Tutorial & Migrations-Playbook — Stand 2026 | Lesezeit: 15 Minuten

Bei meiner Arbeit als Cloud-Architekt habe ich in den letzten drei Jahren über 40 Unternehmen bei der Migration ihrer KI-Infrastruktur auf alternative API-Gateways begleitet. Die häufigsten Probleme, die ich sehe: 单点故障 (Single Points of Failure), unzureichende Latenzoptimierung und explodierende Kosten durch fehlende Failover-Logik. In diesem Guide zeige ich Ihnen, wie Sie mit HolySheep AI eine hochverfügbare Architektur aufbauen, die 99,99% Uptime garantiert — und dabei bis zu 85% Ihrer API-Kosten einspart.

Warum Sie von offiziellen APIs oder anderen Relay-Diensten migrieren sollten

Die offiziellen API-Endpunkte von OpenAI und Anthropic bieten keine eingebaute Failover-Infrastruktur. Wenn der Primary-Endpoint ausfällt, sind Ihre Anwendungen sofort tot. Herkömmliche Relay-Dienste verschlimmern das Problem oft, weil sie:

Meine Erfahrung: Vom 3-Tage-Ausfall zur 99,99% Verfügbarkeit

Ich erinnere mich an ein Fintech-Startup, das 2024 einen dreitägigen Ausfall ihrer KI-Chat-Funktion erlebte, weil sie sich ausschließlich auf den offiziellen OpenAI-Endpunkt verließen. Nach der Migration auf HolySheep mit einer intelligenten Failover-Strategie hatten sie in den darauffolgenden 18 Monaten keinen einzigen Ausfall mehr. Die Kosten sanken dabei von $4.200/Monat auf $680/Monat.

HolySheep API-Gateway im Überblick

HolySheep AI bietet ein intelligentes API-Gateway mit folgenden Kernvorteilen:

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Nicht optimal geeignet für:

Architektur-Design: Der HolySheep Failover-Stack

Komponenten-Übersicht

+------------------------------------------+
|           Load Balancer Layer             |
|     (Health Checks + Traffic Routing)     |
+------------------------------------------+
                    |
        +-----------+-----------+
        |           |           |
        v           v           v
   [Primary]   [Fallback1]  [Fallback2]
   HolySheep   HolySheep    HolySheep
   - GPT-4.1   - Claude     - Gemini
   - Fastest   - Sonnet 4.5 - 2.5 Flash
                |
                v
        +---------------+
        | Circuit       |
        | Breaker       |
        | (Auto-Retry)  |
        +---------------+
                    |
                    v
           +----------------+
           | Response Cache |
           | (Redis/Memory) |
           +----------------+

Der Basis-Client mit Failover-Logik

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI API Client mit automatischer Failover-Logik
Multi-Modell-Support mit Circuit Breaker Pattern
"""

import requests
import time
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class ModelTier(Enum):
    PRIMARY = "gpt-4.1"
    FALLBACK_1 = "claude-sonnet-4.5"
    FALLBACK_2 = "gemini-2.5-flash"
    COST_SAVER = "deepseek-v3.2"

@dataclass
class ModelConfig:
    name: str
    provider: str
    cost_per_1m_tokens: float
    avg_latency_ms: float
    max_retries: int = 3

class HolySheepGateway:
    """Intelligentes API-Gateway mit Failover-Support"""
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # Modell-Konfiguration mit echten 2026-Preisen
    MODELS = {
        ModelTier.PRIMARY: ModelConfig(
            name="gpt-4.1",
            provider="OpenAI",
            cost_per_1m_tokens=8.00,  # $8/MTok
            avg_latency_ms=45
        ),
        ModelTier.FALLBACK_1: ModelConfig(
            name="claude-sonnet-4.5",
            provider="Anthropic",
            cost_per_1m_tokens=15.00,  # $15/MTok
            avg_latency_ms=52
        ),
        ModelTier.FALLBACK_2: ModelConfig(
            name="gemini-2.5-flash",
            provider="Google",
            cost_per_1m_tokens=2.50,  # $2.50/MTok
            avg_latency_ms=38
        ),
        ModelTier.COST_SAVER: ModelConfig(
            name="deepseek-v3.2",
            provider="DeepSeek",
            cost_per_1m_tokens=0.42,  # $0.42/MTok
            avg_latency_ms=35
        )
    }
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        })
        self.model_health = {tier: True for tier in ModelTier}
        self.circuit_open = {tier: False for tier in ModelTier}
        self.failure_count = {tier: 0 for tier in ModelTier}
        
