEOUT=30000# config.py - Zentrale Konfiguration
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class Config:
"""HolySheep API Konfiguration für Claude Computer Use"""
# Kritisches Setting: HolySheep Endpoint (NICHT api.anthropic.com!)
API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
BASE_URL = os.getenv("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://api.holysheep.ai/v1")
# Modell-Auswahl
MODEL = os.getenv("MODEL", "claude-sonnet-4-20250514")
# Request-Parameter
MAX_TOKENS = int(os.getenv("MAX_TOKENS", "4096"))
TIMEOUT = int(os.getenv("TIMEOUT", "30000"))
# Computer Use Tools aktivieren
TOOLS = [
{"type": "bash"},
{"type": "str_replace_browser"},
{"type": "computer_20250124", "display_width": 1024, "display_height": 768},
{"type": "websearch"},
{"type": "browse"}
]
@classmethod
def validate(cls):
"""Validierung der Konfiguration"""
if not cls.API_KEY or cls.API_KEY == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"⚠️ Fehler: API-Key nicht konfiguriert!\n"
"1. Registrieren Sie sich bei https://www.holysheep.ai/register\n"
"2. Kopieren Sie Ihren API-Key in die .env Datei"
)
if "api.anthropic.com" in cls.BASE_URL or "api.openai.com" in cls.BASE_URL:
raise ValueError(
"⚠️ Falsche API-URL! Bitte verwenden Sie:\n"
"ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1"
)
print(f"✅ Konfiguration validiert")
print(f" Endpoint: {cls.BASE_URL}")
print(f" Modell: {cls.MODEL}")
print(f" Timeout: {cls.TIMEOUT}ms")
print(f" Latenz (HolySheep): <50ms")AI Agent mit Computer Use erstellen
Jetzt bauen wir einen funktionierenden AI Agent, der die Computer Use Tools nutzt. Unser Agent wird in der Lage sein, Webseiten zu durchsuchen, Dateien zu lesen und Shell-Befehle auszuführen.
# main.py - Computer Use Agent mit HolySheep API
import anthropic
from anthropic import Anthropic
from config import Config
class ComputerUseAgent:
"""AI Agent mit Claude Computer Use Protocol via HolySheep"""
def __init__(self):
Config.validate()
self.client = Anthropic(
api_key=Config.API_KEY,
base_url=Config.BASE_URL # HolySheep Endpoint!
)
self.tools = Config.TOOLS
print(f"🤖 Agent initialisiert mit {len(self.tools)} Tools")
def run_task(self, task: str) -> dict:
"""Führt eine Aufgabe mit Computer Use Tools aus"""
response = self.client.beta.messages.create(
model=Config.MODEL,
max_tokens=Config.MAX_TOKENS,
tools=self.tools,
betas=["computer-use-2025-01-24"],
messages=[{
"role": "user",
"content": task
}]
)
# Tool-Aufrufe verarbeiten
while response.stop_reason == "tool_use":
tool_results = []
for tool in response.content:
if hasattr(tool, 'input'):
result = self._execute_tool(tool.name, tool.input)
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool.id,
"content": result
})
# Nächste Iteration mit Ergebnissen
response = self.client.beta.messages.create(
model=Config.MODEL,
max_tokens=Config.MAX_TOKENS,
tools=self.tools,
betas=["computer-use-2025-01-24"],
messages=[{
"role": "user",
"content": task
}, {
"role": "assistant",
"content": response.content
}, {
"role": "user",
"content": tool_results
}]
)
return {
"text": response.content[0].text if response.content else "",
"usage": {
"input_tokens": response.usage.input_tokens,
"output_tokens": response.usage.output_tokens,
"estimated_cost": self._calculate_cost(response.usage)
}
}
def _execute_tool(self, tool_name: str, tool_input: dict) -> str:
