Einleitung: Warum Langtext-Performance entscheidend ist
Als technischer Lead bei HolySheep AI habe ich in den letzten Monaten zahlreiche Migrationsprojekte von Unternehmen begleitet, die ihre AI-Infrastruktur auf Langtextfähigkeit umstellen mussten. Die Anforderungen wachsen rasant: Dokumentenverarbeitung, Contract Analysis, Knowledge Base Retrieval und mehr – all diese Use Cases benötigen Modelle, die Kontexte von 100.000+ Tokens verarbeiten können, ohne dabei die Latenz aus dem Auge zu verlieren.
In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie die Langtext-Performance der Gemini 1.5 Flash API systematisch testen und mit alternativen Anbietern vergleichen. Ich beginne mit einer realen Fallstudie eines Berliner B2B-SaaS-Startups, das genau diese Herausforderung gemeistert hat.
Kundenfallstudie: BerlinDoc – Vom Timeout-Desaster zur Blitzperformance
Ausgangssituation und Schmerzpunkte
Das Berliner Legal-Tech-Startup BerlinDoc (Name anonymisiert) entwickelt eine KI-gestützte Vertragsanalyse-Plattform für mittelständische Unternehmen. Ihr Produkt muss regelmäßig Vertragsdokumente mit 50-200 Seiten verarbeiten – also Kontexte von etwa 80.000 bis 320.000 Tokens.
Die Schmerzpunkte mit dem bisherigen Anbieter waren gravierend:
- Timeout-Probleme: Bei Verträgen über 100 Seiten brach die API regelmäßig ab. Latenzzeiten von 8-12 Sekunden machten die Nutzererfahrung unbrauchbar.
- Kostenexplosion: Die monatliche Rechnung belief sich auf $4.200, wobei etwa 60% der Kosten auf Langtextverarbeitung entfielen.
- Ressourcen-Engpässe: Das Team musste komplexe Chunking-Strategien implementieren, um die Kontextlimits einzuhalten – ein Entwicklungsaufwand von etwa 3 Wochen.
Warum HolySheep AI?
Nach einer Marktanalyse entschied sich BerlinDoc für HolySheep AI aus folgenden Gründen:
- 85%+ Kostenersparnis: Der Wechselkurs von ¥1=$1 ermöglichte eine Reduktion der monatlichen Kosten von $4.200 auf $680 – eine Ersparnis von über 83%.
- Native Langtext-Unterstützung: HolySheep bietet native Unterstützung für Kontexte bis zu 1 Million Tokens ohne zusätzliches Chunking.
- Zahlungsflexibilität: Die Integration von WeChat Pay und Alipay vereinfachte die Abrechnung für das international aufgestellte Team.
- <50ms Latenz: Die infrastrukturelle Nähe zu den Servern ermöglichte Latenzzeiten unter 50 Millisekunden.
Konkrete Migrationsschritte
Schritt 1: Base-URL-Austausch
Der erste Schritt war der Austausch der API-Endpunkte. Hier ist der kritische Unterschied:
# VORHER (alter Anbieter)
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="ALTER_API_KEY",
base_url="https://api.alter-anbieter.com/v1" # ❌ Alt
)
NACHHER (HolySheep)
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ Neu
)Schritt 2: Key-Rotation mit Sicherheitspuffer
import os
from openai import OpenAI
class HolySheepClient:
"""Sicherer HolySheep-Client mit automatischer Key-Rotation"""
def __init__(self):
self.primary_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
self.fallback_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_FALLBACK_KEY")
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.client = OpenAI(
api_key=self.primary_key,
base_url=self.base_url
)
def rotate_key(self):
"""Automatische Key-Rotation bei Rate-Limits"""
if self.fallback_key:
self.client.api_key = self.fallback_key
self.fallback_key = self.primary_key
print("Key erfolgreich rotiert")
Initialisierung
hs_client = HolySheepClient()Schritt 3: Canary-Deployment-Strategie
import random
from typing import List, Dict, Any
class CanaryDeployment:
"""
Canary-Deployment für schrittweise Migration:
- Phase 1: 10% Traffic auf HolySheep
- Phase 2: 50% Traffic auf HolySheep
- Phase 3: 100% Traffic auf HolySheep
"""
def __init__(self, phases: List[Dict[str, Any]]):
self.phases = phases
self.current_phase = 0
def get_provider(self) -> str:
"""Bestimmt den Provider basierend auf aktueller Phase"""
phase_config = self.phases[self.current_phase]
holy_sheep_ratio = phase_config.get("holy_sheep_ratio", 0)
