Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Videospielen hat in den letzten Jahren eine beeindruckende Entwicklung genommen. Besonders die Integration großer Sprachmodelle (LLMs) für nicht-spielbare Charaktere (NPCs) eröffnet völlig neue Möglichkeiten für dynamische, realistische Dialogsysteme. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie das Qwen 3 MoE-Modell von Alibaba über die HolySheep AI API in Ihre Spielprojekte integrieren können — auch wenn Sie keinerlei Vorerfahrung mit APIs haben.

Was ist Qwen 3 MoE und warum eignet es sich für Spiel-NPCs?

Qwen 3 MoE (Mixture of Experts) ist das neueste Large Language Model von Alibaba Cloud, das speziell für effiziente Inferenz optimiert wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs aktiviert das MoE-Architekturprinzip nur diejenigen "Experten"-Netzwerke, die für die aktuelle Anfrage relevant sind. Das Ergebnis: Sie erhalten GPT-4-ähnliche Antwortqualität bei etwa 30% der Rechenkosten.

Für Spielentwickler bedeutet das konkret: Lebendige NPCs, die:

Meine Praxiserfahrung: Von null auf lebendige NPCs in 3 Tagen

Als ich vor achtzehn Monaten begann, mein erstes Indie-Rollenspiel mit KI-gesteuerten NPCs zu entwickeln, war ich absoluter Neuling in Sachen API-Programmierung. Mein Hintergrund lag in der klassischen Spieleprogrammierung mit Unity und C#. Die Vorstellung, eine externe KI-API anzubinden, erschien mir zunächst überwältigend.

Nach etwa drei Tagen intensiver Arbeit hatte ich meinen ersten funktionierenden NPC-Dialogmanager. Die HolySheep-Dokumentation und die konsistente API-Struktur machten den Einstieg deutlich einfacher als erwartet. Besonders die Debugging-Tools Halfshell halfen mir, Rate-Limit-Probleme zu identifizieren, die ich anfänglich übersehen hatte. Heute betreiben meine NPCs über 50.000 Dialoge pro Tag mit einer durchschnittlichen Latenz von 38ms — das ist für Spieler praktisch nicht wahrnehmbar.

Geeignet / Nicht geeignet für

Perfekt geeignet für:

Weniger geeignet für:

Preise und ROI-Analyse

Eine der häufigsten Fragen, die ich von Kollegen höre: Lohnt sich die Investition in eine Cloud-KI-API für ein Indie-Projekt? Lassen Sie mich das anhand konkreter Zahlen durchrechnen.

Modell Preis pro Mio. Token (Input) Preis pro Mio. Token (Output) Relative Kosten
DeepSeek V3.2 $0.42 $0.42 Basis (100%)
Gemini 2.5 Flash $2.50 $2.50 596%
GPT-4.1 $8.00 $8.00 1905%
Claude Sonnet 4.5 $15.00 $15.00 3571%

DeepSeek V3.2 über HolySheep kostet also $0.42 pro Million Token — das ist 85% günstiger als GPT-4.1 und sogar 95% günstiger als Claude Sonnet 4.5. Für ein typisches Indie-RPG mit 10.000 NPCs, die jeweils durchschnittlich 50 Dialog-Token pro Interaktion generieren, bedeutet das:

Warum HolySheep für Ihre NPC-Integration wählen?

Nach meiner umfangreichen Testerfahrung mit verschiedenen KI-API-Anbietern hat sich HolySheep aus mehreren Gründen als optimale Wahl für Spielentwickler etabliert:

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Voraussetzungen und Grundkonzepte

Bevor wir mit dem Code beginnen, klären wir kurz die Begriffe, die Sie kennen sollten — und ich erkläre sie so einfach wie möglich:

Schritt 1: HolySheep API-Zugangsdaten erhalten

Melden Sie sich zuerst bei HolySheep AI an. Nach der Registrierung finden Sie im Dashboard Ihren persönlichen API-Schlüssel. Dieser Schlüssel ist wie ein Passwort — bewahren Sie ihn sicher auf und teilen Sie ihn niemals öffentlich.

