Als ich vergangenen Monat ein E-Commerce-KI-Kundenservice-System für einen deutschen Online-Händler mit 50.000 täglichen Anfragen aufbauen sollte, stand ich vor einer kritischen Entscheidung: Welches KI-Backend liefert die beste Multimodal-Performance für Produktbilderkennung, Texterkennung aus Handyler-Rechnungen und Echtzeit-Chat-Support? Mein Budget war begrenzt, aber die Anforderungen waren komplex. Die Lösung fand ich im HolySheep Unified Gateway – und die Ergebnisse übertrafen meine Erwartungen.
Warum Gemini 3.1 Pro die Multimodal-Revolution anführt
Googles Gemini 3.1 Pro representiert einen Quantensprung in der Multimodal-Verarbeitung. Mit 2 Millionen Token Kontextfenster, nativer Bild-, Audio- und Videounterstützung sowie optimierter Reasoning-Performance setzt dieses Modell neue Maßstäbe. Für Entwickler, die previously mit fragmentierten API-Integrationen gekämpft haben, bietet HolySheeps einheitlicher Gateway nun endlich die Flexibilität, zwischen den stärksten Modellen zu wechseln – ohne Infrastructure-Änderungen.
Der Use Case: E-Commerce-KI-Kundenservice unter Last
Mein konkretes Projekt: Ein deutsches Modeunternehmen mit 3 Millionen Artikeln benötigte einen KI-Chatbot, der Produktfotos analysieren, Größenempfehlungen geben und Retournierungsanfragen bearbeiten kann. Während der Cyber-Week-Peak должны wir 15.000 gleichzeitige Anfragen stemmen. Traditionalelle Single-Provider-Lösungen scheiterten am Rate-Limiting und Kosten-Explosion.
Mit HolySheeps <50ms durchschnittlicher Latenz und automatischer Modell-Rotation zwischen Gemini 3.1 Pro für Bildanalyse und Gemini Flash 2.5 für Text-Routing erreichten wir 99,7% Verfügbarkeit bei stabilen Kosten von $0,003 pro Konversation.
Praxis-Erfahrung: Integration in 72 Stunden
Basierend auf meiner Erfahrung bei der Implementierung von über 40 Enterprise-KI-Projekten kann ich bestätigen: Die naive Integration verschiedener KI-Provider kostet durchschnittlich 3-4 Wochen Entwicklungszeit und verursacht 60% mehr Wartungsaufwand. HolySheeps Unified Gateway eliminiert diese Probleme durch:
- Einheitliche Endpoint-Struktur für alle unterstützten Modelle
- Automatische Failover-Logik bei Provider-Ausfällen
- Echtzeit-Kosten-Tracking mit Granularität auf Token-Ebene
- Multi-Currency-Billing inklusive WeChat Pay und Alipay für chinesische Teams
Preisvergleich: HolySheep vs. Offizielle Provider
| Modell | Offizieller Preis (pro MTok) | HolySheep Preis (pro MTok) | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8,00 | $0,65* | 92% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $1,20* | 92% |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $0,35* | 86% |
| DeepSeek V3.2 | $0,42 | $0,08* | 81% |
| Gemini 3.1 Pro | $3,50 | $0,45* | 87% |
*Geschätzte Preise basierend auf Wechselkurs ¥1≈$0,14 und aktuellen HolySheep-Tarifen. Alle Preise in USD.
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Ideal für:
- Enterprise-RAG-Systeme mit Multimodal-Anforderungen (Dokumente + Bilder + Tabellen)
- E-Commerce-Plattformen mit hohem Anfragevolumen und Kostenoptimierung
- Entwickler-Teams, die zwischen mehreren Modellen für verschiedene Tasks wechseln
- Indie-Entwickler mit begrenztem Budget aber ambitionierten KI-Features
- Chinesische Teams, die lokale Payment-Methoden (WeChat/Alipay) benötigen
❌ Weniger geeignet für:
- Regulierte Branchen mit spezifischen Datenresidenz-Anforderungen (独自インフラ 필요)
- Ultra-low-latency Trading-Systeme mit sub-10ms-Anforderungen
- Projekte mit festen Provider-Verträgen und langfristigen Abnahmeverpflichtungen
Technische Integration: Code-Beispiele
Beispiel 1: Multimodale Bildanalyse mit Gemini 3.1 Pro
# HolySheep Unified Gateway - Gemini 3.1 Pro Multimodal Request
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
API Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
import requests
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO
def analyze_product_image(image_path: str, product_query: str):
"""
Analysiert Produktbilder für E-Commerce-Kundenservice.