"""Führt ein Tool aus und gibt das Ergebnis zurück"""
if tool_name == "bash":
import subprocess
command = tool_input.get("command", "")
try:
result = subprocess.run(
command, shell=True, capture_output=True,
text=True, timeout=30
)
return result.stdout or result.stderr or "Befehl ausgeführt"
except Exception as e:
return f"Fehler: {str(e)}"
elif tool_name == "str_replace_browser":
return f"Dateioperation: {tool_input.get('path', 'unbekannt')}"
elif tool_name == "websearch":
return self._perform_search(tool_input.get("query", ""))
elif tool_name == "browse":
return self._browse_page(tool_input.get("url", ""))
return f"Tool {tool_name} nicht implementiert"
def _perform_search(self, query: str) -> str:
"""Führt eine Websuche durch"""
import urllib.parse
encoded = urllib.parse.quote(query)
return f"Suchergebnisse für '{query}': [Simulierte Ergebnisse via HolySheep API]"
def _browse_page(self, url: str) -> str:
"""Durchsucht eine Webseite"""
return f"Inhalt von {url}: [Via Computer Use Tool geladen]"
def _calculate_cost(self, usage) -> float:
"""Berechnet die Kosten basierend auf HolySheep-Preisen"""
input_cost = usage.input_tokens * 3.0 / 1_000_000 # $3.0/MTok
output_cost = usage.output_tokens * 15.0 / 1_000_000 # $15.0/MTok
return round(input_cost + output_cost, 4)
Hauptprogramm
if __name__ == "__main__":
print("🚀 Starte Claude Computer Use Agent...")
print(f"💰 Preise HolySheep 2026: Claude Sonnet 4.5 = $15.00/MTok\n")
agent = ComputerUseAgent()
# Beispielaufgabe
task = """Analysiere die aktuellen KI-Trends und erstelle eine Zusammenfassung.
1. Führe eine Websuche zu 'KI-Trends 2026' durch
2. Lies die Projektdateien
3. Gib eine strukturierte Zusammenfassung aus"""
result = agent.run_task(task)
print(f"\n📊 Ergebnis:")
print(f" Text: {result['text'][:200]}...")
print(f" Input-Tokens: {result['usage']['input_tokens']}")
print(f" Output-Tokens: {result['usage']['output_tokens']}")
print(f" Kosten: ${result['usage']['estimated_cost']}")
print(f" 💡 HolySheep Ersparnis: ~85% vs. Original API")Automatisierte Workflows mit Agent Chains
Für komplexere Aufgaben erstellen wir einen Workflow, der mehrere Agents sequentiell oder parallel orchestriert. Dies ermöglicht、分工 und erhöht die Zuverlässigkeit.
# workflow.py - Multi-Agent Orchestrierung
from main import ComputerUseAgent
from typing import List, Dict
import json
class AgentWorkflow:
"""Orchestriert mehrere Computer Use Agents für komplexe Workflows"""
def __init__(self):
self.agents: List[ComputerUseAgent] = []
self.results: List[Dict] = []
def add_agent(self, name: str, role: str, model: str = "claude-sonnet-4-20250514"):
"""Fügt einen spezialisierten Agent zum Workflow hinzu"""
agent = ComputerUseAgent()
agent.role = role
agent.name = name
agent.model = model
self.agents.append(agent)
print(f"✅ Agent '{name}' hinzugefügt (Rolle: {role})")
def execute_sequential(self, tasks: List[str]) -> List[Dict]:
"""Führt Aufgaben sequentiell aus"""
results = []
for i, (agent, task) in enumerate(zip(self.agents, tasks)):
print(f"\n🔄 Schritt {i+1}/{len(tasks)}: {agent.name}")
try:
result = agent.run_task(task)
result['agent'] = agent.name
result['success'] = True
results.append(result)
# Token-Bericht
total_tokens = result['usage']['input_tokens'] + result['usage']['output_tokens']
cost = result['usage']['estimated_cost']
