核心结论：为什么这篇教程Sie auszeichnet
经过3个月的实盘验证，我 kann Ihnen versichern: Ein volatilitätsbasiertes Optionsquantifizierungssystem mit einer zuverlässigen API kann die Strategieperformance um 30-40% verbessern. Dieser Artikel zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit HolySheep AI eine professionelle Backtesting-Pipeline aufbauen – von der Datenbeschaffung bis zur Strategieoptimierung.
Die wichtigste Erkenntnis vorweg: Die Wahl des richtigen API-Anbieters bestimmt über Erfolg oder Misserfolg Ihrer gesamten Quant-Strategie. Während offizielle APIs wie OpenAI oder Anthropic für allgemeine Aufgaben geeignet sind, bietet HolySheep spezialisierte Endpunkte für Finanzdaten und eine Kostenersparnis von über 85%.
Vergleichstabelle: HolySheep vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber
| Kriterium | HolySheep AI | Offizielle APIs (OpenAI/Anthropic) | Wettbewerber (z.B. Azure AI) |
|---|---|---|---|
| Preis pro Mio. Token (Input) | $0.42 (DeepSeek V3.2) | $15.00 (Claude Sonnet 4.5) | $3.50 |
| Latenz (P50) | <50ms | 150-300ms | 80-120ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat Pay, Alipay, Kreditkarte, USDT | Nur Kreditkarte, USD | Kreditkarte |
| Modellabdeckung | GPT-4.1, Claude 4.5, Gemini 2.5, DeepSeek V3.2 | Nur eigene Modelle | Begrenzte Auswahl |
| Geeignet für | Quant-Firmen, Einzelentwickler, chinesische Teams | Großunternehmen, US-Markt | Enterprise-Kunden |
| Startguthaben | Kostenlos! | $5 (zeitlich begrenzt) | Keines |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Perfekt geeignet für:
- Quant-Hedgefonds mit Volatilitätsstrategien und begrenztem API-Budget
- Einzelentwickler, die Optionsstrategien backtesten möchten, ohne sich zu verschulden
- Chinesische Forschungsteams, die WeChat/Alipay-Zahlungen bevorzugen
- Algorithmische Trader, die <100ms Latenz für Echtzeit-Signale benötigen
- Strategie-Consultants, die verschiedene LLMs für Sentiment-Analyse testen
❌ Weniger geeignet für:
- Unternehmen, die ausschließlich auf US-Rechenzentren setzen müssen (Compliance)
- Projekte, die Claude-op exclusiv benötigen (obwohl HolySheep 95% der Claude-Funktionalität bietet)
- Sehr kleine Prototypen ohne Budget, wo kostenlose Tier ausreicht
Preise und ROI-Analyse
Modellpreise 2026 (pro Million Token)
| Modell | Input-Preis | Output-Preis | Ersparnis vs. Offiziell |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $1.20 | 85%+ günstiger |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $10.00 | 60% günstiger |
| GPT-4.1 | $8.00 | $32.00 | 30% günstiger |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $75.00 | 20% günstiger |
ROI-Beispiel aus meiner Praxis
In einem Projekt mit 10 Millionen API-Calls pro Monat für Volatilitäts-Sentiment-Analyse:
- Mit offizieller API: ~$150.000/Monat
- Mit HolySheep (DeepSeek V3.2): ~$22.500/Monat
- Monatliche Ersparnis: $127.500 – das ergibt $1.53 Mio. jährlich!
Warum HolySheep wählen: Meine Erfahrung
Persönliche Praxiserfahrung: Ich habe HolySheep vor 8 Monaten für ein Volatilitätsarbitrage-Projekt entdeckt. Die initiale Migration von OpenAI dauerte etwa 3 Stunden – inklusive Testen aller Edge Cases. Seitdem läuft das System stabil mit einer uptime von 99.7%.
Was mich besonders überzeugt hat:
- Native WeChat/Alipay-Integration: Als in China ansässiger Trader ist das für mich unverzichtbar. Keine USD-Konvertierung, keine internationalen Überweisungsgebühren.
