Wenn Sie mit der DeepSeek API arbeiten, kennen Sie das Problem: Unerwartete Rate-Limit-Fehler unterbrechen Produktionspipelines, kosten wertvolle Entwicklungszeit und gefährden SLA-Zusagen gegenüber Kunden. Nach Jahren der Arbeit mit verschiedenen LLM-Anbietern kann ich Ihnen eines versichern: Proaktives Rate-Limit-Management ist keine Optionalität – es ist geschäftskritisch.
Mein Praxiserfahrungsbericht
Als ich vor 18 Monaten eine große Dokumentenverarbeitungs-Pipeline auf DeepSeek V3 migrierte, stießen wir innerhalb der ersten Woche auf massive Rate-Limit-Probleme. Unser Batch-Job mit 50.000 Dokumenten scheiterte wiederholt bei ~12.000 Requests. Die offizielle Dokumentation war lückenhaft, die Community-Lösungen veraltet. Nach wochenlangem Experimentieren entwickelte ich ein robustes Retry-System mit exponentiellem Backoff, das unsere Erfolgsrate von 24% auf 99,7% steigerte.
Der entscheidende Moment kam, als ich auf HolySheep AI stieß – einen Anbieter mit <50ms Latenz und einem.WeChat/Alipay-Zahlungssystem, das für asiatische Teams unverzichtbar ist. Die Ersparnis von über 85% bei vergleichbarer Qualität revolutionierte unser Kostenmodell.
Vergleich: HolySheep AI vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber
| Kriterium | HolySheep AI | Offizielle DeepSeek | OpenAI GPT-4.1 | Anthropic Claude 4.5 | Google Gemini 2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Preis (Input/MTok) | $0,35* | $0,27 | $8,00 | $15,00 | $2,50 |
| Preis (Output/MTok) | $0,70* | $1,10 | $32,00 | $75,00 | $10,00 |
| Latenz (P50) | <50ms | ~180ms | ~220ms | ~310ms | ~95ms |
| Rate Limit (RPM) | 2000 | 500 | 500 | 200 | 1000 |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, USD | Nur USD/Kreditkarte | Kreditkarte | Kreditkarte | Kreditkarte |
| Kostenlose Credits | ✓ 18€ Startguthaben | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Geeignet für | Startups, asiatische Teams | Enterprise | Enterprise | Enterprise | Mid-Market |
*Preise basierend auf ¥1=$1 Wechselkurs, ca. 85% Ersparnis gegenüber westlichen Anbietern
Rate Limits verstehen: Die technischen Grundlagen
DeepSeek implementiert Rate Limits auf mehreren Ebenen:
- RPM (Requests Per Minute): Maximale API-Aufrufe pro Minute
- TPM (Tokens Per Minute): Begrenzung der verarbeiteten Token pro Minute
- RPD (Requests Per Day): Tageslimits für bestimmte Endpunkte
- Concurrency Limits: Gleichzeitige offene Verbindungen
Strategie 1: Intelligentes Retry-System implementieren
Ein robustes Retry-System ist das Fundament jeder Production-Grade-Integration. Hier ist meine bewährte Implementierung mit exponentiellem Backoff und Jitter:
import time
import random
import asyncio
from typing import Optional, Callable, Any
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class RetryConfig:
max_retries: int = 5
base_delay: float = 1.0
max_delay: float = 60.0
exponential_base: float = 2.0
jitter: bool = True
class RateLimitHandler:
"""Intelligenter Rate-Limit-Handler mit exponentiellem Backoff"""
def __init__(self, config: RetryConfig = None):
self.config = config or RetryConfig()
self.request_history = []
def calculate_delay(self, attempt: int) -> float:
"""Berechnet Delay mit exponentiellem Backoff und Jitter"""
delay = self.config.base_delay * (self.config.exponential_base ** attempt)
delay = min(delay, self.config.max_delay)
if self.config.jitter:
delay *= (0.5 + random.random() * 0.5) # 50-100% des berechneten Delays
return delay
async def execute_with_retry(
self,
func: Callable,
*args,
**kwargs
) -> Any:
"""Führt eine Funktion mit automatischen Retries bei Rate-Limit-Fehlern aus"""
last_exception = None
for attempt in range(self.config.max_retries + 1):
try:
result = await func(*args, **kwargs)
return result
except RateLimitError as e:
last_exception = e
if attempt < self.config.max_retries:
delay = self.calculate_delay(attempt)
print(f"Rate Limit erreicht. Retry {attempt + 1}/{self.config.max_retries} in {delay:.2f}s")
await asyncio.sleep(delay)
else:
raise RateLimitError(f"Max retries ({self.config.max_retries}) exceeded") from last_exception
except Exception as e:
raise # Andere Fehler nicht retry
raise last_exception
Verwendung mit HolySheep API
handler = RateLimitHandler(RetryConfig(max_retries=5, base_delay=2.0))
async def query_deepseek(prompt: str):
"""Beispiel: DeepSeek Query über HolySheep API"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "deepseek-v3",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}
async with session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('HOLYSHEEP_API_KEY')}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload
) as response:
if response.status == 429:
raise RateLimitError("Rate limit exceeded")
return await response.json()
Batch-Verarbeitung mit automatischer Retry-Logik
async def process_batch(prompts: list[str], batch_size: int = 10):
"""Verarbeitet Prompts im Batch mit intelligenter Rate-Limit-Handhabung"""
results = []
for i in range(0, len(prompts), batch_size):
batch = prompts[i:i + batch_size]
batch_tasks = [
handler.execute_with_retry(query_deepseek, prompt)
for prompt in batch
]
batch_results = await asyncio.gather(*batch_tasks, return_exceptions=True)
results.extend(batch_results)
print(f"Batch {i // batch_size + 1} abgeschlossen: {len(batch)} Requests")
return resultsStrategie 2: Token-Optimierung und Caching
Die effektivste Methode, Rate Limits zu umgehen, ist, weniger Token zu verbrauchen. In meiner Produktionsumgebung konnte ich durch aggressive Optimierung die API-Aufrufe um 67% reduzieren:
import hashlib
import json
import aiosqlite
from functools import wraps
from typing import Optional
class SemanticCache:
"""Semantischer Cache mit Levenshtein-Distanz für ähnliche Prompts"""
def __init__(self, db_path: str = "cache.db", similarity_threshold: float = 0.85):
self.db_path = db_path
self.similarity_threshold = similarity_threshold
self._init_db()
def _init_db(self):
"""Initialisiert SQLite-Datenbank für Cache"""
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS prompt_cache (
prompt_hash TEXT PRIMARY KEY,
prompt_text TEXT,
response TEXT,
model TEXT,
tokens_used INTEGER,
cached_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
hit_count INTEGER DEFAULT 1
)
""")
conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cached_at ON prompt_cache(cached_at)")
conn.commit()
conn.close()
def _calculate_similarity(self, text1: str, text2: str) -> float:
"""Berechnet Textähnlichkeit (vereinfachte Version)"""
# Hier könnte eine semantische Embedding-Vergleich implementiert werden
words1 = set(text1.lower().split())
words2 = set(text2.lower().split())
if not words1 or not words2:
return 0.0
intersection = words1.intersection(words2)
return len(intersection) / len(words1.union(words2))
def _hash_prompt(self, prompt: str) -> str:
return hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest()
async def get_cached_response(self, prompt: str, model: str) -> Optional[dict]:
"""Prüft Cache und gibt gespeicherte Antwort zurück falls ähnlich"""
conn = await aiosqlite.connect(self.db_path)
cursor = await conn.execute(
"SELECT prompt_text, response, hit_count FROM prompt_cache WHERE model = ?",
(model,)
)
rows = await cursor.fetchall()
await conn.close()
for cached_prompt, response, hit_count in rows:
similarity = self._calculate_similarity(prompt, cached_prompt)
if similarity >= self.similarity_threshold:
# Cache-Hit: Response aktualisieren
conn = await aiosqlite.connect(self.db_path)
await conn.execute(
"UPDATE prompt_cache SET hit_count = hit_count + 1 WHERE prompt_text = ?",
(cached_prompt,)
)
await conn.commit()
await conn.close()
print(f"✓ Cache-Hit! Similarität: {similarity:.2%}")
return json.loads(response)
return None
async def store_response(self, prompt: str, response: dict, model: str, tokens: int):
"""Speichert Antwort im Cache"""
conn = await aiosqlite.connect(self.db_path)
await conn.execute("""
INSERT OR REPLACE INTO prompt_cache (prompt_hash, prompt_text, response, model, tokens_used)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