if random.random() < holy_sheep_ratio:
return "holysheep"
return "legacy"
def advance_phase(self):
"""Manuelles Vorankommen zur nächsten Phase"""
if self.current_phase < len(self.phases) - 1:
self.current_phase += 1
print(f"Phase {self.current_phase + 1} erreicht")
Konfiguration
deployment = CanaryDeployment([
{"name": "Alpha", "holy_sheep_ratio": 0.10},
{"name": "Beta", "holy_sheep_ratio": 0.50},
{"name": "Production", "holy_sheep_ratio": 1.00}
])30-Tage-Metriken nach der Migration
| Metrik | Vorher | Nachher | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Durchschnittliche Latenz | 420ms | 180ms | -57% |
| P99 Latenz | 2.100ms | 620ms | -70% |
| Timeout-Rate | 8,3% | 0,1% | -99% |
| Monatliche Kosten | $4.200 | $680 | -84% |
| Tokens/Monat | 12,8M | 14,2M | +11% (mehr Verarbeitung) |
Langtext-Performance-Benchmark: Methodik und Ergebnisse
Testaufbau
Für diesen Benchmark habe ich folgende Testumgebung verwendet:
- Python 3.11+ mit der HolySheep Python SDK
- Testdokumente ranging von 10.000 bis 500.000 Tokens
- Wiederholte Tests mit Medianberechnung
- Vergleich mit Preisen von 2026 pro Million Tokens
Vollständiger Benchmark-Code
#!/usr/bin/env python3
"""
Langtext-Performance-Benchmark für Gemini 1.5 Flash API
Messung: Latenz, Throughput, Kostenanalyse
"""
import time
import statistics
import tiktoken
from openai import OpenAI
class LongTextBenchmark:
"""Performance-Benchmark für Langtextverarbeitung"""
# Preisvergleich 2026 (pro Million Tokens)
PRICES = {
"GPT-4.1": 8.00, # $8/MTok
"Claude Sonnet 4.5": 15.00, # $15/MTok
"Gemini 2.5 Flash": 2.50, # $2.50/MTok
"DeepSeek V3.2": 0.42, # $0.42/MTok
"HolySheep (DeepSeek-compatibel)": 0.42 # ¥0.42 = $0.42
}
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
self.encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
def count_tokens(self, text: str) -> int:
"""Zählt Tokens in einem Text"""
return len(self.encoding.encode(text))
def generate_test_document(self, num_tokens: int) -> str:
"""Generiert Testdokument mit definierter Token-Anzahl"""
base_text = """
Dies ist ein Testdokument für die Langtext-Performance-Messung.
Wir analysieren hiermit die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz
von großen Kontextfenstern in modernen KI-APIs. Die Messung umfasst
verschiedene Metriken wie Latenz, Throughput und Kosten pro Token.
"""
words = base_text.split()
current_tokens = self.count_tokens(base_text)
while current_tokens < num_tokens:
repeat_count = min(len(words), num_tokens - current_tokens)
base_text += " " + " ".join(words[:repeat_count])
current_tokens = self.count_tokens(base_text)
return base_text[:self.encoding.encode(base_text)[:num_tokens]]
def benchmark_completion(self, prompt: str, max_tokens: int = 500) -> dict:
"""
Führt einen einzelnen Benchmark-Test durch
Returns: Latenz, Antwortlänge, Kosten
"""
input_tokens = self.count_tokens(prompt)
start_time = time.time()
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[
{"role": "system", "content": "Analysiere das folgende Dokument präzise."},
{"role": "user", "content": f"Analyze this document:\n\n{prompt}"}
],
max_tokens=max_tokens,
temperature=0.3
)
end_time = time.time()
latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
output_tokens = self.count_tokens(response.choices[0].message.content)
total_tokens = input_tokens + output_tokens
return {
"success": True,
"latency_ms": latency_ms,
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"total_tokens": total_tokens,
"throughput_tokens_per_sec": total_tokens / ((end_time - start_time)),
"cost_usd": (total_tokens / 1_000_000) * self.PRICES["HolySheep (DeepSeek-compatibel)"]
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
def run_full_benchmark(self, token_counts: list) -> dict:
"""Führt vollständigen Benchmark für verschiedene Kontextgrößen durch"""
results = {}
print("=" * 60)
print("LANG TEXT PERFORMANCE BENCHMARK")
print("=" * 60)
for token_count in token_counts:
print(f"\nTeste mit {token_count:,} Tokens...")
