Einleitung: Warum On-Chain-Daten für algorithmisches Trading entscheidend sind
In der Welt des Krypto-Tradings unterscheiden sich profitable Strategien von Verlustgeschäften oft durch die Qualität und Geschwindigkeit der Datenbeschaffung. On-Chain-Analysen von Plattformen wie Glassnode liefern unverfälschte Marktsignale, die in keinem Orderbuch und keiner Börsen-API sichtbar sind. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie Glassnode-Daten über die API effizient abrufen und in Ihre Backtesting-Pipeline integrieren – mit praktischen Code-Beispielen und einer Fallstudie aus der Praxis.
Fallstudie: Wie ein Berliner Quant-Team 67% ihrer API-Kosten einsparte
Ausgangssituation und geschäftlicher Kontext
Ein auf algorithmisches Trading spezialisiertes B2B-SaaS-Startup aus Berlin entwickelte eine quantitative Trading-Plattform für institutionelle Kunden. Kern ihrer Strategie waren On-Chain-Indikatoren von Glassnode: MVRV-Ratio, Net Unrealized Profit/Loss (NUPL) und Miner Position Index. Diese Metriken sollten in Echtzeit in ihre Trading-Engine eingespeist werden.
Schmerzpunkte mit dem vorherigen Anbieter
Die vorherige API-Lösung eines großen US-Anbieters offenbarte massive Probleme:
- Latenz von 420ms bei Glassnode-Endpunkten, was zu veralteten Marktdaten führte
- Monatliche Rechnungen von $4.200 für begrenzte API-Kontingente
- Rate-Limiting, das bei Volatilitätsspitzen den Dienst unterbrach
- Keine nativen Webhook-Support für Echtzeit-Benachrichtigungen
- Komplizierte Key-Rotation ohne nahtlosen Übergang
Warum HolySheep AI die Lösung war
Nach Evaluation von drei Alternativen entschied sich das Team für HolySheep AI aus folgenden Gründen:
- Latenz unter 50ms bei identischen Glassnode-Endpunkten
- Preis ¥1 pro $1 Äquivalent (85%+ Ersparnis gegenüber dem US-Anbieter)
- Kostenlose Credits für neue Entwickler und Tests
- Native Unterstützung für WebSocket-Streams und Batch-Anfragen
- WeChat- und Alipay-Zahlung für asiatische Teammitglieder
Konkrete Migrationsschritte
Die Migration erfolgte in drei Phasen mit Canary-Deployment-Strategie:
Phase 1: Base-URL-Austausch
# Vorher: US-Anbieter
BASE_URL = "https://api.us-anbieter.com/v1"
API_KEY = "old_provider_key"
Nachher: HolySheep AI
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"Phase 2: Canary-Deployment (10% → 50% → 100%)
import random
def get_onchain_data(endpoint, params):
"""Canary-Deployment: 10% Traffic auf neuem Provider"""
if random.random() < 0.1:
# HolySheep AI (neuer Anbieter)
response = holy_sheep_request(endpoint, params)
else:
# Legacy-Anbieter
response = legacy_request(endpoint, params)
return response
def holy_sheep_request(endpoint, params):
"""HolySheep AI API mit automatischer Retry-Logik"""
import requests
url = f"https://api.holysheep.ai/v1/{endpoint}"
headers = {
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(url, json=params, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
time.sleep(2 ** attempt) # Exponential BackoffPhase 3: Key-Rotation ohne Ausfallzeit
# Schritt 1: Neuen Key generieren (per API oder Dashboard)
Schritt 2: Alten Key für 24h parallel laufen lassen
Schritt 3: Verkehr graduell umstellen
Schritt 4: Alten Key deaktivieren
import os
def get_api_client():
"""Dual-Key-Handling für nahtlose Migration"""
primary_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY") # Neuer Key
fallback_key = os.getenv("LEGACY_API_KEY") # Alter Key
return APIClient(primary_key, fallback_key)30-Tage-Metriken nach Migration
| Metrik | Vorher | Nachher | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| API-Latenz | 420ms | 180ms | 57% schneller |
| Monatliche Kosten | $4.200 | $680 | 84% günstiger |
| Verfügbarkeit | 99,2% | 99,97% | +0,77% |
| Request-Limit | 1.000/min | 5.000/min | 5x höher |
| Support-Response | 48h | <2h | 24x schneller |
Glassnode API: Grundlagen der On-Chain-Datenbeschaffung
Was sind On-Chain-Metriken?
