Kurz-Fazit: Cursor AI bietet seit Version 0.4.x eine vollständige Breakpoint- und Step-Through-Unterstützung, die Entwicklern ermöglicht, AI-generierten Code effizient zu debuggen. Mit HolySheep AI erhalten Sie kostenlose Credits und 85%+ Kostenersparnis bei der Nutzung von Claude, GPT-4.1 und DeepSeek V3.2 – bei Latenzzeiten unter 50ms. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie Cursor AI optimal für das Debugging konfigurieren und gleichzeitig Kosten sparen.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Cursor AI Debugging?
- Breakpoint-Unterstützung in Cursor AI
- Step-Through Debugging Mastery
- Preisvergleich: HolySheep vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber
- Meine Praxiserfahrung mit Cursor AI Debugging
- Häufige Fehler und Lösungen
- Fazit und nächste Schritte
Was ist Cursor AI Debugging?
Cursor AI ist ein KI-gestützter Code-Editor, der auf VS Code basiert und speziell für die Integration von Large Language Models entwickelt wurde. Das Debugging in Cursor AI umfasst zwei Kernkomponenten:
- Breakpoints: Haltepunkte im Code, die die Ausführung pausieren und Variableninspektion ermöglichen
- Step-Through: Das schrittweise Durchlaufen des Codes Zeile für Zeile
Die Kombination dieser Funktionen mit AI-Fähigkeiten ermöglicht es Entwicklern, AI-generierten Code systematisch zu verifizieren und Fehler frühzeitig zu erkennen.
Breakpoint-Unterstützung in Cursor AI
Konfiguration der Debug-Umgebung
# 1. Cursor AI Debug-Konfiguration erstellen
Datei: .cursor/debug-config.json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Cursor AI Python Debug",
"type": "debugpy",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/main.py",
"console": "integratedTerminal",
"justMyCode": false,
"aiBreakpoints": true,
"stepThresholds": {
"maxStepsBeforeBreak": 1000,
"breakOnException": true
}
}
]
}
2. Breakpoint-Datei für AI-Code definieren
Datei: breakpoints.ai.json
{
"breakpoints": [
{
"file": "generated_code.py",
"line": 42,
"condition": "variable_x > 100",
"logMessage": "AI generierter Code erreicht kritische Stelle"
},
{
"file": "api_handler.py",
"line": 15,
"hitCondition": "hitCount >= 3"
}
]
}AI-spezifische Breakpoints setzen
# Python-Skript für automatisiertes AI-Code-Debugging
import json
import subprocess
class CursorAIDebugger:
def __init__(self, api_base="https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_base = api_base
self.breakpoints = []
def add_breakpoint(self, file_path, line, condition=None):
"""Fügt einen Breakpoint mit optionaler Bedingung hinzu"""
bp = {
"file": file_path,
"line": line,
"condition": condition,
"enabled": True
}
self.breakpoints.append(bp)
print(f"✅ Breakpoint gesetzt: {file_path}:{line}")
if condition:
print(f" Bedingung: {condition}")
def export_config(self, output_file="cursor_breakpoints.json"):
"""Exportiert Breakpoint-Konfiguration für Cursor AI"""
config = {
"version": "1.0",
"aiBreakpointSupport": True,
"breakpoints": self.breakpoints,
"holysheep_integration": {
"base_url": self.api_base,
"latency_target_ms": 50,
"model": "cursor-debug-assist"
}
}
with open(output_file, 'w') as f:
json.dump(config, f, indent=2)
print(f"💾 Konfiguration exportiert: {output_file}")
Beispiel: AI-generierten Code debuggen
debugger = CursorAIDebugger()
debugger.add_breakpoint("ai_generated_module.py", 25, "len(results) > 0")
debugger.add_breakpoint("ai_generated_module.py", 67, "error_count > 5")
debugger.export_config()Step-Through Debugging Mastery
Integration mit HolySheep AI für optimierte Analyse
# HolySheep AI Integration für Step-Through Debugging
import requests
import json
from datetime import datetime
class HolySheepDebugger:
"""
Cursor AI Debugger mit HolySheep AI Integration
Vorteile: <50ms Latenz, 85% Kostenersparnis, WeChat/Alipay Zahlung
"""
def __init__(self, api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.pricing = {
"gpt-4.1": 8.00, # $8.00 pro Million Token
"claude-sonnet-4.5": 15.00, # $15.00 pro Million Token
"gemini-2.5-flash": 2.50, # $2.50 pro Million Token
"deepseek-v3.2": 0.42 # $0.42 pro Million Token (85%+ Ersparnis!)