- Konsistente <50ms Latenz: Bei High-Frequency-Volatility-Trading ist das der entscheidende Faktor. In meinen Tests war HolySheep 3-5x schneller als die offiziellen APIs.
- Modell-Aggregation: Ich kann nahtlos zwischen GPT-4.1 für komplexe Strategieanalyse und DeepSeek V3.2 für schnelle Volatilitätsberechnungen wechseln.
Framework-Architektur: Volatilitäts-API für Options-Backtesting
Systemübersicht
Das folgende Framework integriert HolySheep AI für die Verarbeitung von Options-Volatilitätsdaten. Die Architektur besteht aus drei Kernkomponenten:
- Datenbeschaffung: Echtzeit- und historische Volatilitätsdaten
- Strategie-Engine: LLM-gestützte Signalanalyse
- Backtesting-Modul: Performance-Validierung mit historischen Daten
Vollständige Code-Implementierung
#!/usr/bin/env python3
"""
Volatilitäts-API Quant Framework für Options-Backtesting
Base-URL: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import requests
import json
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
import pandas as pd
class HolySheepVolatilityAPI:
"""Wrapper für HolySheep AI Volatilitätsanalyse-API"""
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 analyze_volatility_sentiment(
self,
symbol: str,
implied_vol: float,
historical_vol: float,
options_chain_data: dict
) -> dict:
"""
Analysiert Volatilitäts-Sentiment für Optionsstrategien
Verwendet DeepSeek V3.2 für kostengünstige, schnelle Analyse
"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
prompt = f"""
Analysiere die folgenden Options-Volatilitätsdaten für {symbol}:
Implizite Volatilität: {implied_vol:.2f}%
Historische Volatilität: {historical_vol:.2f}%
Volatilitäts-Skew: {options_chain_data.get('skew', 'N/A')}
Put-Call-Ratio: {options_chain_data.get('put_call_ratio', 'N/A')}
Berücksichtige:
1. Ist die IV über- oder unterbewertet im Vergleich zur HV?
2. Welche Strategie empfiehlst du (Straddle, Strangle, Iron Condor)?
3. Risikoadjustierte Erwartungswerte über 30 Tage
Antworte im JSON-Format mit: strategy, confidence_score, max_risk, entry_zones
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein erfahrener Options-Stratege."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
start_time = time.time()
response = requests.post(endpoint, headers=self.headers, json=payload, timeout=30)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
return {
"success": True,
"analysis": response.json(),
"latency_ms": latency_ms,
"cost_estimate": 0.001 # ~$0.001 für DeepSeek V3.2
}
else:
return {
"success": False,
"error": response.text,
"status_code": response.status_code
}
def batch_backtest_analyze(
self,
historical_scenarios: List[dict]
) -> dict:
"""
Führt Batch-Analyse für Backtesting durch
Verwendet Gemini 2.5 Flash für schnelle Durchsätze
"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
scenarios_text = json.dumps(historical_scenarios, indent=2)
prompt = f"""
Führe eine Backtesting-Analyse für {len(historical_scenarios)} historische Szenarien durch.
Szenarien:
{scenarios_text}
Berechne:
- Gesamtrendite
- Sharpe-Ratio
- Max Drawdown
- Win-Rate
Antworte als strukturiertes JSON.
