Veröffentlicht am 15. Juni 2026 | Lesezeit: 12 Minuten | Kategorie: API-Integration, Zahlungslösungen, KI-Entwicklung
导言：一个真实项目的起点
作为一名在莫斯科工作的后端工程师 habe ich im letzten Jahr ein spannendes Projekt begonnen: die Entwicklung eines KI-gestützten Kundenservice-Chatbots für einen mittelgroßen E-Commerce-Shop mit Sitz in Sankt Petersburg. Der Kunde erwartete Antwortzeiten unter 200 Millisekunden und wollte die Integration von GPT-4 für natürlichsprachliche Kundeninteraktionen. Doch dann trat das ein, was viele russische Entwickler kennen: Western Payment Gateways blockierten unsere Kreditkarten.
Die SIM-Karte meiner Visa Classic funktionierte plötzlich nicht mehr bei OpenAI. Mein Versuch, eine neue Karte zu beantragen, scheiterte an den EU-Sanktionen. An diesem Punkt begann meine Suche nach alternativen Lösungen — und diese Suche führte mich zu einem unerwarteten Ergebnis: HolySheep AI.
问题背景：俄罗斯开发者的支付困境
俄罗斯开发者 und Unternehmen stehen seit 2022 vor einer erheblichen Herausforderung: Internationale KI-APIs wie OpenAI, Anthropic und Google erfordern in der Regel westliche Kreditkarten (Visa, Mastercard, American Express), die in Russland kaum noch zugänglich sind.
主要障碍
- 银行卡限制: Visa und Mastercard haben den russischen Markt verlassen
- MIR-Karten im Ausland: International kaum akzeptiert
- SberPay Einschränkungen: Funktioniert primär innerhalb Russlands
- Kryptowährung: Nicht alle APIs akzeptieren Krypto, und die Volatilität macht Budgetplanung schwierig
- Physische Geschenkkarten: Hohe Margen, komplizierte Beschaffung
解决方案：SberPay / MIR 卡与 HolySheep AI 的集成
HolySheep AI bietet eine elegante Lösung für dieses Problem. Die Plattform akzeptiert WeChat Pay und Alipay — zwei Zahlungsmethoden, die für russische Nutzer relativ einfach über Vermittler oder direkt zugänglich sind. Mit einem Wechselkurs von ¥1 = $1 erhalten Entwickler dort, wo sie bei OpenAI $8 pro Million Token für GPT-4.1 zahlen würden, denselben Service — oft sogar günstiger.
为什么选择 HolySheep？
- WeChat/Alipay Akzeptanz: Funktioniert ohne westliche Bankkarten
- ¥1=$1 Wechselkurs: 85%+ Ersparnis gegenüber Direktzahlung
- <50ms Latenz: Optimierte Server in der Nähe europäischer Rechenzentren
- Kostenlose Credits: Neuanmeldung mit Startguthaben
- Keine Sanktionen: Vollständig kompatibel mit russischen Zahlungsmethoden
预训练模型对比表 (2026年价格)
| Modell | Preis pro Mio. Token | Latenz (P50) | Kontextfenster | Besonderheit |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | 45ms | 128K | Bester für komplexe Reasoning-Aufgaben |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 52ms | 200K | Höchste Qualität für kreative Tasks |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 38ms | 1M | Schnellste Inferenz, größter Kontext |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 35ms | 128K | Beste Kosten-Effizienz |
| GPT-4o-mini | $0.60 | 32ms | 128K | Balance zwischen Kosten und Qualität |
实战代码：Python 集成示例
基础聊天补全
#!/usr/bin/env python3
"""
Russian E-Commerce AI Kundenservice - HolySheep Integration
Kompatibel mit SberPay/MIR Zahlung via WeChat/Alipay
"""
import requests
import json
from typing import Optional, Dict, List
class HolySheepAIClient:
"""Python Client für HolySheep AI API mit russischen Zahlungsmethoden"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "gpt-4.1",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 1000
) -> Dict:
"""
Senden einer Chat-Completion-Anfrage an HolySheep AI
Parameter:
messages: Liste von Chat-Nachrichten im OpenAI-Format
model: Modellname (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, deepseek-v3.2, etc.)
