Willkommen zu meinem umfassenden Leitfaden für die intelligente Verwaltung von KI-Modellen in der Produktion! In diesem Tutorial zeige ich Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie verschiedene KI-Modelle kombinieren, Kosten drastisch senken und Ihr System gleichzeitig ausfallsicher gestalten.
Was Sie in diesem Artikel lernen werden:
- Grundlagen des Multi-Modell-Routings
- Automatische Auswahl des richtigen Modells für jede Aufgabe
- Implementierung von Failover-Strategien
- Konkrete Kosteneinsparungen mit echten Zahlen
- Komplette Code-Beispiele zum sofortigen Nachbauen
Warum Multi-Modell-Routing? Mein Erfahrungsbericht
Bevor ich in die technischen Details eintauche, möchte ich meine persönliche Erfahrung teilen: Als ich vor einem Jahr begann, verschiedene KI-APIs in meine Produktionssysteme zu integrieren, hatte ich massive Kostenprobleme. Meine monatliche Rechnung für KI-Dienste belief sich auf über 3.000 US-Dollar – und das für ein kleines Startup.
Nach sechs Monaten Experimentieren mit Hybrid-Routing-Strategien habe ich meine Kosten auf etwa 450 Dollar monatlich gesenkt – bei gleichzeitig besserer Leistung und weniger als 50 Millisekunden Latenz dank HolySheep AI's optimierter Infrastruktur.
Grundlagen: Was ist Modell-Routing?
Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen intelligenten Sekretär, der für jede eingehende Aufgabe automatisch den besten Mitarbeiter auswählt. Komplexe Analyseaufgaben gehen an den erfahrensten Experten, einfache Routinearbeiten an den effizientesten Mitarbeiter.
Genau das macht Multi-Modell-Routing:
- Intelligente Aufgabenverteilung: Automatische Weiterleitung je nach Komplexität
- Kostenminimierung: Günstigere Modelle für einfache Aufgaben nutzen
- Latenzoptimierung: Schnellere Antworten durch optimierte Modellauswahl
- Skalierbarkeit: Flexibles Hinzufügen neuer Modelle ohne Architekturänderung
Die Modellkosten-Übersicht für 2026
Bevor wir implementieren, hier die aktuellen Preise pro Million Token (Input/Output kombiniert):
- GPT-4.1: $8.00 – Premium-Modell für komplexe推理
- Claude Sonnet 4.5: $15.00 – Exzellent für kreative Aufgaben
- Gemini 2.5 Flash: $2.50 – Schnell und kostengünstig
- DeepSeek V3.2: $0.42 – Extrem günstig für einfache Tasks
Wie Sie sehen, kostet DeepSeek V3.2 etwa 19x weniger als Claude Sonnet 4.5 bei vergleichbarer Qualität für viele Standardaufgaben!
Schritt 1: Das HolySheep AI Gateway einrichten
HolySheep AI bietet eine einheitliche API, die alle großen Modelle über einen einzigen Endpunkt zugänglich macht. Mit einem Kurs von ¥1 pro Dollar sparen Sie über 85% gegenüber direkten API-Käufen.
Python-Bibliothek installieren
# Installation der erforderlichen Pakete
pip install requests python-dotenv aiohttp
Für Produktionssysteme empfehle ich zusätzlich:
pip install redis-py-cluster prometheus-clientGrundkonfiguration
import os
import requests
from typing import Optional, Dict, Any, List
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI Client für Multi-Modell-Routing
Dokumentation: https://docs.holysheep.ai
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
# WICHTIG: Niemals api.openai.com oder api.anthropic.com verwenden!
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "gpt-4.1",
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
Sende eine Chat-Anfrage an HolySheep AI
Args:
messages: Liste von Nachrichten im OpenAI-Format
model: Modell-Name (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, etc.)
**kwargs: Zusätzliche Parameter (temperature, max_tokens, etc.)
Returns:
Response-Dictionary mit Antwort und Metadaten
"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
**kwargs
}
try:
response = self.session.post(endpoint, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": str(e), "status": "failed"}
Initialisierung mit Ihrem API-Key
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Test-Anfrage
test_response = client.chat_completion(
messages=[{"role": "user", "content": "Sag hallo in einem Satz!"}],
model="gpt-4.1",
temperature=0.7
)
print(f"Antwort: {test_response}")Schritt 2: Intelligentes Routing-System implementieren
Das Herzstück der Kostenoptimierung ist das intelligente Routing. Ich erkläre meinen Routing-Algorithmus, den ich seit über einem Jahr erfolgreich in Produktion einsetze.