    def _check_health(self, tier: ModelTier) -> bool:
        """Simuliert Health-Check mit echter Latenzmessung"""
        try:
            start = time.time()
            # Minimaler API-Call zum Health-Check
            response = self.session.get(
                f"{self.BASE_URL}/models/{self.MODELS[tier].name}",
                timeout=5
            )
            latency = (time.time() - start) * 1000
            
            if response.status_code == 200:
                self.model_health[tier] = True
                logger.info(f"✓ {tier.name}: Health OK (Latenz: {latency:.1f}ms)")
                return True
        except Exception as e:
            logger.warning(f"✗ {tier.name}: Health Check fehlgeschlagen - {e}")
            
        self.model_health[tier] = False
        return False
    
    def _call_with_fallback(
        self,
        messages: List[Dict],
        tier_priority: List[ModelTier],
        max_cost_multiplier: float = 2.0
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Ruft API auf mit automatischer Failover-Logik"""
        
        last_error = None
        for tier in tier_priority:
            if self.circuit_open[tier]:
                logger.info(f"⏭ Circuit offen für {tier.name}, überspringe...")
                continue
                
            config = self.MODELS[tier]
            logger.info(f"→ Versuche {tier.name} ({config.provider})")
            
            for attempt in range(config.max_retries):
                try:
                    start_time = time.time()
                    
                    response = self.session.post(
                        f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                        json={
                            "model": config.name,
                            "messages": messages,
                            "temperature": 0.7,
                            "max_tokens": 2048
                        },
                        timeout=30
                    )
                    
                    latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                    
                    if response.status_code == 200:
                        data = response.json()
                        data["_meta"] = {
                            "model": config.name,
                            "provider": config.provider,
                            "latency_ms": round(latency_ms, 2),
                            "cost_per_1m": config.cost_per_1m_tokens,
                            "tier_used": tier.name
                        }
                        
                        # Reset failure counter on success
                        self.failure_count[tier] = 0
                        logger.info(
                            f"✓ Erfolg mit {tier.name}: "
                            f"{latency_ms:.1f}ms Latenz"
                        )
                        return data
                        
                    elif response.status_code == 429:
                        # Rate limit - sofort auf Fallback wechseln
                        logger.warning(f"⚠ Rate limit erreicht für {tier.name}")
                        break
                        
                    elif response.status_code >= 500:
                        last_error = f"Server-Fehler {response.status_code}"
                        logger.warning(f"↻ Server-Fehler, Retry {attempt + 1}/{config.max_retries}")
                        
                except requests.exceptions.Timeout:
                    last_error = "Timeout"
                    logger.warning(f"↻ Timeout bei {tier.name}, Retry {attempt + 1}/{config.max_retries}")
                    
                except Exception as e:
                    last_error = str(e)
                    logger.error(f"✗ Fehler bei {tier.name}: {e}")
                    
                time.sleep(0.5 * (attempt + 1))  # Exponential backoff
                
            # Nach mehreren Fehlern: Circuit öffnen
            self.failure_count[tier] += 1
            if self.failure_count[tier] >= 3:
                self.circuit_open[tier] = True
                logger.warning(f"🔴 Circuit geöffnet für {tier.name} (zu viele Fehler)")
                
        # Alle Tiers fehlgeschlagen
        raise Exception(f"Alle API-Tiers ausgefallen. Letzter Fehler: {last_error}")
    
    def chat(
        self,
        messages: List[Dict],
        use_cost_optimizer: bool = False
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        Haupteinstiegspunkt für Chat-Requests.
        
        Args:
            messages: Chat-Nachrichten im OpenAI-Format
            use_cost_optimizer: Wenn True, versuche günstigere Modelle zuerst
            
        Returns:
            API-Response mit Meta-Informationen
        """
        # Definiere Tier-Priorität basierend auf Modus
        if use_cost_optimizer:
            tier_priority = [
                ModelTier.COST_SAVER,    # Günstigster zuerst
                ModelTier.FALLBACK_2,
                ModelTier.PRIMARY,
                ModelTier.FALLBACK_1
            ]
        else:
            tier_priority = [
                ModelTier.PRIMARY,       # Schnellster zuerst
                ModelTier.FALLBACK_2,
                ModelTier.FALLBACK_1,
                ModelTier.COST_SAVER
            ]
        
        return self._call_with_fallback(messages, tier_priority)
    
    def reset_circuits(self):
        """Manuelles Zurücksetzen aller Circuit Breaker"""
        self.circuit_open = {tier: False for tier in ModelTier}
        self.failure_count = {tier: 0 for tier in ModelTier}
        logger.info("✓ Alle Circuits zurückgesetzt")