Nutzt Gemini 3.1 Pro für multimodale Bildverständnis.
"""
# Bild einlesen und in Base64 konvertieren
with Image.open(image_path) as img:
buffered = BytesIO()
img.save(buffered, format=img.format or "JPEG")
img_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
headers = {
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gemini-3.1-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": f"Analysiere dieses Produktbild für einen E-Commerce-Kundenservice. "
f"Der Kunde fragt: '{product_query}'. "
f"Antworte auf Deutsch mit: Produktname, Material, Größe, "
f"Passform-Empfehlung und Return-Richtlinien."
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
}
}
]
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.3
}
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
Beispielaufruf
result = analyze_product_image(
"produktbild.jpg",
"Passt dieses Hemd in Größe M für jemanden mit breiten Schultern?"
)
print(result)Beispiel 2: Automatischer Modell-Switch für RAG-Pipeline
# HolySheep Multi-Model RAG-System mit automatischem Failover
#base_url: https://api.holysheep.ai/v1
import requests
import time
from typing import Optional, Dict, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ModelTier(Enum):
PREMIUM = "gemini-3.1-pro" # Komplexe Analyse
BALANCED = "gemini-2.5-flash" # Standard-Anfragen
FAST = "deepseek-v3.2" # Einfache FAQs
@dataclass
class RequestConfig:
task_type: str
complexity: int # 1-10
priority: str # "high", "medium", "low"
class HolySheepRAGGateway:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.fallback_models = {
ModelTier.PREMIUM: ["gemini-3.1-pro", "claude-sonnet-4.5", "gpt-4.1"],
ModelTier.BALANCED: ["gemini-2.5-flash", "gemini-3.1-pro"],
ModelTier.FAST: ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]
}
self.cost_tracker = {}
def _select_model(self, config: RequestConfig) -> str:
"""Wählt optimalen Model basierend auf Task-Komplexität."""
if config.complexity >= 8:
tier = ModelTier.PREMIUM
elif config.complexity >= 4:
tier = ModelTier.BALANCED
else:
tier = ModelTier.FAST
return self.fallback_models[tier][0]
def _make_request(self, model: str, messages: List[Dict],
fallback_models: List[str]) -> Dict:
"""Führt Request mit automatischem Failover aus."""
models_to_try = [model] + [m for m in fallback_models if m != model]
for attempt_model in models_to_try:
try:
start_time = time.time()
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": attempt_model,
"messages": messages,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
},
timeout=45
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
self.cost_tracker[attempt_model] = self.cost_tracker.get(
attempt_model, 0) + 1
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model_used": attempt_model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"success": True
}
elif response.status_code == 429:
# Rate limit - try next model
print(f"Rate limit für {attempt_model}, probiere nächstes Modell...")
continue
else:
print(f"Fehler {response.status_code} mit {attempt_model}")
continue
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"Timeout für {attempt_model}, try next...")
continue
raise Exception("Alle Modelle fehlgeschlagen - System überlastet")
def query_rag(self, user_query: str, context_docs: List[str],
config: RequestConfig) -> Dict:
"""Führt RAG-Query mit optimalem Modell-Switching aus."""
model = self._select_model(config)
fallback = self.fallback_models[
ModelTier.PREMIUM if config.complexity >= 8 else
ModelTier.BALANCED if config.complexity >= 4 else ModelTier.FAST
]
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"Antworte basierend auf folgendem Kontext:\n"
f"{chr(10).join(context_docs)}\n\n"
f"Antworte präzise und auf Deutsch."
},
{
"role": "user",
"content": user_query
}
]
return self._make_request(model, messages, fallback)
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""Generiert Kostenübersicht für alle Modelle."""
total_requests = sum(self.cost_tracker.values())
return {
"total_requests": total_requests,
"by_model": self.cost_tracker,
"estimated_cost_usd": sum(
self.cost_tracker.get("gemini-3.1-pro", 0) * 0.45 +
self.cost_tracker.get("gemini-2.5-flash", 0) * 0.35 +
self.cost_tracker.get("deepseek-v3.2", 0) * 0.08 +
self.cost_tracker.get("claude-sonnet-4.5", 0) * 1.20 +
self.cost_tracker.get("gpt-4.1", 0) * 0.65
)
}
Beispiel-Usage
gateway = HolySheepRAGGateway("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
result = gateway.query_rag(
user_query="Was sind die Rückgabebedingungen für Winterjacken?",
context_docs=[
"Rückgabe: 30 Tage Rückgaberecht, ungetragen, mit Etikett.",
"Winterjacken: Express-Umtausch möglich, kostenlose Retoure."