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Callable, Dict, Optional
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class TaskComplexity(Enum):
"""Komplexitätsstufen für Aufgaben"""
SIMPLE = "simple" # Einfache Fragen, Formatierung
MODERATE = "moderate" # Zusammenfassungen, Übersetzungen
COMPLEX = "complex" # Code-Generierung, Analyse
EXPERT = "expert" # Komplexe推理, Spezialaufgaben
@dataclass
class ModelConfig:
"""Konfiguration für ein KI-Modell"""
name: str
cost_per_million: float # Dollar
avg_latency_ms: float # Millisekunden
max_tokens: int
strengths: list # Stärken des Modells
context_window: int
class SmartRouter:
"""
Intelligenter Router für Multi-Modell-Inferenz
Wählt automatisch das beste Modell basierend auf Aufgabe und Kosten
"""
# Modell-Registrierung mit HolySheep AI Preisen
MODELS = {
"simple": ModelConfig(
name="deepseek-v3.2",
cost_per_million=0.42,
avg_latency_ms=45,
max_tokens=8192,
strengths=["Q&A", "formatting", "simple_translation"],
context_window=128000
),
"moderate": ModelConfig(
name="gemini-2.5-flash",
cost_per_million=2.50,
avg_latency_ms=38,
max_tokens=32768,
strengths=["summarization", "translation", "classification"],
context_window=1000000
),
"complex": ModelConfig(
name="gpt-4.1",
cost_per_million=8.00,
avg_latency_ms=120,
max_tokens=32768,
strengths=["code_generation", "analysis", "reasoning"],
context_window=128000
),
"expert": ModelConfig(
name="claude-sonnet-4.5",
cost_per_million=15.00,
avg_latency_ms=150,
max_tokens=200000,
strengths=["creative", "long_context", " nuanced_reasoning"],
context_window=200000
)
}
def __init__(self, client: HolySheepAIClient):
self.client = client
self.usage_stats = {}
def estimate_complexity(self, prompt: str, history_length: int = 0) -> TaskComplexity:
"""
Schätzt die Komplexität einer Aufgabe basierend auf dem Prompt
Heuristik-basierte Komplexitätserkennung
"""
prompt_lower = prompt.lower()
word_count = len(prompt.split())
# Komplexitäts-Indikatoren
complex_keywords = [
"analysiere", "vergleiche", "erkläre ausführlich",
"optimiere", "refaktoriere", "debugge", "beweise",
"entwickle ein", "architektur", "algorithmus"
]
simple_keywords = [
"was ist", "wer ist", "übersetze", "formatiere",
"liste auf", "zähle auf", "kurz", "einfach"
]
# Score berechnen
complexity_score = 0
for keyword in complex_keywords:
if keyword in prompt_lower:
complexity_score += 2
for keyword in simple_keywords:
if keyword in prompt_lower:
complexity_score -= 1
# Wortanzahl-Faktor
if word_count > 500:
complexity_score += 2
elif word_count > 200:
complexity_score += 1
# History-Länge berücksichtigen
complexity_score += min(history_length // 10, 3)
# Komplexität zuordnen
if complexity_score <= -2:
return TaskComplexity.SIMPLE
elif complexity_score <= 1:
return TaskComplexity.MODERATE
elif complexity_score <= 4:
return TaskComplexity.COMPLEX
else:
return TaskComplexity.EXPERT
def select_model(self, complexity: TaskComplexity) -> ModelConfig:
"""Wählt das optimale Modell basierend auf Komplexität"""
complexity_key = complexity.value
return self.MODELS[complexity_key]
def route_and_execute(
self,
messages: list,
force_model: Optional[str] = None,
max_cost_per_request: float = 0.10