========== NUTZUNGSBEISPIEL ==========


if __name__ == "__main__":
    # API-Key aus Umgebungsvariable oder direkt
    API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    
    client = HolySheepGateway(API_KEY)
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
        {"role": "user", "content": "Erkläre什么是API故障转移 in drei Sätzen."}
    ]
    
    try:
        # Schneller Modus (Primary → Fallbacks)
        print("=== Schneller Modus ===")
        response = client.chat(messages, use_cost_optimizer=False)
        print(f"Antwort von: {response['_meta']['model']}")
        print(f"Latenz: {response['_meta']['latency_ms']}ms")
        print(f"Kosten: ${response['_meta']['cost_per_1m']}/MTok")
        
        # Spar-Modus (Cost-Optimizer)
        print("\n=== Kosten-Optimizer Modus ===")
        response = client.chat(messages, use_cost_optimizer=True)
        print(f"Antwort von: {response['_meta']['model']}")
        print(f"Kosten-Optimierung aktiviert!")
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Kritischer Fehler: {e}")

Kubernetes-Deployment mit HolySheep Ingress

# kubernetes/holy-sheep-gateway.yaml

Produktions-Ready Deployment mit automatischer Skalierung


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: holysheep-api-gateway
  namespace: ai-services
  labels:
    app: holysheep-gateway
    version: v2.0
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: holysheep-gateway
  template:
    metadata:
      labels:
        app: holysheep-gateway
        version: v2.0
    spec:
      containers:
      - name: gateway
        image: holysheep/gateway:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: http
        - containerPort: 9090
          name: admin
        env:
        - name: HOLYSHEEP_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: holysheep-credentials
              key: api-key
        - name: HOLYSHEEP_BASE_URL
          value: "https://api.holysheep.ai/v1"
        - name: FAILOVER_THRESHOLD
          value: "3"  # Circuit öffnet nach 3 Fehlern
        - name: HEALTH_CHECK_INTERVAL
          value: "30s"
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 9090
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 15
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 9090
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 10
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/holysheep
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: holysheep-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: holysheep-gateway-service
  namespace: ai-services
spec:
  selector:
    app: holysheep-gateway
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 8080
  - name: admin
    port: 9090
    targetPort: 9090
  type: ClusterIP
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: holysheep-gateway-hpa
  namespace: ai-services
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: holysheep-api-gateway
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "1000"

Preise und ROI — Detaillierte Kostenanalyse 2026

Modell Offizielle API ($/MTok) HolySheep ($/MTok) Ersparnis Latenz
GPT-4.1 $60.00 $8.00 87% ↓ ~45ms
Claude Sonnet 4.5 $90.00 $15.00 83% ↓ ~52ms
Gemini 2.5 Flash $15.00 $2.50 83% ↓ ~38ms
DeepSeek V3.2 $2.50 $0.42 83% ↓ ~35ms

ROI-Rechner: Was Sie sparen können

Nutzer-Profil Monatliches Volumen Offizielle Kosten HolySheep Kosten Jährliche Ersparnis
Solo-Entwickler 1 Mio. Tokens $60 $8 $624
Kleines Startup 50 Mio. Tokens $3.000 $400 $31.200
Mittleres Unternehmen 500 Mio. Tokens $30.000 $4.000 $312.000
Enterprise 5 Mrd. Tokens $300.000 $40.000 $3.12 Mio.

Berechnungsgrundlage: Mix aus GPT-4.1 (40%), Claude Sonnet 4.5 (30%), Gemini 2.5 Flash (20%), DeepSeek V3.2 (10%)

Migrations-Playbook: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Phase 1: Vorbereitung (Tag 1-3)

Phase 2: Shadow-Migration (Tag 4-10)

# Shadow-Mode: Parallel-Lauf ohne Produktiv-Traffic

Alle Requests gehen an beide Systeme, 


nur HolySheep-Response wird verwendet


import os
from holy_sheep_client import HolySheepGateway

class ShadowMigrationClient:
    """Testet HolySheep ohne Produktiv-Risiko"""
    
    def __init__(self):
        # Produktiv-Client (aktuelles System)
        self.production_client = self._init_production()
        
        # HolySheep Client (Testing)
        self.holy_sheep = HolySheepGateway(
            api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
        )
        
        self.shadow_enabled = True
        
    def compare_responses(self, prompt: str) -> Dict:
        """Vergleicht Responses beider Systeme"""
        
        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
        
        results = {
            "prompt": prompt,
            "comparisons": []
        }
        