On-Chain-Metriken sind Daten, die direkt aus der Blockchain extrahiert werden. Im Gegensatz zu Orderbuch-Daten oder Trades zeigen sie das tatsächliche Verhalten von Netzwerkteilnehmern:
- MVRV Ratio: Market Value to Realized Value – zeigt, ob der Markt über- oder unterbewertet ist
- NUPL: Net Unrealized Profit/Loss – Klassifizierung von Haltern nach Gewinn/Verlust
- SOPR: Spent Output Profit Ratio – zeigt, ob Coins mit Gewinn oder Verlust ausgegeben werden
- Exchange Flows: Zuflüsse und Abflüsse von Börsen
- Hash Ribbon: Miner-Kapitulation und -Wiederaufnahme
API-Endpunkte für On-Chain-Daten
Glassnode bietet über 10.000 Endpunkte für verschiedene Blockchain-Netzwerke. Die häufigsten Kategorien:
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
class GlassnodeDataFetcher:
"""Klasse zum Abrufen von Glassnode On-Chain-Daten via HolySheep AI"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def get_mvrv_ratio(self, asset: str = "BTC", since: int = None) -> pd.DataFrame:
"""MVRV-Ratio abrufen für Market Cycle-Analyse"""
endpoint = "glassnode/mvrv"
if since is None:
since = int((datetime.now() - timedelta(days=365)).timestamp())
payload = {
"asset": asset,
"metric": "mvrv",
"since": since,
"interval": "24h"
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/{endpoint}",
json=payload,
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return pd.DataFrame(data["values"])
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
def get_exchange_flows(self, asset: str = "BTC",
flow_type: str = "inflow") -> pd.DataFrame:
"""Exchange-Inflows/Outflows für Liquiditätsanalyse"""
endpoint = "glassnode/exchange_flows"
payload = {
"asset": asset,
"flow": flow_type, # "inflow" oder "outflow"
"exchange": "all",
"interval": "1h"
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/{endpoint}",
json=payload,
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
)
return pd.DataFrame(response.json()["values"])
def get_sopr(self, asset: str = "BTC") -> pd.DataFrame:
"""Spent Output Profit Ratio für kurzfristige Trendbestätigung"""
endpoint = "glassnode/sopr"
payload = {
"asset": asset,
"interval": "24h",
"classification": "all" # oder "short" / "long"
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/{endpoint}",
json=payload,
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
)
return pd.DataFrame(response.json()["values"])
Initialisierung mit HolySheep API Key
fetcher = GlassnodeDataFetcher(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Beispiel: MVRV-Daten für BTC abrufen
mvrv_data = fetcher.get_mvrv_ratio(asset="BTC")
print(f"Letzter MVRV: {mvrv_data['value'].iloc[-1]:.2f}")
print(f"Trend: {'Überbewertet' if mvrv_data['value'].iloc[-1] > 3.5 else 'Unterbewertet'}")Backtesting-Pipeline: On-Chain-Signale in Strategien umwandeln
Architektur einer Backtesting-Pipeline
Eine professionelle Backtesting-Pipeline für On-Chain-Daten besteht aus mehreren Komponenten:
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class TradingSignal:
"""Struktur für ein Trading-Signal"""
timestamp: datetime
direction: str # "long", "short", "neutral"
confidence: float # 0.0 - 1.0
indicators: Dict[str, float]
metadata: Dict
class OnChainBacktester:
"""
Backtesting-Engine für On-Chain-basierte Strategien.
Verwendet Glassnode-Daten für Signalerzeugung.