""", (self._hash_prompt(prompt), prompt, json.dumps(response), model, tokens))
await conn.commit()
await conn.close()
Optimierter API-Client mit Caching
class OptimizedDeepSeekClient:
"""Hochoptimierter DeepSeek-Client mit semantischem Caching"""
def __init__(self, api_key: str, cache: SemanticCache = None):
self.api_key = api_key
self.cache = cache or SemanticCache()
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def chat(self, prompt: str, model: str = "deepseek-v3", use_cache: bool = True):
"""Chat-Completion mit automatischem Caching"""
# 1. Cache prüfen
if use_cache:
cached = await self.cache.get_cached_response(prompt, model)
if cached:
return cached
# 2. API-Request (mit Rate-Limit-Handling)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 1500 # Conservative Limit
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
json=payload
) as resp:
data = await resp.json()
if resp.status == 200:
# Cache speichern
usage = data.get("usage", {})
tokens = usage.get("total_tokens", 0)
await self.cache.store_response(prompt, data, model, tokens)
return data
else:
raise Exception(f"API Error: {data}")
Messen Sie Ihre Ersparnis:
async def calculate_savings(num_requests: int, avg_tokens_per_request: int):
"""Berechnet jährliche Ersparnis durch Caching"""
# Annahmen
cache_hit_rate = 0.35 # 35% der Requests werden gecached
price_per_million = 0.35 # HolySheep Preis
uncached_requests = int(num_requests * (1 - cache_hit_rate))
cached_requests = int(num_requests * cache_hit_rate)
total_cost = (uncached_requests * avg_tokens_per_request / 1_000_000) * price_per_million
full_cost = (num_requests * avg_tokens_per_request / 1_000_000) * price_per_million
savings = full_cost - total_cost
savings_percent = (savings / full_cost) * 100
print(f"📊 Kostenanalyse:")
print(f" Requests: {num_requests:,}")
print(f" Cache-Hit-Rate: {cache_hit_rate:.0%}")
print(f" Vollkosten: ${full_cost:.2f}")
print(f" Mit Cache: ${total_cost:.2f}")
print(f" 💰 Ersparnis: ${savings:.2f} ({savings_percent:.1f}%)")
return savingsStrategie 3: Request-Queuing und throttling
Für Hochverfügbarkeits-Systeme empfehle ich ein zentrales Request-Management mit prioritätsbasiertem Queuing:
import asyncio
from queue import PriorityQueue, Empty
from threading import Lock
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any
from datetime import datetime, timedelta
import time
@dataclass(order=True)
class QueuedRequest:
priority: int # Niedrigere Zahl = höhere Priorität
timestamp: float
future: asyncio.Future = field(compare=False)
prompt: str = field(compare=False)
model: str = field(compare=False)
metadata: dict = field(compare=False)
class RateLimitedRequestManager:
"""Zentrales Rate-Limit-Management mit Priority-Queuing"""
def __init__(
self,
rpm_limit: int = 500,
tpm_limit: int = 1_000_000,
window_seconds: int = 60
):
self.rpm_limit = rpm_limit
self.tpm_limit = tpm_limit
self.window_seconds = window_seconds
self.request_timestamps = []
self.token_count = []
self.queue = PriorityQueue()
self.lock = Lock()
self.processing = False
# Statistiken
self.total_requests = 0
self.successful_requests = 0
self.rejected_requests = 0
self.avg_wait_time = 0
def _clean_old_entries(self):
"""Entfernt Einträge außerhalb des Zeitfensters"""
cutoff = time.time() - self.window_seconds
self.request_timestamps = [t for t in self.request_timestamps if t > cutoff]
self.token_count = [t for t in self.token_count if t[0] > cutoff]
def _can_proceed(self, tokens: int) -> bool:
"""Prüft ob Request durchgeführt werden kann"""
self._clean_old_entries()
# RPM prüfen
if len(self.request_timestamps) >= self.rpm_limit:
return False
# TPM prüfen
current_tokens = sum(t[1] for t in self.token_count)
if current_tokens + tokens > self.tpm_limit:
return False
return True
def _time_until_slot_available(self, tokens: int) -> float:
"""Berechnet Wartezeit bis Slot verfügbar"""
self._clean_old_entries()
wait_time = 0.0
# Zeit bis RPM-Slot frei
if len(self.request_timestamps) >= self.rpm_limit:
oldest = min(self.request_timestamps)
rpm_wait = self.window_seconds - (time.time() - oldest)
wait_time = max(wait_time, rpm_wait)
# Zeit bis TPM-Slot frei
current_tokens = sum(t[1] for t in self.token_count)
if current_tokens + tokens > self.tpm_limit:
# Finde älteste Einträge und warte bis genug abgelaufen
sorted_tokens = sorted(self.token_count, key=lambda x: x[0])
accumulated = 0
for ts, tok in sorted_tokens:
accumulated += tok
if current_tokens - accumulated + tokens <= self.tpm_limit:
tpm_wait = self.window_seconds - (time.time() - ts)
wait_time = max(wait_time, tpm_wait)
break
return max(0.0, wait_time)
async def submit_request(
self,
prompt: str,
model: str,
tokens_estimate: int = 500,
priority: int = 5
) -> dict:
"""Reicht Request ein und gibt Future zurück"""
future = asyncio.Future()
request = QueuedRequest(
priority=priority,
timestamp=time.time(),
future=future,
prompt=prompt,
model=model,
metadata={"tokens_estimate": tokens_estimate}
)
self.queue.put(request)
self.total_requests += 1
# Starte Processing-Loop falls nicht aktiv
if not self.processing:
asyncio.create_task(self._process_queue())
return await future
async def _process_queue(self):
"""Verarbeitet Queue unter Beachtung der Rate-Limits"""
self.processing = True
while not self.queue.empty():
try:
request = self.queue.get_nowait()
except Empty:
break
tokens = request.metadata["tokens_estimate"]
wait_time = self._time_until_slot_available(tokens)
if wait_time > 0:
# Zurück in Queue mit aktualisierter Priorität
request.priority += 1 # Priorität verschlechtern
self.queue.put(request)
await asyncio.sleep(min(wait_time, 1.0))
continue
# Request ausführen
try:
start_time = time.time()
result = await self._execute_api_call(request)
request.future.set_result(result)
# Statistiken aktualisieren
self.successful_requests += 1
self.request_timestamps.append(time.time())
self.token_count.append((time.time(), tokens))
except Exception as e:
request.future.set_exception(e)
self.rejected_requests += 1
self.processing = False
async def _execute_api_call(self, request: QueuedRequest) -> dict:
"""Führt eigentlichen API-Call aus"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": request.model,
"messages": [{"role": "user", "content": request.prompt}],
"temperature": 0.7
}
async with session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('HOLYSHEEP_API_KEY')}"},
json=payload
) as resp:
return await resp.json()
def get_stats(self) -> dict:
"""Gibt aktuelle Statistiken zurück"""
return {
"total_requests": self.total_requests,
"successful": self.successful_requests,
"rejected": self.rejected_requests,
"success_rate": self.successful_requests / max(self.total_requests, 1),
"queue_size": self.queue.qsize(),
"current_rpm": len(self.request_timestamps),
"current_tpm": sum(t[1] for t in self.token_count)
}
Beispiel: Prioritätsbasiertes System
async def main():
manager = RateLimitedRequestManager(rpm_limit=500, tpm_limit=500_000)
# Kritische Requests (hohe Priorität)
critical_future = await manager.submit_request(
prompt="Berechne kritische Metriken",
model="deepseek-v3",
priority=1, # Höchste Priorität
tokens_estimate=200
)
# Normale Requests
normal_future = await manager.submit_request(
prompt="Fasse Dokument zusammen",
model="deepseek-v3",
priority=5, # Normale Priorität
tokens_estimate=500
)
# Low-Priority Batch
batch_futures = []
for i in range(100):
batch_futures.append(
manager.submit_request(
prompt=f"Batch-Request {i}",
model="deepseek-v3",
priority=10, # Niedrige Priorität
tokens_estimate=300
)
)
# Warten auf Ergebnisse
critical_result = await critical_future
normal_result = await normal_future
# Statistiken ausgeben
stats = manager.get_stats()
print(f"Erfolgsrate: {stats['success_rate']:.1%}")
print(f"Verarbeitet: {stats['successful']}/{stats['total_requests']}")
asyncio.run(main())Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: "429 Too Many Requests" ohne Kontext
Symptom: API antwortet mit 429, aber ohne Retry-After-Header. Requests werden ignoriert oder failen komplett.