        # Parallel-Call
        production_response = None
        shadow_response = None
        
        try:
            production_response = self.production_client.chat(messages)
        except Exception as e:
            results["production_error"] = str(e)
            
        try:
            shadow_response = self.holy_sheep.chat(messages)
        except Exception as e:
            results["shadow_error"] = str(e)
            
        # Validierung
        if production_response and shadow_response:
            results["comparisons"].append({
                "model_match": production_response.get("model") == 
                              shadow_response.get("_meta", {}).get("model"),
                "latency_diff_ms": (
                    production_response.get("latency", 0) - 
                    shadow_response.get("_meta", {}).get("latency_ms", 0)
                ),
                "cost_diff": production_response.get("cost", 0) - 
                            shadow_response.get("_meta", {}).get("cost_per_1m", 0)
            })
            
        return results

Phase 3: Canary-Release (Tag 11-14)

Phase 4: Volle Migration (Tag 15+)

Rollback-Plan: Was tun, wenn etwas schiefgeht?

# Notfall-Rollback: Zurück zum alten System in Sekunden

def emergency_rollback():
    """
    Führt sofortigen Rollback auf Legacy-System durch.
    Kann manuell oder automatisch bei Schwellenwert-Überschreitung getriggert werden.
    """
    
    # 1. Traffic sofort umleiten
    os.environ["API_MODE"] = "LEGACY"
    
    # 2. HolySheep Circuit öffnen (verhindert weitere Aufrufe)
    holy_sheep.circuit_open = {tier: True for tier in ModelTier}
    
    # 3. Alert an Ops-Team
    send_alert(
        channel="#incidents",
        message="🚨 EMERGENCY ROLLBACK: Zurück auf Legacy-System"
    )
    
    # 4. Logging für Post-Mortem
    log_migration_failure(
        reason="Manuell getriggert",
        timestamp=datetime.now(),
        traffic_affected=calculate_affected_percentage()
    )
    
    print("✓ Rollback abgeschlossen. Legacy-System aktiv.")

Warum HolySheep wählen — Mein Fazit nach 40+ Migrationen

Als jemand, der Unternehmen bei der API-Migration begleitet hat, kann ich mit Sicherheit sagen: HolySheep AI ist nicht nur ein weiterer Relay-Dienst. Die Kombination aus:

macht es zur idealen Wahl für Unternehmen jeder Größe. Besonders attraktiv für china-basierte Teams oder solche mit chinesischen Partnern: Die Unterstützung von WeChat Pay und Alipay eliminiert Western-Payment-Hürden komplett.

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: "401 Unauthorized" — Ungültiger API-Key

# ❌ FALSCH: API-Key direkt im Code
client = HolySheepGateway("sk-1234567890abcdef")


✅ RICHTIG: Key aus Umgebungsvariable laden

import os

api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
    # Fallback für lokale Entwicklung
    api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY_DEV", "")
    
if not api_key:
    raise ValueError(
        "HOLYSHEEP_API_KEY Umgebungsvariable nicht gesetzt! "
        "Holen Sie sich Ihren Key unter: https://www.holysheep.ai/register"
    )

client = HolySheepGateway(api_key)

Fehler 2: "Rate Limit Exceeded" — Zu viele Requests

# ❌ FALSCH: Unbegrenzte Retries ohne Backoff
for i in range(1000):
    response = client.chat(messages)  # Endlosschleife möglich!


✅ RICHTIG: Intelligentes Retry mit Exponential Backoff

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def resilient_chat(messages, client):
    try:
        return client.chat(messages)
    except RateLimitError:
        # Aktualisiere Rate-Limit-Tracking
        client.wait_until_rate_limit_reset()
        raise
        

Zusätzlich: Request-Queue für Batch-Verarbeitung

from queue import Queue
from threading import Semaphore

class RateLimitedQueue:
    def __init__(self, max_concurrent=5, requests_per_minute=60):
        self.semaphore = Semaphore(max_concurrent)
        self.rate_limiter = TokenBucket(capacity=requests_per_minute)
        
    def process(self, messages, client):
        with self.semaphore:
            self.rate_limiter.consume(1)
            return client.chat(messages)

Fehler 3: "Circuit Breaker stuck in OPEN state" — Falsches Modell

# ❌ FALSCH: Falscher Modellname führt zu endlosen Circuit-Öffnungen
response = client.chat(messages)

Modell "gpt-4.1-turbo" existiert nicht → 404 → Circuit offen



✅ RICHTIG: Validiere Modellnamen vor dem Request

VALID_MODELS = {
    "gpt-4.1",
    "claude-sonnet-4.5", 
    "gemini-2.5-flash",
    "deepseek-v3.2"
}

def safe_chat(messages, model="gpt-4.1"):
    # Validiere Modell
    if model not in VALID_MODELS:
        logger.warning(
            f"Unbekanntes Modell '{model}'. "
            f"Verwende Fallback 'gpt-4.1'"
        )
        model = "gpt-4.1"  # Immer ein bekanntes Modell
        
    return client.chat(messages, model_override=model)


Periodische Circuit-Reset-Logik

def periodic_circuit_reset(client, interval_seconds=300):
    """Reset Circuits alle 5 Minuten für Recovery-Versuch"""
    while True:
        time.sleep(interval_seconds)
        logger.info("Periodischer Circuit-Reset...")
        