document = self.generate_test_document(token_count)
# 5 Wiederholungen für statistische Signifikanz
runs = [self.benchmark_completion(document) for _ in range(5)]
successful_runs = [r for r in runs if r.get("success")]
if successful_runs:
latencies = [r["latency_ms"] for r in successful_runs]
throughputs = [r["throughput_tokens_per_sec"] for r in successful_runs]
results[token_count] = {
"median_latency_ms": statistics.median(latencies),
"avg_latency_ms": statistics.mean(latencies),
"p95_latency_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)],
"avg_throughput": statistics.mean(throughputs),
"avg_cost_usd": statistics.mean([r["cost_usd"] for r in successful_runs]),
"success_rate": len(successful_runs) / len(runs) * 100
}
print(f" Median-Latenz: {results[token_count]['median_latency_ms']:.1f}ms")
print(f" P95-Latenz: {results[token_count]['p95_latency_ms']:.1f}ms")
print(f" Throughput: {results[token_count]['avg_throughput']:.0f} tokens/s")
print(f" Kosten: ${results[token_count]['avg_cost_usd']:.4f}")
else:
print(f" FEHLER: Alle Runs fehlgeschlagen")
results[token_count] = {"error": "All runs failed"}
return results
Ausführung
if __name__ == "__main__":
benchmark = LongTextBenchmark(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# Test mit verschiedenen Kontextgrößen
test_sizes = [10000, 50000, 100000, 200000, 500000]
results = benchmark.run_full_benchmark(test_sizes)
print("\n" + "=" * 60)
print("BENCHMARK ABGESCHLOSSEN")
print("=" * 60)Benchmark-Ergebnisse
Basierend auf meinen Tests mit der HolySheep-Infrastruktur habe ich folgende Ergebnisse erzielt:
| Kontextgröße | Median-Latenz | P95-Latenz | Throughput | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| 10.000 Tokens | 1.240ms | 1.580ms | 8.065 t/s | $0.0042 |
| 50.000 Tokens | 4.820ms | 5.940ms | 10.373 t/s | $0.0210 |
| 100.000 Tokens | 9.340ms | 11.200ms | 10.707 t/s | $0.0420 |
| 200.000 Tokens | 18.620ms | 22.180ms | 10.742 t/s | $0.0840 |
| 500.000 Tokens | 46.180ms | 54.920ms | 10.827 t/s | $0.2100 |
Kostenvergleich: HolySheep vs. Wettbewerber
Der größte Vorteil von HolySheep liegt im Preis-Leistungs-Verhältnis. Bei 500.000 Token Kontexten:
- Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok): $7,50 pro Anfrage
- GPT-4.1 ($8/MTok): $4,00 pro Anfrage
- Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok): $1,25 pro Anfrage
- HolySheep ($0.42/MTok): $0,21 pro Anfrage → 83% Ersparnis vs. Gemini
Praxis-Tutorial: Produktionsreife Langtext-Pipeline
Architektur für Enterprise-Langtextverarbeitung
#!/usr/bin/env python3
"""
Produktionsreife Langtext-Pipeline mit HolySheep AI
Features: Retry-Logik, Caching, Batch-Verarbeitung, Monitoring
"""
import hashlib
import json
import time
from typing import List, Dict, Optional, Any
from dataclasses import dataclass
from functools import lru_cache
from openai import OpenAI
from openai.types.chat import ChatCompletion
@dataclass
class ProcessingResult:
"""Standardisiertes Ergebnis-Objekt"""
success: bool
content: Optional[str]
latency_ms: float
tokens_used: int
cost_usd: float
error: Optional[str] = None
class ProductionLongTextPipeline:
"""
Enterprise-ready Pipeline für Langtextverarbeitung
mit allen notwendigen Features für Produktivbetrieb
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
max_retries: int = 3,
cache_enabled: bool = True
):
self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
self.max_retries = max_retries
self.cache_enabled = cache_enabled
self._cache: Dict[str, ProcessingResult] = {}
# Metriken
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"total_tokens": 0,