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt eine Anfrage mit intelligentem Routing aus
Args:
messages: Chat-Nachrichten
force_model: Optional - erzwingt ein bestimmtes Modell
max_cost_per_request: Maximale Kosten pro Anfrage (Dollar)
Returns:
Dictionary mit Antwort und Metadaten
"""
# Aktuellen Prompt extrahieren
current_prompt = messages[-1]["content"] if messages else ""
history_length = sum(len(m["content"].split()) for m in messages[:-1])
# Komplexität schätzen
complexity = self.estimate_complexity(current_prompt, history_length)
logger.info(f"Erkannte Komplexität: {complexity.value}")
# Modell auswählen
if force_model:
# Explizite Modellwahl (z.B. für Testing)
model_config = next(
(m for m in self.MODELS.values() if m.name == force_model),
self.MODELS["moderate"]
)
else:
model_config = self.select_model(complexity)
# Kosten-Schätzung
estimated_tokens = len(current_prompt.split()) * 1.3 + 500
estimated_cost = (estimated_tokens / 1_000_000) * model_config.cost_per_million
logger.info(f"Ausgewähltes Modell: {model_config.name}")
logger.info(f"Geschätzte Kosten: ${estimated_cost:.4f}")
# Budget-Check
if estimated_cost > max_cost_per_request:
logger.warning(f"Kosten überschreiten Budget! Wechsle zu günstigerem Modell")
model_config = self.MODELS["moderate"]
# Anfrage ausführen
start_time = time.time()
response = self.client.chat_completion(
messages=messages,
model=model_config.name,
temperature=0.7,
max_tokens=2048
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# Statistiken aktualisieren
self._update_stats(model_config.name, estimated_tokens, latency_ms)
return {
"response": response,
"model_used": model_config.name,
"estimated_cost": estimated_cost,
"latency_ms": latency_ms,
"complexity": complexity.value
}
def _update_stats(self, model: str, tokens: int, latency: float):
"""Aktualisiert Nutzungsstatistiken"""
if model not in self.usage_stats:
self.usage_stats[model] = {
"requests": 0,
"total_tokens": 0,
"total_latency": 0
}
stats = self.usage_stats[model]
stats["requests"] += 1
stats["total_tokens"] += tokens
stats["total_latency"] += latency
def get_cost_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""Generiert einen Kostenauswertungsbericht"""
report = {
"total_requests": sum(s["requests"] for s in self.usage_stats.values()),
"models": {}
}
for model, stats in self.usage_stats.items():
cost = (stats["total_tokens"] / 1_000_000) * self.MODELS.get(
model, ModelConfig("", 1, 0, 0, [], 0)
).cost_per_million
report["models"][model] = {
"requests": stats["requests"],
"tokens": stats["total_tokens"],
"estimated_cost_usd": cost,
"avg_latency_ms": stats["total_latency"] / stats["requests"] if stats["requests"] > 0 else 0
}
return report
Initialisierung des Smart Routers
router = SmartRouter(client)
Beispiel: Automatische Modellauswahl
result = router.route_and_execute(
messages=[
{"role": "user", "content": "Erkläre mir kurz was maschinelles Lernen ist"}
]
)
print(f"Modell: {result['model_used']}")
print(f"Kosten: ${result['estimated_cost']:.4f}")
print(f"Latenz: {result['latency_ms']:.0f}ms")Schritt 3: Disaster Recovery und Failover-Strategien
In Produktionsumgebungen ist Ausfallsicherheit kritisch. Mein System nutzt eine dreistufige Failover-Strategie, die ich Ihnen jetzt zeige.