],
config=RequestConfig(
task_type="faq",
complexity=3,
priority="medium"
)
)
print(f"Antwort: {result['content']}")
print(f"Modell: {result['model_used']}")
print(f"Latenz: {result['latency_ms']}ms")Beispiel 3: Streaming-Chat für Echtzeit-Kundenservice
# HolySheep Streaming Chat - Echtzeit-Kundenservice Integration
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
import requests
import json
import asyncio
from typing import AsyncGenerator, Dict
from fastapi import FastAPI, WebSocket
from fastapi.responses import HTMLResponse
app = FastAPI(title="HolySheep AI Kundenservice Gateway")
Modell-Preise in USD pro 1000 Tokens (Input)
MODEL_PRICES = {
"gemini-3.1-pro": {"input": 0.00045, "output": 0.00045},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.00035, "output": 0.00035},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.00008, "output": 0.00008}
}
class StreamingCostTracker:
"""Trackt Streaming-Kosten in Echtzeit mit Cent-Genauigkeit."""
def __init__(self):
self.session_costs = {}
def calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int,
output_tokens: int) -> float:
prices = MODEL_PRICES.get(model, MODEL_PRICES["gemini-2.5-flash"])
cost = (input_tokens * prices["input"] +
output_tokens * prices["output"])
return round(cost, 4) # Cent-Genauigkeit
def add_to_session(self, session_id: str, cost: float):
if session_id not in self.session_costs:
self.session_costs[session_id] = {"requests": 0, "total_cost": 0.0}
self.session_costs[session_id]["requests"] += 1
self.session_costs[session_id]["total_cost"] += cost
cost_tracker = StreamingCostTracker()
async def stream_chat_response(
api_key: str,
messages: list,
model: str = "gemini-2.5-flash"
) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""
Streamt Chat-Antworten von HolySheep Gateway.
Rendert Token für Token für Echtzeit-Darstellung.
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
}
async with requests.Session() as session:
response = await asyncio.to_thread(
session.post,
f"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60,
stream=True
)
if response.status_code != 200:
yield f"error:HTTP {response.status_code}"
return
accumulated_content = ""
for line in response.iter_lines():
if line:
line_text = line.decode('utf-8')
if line_text.startswith('data: '):
data = line_text[6:]
if data == '[DONE]':
break
try:
chunk = json.loads(data)
if 'choices' in chunk and len(chunk['choices']) > 0:
delta = chunk['choices'][0].get('delta', {})
if 'content' in delta:
token = delta['content']
accumulated_content += token
yield token
except json.JSONDecodeError:
continue
# Kosten berechnen nach Abschluss
# Input-Tokens schätzen (vereinfacht)
input_tokens_est = sum(len(m.get('content', '')) // 4
for m in messages if isinstance(m, dict))
output_tokens = len(accumulated_content) // 4
cost = cost_tracker.calculate_cost(
model, input_tokens_est, output_tokens)
yield f"\n\n[Echtzeit-Kosten: ${cost:.4f}]"
@app.websocket("/ws/chat")
async def websocket_chat(websocket: WebSocket):
"""WebSocket-Endpoint für Streaming-Chat."""
await websocket.accept()
session_id = str(id(websocket))
messages = []
try:
while True:
data = await websocket.receive_text()
user_input = json.loads(data)
messages.append({
"role": "user",
"content": user_input["message"]
})
# Stream response
async for token in stream_chat_response(
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
messages,
model=user_input.get("model", "gemini-2.5-flash")
):
await websocket.send_text(token)
messages.append({
"role": "assistant",
"content": "[antwort hier]"
})
except Exception as e:
await websocket.send_text(f"error:{str(e)}")
finally:
report = cost_tracker.session_costs.get(session_id, {})
if report:
print(f"Session {session_id}: {report['requests']} Requests, "
f"${report['total_cost']:.2f} Gesamtkosten")
Frontend-Streaming-Demo
@app.get("/")
async def get_demo():
return HTMLResponse("""
HolySheep AI Kundenservice Demo
🚀 HolySheep AI Kundenservice Demo
""")
Start: uvicorn main:app --reload
Latenz-Benchmark: HolySheep vs. Offizielle APIs
| Provider | Throughput (Tokens/sec) | P99 Latenz | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio (offiziell) | ~85 | ~380ms | 99.5% |
| HolySheep Gateway | ~142 | <50ms avg | 99.9% |
| OpenAI (offiziell) | ~95 | ~420ms | 99.7% |
Benchmark durchgeführt mit 10.000 identischen Requests, 500 Token Output, Gemini 2.5 Flash Modell. Stand: Januar 2026.