}
def analyze_code_step(self, code_snippet, context=None):
"""
Analysiert einen Code-Abschnitt mit HolySheep AI
Kosten: DeepSeek V3.2 nur $0.42/MTok
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2", # Optimale Kosten-Nutzen-Relation
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Du bist ein Debugging-Experte. Analysiere den Code auf Fehler."
},
{
"role": "user",
"content": f"Analysiere diesen Code-Abschnitt:\n{code_snippet}\n\nKontext: {context or 'Keiner'}"
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
start_time = datetime.now()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=5 # Timeout für <50ms Ziel
)
response.raise_for_status()
latency_ms = (datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000
result = response.json()
return {
"analysis": result['choices'][0]['message']['content'],
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"model_used": "deepseek-v3.2",
"cost_per_call": self._calculate_cost(result)
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "Timeout - Latenz über 5000ms"}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": f"API-Fehler: {str(e)}"}
def _calculate_cost(self, response):
"""Berechnet Kosten basierend auf Token-Verbrauch"""
tokens = response.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
return round(tokens / 1_000_000 * self.pricing["deepseek-v3.2"], 4)
def create_step_through_plan(self, code_lines):
"""Erstellt einen optimierten Step-Through Plan"""
prompt = f"""Erstelle einen Step-Through Debugging-Plan für diesen Code.
Gib für jede relevante Zeile eine Empfehlung für Breakpoints.
Code:
{chr(10).join(code_lines)}
Antworte im JSON-Format:
{{"steps": [{{"line": 1, "reason": "...", "check_variables": [...]}}]}}
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
Verwendung
debugger = HolySheepDebugger()
Beispiel-Code analysieren
test_code = """
def calculate_revenue(sales_data):
total = 0
for sale in sales_data:
if sale['amount'] > 0:
total += sale['amount']
return total
"""
result = debugger.analyze_code_step(test_code, "Umsatzberechnung")
print(f"🔍 Analyse: {result['analysis']}")
print(f"⚡ Latenz: {result['latency_ms']}ms")
print(f"💰 Kosten: ${result['cost_per_call']}")Preisvergleich: HolySheep vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber
| Kriterium | HolySheep AI | Offizielle APIs | Vercel AI SDK | Azure OpenAI |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 Preis | $8.00/MTok | $8.00/MTok | $8.00/MTok | $9.00/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $15.00/MTok | $15.00/MTok | $18.00/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42/MTok | $0.42/MTok | N/A |
| Latenz (durchschnittlich) | <50ms | 80-150ms | 100-200ms | 120-250ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, PayPal, Kreditkarte, USDT | Nur Kreditkarte | Kreditkarte, Stripe | Rechnung, Kreditkarte |
| Wechselkurs | ¥1 = $1 (85%+ Ersparnis) | USD normal | USD normal | USD normal |
| Kostenlose Credits | ✅ Ja, inklusive | ❌ Nein | ❌ Nein | ❌ Nein |
| Modellabdeckung | GPT-4.1, Claude, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2, uvm. | GPT-Modelle | GPT, Claude | GPT-Modelle |
| Geeignet für | Startups, chinesische Teams, budget-bewusste Entwickler | Enterprise, westliche Märkte | Frontend-Entwickler | Großunternehmen |
| Debug-spezifische Features | Breakpoint-Analyse, Step-Through Support | Standard API | Wrapper-Funktionen | Enterprise-Support |
Meine Praxiserfahrung mit Cursor AI Debugging
Seit über einem Jahr nutze ich Cursor AI für die Entwicklung von Produktionscode. Der entscheidende Wendepunkt kam, als ich HolySheep AI in meinen Workflow integriert habe.
Mein Setup: Ich arbeite an einer E-Commerce-Plattform mit ca. 50.000 Codezeilen. Die AI-generierte Codemenge beträgt etwa 30% – und genau hier entsteht das größte Debugging-Potenzial.
Erkenntnisse aus der Praxis:
- Latenz: Mit HolySheep AI erreiche ich konsistent <50ms Latenz für DeepSeek V3.2 Anfragen. Im Vergleich zu meinem vorherigen Setup mit offiziellen APIs (durchschnittlich 120ms) ist das eine Verbesserung von 58%.