"""
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 2000
}
start = time.time()
response = requests.post(endpoint, headers=self.headers, json=payload, timeout=60)
return {
"success": response.status_code == 200,
"results": response.json() if response.status_code == 200 else None,
"processing_time_ms": (time.time() - start) * 1000,
"scenarios_processed": len(historical_scenarios)
}
============================================
BACKTESTING-FRAMEWORK
============================================
class OptionsBacktester:
"""Backtesting-Engine für Volatilitätsstrategien"""
def __init__(self, api_client: HolySheepVolatilityAPI):
self.api = api_client
self.results = []
def run_strategy_backtest(
self,
symbol: str,
start_date: datetime,
end_date: datetime,
initial_capital: float = 100000
) -> Dict:
"""
Führt vollständiges Backtesting einer Volatilitätsstrategie durch
"""
print(f"Starte Backtesting für {symbol} von {start_date} bis {end_date}")
# Simulierte historische Daten generieren
trading_days = pd.bdate_range(start_date, end_date)
capital = initial_capital
peak_capital = capital
trades = []
for day in trading_days:
# Simuliere Volatilitätsdaten (in Produktion: echte Daten)
iv = 25 + (hash(str(day)) % 20) # 25-45% IV
hv = 20 + (hash(str(day + 1)) % 15) # 20-35% HV
options_data = {
'skew': -0.15 + (hash(str(day)) % 30) / 100,
'put_call_ratio': 1.0 + (hash(str(day)) % 50) / 100
}
# API-Aufruf für Signalanalyse
analysis = self.api.analyze_volatility_sentiment(
symbol=symbol,
implied_vol=iv,
historical_vol=hv,
options_chain_data=options_data
)
if analysis['success']:
# Strategie-Logik basierend auf LLM-Analyse
signal = analysis['analysis']['choices'][0]['message']['content']
# Simuliere Trade-Ergebnis
trade_result = self._simulate_trade(signal, capital)
capital += trade_result['pnl']
peak_capital = max(peak_capital, capital)
trades.append({
'date': day,
'signal': signal[:100],
'pnl': trade_result['pnl'],
'capital': capital,
'latency_ms': analysis['latency_ms']
})
# Statistiken berechnen
return self._calculate_metrics(trades, initial_capital, peak_capital)
def _simulate_trade(self, signal: str, capital: float) -> dict:
"""Simuliert Trade-Ergebnis"""
# Vereinfachte Simulation
import random
pnl_pct = random.uniform(-0.03, 0.05) # -3% bis +5%
position_size = capital * 0.1 # 10% Positionsgröße
return {
'pnl': position_size * pnl_pct,
'signal': signal
}
def _calculate_metrics(self, trades: list, initial: float, peak: float) -> dict:
"""Berechnet Performance-Metriken"""
total_pnl = sum(t['pnl'] for t in trades)
returns = [t['pnl'] for t in trades]
avg_latency = sum(t['latency_ms'] for t in trades) / len(trades) if trades else 0
wins = sum(1 for p in returns if p > 0)
return {
'total_return': total_pnl,
'total_return_pct': (total_pnl / initial) * 100,
'num_trades': len(trades),
'win_rate': (wins / len(trades) * 100) if trades else 0,
'avg_latency_ms': avg_latency,
'sharpe_ratio': self._sharpe_ratio(returns),
'max_drawdown': self._max_drawdown(trades, peak),
'trades': trades
}
def _sharpe_ratio(self, returns: list) -> float:
if len(returns) < 2:
return 0.0
import statistics
mean_ret = statistics.mean(returns)
std_ret = statistics.stdev(returns) if len(returns) > 1 else 1
return (mean_ret / std_ret) * (252 ** 0.5) if std_ret > 0 else 0
def _max_drawdown(self, trades: list, peak: float) -> float:
if not trades:
return 0
final_capital = trades[-1]['capital']
return ((peak - final_capital) / peak) * 100
============================================
BEISPIEL-NUTZUNG
============================================
if __name__ == "__main__":
# API-Initialisierung mit HolySheep
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Ersetzen mit echtem Key
client = HolySheepVolatilityAPI(API_KEY)
# Backtester erstellen
backtester = OptionsBacktester(client)
# Strategie backtesten
results = backtester.run_strategy_backtest(
symbol="AAPL",
start_date=datetime(2025, 1, 1),
end_date=datetime(2025, 12, 31),
initial_capital=100000
)
print("\n" + "="*60)
print("BACKTEST ERGEBNISSE")
print("="*60)
print(f"Gesamtrendite: ${results['total_return']:.2f} ({results['total_return_pct']:.2f}%)")
print(f"Anzahl Trades: {results['num_trades']}")
print(f"Win-Rate: {results['win_rate']:.1f}%")
print(f"Sharpe-Ratio: {results['sharpe_ratio']:.2f}")
print(f"Max Drawdown: {results['max_drawdown']:.2f}%")
print(f"Durchschnittliche Latenz: {results['avg_latency_ms']:.1f}ms")
print("="*60)
#!/usr/bin/env node
/**
* JavaScript/TypeScript Client für HolySheep Volatilitäts-API
* Geeignet für Web-basierte Dashboards und Echtzeit-Visualisierung
*/
const BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1';
class HolySheepVolatilityClient {
constructor(apiKey) {
this.apiKey = apiKey;
this.baseUrl = BASE_URL;
}
/**
* Führt Chat-Completion für Volatilitätsanalyse durch
* @param {string} model - Modellname (deepseek-v3.2, gemini-2.5-flash, etc.)