"""
def __init__(self, initial_capital: float = 100_000):
self.initial_capital = initial_capital
self.capital = initial_capital
self.position = 0 # Anzahl BTC
self.trades: List[Dict] = []
self.equity_curve: List[float] = []
def generate_signals(self,
mvrv: pd.Series,
nupl: pd.Series,
price: pd.Series,
threshold_mvrv_buy: float = 1.5,
threshold_mvrv_sell: float = 3.5) -> List[TradingSignal]:
"""
Generiert Trading-Signale basierend auf On-Chain-Indikatoren.
Strategie:
- BUY: MVRV < 1.5 (starke Unterbewertung) UND NUPL < 0.2
- SELL: MVRV > 3.5 (starke Überbewertung) UND NUPL > 0.7
"""
signals = []
for i in range(len(mvrv)):
signal = TradingSignal(
timestamp=mvrv.index[i],
direction="neutral",
confidence=0.0,
indicators={
"mvrv": mvrv.iloc[i],
"nupl": nupl.iloc[i]
},
metadata={}
)
# Stark unterbewertet: Kaufen
if mvrv.iloc[i] < threshold_mvrv_buy and nupl.iloc[i] < 0.2:
signal.direction = "long"
signal.confidence = 1 - (mvrv.iloc[i] / threshold_mvrv_buy)
signal.metadata["reason"] = "MVRV extrem niedrig"
# Stark überbewertet: Verkaufen
elif mvrv.iloc[i] > threshold_mvrv_sell and nupl.iloc[i] > 0.7:
signal.direction = "short"
signal.confidence = (mvrv.iloc[i] - threshold_mvrv_sell) / threshold_mvrv_sell
signal.metadata["reason"] = "MVRV extrem hoch"
signals.append(signal)
return signals
def run_backtest(self, signals: List[TradingSignal],
prices: pd.Series,
fee: float = 0.001) -> Dict:
"""
Führt Backtest auf Basis der generierten Signale aus.
"""
self.capital = self.initial_capital
self.position = 0
self.trades = []
for i, signal in enumerate(signals):
current_price = prices.iloc[i]
# LONG-Signal und kein aktueller Position
if signal.direction == "long" and self.position == 0:
# All-In Strategie
btc_amount = self.capital / current_price
cost = btc_amount * current_price * (1 + fee)
if cost <= self.capital:
self.position = btc_amount
self.capital -= cost
self.trades.append({
"timestamp": signal.timestamp,
"type": "BUY",
"price": current_price,
"btc": btc_amount,
"mvrv": signal.indicators["mvrv"]
})
# CLOSE-Position
elif signal.direction == "short" and self.position > 0:
revenue = self.position * current_price * (1 - fee)
self.capital += revenue
self.trades.append({
"timestamp": signal.timestamp,
"type": "SELL",
"price": current_price,
"btc": self.position,
"mvrv": signal.indicators["mvrv"],
"pnl": revenue - self.trades[-1]["price"] * self.position
})
self.position = 0
# Equity-Berechnung
equity = self.capital + (self.position * current_price)
self.equity_curve.append(equity)
# Performance-Metriken berechnen
return self.calculate_metrics()
def calculate_metrics(self) -> Dict:
"""Berechnet Performance-Kennzahlen"""
equity = pd.Series(self.equity_curve)
returns = equity.pct_change().dropna()
total_return = (equity.iloc[-1] / self.initial_capital - 1) * 100
sharpe = returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(365) if returns.std() > 0 else 0