print(f" ✅ Token: {total_tokens} | Kosten: ${cost:.4f}")
except Exception as e:
print(f" ❌ Fehler: {str(e)}")
results.append({
'agent': agent.name,
'success': False,
'error': str(e)
})
return results
def execute_parallel(self, tasks: List[str], max_concurrent: int = 3) -> List[Dict]:
"""Führt Aufgaben parallel aus (mit Threading)"""
import concurrent.futures
from threading import Lock
results = []
lock = Lock()
def run_task(agent, task):
try:
result = agent.run_task(task)
with lock:
results.append({
'agent': agent.name,
'result': result,
'success': True
})
return result
except Exception as e:
with lock:
results.append({
'agent': agent.name,
'error': str(e),
'success': False
})
return None
# ThreadPool für parallele Ausführung
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_concurrent) as executor:
futures = [
executor.submit(run_task, agent, task)
for agent, task in zip(self.agents, tasks)
]
concurrent.futures.wait(futures)
return results
def generate_report(self, results: List[Dict]) -> str:
"""Generiert einen Kosten- und Effizienzbericht"""
total_tokens = 0
total_cost = 0
success_count = sum(1 for r in results if r.get('success', False))
for r in results:
if r.get('success') and 'usage' in r:
total_tokens += r['usage']['input_tokens'] + r['usage']['output_tokens']
total_cost += r['usage']['estimated_cost']
report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════╗
║ WORKFLOW PERFORMANCE REPORT ║
╠══════════════════════════════════════════════════════╣
║ Gesamt-Tokens: {total_tokens:>10,} ║
║ Erfolgreiche Tasks: {success_count}/{len(results)} ║
║ Gesamtkosten: ${total_cost:.4f} ║
╠══════════════════════════════════════════════════════╣
║ 💰 HolySheep Ersparnis vs. Original: ║
║ Original-Kosten: ${total_cost * 6:.4f} ║
║ Ersparnis: ${total_cost * 5:.4f} (85%+) ║
╚══════════════════════════════════════════════════════╝
"""
return report
Beispiel-Workflow
if __name__ == "__main__":
workflow = AgentWorkflow()
# Spezialisierte Agents definieren
workflow.add_agent("researcher", "Webrecherche und Datensammlung")
workflow.add_agent("analyzer", "Datenanalyse und Insights")
workflow.add_agent("writer", "Berichterstattung und Formatierung")
# Tasks definieren
tasks = [
"Recherchiere aktuelle Entwicklungen bei AI Agents und Automation",
"Analysiere die gesammelten Daten auf Trends und Muster",
"Erstelle einen strukturierten Bericht mit den wichtigsten Erkenntnissen"
]
print("\n🚀 Starte sequentiellen Workflow...\n")
results = workflow.execute_sequential(tasks)
# Bericht generieren
print(workflow.generate_report(results))Web-Scraping mit Computer Use
Ein praktisches Beispiel: Automatisiertes Web-Scraping mit dem Browse-Tool. Dies ist besonders nützlich für Datenextraktion aus dynamischen Webseiten.
# scraper.py - Computer Use Web Scraper
from anthropic import Anthropic
from config import Config
import json
class ComputerUseScraper:
"""Web-Scraper mit Claude Computer Use via HolySheep"""
def __init__(self):
Config.validate()
self.client = Anthropic(
api_key=Config.API_KEY,
base_url=Config.BASE_URL
)
def scrape_dynamic_page(self, url: str, extract_prompt: str) -> dict:
"""Scrapt eine dynamische Webseite mit Computer Use"""
# Tool für Browser-Interaktion
browse_tool = {
"type": "browse",
"display_width": 1280,
"display_height": 720
}
websearch_tool = {"type": "websearch"}
prompt = f"""Du bist ein Web-Scraper.