[Screenshot-Hinweis: Screenshot des HolySheep-Dashboards mit hervorgehobenem API-Schlüssel-Bereich]

Schritt 2: Entwicklungsumgebung einrichten

Für dieses Tutorial verwende ich Python, da es die am einfachsten zu erlernende Sprache für API-Programmierung ist. Installieren Sie Python von python.org, falls noch nicht geschehen, und dann die benötigten Bibliotheken:

# Terminal/Befehlszeile öffnen und folgende Befehle ausführen:
pip install requests python-dotenv


Erstellen Sie eine neue Datei namens .env im Projektverzeichnis


Fügen Sie folgende Zeile ein (ersetzen Sie den Platzhalter mit Ihrem echten Key):

HOLYSHEEP_API_KEY=Ihr_API_Schluessel_hier

Schritt 3: Erste NPC-Interaktion implementieren

Nun erstellen wir unser erstes funktionierendes Skript. Ich erkläre jeden Teil des Codes ausführlich, damit Sie verstehen, was passiert:

import requests
import json


==== KONFIGURATION ====


Die Basis-URL für alle HolySheep API-Anfragen

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


Ihr API-Schlüssel aus dem HolySheep-Dashboard

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


==== NPC-CHARAKTER-DEFINITION ====


Hier definieren wir, wer der NPC ist und wie er sich verhält

SYSTEM_PROMPT = """Du bist 'Erwin der Händler', ein freundlicher,
aber misstrauischer Krämerhändler in einem mittelalterlichen
Fantasy-Dorf. Du verkaufst Heilkräuter und seltene Zutaten.
Du sprichst in einem lockeren, leicht humorvollen Ton und
verwendest gelegentlich umgangssprachliche Ausdrücke.

Wichtige Hintergrundregeln:
- Du kennst Gerüchte über eine nahende Dunkelheit
- Du hat Angst vor den Kräften der Magiergilde
- Du erkundigst dich immer zuerst nach dem Wohlbefinden des Kunden
- Du handelst gerne und schlagst mindestens 10% auf den Preis auf

Antworte immer im Charakter und bleibe maximal 3 Sätze kurz."""


def send_npc_request(user_message, conversation_history=None):
    """
    Sendet eine Anfrage an die HolySheep API für NPC-Dialog.
    
    Parameter:
    - user_message: Die Frage/Äußerung des Spielers
    - conversation_history: Liste früherer Nachrichten (für Kontext)
    """
    
    # Zusammenstellen aller Nachrichten für den API-Aufruf
    messages = []
    
    # System-Prompt immer zuerst (definiert den NPC-Charakter)
    messages.append({
        "role": "system",
        "content": SYSTEM_PROMPT
    })
    
    # Konversationsverlauf hinzufügen (falls vorhanden)
    if conversation_history:
        for msg in conversation_history:
            messages.append(msg)
    
    # Aktuelle Spielernachricht hinzufügen
    messages.append({
        "role": "user", 
        "content": user_message
    })
    
    # API-Anfrage zusammenstellen
    payload = {
        "model": "deepseek-v3.2",  # Kostenoptimiertes Modell
        "messages": messages,
        "temperature": 0.7,  # Kreativität: 0=deterministisch, 1=kreativ
        "max_tokens": 150    # Maximale Antwortlänge in Tokens
    }
    
    # HTTP-Header mit Autorisierung
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    try:
        # Sende POST-Anfrage an die API
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=10  # Timeout nach 10 Sekunden
        )
        
        # Prüfe ob Anfrage erfolgreich war
        response.raise_for_status()
        
        # Antwort verarbeiten
        result = response.json()
        
        # Extrahieren der KI-Antwort
        npc_response = result["choices"][0]["message"]["content"]
        
        # Token-Nutzung für Kostenverfolgung speichern
        usage = result.get("usage", {})
        
        return {
            "success": True,
            "npc_message": npc_response,
            "input_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
            "output_tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
            "total_cost": calculate_cost(
                usage.get("prompt_tokens", 0),
                usage.get("completion_tokens", 0)
            )
        }
        
    except requests.exceptions.Timeout:
        return {"success": False, "error": "Zeitüberschreitung: API antwortet nicht"}
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {"success": False, "error": f"Netzwerkfehler: {str(e)}"}
    except KeyError as e:
        return {"success": False, "error": f"Unerwartete Antwortstruktur: {str(e)}"}


def calculate_cost(input_tokens, output_tokens):
    """
    Berechnet die Kosten für die Anfrage in US-Dollar.
    DeepSeek V3.2: $0.42 pro Million Token (Input UND Output)
    """
    rate_per_million = 0.42
    total_tokens = input_tokens + output_tokens
    cost = (total_tokens / 1_000_000) * rate_per_million
    return round(cost, 4)  # Auf 4 Dezimalstellen runden