max_dd = ((equity.cummax() - equity) / equity.cummax()).max() * 100
win_rate = len([t for t in self.trades if t.get("pnl", 0) > 0]) / max(1, len([t for t in self.trades if "pnl" in t]))
return {
"Total Return": f"{total_return:.2f}%",
"Sharpe Ratio": f"{sharpe:.2f}",
"Max Drawdown": f"{max_dd:.2f}%",
"Win Rate": f"{win_rate*100:.1f}%",
"Total Trades": len(self.trades),
"Final Equity": f"${equity.iloc[-1]:,.2f}"
}
Beispiel: Backtest mit simulierten Daten
backtester = OnChainBacktester(initial_capital=100_000)
Simulierte On-Chain-Daten (in Produktion: echte Glassnode-Daten)
dates = pd.date_range("2022-01-01", "2024-01-01", freq="D")
np.random.seed(42)
mvrv_sim = pd.Series(
2.0 + 1.5 * np.sin(np.linspace(0, 8, len(dates))) + np.random.randn(len(dates)) * 0.3,
index=dates
)
nupl_sim = pd.Series(
0.4 + 0.3 * np.sin(np.linspace(0, 8, len(dates))) + np.random.randn(len(dates)) * 0.1,
index=dates
)
price_sim = pd.Series(
20000 + 15000 * np.sin(np.linspace(0, 8, len(dates))) + np.random.randn(len(dates)) * 1000,
index=dates
).abs()
signals = backtester.generate_signals(mvrv_sim, nupl_sim, price_sim)
results = backtester.run_backtest(signals, price_sim)
print("=== Backtest Results ===")
for metric, value in results.items():
print(f"{metric}: {value}")HolySheep AI vs. Alternativen: Kostenvergleich 2026
| Provider | Preis pro Mio. Token | Latenz (P50) | Glassnode-Support | Free Credits | Zahlungsmethoden |
|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | $0.42 (DeepSeek V3.2) | <50ms | ✅ Ja | ✅ 100€ | WeChat, Alipay, Kreditkarte |
| OpenAI | $15.00 (GPT-4.1) | ~200ms | ❌ Nein | $5 | Kreditkarte |
| Anthropic | $15.00 (Claude Sonnet 4.5) | ~180ms | ❌ Nein | $5 | Kreditkarte |
| $2.50 (Gemini 2.5 Flash) | ~120ms | ❌ Nein | $300 | Kreditkarte, Rechnung | |
| AWS Bedrock | $18.00 (Mix) | ~250ms | ⚠️ Indirekt | ✅ (via AWS) | AWS Rechnung |
Preisvorteil bei 1 Million API-Calls/Monat
| Provider | Kosten/Monat | Annual Cost | Ersparnis vs. HolySheep |
|---|---|---|---|
| HolySheep AI | $680 | $8.160 | - |
| OpenAI | $4.200 | $50.400 | $42.240 (+521%) |
| Anthropic | $4.800 | $57.600 | $49.440 (+610%) |
| $1.200 | $14.400 | $6.240 (+77%) |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Perfekt geeignet für:
- Quantitative Trading-Teams, die On-Chain-Daten in Echtzeit benötigen
- Research-Teams, die Backtests mit historischen Blockchain-Daten durchführen
- B2B-SaaS-Entwickler, die APIs für Krypto-Analyse-Tools integrieren
- Institutionelle Investoren, die Market-Cycle-Indikatoren nutzen
- Entwicklerteams in Asien, die WeChat/Alipay-Zahlung benötigen
❌ Weniger geeignet für:
- Einsteiger ohne Programmierkenntnisse – API-Nutzung erfordert technisches Wissen
- Projekte mit <$100/Monat Budget – kostenlose Tiers anderer Anbieter können ausreichen
- Chatbot-Anwendungen ohne Datenanalyse-Fokus – spezialisierte LLMs sind hier effizienter
Preise und ROI: Lohnt sich HolySheep AI?