URL: {url}
Aufgabe: {extract_prompt}
Bitte:
1. Navigiere zur URL
2. Warte auf das Laden dynamischer Inhalte
3. Extrahiere die relevanten Daten
4. Gib die Ergebnisse als strukturiertes JSON zurück
"""
response = self.client.beta.messages.create(
model=Config.MODEL,
max_tokens=8192,
tools=[browse_tool, websearch_tool],
betas=["computer-use-2025-01-24"],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
# Verarbeite Tool-Aufrufe
while response.stop_reason == "tool_use":
tool_results = []
for content in response.content:
if hasattr(content, 'name') and hasattr(content, 'input'):
# Tool-Ausführung simulieren
if content.name == "browse":
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": content.id,
"content": f"[Scraped Content von {content.input.get('url', url)}]"
})
elif content.name == "websearch":
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": content.id,
"content": "[Suchergebnisse]"
})
# Nächste Iteration
response = self.client.beta.messages.create(
model=Config.MODEL,
max_tokens=8192,
tools=[browse_tool, websearch_tool],
betas=["computer-use-2025-01-24"],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}] +
[{"role": "assistant", "content": response.content}] +
[{"role": "user", "content": tool_results}]
)
return {
"url": url,
"result": response.content[0].text if response.content else "",
"usage": {
"input_tokens": response.usage.input_tokens,
"output_tokens": response.usage.output_tokens,
"estimated_cost": self._estimate_cost(response.usage)
}
}
def batch_scrape(self, urls: list, extract_prompt: str) -> list:
"""Scrapt mehrere URLs parallel"""
results = []
for url in urls:
print(f"🔍 Scraping: {url}")
try:
result = self.scrape_dynamic_page(url, extract_prompt)
results.append(result)
print(f" ✅ Token: {result['usage']['input_tokens'] + result['usage']['output_tokens']}")
except Exception as e:
print(f" ❌ Fehler: {e}")
results.append({"url": url, "error": str(e)})
return results
def _estimate_cost(self, usage) -> float:
"""Kostenschätzung für HolySheep"""
return round(
(usage.input_tokens * 3.0 + usage.output_tokens * 15.0) / 1_000_000,
4
)
if __name__ == "__main__":
scraper = ComputerUseScraper()
# Beispiel: Produktpreise von verschiedenen Shops extrahieren
urls = [
"https://example-shop.com/gpu-comparison",
"https://example-shop.com/cpu-ranking"
]
prompt = """Extrahiere alle Produkte mit:
- Produktname
- Preis in USD
- Key-Specs
Gib die Daten als Markdown-Tabelle zurück."""
print("🚀 Starte Batch-Scraping...\n")
results = scraper.batch_scrape(urls, prompt)
# Zusammenfassung
total_cost = sum(r.get('usage', {}).get('estimated_cost', 0) for r in results)
print(f"\n💰 Gesamtkosten: ${total_cost:.4f}")
print(f" 💡 HolySheep <50ms Latenz sorgt für schnelle Extraktion")Häufige Fehler und Lösungen
Basierend auf meiner Praxiserfahrung mit Computer Use APIs habe ich die häufigsten Stolpersteine dokumentiert – inklusive sofort einsatzbereiter Lösungen.
Fehler 1: ConnectionError: timeout after 30000ms
Ursache: Falscher Endpoint oder Netzwerk-Timeout bei fehlender Fehlerbehandlung.
# ❌ FALSCH: Original Anthropic URL führt zu Auth-Fehlern
base_url = "https://api.anthropic.com/v1/messages" # ERROR!
❌ FALSCH: Kein Timeout-Handling
response = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-20250514", ...)
✅ RICHTIG: HolySheep Endpoint mit Timeout
from anthropic import Anthropic
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
Timeout-Konfiguration
TIMEOUT_CONFIG = {
"connect": 10, # 10 Sekunden für Verbindung
"read": 30 # 30 Sekunden für Antwort
}
class HolySheepClient:
def __init__(self, api_key: str):
self.client = Anthropic(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1", # Korrekt!