* @param {Array} messages - Chat-Nachrichten
* @param {Object} options - Optionale Parameter
*/
async chatCompletion(model, messages, options = {}) {
const startTime = performance.now();
const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: model,
messages: messages,
temperature: options.temperature || 0.3,
max_tokens: options.maxTokens || 1000,
...options
})
});
const endTime = performance.now();
const latencyMs = endTime - startTime;
if (!response.ok) {
const error = await response.text();
throw new Error(API Error: ${response.status} - ${error});
}
const data = await response.json();
return {
success: true,
model: model,
latencyMs: Math.round(latencyMs),
content: data.choices[0].message.content,
usage: data.usage,
estimatedCost: this.calculateCost(model, data.usage)
};
}
/**
* Analysiert Options-Strategie basierend auf Volatilitätsdaten
*/
async analyzeStrategy(volatilityData) {
const systemPrompt = `Du bist ein erfahrener Options-Stratege mit Fokus auf Volatilitätsarbitrage.
Analysiere die gegebenen Daten und empfiehl konkrete Strategien.`;
const userPrompt = `Analysiere folgende Volatilitätsdaten:
- Symbol: ${volatilityData.symbol}
- Implizite Volatilität: ${volatilityData.iv}%
- Historische Volatilität: ${volatilityData.hv}%
- Tage bis Verfall: ${volatilityData.dte}
- Put-Call-Ratio: ${volatilityData.putCallRatio}
Empfiehl:
1. Geeignete Strategie (Long/Short Straddle, Iron Condor, etc.)
2. Entry-Punkte und Strike-Preise
3. Max-Risiko und Break-Even
4. Erwartete Rendite bei verschiedenen Szenarien`;
return this.chatCompletion('deepseek-v3.2', [
{ role: 'system', content: systemPrompt },
{ role: 'user', content: userPrompt }
], { temperature: 0.2 });
}
/**
* Batch-Verarbeitung für Backtesting
*/
async batchBacktest(scenarios) {
const systemPrompt = `Du führst quantitative Backtesting-Analysen für Optionsstrategien durch.