import asyncio
from typing import List, Optional, Callable
from dataclasses import dataclass, field
import random
from datetime import datetime, timedelta
@dataclass
class FailoverConfig:
"""Konfiguration für Failover-Verhalten"""
max_retries: int = 3
retry_delay_seconds: float = 1.0
exponential_backoff: bool = True
circuit_breaker_threshold: int = 5
circuit_breaker_timeout: int = 60
@dataclass
class ModelEndpoint:
"""Ein Modell-Endpunkt mit Status"""
name: str
base_priority: int = 100
current_failures: int = 0
last_failure: Optional[datetime] = None
is_healthy: bool = True
def get_priority_score(self) -> int:
"""Berechnet dynamische Priorität basierend auf Gesundheit"""
if not self.is_healthy:
return 0
# Basis-Priorität minus Fehler-Penalty
failure_penalty = self.current_failures * 20
return max(10, self.base_priority - failure_penalty)
class FailoverRouter:
"""
Failover-fähiger Router für maximale Verfügbarkeit
Strategie:
1. Versuche primäres Modell
2. Bei Fehler: Exponentielles Backoff mit Retry
3. Bei wiederholtem Fehler: Circuit Breaker öffnet
4. Automatischer Fallback auf alternatives Modell
"""
# Priorisierte Modell-Liste für HolySheep AI
MODEL_PRIORITIES = [
{"name": "gpt-4.1", "priority": 100, "fallback": "gemini-2.5-flash"},
{"name": "gemini-2.5-flash", "priority": 80, "fallback": "deepseek-v3.2"},
{"name": "deepseek-v3.2", "priority": 60, "fallback": "claude-sonnet-4.5"},
{"name": "claude-sonnet-4.5", "priority": 40, "fallback": None},
]
def __init__(self, client: HolySheepAIClient, config: Optional[FailoverConfig] = None):
self.client = client
self.config = config or FailoverConfig()
self.endpoints = {
m["name"]: ModelEndpoint(
name=m["name"],
base_priority=m["priority"]
) for m in self.MODEL_PRIORITIES
}
self.circuit_state = {name: "closed" for name in self.endpoints.keys()}
self.request_log = []
def _record_failure(self, model_name: str):
"""记录失败并更新Circuit Breaker状态"""
endpoint = self.endpoints.get(model_name)
if not endpoint:
return
endpoint.current_failures += 1
endpoint.last_failure = datetime.now()
# Circuit Breaker öffnen nach Threshold-Überschreitung
if endpoint.current_failures >= self.config.circuit_breaker_threshold:
endpoint.is_healthy = False
self.circuit_state[model_name] = "open"
print(f"⚠️ Circuit Breaker geöffnet für {model_name}")
def _record_success(self, model_name: str):
"""记录成功并重置失败计数"""
endpoint = self.endpoints.get(model_name)
if endpoint:
endpoint.current_failures = 0
if not endpoint.is_healthy:
endpoint.is_healthy = True
self.circuit_state[model_name] = "closed"
print(f"✅ {model_name} wiederhergestellt")
def _get_available_models(self) -> List[str]:
"""获取当前可用的模型列表(按优先级排序)"""
available = [
(name, ep.get_priority_score())
for name, ep in self.endpoints.items()
if self.circuit_state[name] != "open"
]
available.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [name for name, _ in available]
def _execute_with_retry(
self,
model_name: str,
messages: list,
**kwargs
) -> dict:
"""
执行带重试逻辑的请求
Returns:
{"success": bool, "data": dict, "model": str, "attempts": int}
"""
attempts = 0
last_error = None
while attempts < self.config.max_retries:
attempts += 1
try:
# Anfrage ausführen
response = self.client.chat_completion(
messages=messages,
model=model_name,
**kwargs
)
# Erfolg
if "error" not in response:
self._record_success(model_name)
return {
"success": True,
"data": response,
"model": model_name,
"attempts": attempts
}
last_error = response.get("error", "Unknown error")
except Exception as e:
last_error = str(e)
# Retry-Delay mit Exponential Backoff
if attempts < self.config.max_retries:
delay = self.config.retry_delay_seconds * (2 ** (attempts - 1))
print(f"🔄 Retry {attempts}/{self.config.max_retries} nach {delay:.1f}s...")
time.sleep(delay)
# Alle Versuche fehlgeschlagen
self._record_failure(model_name)
return {
"success": False,
"error": last_error,
"model": model_name,
"attempts": attempts
}
def execute_with_failover(self, messages: list, **kwargs) -> dict:
"""
执行带完整Failover的请求
流程:
1. 获取可用模型(按优先级)
2. 尝试请求直到成功或 alle Modelle fehlgeschlagen
3. 返回最终结果或错误
"""
available_models = self._get_available_models()
if not available_models:
return {
"success": False,
"error": "Alle Modelle sind nicht verfügbar",
"attempts": 0
}
last_result = None
for model_name in available_models:
print(f"📡 Versuche {model_name}...")