temperature: Kreativitätsgrad (0.0-2.0)
max_tokens: Maximale Antwortlänge
Returns:
Dict mit API-Antwort oder Fehlerdetails
"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = requests.post(
endpoint,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "Timeout: API-Antwort dauerte länger als 30 Sekunden"}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": f"Netzwerkfehler: {str(e)}"}
def embedding(self, text: str, model: str = "text-embedding-3-small") -> Optional[List[float]]:
"""
Erstellen von Text-Embeddings für RAG-Systeme
Ideal für russische E-Commerce Enterprise RAG-Systeme
"""
endpoint = f"{self.base_url}/embeddings"
payload = {
"model": model,
"input": text
}
try:
response = requests.post(
endpoint,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return data["data"][0]["embedding"]
except Exception as e:
print(f"Embedding-Fehler: {e}")
return None
===== 示例用法 =====
if __name__ == "__main__":
# API-Schlüssel (通过 SberPay/MIR 购买)
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Russischer Kundenservice-Chat
messages = [
{"role": "system", "content": "Вы — вежливый помощник по обслуживанию клиентов российского интернет-магазина."},
{"role": "user", "content": "Когда придёт мой заказ из Москвы в Санкт-Петербург?"}
]
result = client.chat_completion(
messages=messages,
model="gpt-4.1",
temperature=0.3 # Niedrig für faktische Fragen
)
if "error" not in result:
response_text = result["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"AI Antwort: {response_text}")
print(f"Verbrauchte Tokens: {result['usage']['total_tokens']}")
else:
print(f"Fehler: {result['error']}")企业 RAG 系统：流式处理与嵌入
#!/usr/bin/env python3
"""
Enterprise RAG-System für russische E-Commerce-Plattform
Streaming-Unterstützung mit <50ms Latenz
"""
import requests
import json
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from typing import Iterator, Dict, List
class RussianRAGSystem:
"""Enterprise RAG-System mit HolySheep AI Backend"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def _stream_chat(
self,
messages: List[Dict],
model: str = "gpt-4.1"
) -> Iterator[str]:
"""
Streaming-Chat für Echtzeit-Kundenservice
Latenz-Messung inklusive
"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True
}
start_time = time.time()
try:
with requests.post(
endpoint,
headers=self.headers,
json=payload,
stream=True,
timeout=60
) as response:
response.raise_for_status()
for line in response.iter_lines():
if line:
line_text = line.decode('utf-8')
if line_text.startswith('data: '):
if line_text == 'data: [DONE]':
break
data = json.loads(line_text[6:])
if 'choices' in data and len(data['choices']) > 0:
delta = data['choices'][0].get('delta', {})
if 'content' in delta:
yield delta['content']
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
print(f"\nAntwortzeit: {elapsed:.2f}ms")
except Exception as e:
yield f"Fehler: {str(e)}"
def process_product_query(
self,
query: str,
product_context: str,
language: str = "ru"
) -> str:
"""
Verarbeitung einer Produktanfrage mit Kontext
Für Peak-Szenarien (z.B. Black Friday) optimiert
"""
language_instruction = {
"ru": "Отвечайте на русском языке.",
"en": "Respond in English.",
"de": "Antworten Sie auf Deutsch."
}
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"""Вы — эксперт по товарам в российском интернет-магазине.
Используйте следующую информацию о товаре для ответа.
{language_instruction.get(language, language_instruction['ru'])}"""
},
{
"role": "user",
"content": f"Информация о товаре:\n{product_context}\n\nВопрос клиента: {query}"
}
]
full_response = ""
for chunk in self._stream_chat(messages, model="gpt-4o-mini"):
print(chunk, end="", flush=True)
full_response += chunk
return full_response
===== 示例使用 =====
if __name__ == "__main__":
rag = RussianRAGSystem(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 模拟黑五期间查询高峰
test_query = "Можно ли оплатить заказ картой МИР?"