Lösung: Implementieren Sie einen eigenen Rate-Limit-Tracker und respektieren Sie die Limits proaktiv:
import time
from collections import deque
class ProactiveRateLimiter:
"""Trackt Rate-Limits proaktiv und verhindert 429-Fehler"""
def __init__(self, rpm: int = 500, tpm: int = 1_000_000):
self.rpm = rpm
self.tpm = tpm
self.request_times = deque(maxlen=rpm)
self.token_usage = deque(maxlen=tpm) # (timestamp, tokens)
def can_proceed(self, tokens: int) -> tuple[bool, float]:
"""
Prüft ob Request möglich ist.
Returns: (can_proceed, retry_after_seconds)
"""
now = time.time()
window = 60
# Alte Einträge entfernen
while self.request_times and self.request_times[0] < now - window:
self.request_times.popleft()
while self.token_usage and self.token_usage[0][0] < now - window:
self.token_usage.popleft()
# RPM prüfen
if len(self.request_times) >= self.rpm:
oldest = self.request_times[0]
retry_after = window - (now - oldest) + 0.1
return False, max(0, retry_after)
# TPM prüfen
current_tokens = sum(t[1] for t in self.token_usage)
if current_tokens + tokens > self.tpm:
# Berechne wann genug Token "frei" werden
sorted_usage = sorted(self.token_usage, key=lambda x: x[0])
accumulated = 0
for ts, tok in sorted_usage:
accumulated += tok
if current_tokens - accumulated + tokens <= self.tpm:
retry_after = window - (now - ts) + 0.1
return False, max(0, retry_after)
return True, 0.0
def record_request(self, tokens: int):
"""Records a successful request"""
now = time.time()
self.request_times.append(now)
self.token_usage.append((now, tokens))
Usage:
limiter = ProactiveRateLimiter(rpm=500, tpm=500_000)
async def safe_api_call(prompt: str, estimated_tokens: int = 500):
can_proceed, wait_time = limiter.can_proceed(estimated_tokens)
if not can_proceed:
print(f"⏳ Warte {wait_time:.1f}s auf Rate-Limit-Fenster...")
await asyncio.sleep(wait_time)
# API Call...
result = await call_api(prompt)
limiter.record_request(estimated_tokens)
return result2. Fehler: Batch-Verarbeitung ohne Pause verursacht Timeouts
Symptom: 100+ Requests werden gleichzeitig gesendet, aber nach ~50 Requests timen alle aus oder返回 429.
Lösung: Semaphore-basiertes Concurrency-Limit mit progressiver Verlangsamung:
import asyncio
from asyncio import Semaphore
class AdaptiveBatchProcessor:
"""Passt Batch-Größe dynamisch an Rate-Limits an"""
def __init__(
self,
max_concurrent: int = 10,
base_delay: float = 0.1,
backoff_multiplier: float = 1.5
):
self.semaphore = Semaphore(max_concurrent)
self.base_delay = base_delay
self.backoff_multiplier = backoff_multiplier
self.current_delay = base_delay
self.error_count = 0
self.success_count = 0
async def process_with_adaptive_rate(
self,
items: list,
process_func: callable
) -> list:
"""Verarbeitet Items mit adaptiver Rate-Anpassung"""
results = []
errors = []
for i, item in enumerate(items):
await self.semaphore.acquire()
try:
result = await process_func(item)
results.append(result)
self.success_count += 1
# Erfolg: Delay langsam normalisieren
self.current_delay = max(
self.base_delay,
self.current_delay / self.backoff_multiplier
)
self.error_count = 0
# Progress-Output alle 100 Items
if (i + 1) % 100 == 0:
print(f"Fortschritt: {i + 1}/{len(items)} | "
f"Erfolg: {self.success_count} | "
f"Delay: {self.current_delay:.2f}s")
except Exception as e:
errors.append((item, str(e)))
self.error_count += 1
# Fehler: Delay erhöhen
self.current_delay *= self.backoff_multiplier
print(f"⚠ Fehler bei Item {i}: {e} | "
f"Neues Delay: {self.current_delay:.2f}s")
# Bei zu vielen Fehlern: Pause
if self.error_count >= 5:
print(f"🛑 Zu viele Fehler. Pause für 30s...")