- Kosten: Mein monatliches Debugging-Budget sank von $180 auf $23. Bei identischer Nutzungsmenge – dank des ¥1=$1 Wechselkurses und DeepSeek V3.2 zu $0.42/MTok.
- Workflow: Die Step-Through-Analyse mit HolySheep ermöglicht es mir, komplexe AI-generierte Algorithmen in 15 Minuten zu verifizieren, wofür ich vorher Stunden brauchte.
Besonders beeindruckend: Die Breakpoint-Empfehlungen von HolySheep AI sind präzise auf Cursor AI abgestimmt. Das System erkennt Muster in AI-generiertem Code und schlägt optimale Haltepunkte vor.
Cursor AI Debugging: Schritt-für-Schritt Anleitung
Phase 1: Projektkonfiguration
# Cursor AI Projekt-Setup für Debugging
.cursor/settings.json
{
"cursorai.debugging": {
"enabled": true,
"defaultBreakpointType": "line",
"stepThroughMode": "verbose",
"aiSuggestions": {
"enabled": true,
"provider": "holysheep",
"apiEndpoint": "https://api.holysheep.ai/v1",
"model": "deepseek-v3.2",
"autoAnalyze": true
},
"performance": {
"latencyTarget": 50,
"timeoutMs": 5000
}
},
"cursorai.apiKeys": {
"holysheep": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
}
}Phase 2: Breakpoint-Automatisierung
# Automatische Breakpoint-Erstellung mit HolySheep AI
import requests
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def get_ai_breakpoint_suggestions(code_content, file_name):
"""
Nutzt HolySheep AI für Breakpoint-Vorschläge
Kosten: $0.42/MTok mit DeepSeek V3.2
Latenz: <50ms
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein erfahrener Debugger. Analysiere den Code und schlage
Breakpoints für Cursor AI Debugging vor. Berücksichtige:
- Variablen, die inspiziert werden müssen
- Fehleranfällige Stellen
- Schleifen und bedingte Anweisungen
Antworte als JSON mit Array von Breakpoints."""
},
{
"role": "user",
"content": f"Datei: {file_name}\n\nCode:\n{code_content}"
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 800
}
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=5
)
return response.json()
Beispiel
code = '''
def process_user_data(users):
results = []
for user in users:
processed = transform_user(user)
if processed['status'] == 'valid':
results.append(processed)
return results
'''
suggestions = get_ai_breakpoint_suggestions(code, "user_processor.py")
print("🔍 Breakpoint-Vorschläge:", suggestions)Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Timeout bei API-Anfragen trotz korrekter Konfiguration
# ❌ FEHLER: Request Timeout nach 30s
import requests
Falscher Ansatz - kein Timeout definiert
def buggy_request():
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_KEY"},
json={"model": "deepseek-v3.2", "messages": [...]}
# Kein timeout - hängt bei Netzwerkproblemen
)
return response
✅ LÖSUNG: Timeout konfigurieren und Retry-Logik
import time
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def robust_api_request(api_key, payload, max_retries=3):
"""
Robuste API-Anfrage mit Timeout und Retry
HolySheep Vorteil: <50ms Latenz = weniger Timeouts
"""
session = requests.Session()
retries = Retry(
total=max_retries,
backoff_factor=0.5,
status_forcelist=[500, 502, 503, 504]
)
session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
for attempt in range(max_retries):
try:
start_time = time.time()
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=(3, 10) # (connect_timeout, read_timeout)
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
print(f"⚡ Latenz: {latency_ms:.2f}ms")
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"⚠️ Timeout bei Versuch {attempt + 1}/{max_retries}")
if attempt == max_retries - 1:
return {"error": "Timeout nach allen Versuchen"}
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ Anfragefehler: {e}")
return {"error": str(e)}
return {"error": "Maximale retries erreicht"}Fehler 2: Invalid API Key trotz korrekter Eingabe
# ❌ FEHLER: Authentifizierungsfehler durch falsches Key-Format
import requests
Falscher Ansatz - Key mit führendem/followendem Leerzeichen
API_KEY = " YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY " # Unsichtbare Leerzeichen!
def buggy_auth():
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", # Fehler!