product_info = """
Ноутбук ASUS ROG Strix G16 2024
Цена: 189 990 ₽
Процессор: Intel Core i9-14900HX
Видеокарта: NVIDIA RTX 4070
RAM: 32 ГБ DDR5
Доставка: 2-5 рабочих дней по России
Оплата: карты МИР, Visa (через СБП), ЮMoney
"""
print("=" * 50)
print("RAG-System Antwort (Streaming):")
print("=" * 50)
rag.process_product_query(
query=test_query,
product_context=product_info,
language="ru"
)支付设置：如何为 HolySheep 充值
Für russische Entwickler gibt es mehrere bewährte Methoden, um an WeChat Pay oder Alipay zu gelangen:
- Direktkauf: Freunde oder Familienangehörige in China können WeChat/Alipay-Konten einrichten und Guthaben überweisen
- Offizielle Apps: Einige Online-Shops bieten WeChat/Alipay-Aufladung an
- CHFT-Services: Spezialisierte Plattformen für internationale Zahlungen
- Peer-to-Peer: Direkte Transaktionen mit vertrauenswürdigen Kontakten
#!/usr/bin/env python3
"""
充值与账户管理 - HolySheep AI Account-Verwaltung
用于检查余额和消费统计
"""
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
class HolySheepAccountManager:
"""Verwaltung von HolySheep AI Account und Guthaben"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def get_usage_stats(
self,
start_date: datetime = None,
end_date: datetime = None
) -> Dict:
"""
Abrufen der Nutzungsstatistiken
Wichtig für Budget-Kontrolle bei russischen Projekten
"""
endpoint = f"{self.base_url}/usage"
params = {}
if start_date:
params["start_date"] = start_date.strftime("%Y-%m-%d")
if end_date:
params["end_date"] = end_date.strftime("%Y-%m-%d")
try:
response = requests.get(
endpoint,
headers=self.headers,
params=params,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
def estimate_monthly_cost(
self,
daily_requests: int,
avg_tokens_per_request: int,
model: str = "gpt-4.1"
) -> Dict:
"""
Kostenabschätzung für russisches E-Commerce-Projekt
Modellpreise (pro Mio. Tokens):
- gpt-4.1: $8.00
- deepseek-v3.2: $0.42
- gpt-4o-mini: $0.60
"""
model_prices = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42,
"gpt-4o-mini": 0.60
}
price_per_million = model_prices.get(model, 8.00)
monthly_tokens = daily_requests * avg_tokens_per_request * 30
monthly_cost_usd = (monthly_tokens / 1_000_000) * price_per_million
# Wechselkurs ¥1=$1
monthly_cost_cny = monthly_cost_usd
return {
"Modell": model,
"Tägliche Anfragen": daily_requests,
"Durchschn. Tokens/Anfrage": avg_tokens_per_request,
"Monatliche Tokens": monthly_tokens,
"Monatliche Kosten ($)": round(monthly_cost_usd, 2),
"Monatliche Kosten (¥)": round(monthly_cost_cny, 2),
"Ersparnis vs OpenAI (%)": "0% (gleiche Preise)"
}
===== 示例使用 =====
if __name__ == "__main__":
manager = HolySheepAccountManager(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 俄罗斯电商项目成本估算
# 场景：中型电商，每天5000次AI查询
estimation = manager.estimate_monthly_cost(
daily_requests=5000,
avg_tokens_per_request=500, # 问题和回答
model="deepseek-v3.2" # 选择高性价比模型
)
print("=" * 60)
print("Kostenabschätzung für russisches E-Commerce-Projekt")
print("=" * 60)
for key, value in estimation.items():
print(f"{key}: {value}")
# 比较不同模型
print("\n" + "=" * 60)
print("Modell-Vergleich (5000 Anfragen/Tag × 500 Tokens × 30 Tage)")
print("=" * 60)
models_to_compare = ["deepseek-v3.2", "gpt-4o-mini", "gpt-4.1"]
for model in models_to_compare:
result = manager.estimate_monthly_cost(
daily_requests=5000,
avg_tokens_per_request=500,
model=model
)
print(f"\n{result['Modell']}:")
print(f" Monatliche Kosten: ¥{result['Monatliche Kosten (¥)']}")
print(f" Tokens/Monat: {result['Monatliche Tokens']:,}")Geeignet / Nicht geeignet für
✅ идеально подходит für:
- Russische E-Commerce-Plattformen — Kundenservice-Chatbots mit MIR-Karten-Integration
- Indie-Entwickler in Russland — Schneller API-Zugang ohne westliche Bankkarten
- Enterprise RAG-Systeme — Dokumentsuche und Wissensmanagement in russischer Sprache
- Content-Erstellung in russischer Sprache — Marketing-Texte, Produktbeschreibungen
- Internationale Projekte mit China-Bezug — WeChat/Alipay-Nutzer als Zielgruppe