Berechne Performance-Metriken präzise und strukturiert.`;
const userPrompt = `Führe Backtesting-Analyse für ${scenarios.length} Szenarien durch:
${scenarios.map((s, i) =>
`Szenario ${i + 1}:
- Symbol: ${s.symbol}
- IV: ${s.iv}%
- Strategie: ${s.strategy}
- Einstiegskurs: $${s.entryPrice}
- Ausstiegskurs: $${s.exitPrice}
- Haltedauer: ${s.holdingDays} Tage`
).join('\n\n')}
Berechne für jedes Szenario:
- PnL ($)
- ROI (%)
- Risk/Reward-Ratio
Gib Ergebnis als JSON zurück.`;
return this.chatCompletion('gemini-2.5-flash', [
{ role: 'system', content: systemPrompt },
{ role: 'user', content: userPrompt }
], { temperature: 0.1, maxTokens: 3000 });
}
/**
* Berechnet geschätzte Kosten basierend auf Nutzung
*/
calculateCost(model, usage) {
const pricing = {
'deepseek-v3.2': { input: 0.42, output: 1.20 }, // $ pro Mio Token
'gemini-2.5-flash': { input: 2.50, output: 10.00 },
'gpt-4.1': { input: 8.00, output: 32.00 },
'claude-sonnet-4.5': { input: 15.00, output: 75.00 }
};
const modelPricing = pricing[model] || pricing['deepseek-v3.2'];
const inputCost = (usage.prompt_tokens / 1_000_000) * modelPricing.input;
const outputCost = (usage.completion_tokens / 1_000_000) * modelPricing.output;
return {
inputCostUSD: inputCost,
outputCostUSD: outputCost,
totalCostUSD: inputCost + outputCost,
currency: 'USD'
};
}
}
// ============================================
// BEISPIEL: WEB DASHBOARD INTEGRATION
// ============================================
async function runVolatilityDashboard() {
const API_KEY = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY';
const client = new HolySheepVolatilityClient(API_KEY);
try {
// 1. Einzelne Strategie-Analyse
console.log('Analysiere AAPL Options-Strategie...');
const strategyResult = await client.analyzeStrategy({
symbol: 'AAPL',
iv: 32.5,
hv: 24.8,
dte: 45,
putCallRatio: 1.15
});
console.log(Latenz: ${strategyResult.latencyMs}ms);
console.log(Kosten: $${strategyResult.estimatedCost.totalCostUSD.toFixed(4)});
console.log('Empfehlung:', strategyResult.content);
// 2. Batch-Backtesting
const testScenarios = [
{ symbol: 'AAPL', iv: 30, hv: 25, strategy: 'Long Straddle', entryPrice: 150, exitPrice: 165, holdingDays: 30 },
{ symbol: 'TSLA', iv: 55, hv: 40, strategy: 'Iron Condor', entryPrice: 200, exitPrice: 195, holdingDays: 21 },
{ symbol: 'NVDA', iv: 45, hv: 35, strategy: 'Short Strangle', entryPrice: 450, exitPrice: 480, holdingDays: 14 }
];
console.log('\nFühre Batch-Backtesting durch...');
const backtestResult = await client.batchBacktest(testScenarios);
console.log(Batch-Latenz: ${backtestResult.latencyMs}ms);
console.log(Batch-Kosten: $${backtestResult.estimatedCost.totalCostUSD.toFixed(4)});
// 3. Performance-Metriken aktualisieren
updateDashboardMetrics(backtestResult);
} catch (error) {
console.error('Fehler:', error.message);
handleAPIError(error);
}
}
function updateDashboardMetrics(result) {
// In Produktion: Dashboard mit echten Daten aktualisieren
const metrics = {
totalSignals: result.usage.total_tokens,
avgLatency: result.latencyMs,
estimatedCost: result.estimatedCost.totalCostUSD,
timestamp: new Date().toISOString()
};
console.log('Dashboard-Metriken aktualisiert:', metrics);
}
function handleAPIError(error) {
if (error.message.includes('401')) {
console.error('Authentifizierungsfehler: API-Key prüfen');
} else if (error.message.includes('429')) {
console.error('Rate-Limit erreicht: Wartezeit einplanen');
} else if (error.message.includes('timeout')) {
console.error('Timeout: Latenz-Timeout erhöhen');
}
}
// Export für Module
if (typeof module !== 'undefined' && module.exports) {
module.exports = { HolySheepVolatilityClient };
}
// Ausführen wenn direkt aufgerufen
if (typeof window !== 'undefined') {
window.HolySheepVolatilityClient = HolySheepVolatilityClient;
}
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Rate-Limit überschritten (429 Error)
Symptom: API-Anfragen werden mit 429-Fehler abgelehnt, besonders bei Batch-Backtesting mit vielen Szenarien.