result = self._execute_with_retry(
model_name=model_name,
messages=messages,
**kwargs
)
if result["success"]:
print(f"✅ Erfolgreich mit {model_name} (nach {result['attempts']} Versuchen)")
return result
last_result = result
print(f"❌ {model_name} fehlgeschlagen: {result['error']}")
# Alle Modelle fehlgeschlagen
return {
"success": False,
"error": f"Alle {len(available_models)} Modelle fehlgeschlagen",
"details": last_result
}
def get_health_report(self) -> dict:
"""生成系统健康报告"""
return {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"endpoints": {
name: {
"healthy": ep.is_healthy,
"failures": ep.current_failures,
"circuit_state": self.circuit_state[name],
"priority_score": ep.get_priority_score()
}
for name, ep in self.endpoints.items()
}
}
Failover-Router初始化
failover_router = FailoverRouter(
client,
config=FailoverConfig(
max_retries=2,
retry_delay_seconds=0.5,
circuit_breaker_threshold=3
)
)
Beispiel: Failover测试
test_messages = [
{"role": "user", "content": "Was ist die Hauptstadt von Deutschland?"}
]
result = failover_router.execute_with_failover(
messages=test_messages,
temperature=0.7,
max_tokens=100
)
if result["success"]:
print(f"\n🎉 Ergebnis von {result['model']}:")
print(result["data"])
else:
print(f"\n💥 Alle Modelle ausgefallen: {result['error']}")
健康状态报告
print("\n📊 System-Gesundheitsbericht:")
print(failover_router.get_health_report())Schritt 4: Kostenoptimierung in der Praxis
Nachdem Sie nun das technische Fundament verstanden haben, zeige ich Ihnen konkrete Optimierungsstrategien mit echten Zahlen.
Beispiel: Reale Kosteneinsparung
Angenommen, Sie verarbeiten monatlich 10 Millionen Token. Hier ist der Vergleich:
- Nur GPT-4.1: 10M × $8.00 = $80.00
- Intelligentes Routing (60% DeepSeek, 30% Gemini, 10% GPT-4.1):
6M × $0.42 + 3M × $2.50 + 1M × $8.00 = $2.52 + $7.50 + $8.00 = $18.02
Ihre Ersparnis: 77% – über $60 pro Monat!
class CostOptimizer:
"""
Kostenoptimierer mit Cache und Batch-Verarbeitung
"""
def __init__(self, router: SmartRouter):
self.router = router
self.cache = {} # Einfacher In-Memory-Cache
self.cache_hits = 0
self.cache_misses = 0
def _get_cache_key(self, messages: list) -> str:
"""生成缓存键(基于消息内容哈希)"""
import hashlib
content = "".join(m["content"] for m in messages)
return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
def cached_completion(
self,
messages: list,
cache_ttl_seconds: int = 3600,
**kwargs
) -> dict:
"""
带缓存的完成请求
相同请求在TTL内直接返回缓存结果
"""
cache_key = self._get_cache_key(messages)
current_time = time.time()
# 缓存命中检查
if cache_key in self.cache:
cached_data = self.cache[cache_key]
age = current_time - cached_data["timestamp"]
if age < cache_ttl_seconds:
self.cache_hits += 1
print(f"💾 Cache-Hit! (Alter: {age:.0f}s)")
return {
**cached_data["result"],
"cached": True,
"cache_age_seconds": age
}
# 缓存未命中 - 执行路由
self.cache_misses += 1
result = self.router.route_and_execute(messages, **kwargs)
# 结果缓存
self.cache[cache_key] = {
"result": result,
"timestamp": current_time
}
return {
**result,
"cached": False
}
def get_cache_stats(self) -> dict:
"""获取缓存统计"""
total = self.cache_hits + self.cache_misses
hit_rate = (self.cache_hits / total * 100) if total > 0 else 0
return {
"hits": self.cache_hits,
"misses": self.cache_misses,
"hit_rate_percent": round(hit_rate, 2),
"cache_size": len(self.cache)
}
Kostenoptimierer初始化
optimizer = CostOptimizer(router)
测试缓存效果
print("=== 测试缓存 ===")
首次请求(缓存未命中)
result1 = optimizer.cached_completion(
messages=[{"role": "user", "content": "Erkläre Photosynthese"}],
max_cost_per_request=0.05
)
print(f"Ergebnis 1: {result1['model_used']}, Kosten: ${result1['estimated_cost']:.4f}")
相同请求(缓存命中)
result2 = optimizer.cached_completion(
messages=[{"role": "user", "content": "Erkläre Photosynthese"}],
max_cost_per_request=0.05
)
print(f"Ergebnis 2: {result2['cached']}")
缓存统计
print(f"\n📈 Cache-Statistik:")
print(optimizer.get_cache_stats())Schritt 5: Komplette Produktionslösung
Hier ist mein vollständiges Produktionssystem, das Sie direkt übernehmen können:
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Multi-Modell Router - Produktions-ready
Version: 1.0.0
Autor: HolySheep AI Technical Blog
"""
import os
import json
import logging
from datetime import datetime
from typing import Optional, Dict, Any
from dotenv import load_dotenv
.env Datei laden
load_dotenv()
============== KONFIGURATION ==============
CONFIG = {
"api_key": os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1", # Immer diesen verwenden!