await asyncio.sleep(30)
self.error_count = 0
finally:
self.semaphore.release()
await asyncio.sleep(self.current_delay)
print(f"\n✅ Abgeschlossen: {len(results)}/{len(items)} erfolgreich")
if errors:
print(f"⚠ {len(errors)} Fehler aufgetreten")
return results, errors
Usage:
async def process_single_document(doc: dict):
"""Verarbeitet ein einzelnes Dokument"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
json={
"model": "deepseek-v3",
"messages": [{"role": "user", "content": doc["content"]}],
"temperature": 0.3
}
) as resp:
return await resp.json()
processor = AdaptiveBatchProcessor(max_concurrent=10, base_delay=0.2)
documents = [{"id": i, "content": f"Dokument {i}"} for i in range(1000)]
results, errors = await processor.process_with_adaptive_rate(documents, process_single_document)3. Fehler: Falsches Modell führt zu unnötigen Rate-Limits
Symptom: Schwere Modelle (deepseek-chat) für einfache Tasks verwendet, verbrauchen unnötig Rate-Limit-Kapazität.
Lösung: Intelligentes Model-Routing basierend auf Task-Komplexität:
from enum import Enum
import re
class TaskComplexity(Enum):
TRIVIAL = 1 # max 100 tokens
SIMPLE = 2 # max 300 tokens
MODERATE = 3 # max 1000 tokens
COMPLEX = 4 # max 3000 tokens
EXPERT = 5 # über 3000 tokens
class ModelRouter:
"""Route Anfragen basierend auf Komplexität zum optimalen Modell"""
# Modell-Konfiguration
MODELS = {
"deepseek-chat": {
"cost_per_1k": 0.00035, # $0.35/MTok
"capabilities": ["reasoning", "coding", "analysis"],
"max_tokens": 8192
},
"deepseek-coder": {
"cost_per_1k": 0.00042,
"capabilities": ["code", "debugging", "refactoring"],
"max_tokens": 4096
},
"deepseek-math": {
"cost_per_1k": 0.00035,
"capabilities": ["math", "calculation"],
"max_tokens": 4096
}
}
def estimate_complexity(self, prompt: str) -> TaskComplexity:
"""Schätzt Task-Komplexität basierend auf Keywords und Länge"""
word_count = len(prompt.split())
# Komplexitäts-Indikatoren
complex_keywords = [
"analysiere", "vergleiche", "evaluierte", "entwickle",
"implementiere", "optimiere", "architektur", "strategie"
]
simple_keywords = [
"frage", "was ist", "definiere", "Liste", "zähle auf"
]
has_complex = any(kw in prompt.lower() for kw in complex_keywords)
has_simple = any(kw in prompt.lower() for kw in simple_keywords)
if word_count > 500 or has_complex:
return TaskComplexity.COMPLEX
elif word_count > 200:
return TaskComplexity.MODERATE
elif has_simple and word_count < 100:
return TaskComplexity.TRIVIAL
else:
return TaskComplexity.SIMPLE
def route_request(self, prompt: str) -> str:
"""Wählt optimaltes Modell basierend auf Komplexität"""
complexity = self.estimate_complexity(prompt)
# Spezial-Routing
if re.search(r"(code|programm|funktioniert|debug)", prompt.lower()):
return "deepseek-coder"
elif re.search(r"(berechne|mathematik|gleichung|rechne)", prompt.lower()):
return "deepseek-math"
# Komplexitätsbasiertes Routing
routing = {
TaskComplexity.TRIVIAL: "deepseek-chat",
TaskComplexity.SIMPLE: "deepseek-chat",
TaskComplexity.MODERATE: "deepseek-chat",
TaskComplexity.COMPLEX: "deepseek-chat",
TaskComplexity.EXPERT: "deepseek-chat"
}
return routing.get(complexity, "deepseek-chat")
def estimate_cost_savings(self, original_prompt: str, routed_model: str) -> dict:
"""Berechnet potenzielle Kostenersparnis"""
estimated_tokens = len(original_prompt.split()) * 1.3 # Rough estimate
# Angenommene Alternative: Immer deepseek-chat
always_heavy = estimated_tokens * 0