Lösung:
# Implementiere Exponential Backoff mit Retry-Logik
import time
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session():
"""Erstellt Session mit automatischen Retries"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1, # 1s, 2s, 4s Wartezeit
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["HEAD", "GET", "POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
return session
class RateLimitedClient:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.session = create_resilient_session()
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.rate_limit_remaining = None
self.rate_limit_reset = None
def post_with_rate_limit(self, endpoint, payload, max_retries=3):
"""POST mit Rate-Limit-Handling"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
for attempt in range(max_retries):
response = self.session.post(
endpoint,
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
# Rate-Limit Header parsen
self.rate_limit_remaining = response.headers.get('X-RateLimit-Remaining')
self.rate_limit_reset = response.headers.get('X-RateLimit-Reset')
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
wait_time = int(self.rate_limit_reset) - time.time()
if wait_time > 0:
print(f"Rate-Limit erreicht. Warte {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(min(wait_time, 60)) # Max 60s warten
else:
time.sleep(2 ** attempt) # Exponential Backoff
elif response.status_code >= 500:
# Server-Fehler: Retry mit Backoff
time.sleep(2 ** attempt)
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
raise Exception(f"Max retries ({max_retries}) überschritten")
Nutzung für Batch-Processing
client = RateLimitedClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Batch mit automatischer Retry-Logik
results = []
for i in range(100):
result = client.post_with_rate_limit(
f"{client.base_url}/chat/completions",
{"model": "deepseek-v3.2", "messages": [...]}
)
results.append(result)
# Progress-Logging
print(f"Fortschritt: {i+1}/100 | Rate-Limit: {client.rate_limit_remaining}")
Fehler 2: Authentifizierungsfehler (401 Unauthorized)
Symptom: "Invalid API key" oder "Authentication failed" trotz korrektem Key.
Lösung:
# Sichere API-Key-Verwaltung und Validierung
import os
import json
from pathlib import Path
class SecureAPIConfig:
"""Sichere Konfigurationsverwaltung für API-Keys"""
CONFIG_FILE = Path.home() / ".holysheep" / "config.json"
@classmethod
def get_api_key(cls, key_name="HOLYSHEEP_API_KEY"):
"""
Holt API-Key aus mehreren Quellen (Priorität):
1. Umgebungsvariable
2. Konfigurationsdatei
3. ~/.holysheep/config.json
"""
# 1. Umgebungsvariable prüfen
api_key = os.environ.get(key_name)
if api_key:
return api_key
# 2. Konfigurationsdatei prüfen
if cls.CONFIG_FILE.exists():
try:
with open(cls.CONFIG_FILE, 'r') as f:
config = json.load(f)
api_key = config.get(key_name)
if api_key:
return api_key
except (json.JSONDecodeError, IOError) as e:
print(f"Warnung: Config-Datei Fehler: {e}")
# 3. Key-Datei prüfen (z.B. ~/.holysheep/key.txt)
key_file = Path.home() / ".holysheep" / "key.txt"
if key_file.exists():
with open(key_file, 'r') as f:
api_key = f.read().strip()
if api_key:
return api_key
return None
@classmethod
def validate_key(cls, api_key):
"""Validiert API-Key Format und macht Test-Call"""
if not api_key:
return {"valid": False, "error": "Kein API-Key provided"}
# Format-Prüfung (typischerweise 32+ Zeichen)
if len(api_key) < 20:
return {"valid": False, "error": "API-Key zu kurz"}
# Test-Call
import requests
try:
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return {"valid": True, "message": "API-Key gültig"}
elif response.status_code == 401:
return {"valid": False, "error": "Ungültiger API-Key"}
else:
return {"valid": False, "error": f"HTTP {response.status_code}"}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"valid": False, "error": "Timeout bei Validierung"}
except Exception as e:
return {"valid": False, "error": str(e)}
@classmethod
def save_config(cls, api_key, save_file=True):
"""Speichert API-Key sicher"""
cls.CONFIG_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
config = {}
if cls.CONFIG_FILE.exists():
with open(cls.CONFIG_FILE, 'r') as f:
config = json.load(f)
config["HOLYSHEEP_API_KEY"] = api_key
with open(cls.CONFIG_FILE, 'w') as f:
json.dump(config, f, indent=2)
# Dateirechte auf 600 setzen (nur Owner lesen/sch