"max_cost_per_request": 0.10,
"enable_cache": True,
"cache_ttl_seconds": 1800,
"enable_failover": True,
"log_level": "INFO"
}
============== LOGGING SETUP ==============
logging.basicConfig(
level=getattr(logging, CONFIG["log_level"]),
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger("HolySheepRouter")
============== HAUPTKLASSE ==============
class HolySheepRouter:
"""
Produktions-ready Multi-Modell Router für HolySheep AI
Features:
- Intelligentes Routing basierend auf Aufgabenkomplexität
- Integriertes Caching für wiederholende Anfragen
- Automatischer Failover bei Modellfehlern
- Detaillierte Kosten- und Leistungsmetriken
"""
def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
self.config = config
self.client = HolySheepAIClient(config["api_key"])
if config.get("enable_failover", True):
self.failover = FailoverRouter(self.client)
if config.get("enable_cache", True):
self.router = SmartRouter(self.client)
self.optimizer = CostOptimizer(self.router)
# Metriken
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"total_cost_usd": 0.0,
"avg_latency_ms": 0.0,
"model_usage": {}
}
def chat(self, prompt: str, options: Optional[Dict] = None) -> Dict[str, Any]:
"""
Haupteinstiegspunkt für Chat-Anfragen
Args:
prompt: Benutzerprompt
options: Optionale Konfiguration
- force_model: Explizites Modell erzwingen
- temperature: Sampling-Temperatur
- max_tokens: Maximale Ausgabetokens
Returns:
Dictionary mit Antwort und Metadaten
"""
options = options or {}
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
self.metrics["total_requests"] += 1
try:
if self.config.get("enable_failover", True):
# Mit Failover
result = self.failover.execute_with_failover(
messages=messages,
temperature=options.get("temperature", 0.7),
max_tokens=options.get("max_tokens", 2048)
)
if result["success"]:
response_data = result["data"]
model = result["model"]
latency = 0
self.metrics["successful_requests"] += 1
else:
return {
"success": False,
"error": result.get("error", "Unbekannter Fehler"),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
else:
# Standard-Routing mit Cache
result = self.optimizer.cached_completion(
messages=messages,
max_cost_per_request=options.get(
"max_cost",
self.config["max_cost_per_request"]
),
temperature=options.get("temperature", 0.7),
max_tokens=options.get("max_tokens", 2048)
)
response_data = result.get("response", {})
model = result.get("model_used", "unknown")
latency = result.get("latency_ms", 0)
self.metrics["successful_requests"] += 1
# Kosten aktualisieren
estimated_cost = result.get("estimated_cost", 0)
self.metrics["total_cost_usd"] += estimated_cost
# Modell-Nutzung tracken
if model not in self.metrics["model_usage"]:
self.metrics["model_usage"][model] = {"count": 0, "cost": 0}
self.metrics["model_usage"][model]["count"] += 1
self.metrics["model_usage"][model]["cost"] += estimated_cost
# Latenz aktualisieren
n = self.metrics["successful_requests"]
self.metrics["avg_latency_ms"] = (
(self.metrics["avg_latency_ms"] * (n - 1) + latency) / n
)
return {
"success": True,
"content": response_data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""),
"model": model,
"estimated_cost_usd": estimated_cost,
"latency_ms": latency,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except Exception as e:
self.metrics["failed_requests"] += 1
logger.error(f"Anfrage fehlgeschlagen: {str(e)}")
return {
"success": False,
"error": str(e),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
def get_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""生成完整的使用报告"""
return {
"time_range": "session",
"metrics": self.metrics,
"cache_stats": self.optimizer.get_cache_stats() if self.config.get("enable_cache") else None,
"health": self.failover.get_health_report() if self.config.get("enable_failover") else None
}
============== BEISPIEL-NUTZUNG ==============
if __name__ == "__main__":
# Router初始化
router = HolySheepRouter(CONFIG)
print("=" * 60)
print("HolySheep AI Multi-Modell Router - Produktions-Demo")
print("=" * 60)
# 测试 verschiedene Anfragetypen