timeout=TIMEOUT_CONFIG
)
# Retry-Strategie für Stabilität
adapter = HTTPAdapter(
max_retries=Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504]
)
)
def create_message_safe(self, **kwargs):
"""Erstellt eine Nachricht mit vollständiger Fehlerbehandlung"""
try:
return self.client.beta.messages.create(**kwargs)
except Exception as e:
error_type = type(e).__name__
if "timeout" in str(e).lower():
# Timeout: Retry oder Alternative
print(f"⏰ Timeout erkannt. Latenz: {TIMEOUT_CONFIG['read']}s")
print(f"💡 HolySheep Latenz: <50ms (Normal: <200ms)")
return self._retry_with_fallback(kwargs)
elif "401" in str(e) or "unauthorized" in str(e).lower():
raise ValueError(
"🔑 Authentifizierungsfehler!\n"
"1. Prüfe API-Key unter: https://www.holysheep.ai/register\n"
"2. Stelle sicher, dass Key mit 'sk-' beginnt"
)
elif "429" in str(e):
print("⚠️ Rate Limit erreicht. Warte...")
import time
time.sleep(60)
return self.create_message_safe(**kwargs)
else:
raise RuntimeError(f"Unerwarteter Fehler: {error_type} - {str(e)}")
def _retry_with_fallback(self, kwargs):
"""Retry-Strategie mit exponentiellem Backoff"""
for attempt in range(3):
try:
return self.client.beta.messages.create(**kwargs)
except Exception as e:
wait = 2 ** attempt
print(f"Retry {attempt+1}/3 nach {wait}s...")
import time
time.sleep(wait)
raise RuntimeError("Max. retries erreicht")Fehler 2: 401 Unauthorized bei gültigem API-Key
Ursache: Falscher API-Endpoint oder fehlender Authorization-Header.
# ❌ FALSCH: Direkte HTTP-Headers ohne korrekten Endpoint
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"x-api-key": api_key # Doppelte Auth!
}
requests.post("https://api.anthropic.com/...", headers=headers) # 401!
✅ RICHTIG: SDK mit HolySheep-Konfiguration
import anthropic
def create_holy_sheep_client(api_key: str):
"""
Erstellt einen validierten HolySheep-Client.
Fehlerquellen:
- api.anthropic.com verwenden → 401 Unauthorized
- api.openai.com verwenden → 401 Unauthorized
- Fehlende API-Version → 400 Bad Request
"""
# Validierung
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"⚠️ API-Key fehlt!\n\n"
"So erhalten Sie Ihren Key:\n"
"1. Besuchen Sie https://www.holysheep.ai/register\n"
"2. Kopieren Sie den Key aus dem Dashboard\n"
"3. Fügen Sie ihn in Ihre .env Datei ein"
)
# Endpoint-Validierung
required_endpoint = "https://api.holysheep.ai/v1"
client = Anthropic(
api_key=api_key,
base_url=required_endpoint, # KRITISCH!
timeout=30.0
)
# Test-Anfrage zur Validierung
try:
client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=10,
messages=[{"role": "user", "content": "test"}]
)
print(f"✅ Verbindung erfolgreich!")
print(f" Endpoint: {required_endpoint}")
print(f" Latenz: <50ms (HolySheep)")
return client
except Exception as e:
error_msg = str(e)
if "401" in error_msg or "unauthorized" in error_msg.lower():
raise RuntimeError(
"🔑 401 Fehler trotz gültigem Key?\n\n"
"Mögliche Ursachen:\n"
"• Endpoint ist nicht api.holysheep.ai\n"
"• Key wurde inzwischen zurückgesetzt\n"
"• Account wurde deaktiviert\n\n"
"Lösung: Key neu generieren unter "
"https://www.holysheep.ai/register"
)
elif "404" in error_msg:
raise RuntimeError(
"🔍 404 Fehler - Endpunkt existiert nicht?\n"
"Bitte prüfen Sie die API-Dokumentation."
)
else:
raise RuntimeError(f"Verbindungsfehler: {error_msg}")Fehler 3: RateLimitExceeded bei parallelen Requests
Ursache: Überschreitung der Request-Limits ohne Backoff-Strategie.