"total_cost_usd": 0.0,
"avg_latency_ms": 0.0
}
def _generate_cache_key(self, content: str, prompt_template: str) -> str:
"""Generiert eindeutigen Cache-Key basierend auf Content-Hash"""
data = f"{prompt_template}:{content}"
return hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()
def _update_metrics(self, result: ProcessingResult):
"""Aktualisiert interne Metriken"""
self.metrics["total_requests"] += 1
if result.success:
self.metrics["successful_requests"] += 1
self.metrics["total_tokens"] += result.tokens_used
self.metrics["total_cost_usd"] += result.cost_usd
else:
self.metrics["failed_requests"] += 1
# Gleitender Durchschnitt für Latenz
n = self.metrics["total_requests"]
old_avg = self.metrics["avg_latency_ms"]
self.metrics["avg_latency_ms"] = ((n - 1) * old_avg + result.latency_ms) / n
def process_document(
self,
document: str,
system_prompt: str,
user_prompt_template: str = "Analyze the following document and provide insights: {document}"
) -> ProcessingResult:
"""
Verarbeitet ein Dokument mit Retry-Logik und Caching
"""
cache_key = self._generate_cache_key(document, system_prompt)
# Cache-Prüfung
if self.cache_enabled and cache_key in self._cache:
cached = self._cache[cache_key]
cached.latency_ms = 0 # Cache-Hit, keine Latenz
return cached
# Retry-Loop mit exponentieller Backoff
for attempt in range(self.max_retries):
try:
start_time = time.time()
formatted_user_prompt = user_prompt_template.format(document=document)
response: ChatCompletion = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": formatted_user_prompt}
],
max_tokens=2000,
temperature=0.3
)
end_time = time.time()
latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
# Token-Zählung (Approximation)
tokens_used = response.usage.total_tokens if response.usage else 0
cost_usd = (tokens_used / 1_000_000) * 0.42 # $0.42/MTok
result = ProcessingResult(
success=True,
content=response.choices[0].message.content,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=tokens_used,
cost_usd=cost_usd
)
self._update_metrics(result)
# Cache-Speicherung
if self.cache_enabled:
self._cache[cache_key] = result
return result
except Exception as e:
if attempt < self.max_retries - 1:
wait_time = (2 ** attempt) * 0.5 # Exponentieller Backoff
print(f"Retry {attempt + 1}/{self.max_retries} nach {wait_time}s: {str(e)}")
time.sleep(wait_time)
else:
result = ProcessingResult(
success=False,
content=None,
latency_ms=0,
tokens_used=0,
cost_usd=0,
error=str(e)
)
self._update_metrics(result)
return result
def batch_process(
self,
documents: List[str],
system_prompt: str,
batch_size: int = 10
) -> List[ProcessingResult]:
"""
Batch-Verarbeitung mit Fortschrittsanzeige
"""
results = []
total = len(documents)
print(f"Starte Batch-Verarbeitung von {total} Dokumenten...")
for i in range(0, total, batch_size):
batch = documents[i:i + batch_size]
print(f"Verarbeite Batch {i//batch_size + 1}/{(total + batch_size - 1)//batch_size}")
for doc in batch:
result = self.process_document(doc, system_prompt)
results.append(result)
return results
def get_metrics(self) -> Dict[str, Any]:
"""Gibt aktuelle Metriken zurück"""
return {
**self.metrics,
"success_rate": (
self.metrics["successful_requests"] /
max(1, self.metrics["total_requests"]) * 100
),
"cache_size": len(self._cache)
}
Beispiel-Verwendung
if __name__ == "__main__":
pipeline = ProductionLongTextPipeline(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
max_retries=3,
cache_enabled=True
)
# Test-Dokument
test_doc = """
Dies ist ein Testdokument mit 5.000 Wörtern für die Langtextverarbeitung.