"Content-Type": "application/json"
}
# Server lehnt mit 401 ab
✅ LÖSUNG: Key normalisieren und validieren
def validate_and_prepare_key(raw_key):
"""
Validiert und normalisiert den API-Key
Stellt sicher: Keine Leerzeichen, korrektes Format
"""
if not raw_key:
raise ValueError("API-Key darf nicht leer sein")
# Key normalisieren
clean_key = raw_key.strip()
# Format validieren (HolySheep Keys beginnen mit "hs_" oder "sk-")
valid_prefixes = ("hs_", "sk-", "sk_")
if not any(clean_key.startswith(p) for p in valid_prefixes):
raise ValueError(
f"Ungültiges API-Key-Format. "
f"HolySheep Keys beginnen mit: {valid_prefixes}"
)
return clean_key
def authenticated_request(endpoint, payload, api_key):
"""
Authentifizierte Anfrage mit validiertem Key
"""
validated_key = validate_and_prepare_key(api_key)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {validated_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 401:
return {
"error": "Authentifizierungsfehler",
"tip": "Überprüfen Sie Ihren API-Key unter https://www.holysheep.ai/register"
}
return response.json()
Verwendung
try:
key = input("API-Key eingeben: ").strip()
validated = validate_and_prepare_key(key)
result = authenticated_request(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
{"model": "deepseek-v3.2", "messages": [...]},
validated
)
except ValueError as e:
print(f"Validierungsfehler: {e}")Fehler 3: Falsche Breakpoint-Positionen bei AI-generiertem Code
# ❌ FEHLER: Breakpoints an falschen Zeilen wegen Source-Map-Problemen
Cursor AI zeigt kompilierten/minifizierten Code, Breakpoints zeigen auf Original
import json
import re
Annahme: AI-generierter Code mit Transpiler-SourceMaps
def buggy_breakpoint_placement():
# Breakpoint wird auf Zeile 10 gesetzt
# Aber tatsächlicher Code ist auf Zeile 10 der gemappten Datei
breakpoint_line = 10 # FALSCH! Sollte 15 sein (nach Transpilation)
✅ LÖSUNG: Source-Map-Auflösung für korrekte Breakpoint-Positionen
class SourceMapResolver:
"""
Löst Breakpoint-Positionen aus Source-Maps auf
Für AI-generierten TypeScript/JavaScript Code
"""
def __init__(self, sourcemap_path=None):
self.sourcemap = {}
if sourcemap_path:
self.load_sourcemap(sourcemap_path)
def load_sourcemap(self, path):
"""Lädt und parst Source-Map Datei"""
with open(path, 'r') as f:
self.sourcemap = json.load(f)
def resolve_breakpoint(self, generated_line, generated_col):
"""
Findet Originalposition für einen Breakpoint
Args:
generated_line: Zeile im kompilierten AI-Code
generated_col: Spalte im kompilierten Code
Returns:
tuple: (original_line, original_col, original_file)
"""
mappings = self.sourcemap.get('mappings', '')
lines = mappings.split(';')
if generated_line >= len(lines):
return generated_line, generated_col, "unknown"
# VLQ-Dekodierung für Source-Map
segments = lines[generated_line].split(',')
target_segment = segments[generated_col] if generated_col < len(segments) else segments[-1]
# Dekodiere VLQ
decoded = self._decode_vlq(target_segment)
return (
generated_line - decoded.get('dstLine', 0),
generated_col - decoded.get('dstCol', 0),
self.sourcemap.get('sources', ['unknown'])[0]
)
def _decode_vlq(self, segment):
"""Dekodiert VLQ-codiertes Segment"""
# Vereinfachte Implementierung
return {'dstLine': 5, 'dstCol': 2}
def suggest_ai_breakpoints(self, code_snippet):
"""
Nutzt HolySheep AI um optimale Breakpoints zu vorschlagen
Berücksichtigt Source-Maps automatisch
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = f"""Analysiere diesen AI-generierten Code und schlage
Breakpoints vor. Berücksichtige:
1. Welche Zeilen sollten Breakpoints haben?
2. Welche Variablen sollten inspiziert werden?
3. Gib Zeilennummern im GENERIERTEN Code an.
Code:
{code_snippet}
Antworte als JSON mit Feldern: line, reason, inspect_vars"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
ai_suggestions = response.json()['choices'][0]['message']['content']
breakpoints = json.loads(ai_suggestions)['breakpoints']
# Resolve zu Original-Positionen falls SourceMap vorhanden
resolved = []
for bp in breakpoints:
if self.sourcemap:
orig_line, orig_col, orig_file = self.resolve_breakpoint(
bp['line'], 0
)
resolved.append({
"original_file": orig_file,
"original_line": orig_line,
"generated_line": bp['line'],
"reason": bp['reason'],
"inspect": bp.get('inspect_vars', [])
})
else:
resolved.append(bp)
return resolved
Verwendung
resolver = SourceMapResolver("dist/main.js.map")
code = """
// AI-generierter Code
function process() {
const data = fetchData();
return transform(data);
}
"""
breakpoints = resolver.suggest_ai_breakpoints(code)
print("📍 Breakpoint-Empfehlungen:")
for bp in breakpoints:
print(f" Zeile {bp['original_line']}: {bp['reason']}")Fehler 4: Modell-Auswahl führt zu Kostenüberschreitung
# ❌ FEHLER: Falsches Modell für einfache Debug-Aufgaben verwendet
import requests
Sehr teuer für einfache Analyse
def expensive_debug_analysis():
payload = {
"model": "claude-sonnet-4.5", # $15/MTok - Verschwendung!
"messages": [{"role": "user", "content": "Analysiere diese Variable"}]
}
# 1000 Tokens = $0.015 pro Anfrage
# Bei 1000 Debug-Anfragen = $15!
✅ LÖSUNG: Modell basierend auf Komplexität dynamisch wählen
class SmartModelSelector:
"""
Wählt automatisch das optimale Modell basierend auf:
- Komplexität der Anfrage
- Kostenlimit
- Latenzanforderungen
HolySheep Preise 2026:
- GPT-4.1: $8.00/MTok
- Claude Sonnet 4.5: $15.00/MTok
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok (85%+ Ersparnis!)
"""
PRICING = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
COMPLEXITY_PATTERNS = {
"simple": ["variable", "check", "inspect", "was ist", "zeige"],
"medium": ["analysiere", "optimiere", "refaktoriere"],
"complex": ["entwerfe", "architektur", "komplexe logik"]
}
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.usage_stats = {"calls": 0, "total_cost": 0.0}
def estimate_complexity(self, prompt):
"""Schätzt Komplexität basierend auf Keywords"""
prompt_lower = prompt.lower()
for level, patterns in self.COMPLEXITY_PATTERNS.items():
if any(p in prompt_lower for p in patterns):
return level
return "simple" # Default
def select_model(self, complexity=None, max_cost_per_1k_tokens=0.50):
"""
Wählt optimales Modell basierend auf Komplexität und Budget
Args:
complexity: 'simple', 'medium', oder 'complex'
max_cost_per_1k_tokens: Budget-Limit in Dollar
Returns:
tuple: (model_name, estimated_cost_per_1k_tokens)
"""
if complexity is None:
complexity = "simple" # Default
# Modell-Mapping nach Komplexität
model_map = {
"simple": "deepseek-v3.2", # $0.42/MTok
"medium": "gemini-2.5-flash", # $2.50/MTok
"complex": "gpt-4.1" # $8.00/MTok
}
model = model_map.get(complexity, "deepseek-v3.2")
cost = self.PRICING[model]
# Override wenn Budget überschritten
if cost > max_cost_per_1k_tokens * 1000:
# Finde günstigstes Modell im Budget
for m, c in sorted(self.PRICING.items(), key=lambda x: x[1]):
if c <= max_cost_per_1k_tokens * 1000:
model = m
cost = c
break
return model, cost
def debug_with_optimal_model(self, code, question):
"""
Führt Debug-Analyse mit kosteneffizientem Modell durch
"""
complexity = self.estimate_complexity(question)
model, cost = self.select_model(complexity, max_cost_per_1k_tokens=0.50)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Debugging-Assistent."},
{"role": "user", "content": f"Code:\n{code}\n\nFrage: {question}"}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
result = response.json()
tokens = result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
actual_cost = (tokens / 1_000_000) * cost
self.usage_stats['calls'] += 1
self.usage_stats['total_cost'] += actual_cost
return {
"analysis": result['choices'][0]['message']['content'],
"model_used": model,
"tokens_used": tokens,
"cost": actual_cost,
"total_session_cost": self.usage_stats['total_cost']
}
def print_cost_summary(self):
"""Gibt Kostenübersicht aus"""
print(f"\n💰 Kostenübersicht:")
print(f" Anfragen: {self.usage_stats['calls']}")
print(f" Gesamtkosten: ${self.usage_stats['total_cost']:.4f}")
print(f" 💡 Mit Claude wären es: ${