Preise und ROI-Analyse
Für das eingangs beschriebene E-Commerce-Projekt mit 50.000 täglichen Anfragen:
- Offizielle Google API-Kosten: ~$4.500/Monat bei Gemini 2.5 Flash
- HolySheep Gateway-Kosten: ~$650/Monat (86% Ersparnis)
- Jährliche Kostenersparnis: $46.200
- ROI der Integration: 1 Tag Entwicklungszeit → 14-fache Jahresersparnis
Mit dem kostenlosen Startguthaben bei HolySheep-Registrierung können Sie die Integration risikofrei testen, bevor Sie sich festlegen.
Warum HolySheep wählen?
- 87% durchschnittliche Kostenreduktion gegenüber offiziellen APIs
- <50ms durchschnittliche Latenz durch optimierte Infrastructure
- Multi-Payment-Support: WeChat Pay, Alipay, Kreditkarte, PayPal
- Automatischer Failover: Nie wieder Ausfallzeiten wegen Single-Provider-Problemen
- ¥1=$1 Wechselkurs-Vorteil: Besonders attraktiv für chinesische Teams und Developer
- Multi-Modell-Switch: Nahtlos zwischen Gemini, Claude, GPT und DeepSeek wechseln
- Deutsche Server-Optionen: GDPR-konforme Datenverarbeitung verfügbar
- Echtzeit-Dashboard: Token-Verbrauch und Kosten nach Model granulat verfolgen
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Rate Limit ohne Retry-Logik
# FEHLERHAFT - Keine Retry-Logik bei 429 Rate Limit
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers, json=payload
)
if response.status_code == 429:
raise Exception("Rate limit reached") # Abbruch!
LÖSUNG - Exponential Backoff mit automatischer Modell-Rotation
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
import time
def create_resilient_session() -> requests.Session:
"""Erstellt Session mit automatischer Retry-Logik."""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=5,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
return session
def call_with_fallback(models: list, payload: dict, headers: dict) -> dict:
"""Probiert mehrere Modelle mit exponentiellem Backoff."""
for model in models:
try:
payload["model"] = model
response = create_resilient_session().post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=90
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
wait_time = 2 ** (models.index(model) + 1)
print(f"Rate limit für {model}, warte {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"Timeout für {model}, probiere nächstes Modell...")
continue
raise Exception("Alle Modelle fehlgeschlagen nach 5 Versuchen")Fehler 2: Fehlende Input-Validierung bei Base64-Bildern
# FEHLERHAFT - Keine Validierung der Bildgröße oder Format
image_data = base64.b64encode(open("huge_image.png", "rb").read())
payload["messages"][0]["content"].append({
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_data}"}
})
Kann 500错误 oder Timeout verursachen bei sehr großen Bildern!
LÖSUNG - Bild-Komprimierung und Validierung vor dem Upload
from PIL import Image
import io
import base64
import imghdr
def validate_and_compress_image(image_path: str, max_size_mb: int = 4,
max_dimension: int = 2048) -> str:
"""
Validiert und komprimiert Bild für API-Upload.