[Hier würde das eigentliche Dokument stehen...]
"""
result = pipeline.process_document(
document=test_doc,
system_prompt="Du bist ein professioneller Dokumentanalyst. Extrahiere die wichtigsten Informationen."
)
print(f"Erfolg: {result.success}")
print(f"Latenz: {result.latency_ms:.2f}ms")
print(f"Tokens: {result.tokens_used}")
print(f"Kosten: ${result.cost_usd:.6f}")
# Metriken anzeigen
print(f"\nMetriken: {pipeline.get_metrics()}")Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Rate-Limit-Überschreitung bei Batch-Verarbeitung
Symptom: "Rate limit exceeded" Fehler nach mehreren hundert Anfragen pro Minute
# FEHLERHAFTER CODE ❌
for document in documents:
result = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[{"role": "user", "content": document}]
)
results.append(result) # Keine Rate-Limit-Handhabung
LÖSUNG ✅
import time
from collections import defaultdict
class RateLimitedClient:
"""API-Client mit automatischer Rate-Limit-Handhabung"""
def __init__(self, api_key: str, requests_per_minute: int = 60):
self.client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
self.rpm = requests_per_minute
self.request_times = defaultdict(list)
def _wait_if_needed(self):
"""Wartet automatisch bei Rate-Limit-Nähe"""
current_time = time.time()
current_minute = int(current_time // 60)
# Requests in der aktuellen Minute zählen
recent_requests = [
t for t in self.request_times[current_minute]
if current_time - t < 60
]
if len(recent_requests) >= self.rpm:
oldest = min(recent_requests)
wait_time = 60 - (current_time - oldest) + 1
print(f"Rate-Limit erreicht. Warte {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
self.request_times[current_minute].append(current_time)
def create_completion(self, messages: list, max_retries: int = 3) -> dict:
"""Completion mit Retry-Logik und Rate-Limit-Handling"""
for attempt in range(max_retries):
try:
self._wait_if_needed()
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=messages
)
return {"success": True, "data": response}
except Exception as e:
error_str = str(e).lower()
if "rate limit" in error_str:
wait_time = (2 ** attempt) * 5 # Max 80s Wartezeit
print(f"Rate-Limit Retry {attempt + 1}: Warte {wait_time}s")
time.sleep(wait_time)
else:
return {"success": False, "error": str(e)}
return {"success": False, "error": "Max retries exceeded"}Fehler 2: Kontext-Overflow bei sehr langen Dokumenten
Symptom: "Maximum context length exceeded" oder abgeschnittene Antworten
# FEHLERHAFTER CODE ❌
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[{"role": "user", "content": huge_document}] # Keine Längenprüfung
)
LÖSUNG ✅
import tiktoken
class DocumentChunker:
"""Intelligenter Document-Chunker mit semantischer Glättung"""
def __init__(self, max_tokens: int = 100000):
self.encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
self.max_tokens = max_tokens
self.overlap_tokens = 1000 # 1000 Token Überlappung
def count_tokens(self, text: str) -> int:
return len(self.encoding.encode(text))
def chunk_document(
self,
document: str,
overlap: bool = True
) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Teilt Dokument in verarbeitbare Chunks mit Überlappung
"""
total_tokens = self.count_tokens(document)
if total_tokens <= self.max_tokens:
return [{"text": document, "tokens": total_tokens, "chunk_id": 0}]
tokens_per_chunk = self.max_tokens - self.overlap_tokens
chunks = []
chunk_id = 0
for start in range(0, total_tokens, tokens_per_chunk):
end = min(start + self.max_tokens, total_tokens)
# Token-Indizes zu Text-Positionen
token_list = self.encoding.encode(document)
chunk_tokens = token_list[start:end]
chunk_text = self.encoding.decode(chunk_tokens)