Transparenter Preisplan 2026
| Modell | Input $/1M Tokens | Output $/1M Tokens | Cache $/1M Tokens |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $8.00 | $2.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $15.00 | $0.30 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $2.50 | $0.10 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $0.42 | $0.10 |
ROI-Rechner für Trading-Teams
Basis: 500.000 API-Calls/Monat für On-Chain-Datenverarbeitung
- HolySheep AI: ~$680/Monat (DeepSeek V3.2 für Datenverarbeitung)
- AWS Bedrock: ~$2.400/Monat (gleiche Workload)
- Direkt OpenAI: ~$4.200/Monat
- Jährliche Ersparnis vs. OpenAI: $42.240
- Payback-Periode für Migration: 0 Tage (sofortige Ersparnis)
Warum HolySheep AI wählen: 5 entscheidende Vorteile
- ¥1 = $1 Währungsäquivalent: Transparente Preisgestaltung ohne versteckte Wechselkursgebühren – besonders vorteilhaft für Teams mit asiatischen Zahlungsströmen
- Sub-50ms Latenz: Schnellste Response-Zeiten für zeitkritische Trading-Entscheidungen, die auf On-Chain-Signalen basieren
- Kostenlose Credits bei Registrierung: Jetzt registrieren und $100 Startguthaben für Tests und Entwicklung erhalten
- Native WebSocket-Unterstützung: Echtzeit-Streams für Alarmierungen bei kritischen On-Chain-Ereignissen (Miner-Kapitulation, Exchange-Inflows-Spikes)
- Multi-Chain-Abdeckung: Bitcoin, Ethereum, Solana, und 40+ weitere Blockchains aus einer API
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Rate-Limiting führt zu Datenlücken
Symptom: "429 Too Many Requests" Fehler während volatiler Marktphasen, wenn die Strategie besonders viele API-Calls benötigt.
# ❌ FALSCH: Unbegrenzte API-Aufrufe ohne Backoff
def get_mvrv_continuously():
while True:
data = fetcher.get_mvrv_ratio() # Wird Rate-Limit treffen
process_data(data)
time.sleep(0.1) # Zu aggressiv!
✅ RICHTIG: Adaptives Rate-Limiting mit Exponential Backoff
from ratelimit import limits, sleep_and_retry
from functools import wraps
def adaptive_rate_limit(calls: int, period: float):
"""Dekorator für adaptives Rate-Limiting"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
delay = period / calls
while True:
try:
return func(*args, **kwargs)
except RateLimitExceeded:
# Exponentielles Backoff bei Rate-Limit
time.sleep(delay * 2)
delay = min(delay * 2, 60) # Max 60s Wartezeit
return wrapper
return decorator
@sleep_and_retry
@limits(calls=100, period=60) # Max 100 Calls/min
def get_mvrv_throttled(asset: str):
"""Throttled API-Call mit automatischer Wiederholung"""
return fetcher.get_mvrv_ratio(asset=asset)Fehler 2: Survivorship Bias im Backtest
Symptom: Backtest zeigt 300% Annual Return, aber Live-Trading verliert Geld. Ursache: Historische Daten enthalten nur heute existierende Assets.
# ❌ FALSCH: Backtest ignoriert Historical Delistings
def naive_backtest(signals, historical_prices):
# Verwendet nur Assets, die HEUTE existieren
# Ignoriert: Mt.Gox, QuadrigaCX, FTX (November 2022)
for asset in ["BTC", "ETH", "FTT", "SOL"]:
if asset in historical_prices:
backtest_asset(asset) # Survivorship Bias!
✅ RICHTIG: Full Universe Backtest mit Delistings
def unbiased_backtest(signals, start_date, end_date):
"""Backtest mit historisch vollständigem Asset-Universum"""
# Historischer Snapshot: Alle Assets zu diesem Zeitpunkt
historical_universe = get_historical_assets(date=start_date)
# Enthält: BTC, ETH, LTC, XMR, FTT, Alameda-Token, ...
results = {}
for asset in historical_universe:
try:
# Include Assets, die später delisted wurden
data = get_historical_price(asset, start_date, end_date)
if data.empty:
# Asset war zu diesem Zeitpunkt noch aktiv
results[asset] = {"status": "delisted_during_period"}
continue
result = backtest_asset(asset, signals, data)
results[asset] = result
except DataNotAvailableError:
# Asset wurde NACH diesem Zeitpunkt erstellt
results[asset] = {"status": "not_yet_created"}
# Finale Performance: Gewichteter Durchschnitt über ALLE Assets
return calculate_unbiased_metrics(results)Fehler 3: Look-Ahead Bias durch zukünftige Daten
Symptom: Strategie funktioniert perfekt im Backtest, aber in Produktion deutlich schlechter. Ursache: Feature werden mit Daten berechnet, die zum Zeitpunkt der Entscheidung noch nicht verfügbar waren.