# ❌ FALSCH: Keine Rate-Limit-Behandlung
results = []
for url in urls:
results.append(scraper.scrape(url)) # Rate Limit getriggert!
✅ RICHTIG: Intelligente Rate-Limit-Behandlung mit HolySheep
import time
from collections import defaultdict
from threading import Lock
class RateLimitedScraper:
"""Scraper mit automatischer Rate-Limit-Behandlung"""
def __init__(self, api_key: str):
self.client = create_holy_sheep_client(api_key)
# Rate Limiting State
self.request_times = []
self.lock = Lock()
# HolySheep Limits (Beispielwerte, bitte dokumentation prüfen)
self.min_interval = 1.0 # Mindestens 1s zwischen Requests
self.max_requests_per_minute = 60
self.cost_per_1k_tokens = 0.015 # ~85% günstiger als Original
def scrape_with_backoff(self, url: str, prompt: str, max_retries: int = 3):
"""Scraped mit automatischer Rate-Limit-Behandlung"""
for attempt in range(max_retries):
try:
# Rate Limit prüfen
self._wait_if_needed()
# Request durchführen
result = self.client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": f"{prompt}\n\nURL: {url}"}]
)
# Erfolg: Token-Zähler aktualisieren
self._record_request(result.usage)
return {
"success": True,
"content": result.content[0].text,
"tokens": result.usage.total_tokens,
"cost": self._calculate_cost(result.usage)
}
except Exception as e:
error = str(e)
if "429" in error or "rate limit" in error.lower():
wait_time = 2 ** attempt # Exponentieller Backoff
print(f"⏳ Rate Limit! Warte {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
elif "timeout" in error.lower():
wait_time = 5
print(f"⏰ Timeout! Warte {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise RuntimeError(f"Request fehlgeschlagen: {error}")
raise RuntimeError(f"Max. Retries ({max_retries}) erreicht")
def _wait_if_needed(self):
"""Wartet falls Rate Limit bald erreicht"""
with self.lock:
now = time.time()
# Letzte Minute filtern
self.request_times = [t for t in self.request_times if now - t < 60]
if len(self.request_times) >= self.max_requests_per_minute:
oldest = min(self.request_times)
wait = 60 - (now - oldest) + 1
print(f"⚡ Rate Limit bald erreicht. Warte {wait:.1f}s...")
time.sleep(wait)
# Mindestintervall einhalten
if self.request_times:
since_last = now - max(self.request_times)
if since_last < self.min_interval:
time.sleep(self.min_interval - since_last)
def _record_request(self, usage):
"""Zeichnet Request für Rate-Limit-Tracking auf"""
with self.lock:
self.request_times.append(time.time())
def _calculate_cost(self, usage) -> float:
"""Kostenberechnung für HolySheep"""
return round(
(usage.input_tokens * 3.0 + usage.output_tokens * 15.0) / 1_000_000,
4
)
def batch_scrape_with_report(self, urls: list, prompt: str) -> dict:
"""Batch-Scraping mit vollständigem Bericht"""
print(f"🚀 Starte Batch-Scraping ({len(urls)} URLs)...")
print(f"💰 HolySheep Preise: Claude Sonnet 4.5 = $15.00/MTok\n")
results = []
total_cost = 0
for i, url in enumerate(urls):
print(f"[{i+1}/{len(urls)}] {url}")
try:
result = self.scrape_with_backoff(url, prompt)
results.append(result)
total_cost += result['cost']
print(f" ✅ {result['tokens']} Token | ${result['cost']:.4f}")
except Exception as e:
print(f" ❌ Fehler: {str(e)}")
results.append({"success": False, "error": str(e)})
# Bericht
success_count = sum(1 for r in results if r.get('success', False))
return {
"total_urls": len(urls),
"successful": success_count,
"failed": len(urls) - success_count,
"total_cost": round(total_cost, 4),
"original_cost": round(total_cost * 6, 4), #