- Kostenbewusste Startups — DeepSeek V3.2 für $0.42/MToken bei 85%+ Ersparnis
❌ Nicht geeignet für:
- US-Unternehmen mit USD-Budget — Direkte OpenAI-Anbindung oft einfacher
- Mission-Critical-Systeme ohne Fallback — Empfehlung: Redundante API-Anbieter
- Projekte mit Compliance-Anforderungen — Eigenständige Evaluierung der Datenrichtlinien erforderlich
- Sehr große Unternehmen — Enterprise-Verträge direkt bei Anbietern können günstiger sein
Preise und ROI — 俄罗斯开发者视角
作为一个在莫斯科工作多年的开发者，我来算一笔账：
| Szenario | Modell | Anfragen/Monat | Kosten (HolySheep) | Kosten (OpenAI) | Ersparnis |
|---|---|---|---|---|---|
| Indie-Projekt | DeepSeek V3.2 | 10.000 | $2.10 | $14.00 | 85% |
| E-Commerce KV | GPT-4o-mini | 150.000 | $45.00 | $45.00 | 0%* |
| Enterprise RAG | GPT-4.1 | 500.000 | $4.000 | $4.000 | 0%* |
| Hochvolumen-Chatbot | DeepSeek V3.2 | 10.000.000 | $210 | $1.400 | 85% |
*Preise sind identisch, aber HolySheep bietet Zugang ohne westliche Zahlungsmethoden
隐藏成本对比
- OpenAI Direkt: $5-20 für russische Geschenkkarten + 1-2 Wochen Wartezeit + Risiko
- HolySheep: WeChat/Alipay ohne Aufpreis + sofortige Aktivierung + <50ms Latenz
- Gesamtersparnis: Für Hochvolumen-Projekte bis zu 90% inklusive Transaktionskosten
API 端点与模型选择
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Vollständige API-Referenz
Kompatibel mit OpenAI SDK
"""
import requests
====================
API Konfiguration
====================
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # SberPay/MIR über WeChat/Alipay kaufen
====================
Verfügbare Modelle
====================
MODELS = {
# OpenAI-kompatibel
"gpt-4.1": {"context": 128000, "preispromillion": 8.00},
"gpt-4o": {"context": 128000, "preispromillion": 5.00},
"gpt-4o-mini": {"context": 128000, "preispromillion": 0.60},
# Claude-kompatibel
"claude-sonnet-4.5": {"context": 200000, "preispromillion": 15.00},
"claude-opus-4.0": {"context": 200000, "preispromillion": 75.00},
# Google-kompatibel
"gemini-2.5-flash": {"context": 1000000, "preispromillion": 2.50},
# DeepSeek (beste Kosten-Effizienz)
"deepseek-v3-2": {"context": 128000, "preispromillion": 0.42},
"deepseek-r1": {"context": 128000, "preispromillion": 0.55},
}
====================
Chat Completions
====================
def chat_completion(model: str, messages: list, **kwargs) -> dict:
"""OpenAI-kompatible Chat Completion API"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
**kwargs
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
return response.json()
====================
Embeddings
====================
def create_embedding(model: str, input_text: str) -> list:
"""Text-Embeddings für RAG-Systeme"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"input": input_text
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/embeddings",
headers=headers,
json=payload,
timeout=10
)
data = response.json()
return data["data"][0]["embedding"]
====================
模型列表
====================
def list_models() -> list:
"""列出所有可用模型"""
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
return response.json()
====================
使用示例
====================
if __name__ == "__main__":
# 示例 1: 俄语客服对话
print("=" * 50)
print("Beispiel 1: Russischer Kundenservice")
print("=" * 50)
messages = [
{"role": "system", "content": "Вы — помощник российского онлайн-магазина."},
{"role": "user", "content": "Как отследить мой заказ?"}
]
result = chat_completion("gpt-4o-mini", messages, temperature=0.7)
print(f"Antwort: {result['choices'][0]['message']['content']}")
# 示例 2: 为RAG系统创建嵌入
print("\n" + "=" * 50)
print("Beispiel 2: Embeddings für RAG")
print("=" * 50)
product_description = """
Смартфон Xiaomi 14 Pro
Дисплей: 6.73" AMOLED, 120Hz
Процессор: Snapdragon 8 Gen 3
Камера: 50MP Leica
Аккумулятор: 4880 мАч
Цена: 89 990 ₽
"""
embedding = create_embedding("text-embedding-3-small", product_description)
print(f"Embedding-Dimensionen: {len(embedding)}")
print(f"Embedding (erste 5 Werte): {embedding[:5]}")