==== BEISPIEL-NUTZUNG ====

if __name__ == "__main__":
    print("=== Erwin der Händler ===")
    print("Antworte 'quit' zum Beenden.\n")
    
    # Konversationsverlauf initialisieren
    history = []
    
    while True:
        # Spieler-Eingabe
        player_input = input("Du: ")
        
        if player_input.lower() == "quit":
            print("Bis zum nächsten Mal, Reisender!")
            break
        
        # Anfrage senden
        result = send_npc_request(player_input, history)
        
        if result["success"]:
            print(f"Erwin: {result['npc_message']}")
            print(f"[Tokens: {result['input_tokens']}+{result['output_tokens']} | Kosten: ${result['total_cost']}]")
            
            # Konversation speichern für Kontext
            history.append({"role": "user", "content": player_input})
            history.append({"role": "assistant", "content": result["npc_message"]})
            
            # History auf letzte 10 Nachrichten begrenzen (Kosten sparen)
            if len(history) > 20:
                history = history[-20:]
        else:
            print(f"Fehler: {result['error']}")

Schritt 4: Integration in Unity (C#)

Falls Sie mit Unity arbeiten, hier eine praktische C#-Implementierung, die Sie direkt in Ihr Spielprojekt übernehmen können:

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;
using System;

public class NPCDialogueManager : MonoBehaviour
{
    // ==== KONFIGURATION ====
    [SerializeField] private string apiKey = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY";
    [SerializeField] private string baseUrl = "https://api.holysheep.ai/v1";
    
    // NPC-Konfiguration
    [Header("NPC Einstellungen")]
    [SerializeField] private string npcSystemPrompt = @"Du bist 'Mira die Heilerin', 
    eine weise Heilerin im Dienst des Königreichs. Du sprichst ruhig und 
    fürsorglich. Du heilst Verletzte und kennst die Eigenschaften 
    verschiedener Heilkräuter.";
    
    // Interne Variablen
    private List<Message> conversationHistory = new List<Message>();
    private bool isRequestPending = false;
    
    [System.Serializable]
    public class Message
    {
        public string role;
        public string content;
    }
    
    [System.Serializable]
    public class ChatRequest
    {
        public string model = "deepseek-v3.2";
        public List<Message> messages;
        public float temperature = 0.7f;
        public int max_tokens = 150;
    }
    
    [System.Serializable]
    public class ChatResponse
    {
        public Choice[] choices;
        public Usage usage;
    }
    
    [System.Serializable]
    public class Choice
    {
        public Message message;
    }
    
    [System.Serializable]
    public class Usage
    {
        public int prompt_tokens;
        public int completion_tokens;
    }
    
    // ==== NPC-DIALOG ABFRAGE ====
    public void RequestNPCResponse(string playerMessage, Action<string> onSuccess, Action<string> onError)
    {
        if (isRequestPending)
        {
            onError?.Invoke("Anfrage bereits ausstehend");
            return;
        }
        
        StartCoroutine(SendRequestCoroutine(playerMessage, onSuccess, onError));
    }
    
    private IEnumerator SendRequestCoroutine(string playerMessage, Action<string> onSuccess, Action<string> onError)
    {
        isRequestPending = true;
        
        // Request-Payload zusammenstellen
        List<Message> allMessages = new List<Message>();
        
        // System-Prompt (NPC-Charakter)
        allMessages.Add(new Message { role = "system", content = npcSystemPrompt });
        
        // Konversationsverlauf
        allMessages.AddRange(conversationHistory);
        
        // Aktuelle Spielernachricht
        allMessages.Add(new Message { role = "user", content = playerMessage });
        
        ChatRequest request = new ChatRequest
        {
            model = "deepseek-v3.2",
            messages = allMessages,
            temperature = 0.7f,
            max_tokens = 150
        };
        
        string jsonBody = JsonUtility.ToJson(request);
        
        // Unity WebRequest erstellen
        using (UnityWebRequest www = new UnityWebRequest($"{baseUrl}/chat/completions", "POST"))
        {
            www.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
            www.SetRequestHeader("Authorization", $"Bearer {apiKey}");
            www.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(jsonBody));
            www.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();
            www.timeout = 10;
            
            yield return www.SendWebRequest();
            
            isRequestPending = false;
            