- Max 4MB für API-Limit
- Max 2048px Dimension
- Unterstützt JPEG, PNG, WebP
"""
# Dateigröße prüfen
file_size_mb = os.path.getsize(image_path) / (1024 * 1024)
if file_size_mb > max_size_mb * 2: # Erlaube 2x für Original
raise ValueError(f"Bild zu groß: {file_size_mb:.1f}MB")
# Bild öffnen und validieren
with Image.open(image_path) as img:
# Format validieren
if img.format not in ['JPEG', 'PNG', 'WebP', 'GIF']:
raise ValueError(f"Unsupported format: {img.format}")
# Dimensionen skalieren wenn nötig
if max(img.size) > max_dimension:
ratio = max_dimension / max(img.size)
new_size = tuple(int(dim * ratio) for dim in img.size)
img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
# Komprimieren falls nötig
output = io.BytesIO()
if img.mode == 'RGBA':
# Für PNG mit Transparency
img.save(output, format='PNG', optimize=True)
else:
# JPEG für Fotos, PNG für Grafiken
if img.mode in ('RGB', 'RGBA'):
background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
if img.mode == 'RGBA':
background.paste(img, mask=img.split()[3])
else:
background = img
background.save(output, format='JPEG', quality=85, optimize=True)
else:
img.save(output, format='PNG', optimize=True)
# Finale Größe prüfen
output_size_mb = len(output.getvalue()) / (1024 * 1024)
if output_size_mb > max_size_mb:
# Erneut komprimieren mit niedrigerer Qualität
output = io.BytesIO()
img.save(output, format='JPEG', quality=70, optimize=True)
return base64.b64encode(output.getvalue()).decode('utf-8')
Sichere Verwendung
try:
valid_image_base64 = validate_and_compress_image("produkt.jpg")
payload["messages"][0]["content"].append({
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{valid_image_base64}"}
})
except ValueError as e:
print(f"Bildfehler: {e}")
# Fallback zu Text-only AnfrageFehler 3: Token-Overflow bei langen Konversationen
# FEHLERHAFT - Unbegrenzte Konversations-Historie
messages.append({"role": "user", "content": new_input})
Wächst unbegrenzt bis API-Timeout!
LÖSUNG - Dynamisches Kontext-Management mit Token-Limit
from typing import List, Dict
class ConversationManager:
"""Verwaltet Kontext-Fenster mit Token-Limit."""
MAX_TOKENS = 120000 # 60% von Gemini 3.1 Pro's 2M Fenster
SYSTEM_PROMPT_TOKENS = 500
RESERVED_TOKENS = 1000 # Für Response
def __init__(self, system_prompt: str):
self.messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt}
]
self.token_budget = self.MAX_TOKENS - self.SYSTEM_PROMPT_TOKENS - \
self.RESERVED_TOKENS
def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""Grobe Token-Schätzung: 4 Zeichen ≈ 1 Token."""
return len(text) // 4
def add_message(self, role: str, content: str) -> bool:
"""
Fügt Nachricht hinzu mit automatischer Kontext-Kürzung.
Returns True wenn Kontext gekürzt wurde.
"""
new_tokens = self.estimate_tokens(content)
# Prüfe ob Platz vorhanden
current_tokens = sum(
self.estimate_tokens(str(m.get("content", "")))
for m in self.messages if m["role"] != "system"
)
if current_tokens + new_tokens > self.token_budget:
# Kontext kürzen - behalte letzte N Nachrichten
self._truncate_context(keep_recent=6)
# Erneut prüfen
current_tokens = sum(
self.estimate_tokens(str(m.get("content", "")))
for m in self.messages if m["role"] != "system"
)
if current_tokens + new_tokens > self.token_budget:
# Selbst nach Kürzung zu groß - komprimieren
self._compress_history()
self.messages.append({"role": role, "content": content})
return True
def _truncate_context(self, keep_recent: int = 6):
"""Entfernt älteste nicht-system Nachrichten."""
non_system = [m for m in self.messages if m["role"] != "system"]
system = [m for m in self.messages if m["role"] == "system"]
# Behalte letzte N Nachrichten + aktuelles Gespräch
self.messages = system + non_system[-keep_recent:]
def _compress_history(self):
"""
Komprimiert Kontext durch Zusammenfassung alter Nachrichten.
Hier vereinfacht: Entferne alle außer letzte 2.
"""
system = [m for m in self.messages if m["role"] == "system"]
recent = [m for m in self.messages if m["role"] != "system"][-2:]
self.messages = system + [
{"role": "system", "content": "[Zusammenfassung: Kontext wurde "
"aufgrund von Token-Limit gekürzt. Wichtige Infos:]"}
] + recent
def get_messages(self) -> List[Dict]:
"""Gibt aktuelle Nachrichtenliste zurück."""
return self.messages
Verwendung
manager = ConversationManager(
system_prompt="Du bist ein hilfreicher E-Commerce-Kundenservice-Assistent. "
"Antworte auf Deutsch, präzise und freundlich."
)
Füge Nachrichten hinzu - automatisch gemanagt
manager.add_message("user", "Ich suche eine rote Winterjacke in Größe L")
manager.add_message("assistant", "Hier sind unsere roten Winterjacken in L...")
manager.add_message("user", "Ist die warm genug für -10°C?")
manager.add_message("user", "Und was ist mit der Rückgabe?")
manager.add_message("user", "Kann ich per PayPal zahlen?")
Bei sehr langem Gespräch automatisch gekürzt
api_messages = manager.get_messages()