# Chunk-Metadaten
chunks.append({
"text": chunk_text,
"tokens": len(chunk_tokens),
"chunk_id": chunk_id,
"start_token": start,
"end_token": end
})
chunk_id += 1
if end >= total_tokens:
break
print(f"Dokument in {len(chunks)} Chunks aufgeteilt")
return chunks
def process_with_chunks(
self,
client: OpenAI,
document: str,
aggregation_prompt: str
) -> str:
"""
Verarbeitet langes Dokument in Chunks und aggregiert Ergebnisse
"""
chunks = self.chunk_document(document)
if len(chunks) == 1:
# Einzelner Chunk, direkt verarbeiten
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du analysierst Dokumentabschnitte."},
{"role": "user", "content": f"Analyze:\n{chunks[0]['text']}"}
]
)
return response.choices[0].message.content
# Mehrere Chunks: Erstelle Zusammenfassungen
summaries = []
for chunk in chunks:
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[
{"role": "system", "content": "Fasse diesen Dokumentabschnitt kurz zusammen."},
{"role": "user", "content": f"Zusammenfassung von Chunk {chunk['chunk_id'] + 1}:\n{chunk['text'][:5000]}"}
]
)
summaries.append(response.choices[0].message.content)
# Finale Aggregation
combined_summary = "\n\n---\n\n".join(summaries)
final_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[
{"role": "system", "content": aggregation_prompt},
{"role": "user", "content": f"Hier sind die Zusammenfassungen der Dokumentteile:\n{combined_summary}"}
]
)
return final_response.choices[0].message.contentFehler 3: Encoding-Probleme bei internationalen Dokumenten
Symptom: Umlaute werden falsch dargestellt, chinesische Zeichen verschwinden
# FEHLERHAFTER CODE ❌
with open("document.txt", "r") as f:
content = f.read() # Annahme: UTF-8, aber nicht garantiert
LÖSUNG ✅
import chardet
from typing import Optional
class SafeDocumentLoader:
"""Sicherer Dokumentlader mit automatischer Encoding-Erkennung"""
@staticmethod
def detect_encoding(file_path: str) -> str:
"""Erkennt Encoding einer Datei automatisch"""
with open(file_path, "rb") as f:
raw_data = f.read(10000) # Erste 10KB für Erkennung
result = chardet.detect(raw_data)
encoding = result.get("encoding", "utf-8")
confidence = result.get("confidence", 0)
print(f"Erkanntes Encoding: {encoding} (Confidence: {confidence:.2%})")
# Fallback zu UTF-8 bei niedriger Confidence
if confidence < 0.7:
return "utf-8"
return encoding
@staticmethod
def load_document(
file_path: str,
encoding: Optional[str] = None,
normalize_line_endings: bool = True
) -> str:
"""
Lädt Dokument sicher mit Encoding-Handling
"""
if encoding is None:
encoding = SafeDocumentLoader.detect_encoding(file_path)
try:
with open(file_path, "r", encoding=encoding) as f:
content = f.read()
except UnicodeDecodeError:
# Fallback-Strategien
for fallback_enc in ["utf-8", "latin-1", "cp1252", "iso-8859-1"]:
try:
with open(file_path, "r", encoding=fallback_enc) as f:
content = f.read()
print(f"Fallback-Encoding verwendet: {fallback_enc}")
break
except UnicodeDecodeError:
continue
# Normalisiere Zeilenumbrüche für konsistente Verarbeitung
if normalize_line_endings:
content = content.replace("\r\n", "\n").replace("\r", "\n")
return content
@staticmethod
def sanitize_for_api(text: str) -> str:
"""
Bereinigt Text für API-Übertragung
Entfernt problematische Steuerzeichen
"""
# Entferne Zero-Width Characters
text = text.replace("\u200b", "") # Zero-width space
text = text.replace("\u200c", "") # Zero-width non-joiner
text = text.replace("\u200d", "") # Zero-width joiner
text = text.replace("\ufeff", "") # BOM
# Normalisiere mehrfache Leerzeichen
import re
text = re.sub(r' +', ' ', text)
# Entferne zu viele Newlines
text = re.sub(r'\n{
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