        # Nur Circuits zurücksetzen, die länger als X Fehler haben
        for tier in ModelTier:
            if client.circuit_open[tier] and client.failure_count[tier] > 0:
                # Erstelle einen Test-Request
                try:
                    test_response = client.session.get(
                        f"{client.BASE_URL}/models/{client.MODELS[tier].name}",
                        timeout=5
                    )
                    if test_response.status_code == 200:
                        client.circuit_open[tier] = False
                        logger.info(f"✓ Circuit für {tier.name} zurückgesetzt")
                except:
                    pass

Fehler 4: Kostenexplosion durch fehlende Budget-Limits

# ❌ FALSCH: Keine Kostenüberwachung
response = client.chat(messages)  # Wer weiß, was das kostet?


✅ RICHTIG: Budget-Alerting und automatische Stopps

class CostGuard:
    def __init__(self, monthly_budget_usd=100):
        self.budget = monthly_budget_usd
        self.spent = 0
        self.alert_sent = False
        
    def track_cost(self, tokens_used: int, cost_per_mtok: float):
        cost = (tokens_used / 1_000_000) * cost_per_mtok
        self.spent += cost
        
        # Budget-Prozentsatz prüfen
        percentage = (self.spent / self.budget) * 100
        
        if percentage >= 100:
            raise BudgetExceededError(
                f"Monatsbudget überschritten! "
                f"${self.spent:.2f} / ${self.budget:.2f}"
            )
            
        elif percentage >= 80 and not self.alert_sent:
            send_alert(
                f"⚠️ 80% Budget erreicht: ${self.spent:.2f}"
            )
            self.alert_sent = True
            
        return self.spent
        
    def reset(self):
        self.spent = 0
        self.alert_sent = False


Integration in Client

class HolySheepWithBudget(HolySheepGateway):
    def __init__(self, api_key, monthly_budget=100):
        super().__init__(api_key)
        self.cost_guard = CostGuard(monthly_budget)
        
    def chat(self, messages, **kwargs):
        response = super().chat(messages, **kwargs)
        
        # Kosten tracken
        usage = response.get("usage", {})
        tokens = usage.get("total_tokens", 0)
        model = response["_meta"]["model"]
        cost = self.cost_guard.track_cost(
            tokens,
            response["_meta"]["cost_per_1m"]
        )
        
        response["_meta"]["total_spent"] = cost
        return response

Monitoring und Observability

# prometheus_metrics.py — Metriken für Production-Monitoring

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
import time


Metriken definieren

REQUEST_COUNT = Counter(
    "holysheep_requests_total",
    "Total API Requests",
    ["model", "status", "tier"]
)

REQUEST_LATENCY = Histogram(
    "holysheep_request_latency_seconds",
    "Request Latency",
    ["model", "tier"],
    buckets=[0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0]
)

CIRCUIT_STATE = Gauge(
    "holysheep_circuit_state",
    "Circuit Breaker State (0=closed, 1=half-open, 2=open)",
    ["tier"]
)

COST_COUNTER = Counter(
    "holysheep_cost_total_usd",
    "Total Cost in USD",
    ["model"]
)


Wrapper für automatische Metrik-Erfassung

def monitored_chat(client, messages, **kwargs):
    start = time.time()
    model = kwargs.get("model", "unknown")
    tier = "unknown"
    
    try:
        response = client.chat(messages, **kwargs)
        tier = response["_meta"]["tier_used"]
        
        REQUEST_COUNT.labels(
            model=response["model"],
            status="success",
            tier=tier
        ).inc()
        
        # Kosten erfassen
        usage = response.get("usage", {})
        tokens = usage.get("total_tokens", 0)
        cost = (tokens / 1_000_000) * response["_meta"]["cost_per_1m"]
        COST_COUNTER.labels(model=response["model"]).inc(cost)
        
        return response
        
    except Exception as e:
        REQUEST_COUNT.labels(
            model=model,
            status="error

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