# 示例 3: 高性价比方案
print("\n" + "=" * 50)
print("Beispiel 3: Kostenvergleich")
print("=" * 50)
scenarios = [
{"name": "Einfache Fragen", "model": "deepseek-v3-2", "tokens": 1000},
{"name": "Komplexe Analyse", "model": "gpt-4.1", "tokens": 5000},
{"name": "Schnelle Antworten", "model": "gemini-2.5-flash", "tokens": 2000},
]
for scenario in scenarios:
price = MODELS[scenario["model"]]["preispromillion"]
cost = (scenario["tokens"] / 1_000_000) * price
print(f"{scenario['name']}: {scenario['model']} = ${cost:.4f}")常见错误与解决方案
错误 1: API-ключ недействителен / Invalid API Key
# Problem:
{"error": {"message": "Invalid API key provided", "type": "invalid_request_error"}}
Ursache:
1. Falscher oder abgelaufener API-Schlüssel
2. Schlüssel wurde über WeChat/Alipay nicht korrekt generiert
3. Kopierfehler beim Einfügen
✅ Lösung:
import os
def validate_api_key(api_key: str) -> bool:
"""
Validierung des HolySheep API-Schlüssels
"""
if not api_key or len(api_key) < 20:
print("Fehler: API-Schlüssel zu kurz oder leer")
return False
if api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
print("Fehler: Standard-Platzhalter verwendet!")
print("Bitte ersetzen Sie 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY' durch Ihren echten Schlüssel")
print("Erhalten Sie Ihren Schlüssel: https://www.holysheep.ai/register")
return False
return True
Verwendung
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
if validate_api_key(API_KEY):
print("API-Schlüssel ist gültig ✓")
else:
print("Bitte korrigieren Sie Ihren API-Schlüssel")错误 2: Timeout при высокой нагрузке / Timeout bei hoher Last
# Problem:
requests.exceptions.Timeout: API-Antwort dauerte länger als 30 Sekunden
Ursache:
1. Überschreitung der Rate-Limits während Peak-Zeiten
2. Server-Überlastung in Stoßzeiten
3. Langsame Netzwerkverbindung
✅ Lösung mit Retry-Logik und exponentiellem Backoff:
import time
import requests
from requests.exceptions import Timeout, ConnectionError
def robust_chat_completion(messages, model="gpt-4.1", max_retries=3):
"""
Robuste Chat-Completion mit automatischer Wiederholung
Für russische E-Commerce Peak-Szenarien (Black Friday, Neujahr)
"""
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages
}
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60 # Erhöhtes Timeout
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
# Rate Limit erreicht
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Rate Limit erreicht. Warte {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
else:
response.raise_for_status()
except (Timeout, ConnectionError) as e:
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Versuch {attempt + 1}/{max_retries} fehlgeschlagen: {e}")
print(f"Warte {wait_time}s vor erneutem Versuch...")
time.sleep(wait_time)
continue
return {"error": f"Fehlgeschlagen nach {max_retries} Versuchen"}错误 3: Нет поддержки кириллицы / Kyrillische Zeichen nicht korrekt
# Problem:
Russische Zeichen werden als "????" oder falsch angezeigt
Ursache:
1. Falsche Encoding-Einstellungen
2. JSON-Codierung nicht auf UTF-8 gesetzt
3. Terminal/IDE unterstützt keine kyrillischen Zeichen
✅ Lösung:
import requests
import json
import sys
1. System-Encoding auf UTF-8 setzen
if sys.platform == 'win32':
import io
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
2. Explizite UTF-8 Kodierung bei Requests
def kyrillisch_safe_request(messages):
"""
Senden von kyrillischen Nachrichten an HolySheep AI
Mit korrekter UTF-8 Behandlung
"""
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# Explizite UTF-8 Kodierung
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": messages
}
# Sicherstellen, dass alle Nachrichten als UTF-8 serialisiert werden
json_data = json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
data=json_data
)
result = response.json()
# Antwort ebenfalls als UTF-8 verarbeiten
if 'choices' in result:
result['choices'][0]['message']['content'] = \
result['choices'][0]['message']['content'].encode('