# ❌ FALSCH: Feature-Berechnung mit zukünftigen Informationen
def calculate_mvrv_features(df):
"""MVRV mit falscher Zeitreihenlogik"""
df['mvrv_leading'] = df['mvrv'].shift(-1) # ZUKÜNFTIGER Wert!
df['mvrv_future_avg'] = df['mvrv'].rolling(7).mean().shift(-7) # Look-ahead!
# Falsches Signal: "Kaufe, wenn zukünftiger MVRV > aktueller"
df['signal'] = (df['mvrv'] < df['mvrv_leading']).astype(int)
return df
✅ RICHTIG: Strict Time-Series Split für Pipeline
def create_features_pipeline(df: pd.DataFrame,
feature_horizon: int = 1) -> pd.DataFrame:
"""
Bias-freie Feature-Erstellung mit expliziter Zeitabgrenzung.
Jeder Feature-Wert verwendet NUR vergangene oder aktuelle Daten.
"""
df = df.copy()
# Vergangene Features (korrekt)
df['mvrv_lag_1'] = df['mvrv'].shift(1) # Gestriger MVRV
df['mvrv_lag_7'] = df['mvrv'].shift(7) # MVRV vor einer Woche
df['mvrv_ma_7'] = df['mvrv'].rolling(7).mean() # 7-Tage-Durchschnitt bis HEUTE
# Relative Change (nur vergangene Werte)
df['mvrv_change_7d'] = df['mvrv'].pct_change(7)
# Interessante Signale: Nur mit historischen Daten
# Signal: MVRV fällt seit 7 Tagen und ist unter Median
df['signal'] = (
(df['mvrv_change_7d'] < 0) & # Gefallen in letzter Woche
(df['mvrv'] < df['mvrv'].expanding().median()) # Unter historischem Median
).astype(int)
return df.dropna() # Erste Zeilen ohne genug Historie entfernen
Validierung: Time-Series Cross-Validation
def time_series_cv(df, n_splits=5):
"""Kreuzvalidierung ohne Data Leakage"""
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=n_splits)
for train_idx, test_idx in tscv.split(df):
train = df.iloc[train_idx]
test = df.iloc[test_idx]
# Feature-Erstellung NUR mit Trainingsdaten
scaler = StandardScaler().fit(train[['mvrv', 'nupl']])
train_features = scaler.transform(train[['mvrv', 'nupl']])
test_features = scaler.transform(test[['mvrv', 'nupl']]) # Kein Leakage!
# Modelltraining und Evaluation...
yield train_features, test_features, train_idx, test_idxFehler 4: Fehlende Fehlerbehandlung bei API-Timeouts
Symptom: Backtest bricht bei Netzwerkfehlern ab, unvollständige Daten führen zu falschen Ergebnissen.
# ❌ FALSCH: Keine Fehlerbehandlung
def fetch_all_data(assets):
data = {}
for asset in assets:
data[asset] = fetcher.get_mvrv_ratio(asset) # Kann fehlschlagen!
return data
✅ RICHTIG: Resiliente Datenbeschaffung mit Retry-Queue
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
import logging
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
logger = logging.getLogger(__name__)
class ResilientDataFetcher:
"""API-Fetcher mit automatischer Wiederholung und Fallbacks"""
def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3):
self.api_key = api_key
self.max_retries = max_retries
self.failure_log = []
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),
reraise=True
)
def fetch_with_retry(self, endpoint: str, params: dict) -> dict:
"""API-Call mit automatischer Wiederholung"""
try:
response = requests.post(
f"https://api.holysheep.ai/v1/{endpoint}",
json=params,
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
logger.warning(f"Timeout für {endpoint}, Retry...")
raise
except requests.exceptions.HTTPError as e:
if e.response.status_code == 429:
# Rate-Limit: länger warten
time.sleep
Verwandte Ressourcen
Verwandte Artikel