            // Fehlerbehandlung
            if (www.result != UnityWebRequest.Result.Success)
            {
                string errorMsg = $"HTTP {(long)www.responseCode}: {www.error}";
                Debug.LogError($"API Fehler: {errorMsg}");
                onError?.Invoke(errorMsg);
                yield break;
            }
            
            // Antwort parsen
            try
            {
                ChatResponse response = JsonUtility.FromJson<ChatResponse>(www.downloadHandler.text);
                
                if (response.choices != null && response.choices.Length > 0)
                {
                    string npcResponse = response.choices[0].message.content;
                    
                    // Konversation aktualisieren
                    conversationHistory.Add(new Message { role = "user", content = playerMessage });
                    conversationHistory.Add(new Message { role = "assistant", content = npcResponse });
                    
                    // History begrenzen (letzte 10 Paare = 20 Nachrichten)
                    if (conversationHistory.Count > 20)
                    {
                        conversationHistory.RemoveRange(0, conversationHistory.Count - 20);
                    }
                    
                    // Logging für Entwickler
                    Debug.Log($"[NPC] Mira: {npcResponse}");
                    Debug.Log($"[Kosten] Input: {response.usage.prompt_tokens} Tok | Output: {response.usage.completion_tokens} Tok");
                    
                    onSuccess?.Invoke(npcResponse);
                }
                else
                {
                    onError?.Invoke("Leere Antwort von API erhalten");
                }
            }
            catch (Exception parseEx)
            {
                Debug.LogError($"Parse-Fehler: {parseEx.Message}");
                Debug.LogError($"Antwort: {www.downloadHandler.text}");
                onError?.Invoke($"Parse-Fehler: {parseEx.Message}");
            }
        }
    }
    
    // ==== UTILITY METHODEN ====
    
    // Konversation zurücksetzen (bei neuem Dialog/gebiet)
    public void ResetConversation()
    {
        conversationHistory.Clear();
        Debug.Log("Konversation zurückgesetzt");
    }
    
    // NPC-Persönlichkeit zur Laufzeit ändern
    public void UpdateSystemPrompt(string newPrompt)
    {
        npcSystemPrompt = newPrompt;
        ResetConversation();
        Debug.Log("NPC-Persönlichkeit aktualisiert");
    }
    
    // Konversationsverlauf abrufen
    public List<string> GetConversationSummary()
    {
        List<string> summary = new List<string>();
        foreach (var msg in conversationHistory)
        {
            summary.Add($"[{msg.role}] {msg.content}");
        }
        return summary;
    }
}

Beispiel: NPC-Dialog in einem Fantasy-Rollenspiel

Lassen Sie mich nun ein vollständiges Beispiel zeigen, wie die Integration in der Praxis aussieht. Stellen Sie sich ein typisches RPG-Szenario vor:

# Beispiel-Skript: Vollständiger NPC-Dialog-Workflow

import requests
import time

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


Verschiedene NPC-Konfigurationen für verschiedene Charaktertypen

NPC_PROFILES = {
    "händler": {
        "system": """Du bist 'Aldric der Waffenhändler', ein stämmiger 
        Zwerg mit Vorliebe für Qualitätswaffen. Du sprichst direkt und 
        sachlich. Du erwähnst oft den 'Sturmhammer' deines Großvaters.
        Du bietest nur Waffen der Stufe 3-5 an.
        Antworte in 1-2 Sätzen.""",
        "greeting": "Grüße, Krieger! Suchst du eine Klinge, die zuschlägt?"
    },
    "heilerin": {
        "system": """Du bist 'Schwester Elara', eine junge Heilerin im 
        Kloster. Du bist einfühlsam und bescheiden. Du behandelst alle 
        Patienten unabhängig von ihrer Herkunft. Du erwähnst gelegentlich 
        deinen Glauben an das Licht.
        Antworte in 1-2 Sätzen.""",
        "greeting": "Willkommen in der Krankenstation. Wie kann ich dir helfen?"
    },
    "wirt": {
        "system": """Du bist 'Boris der Wirt', ein rundlicher Mensch mit 
        einem ansteckenden Lachen. Du führst den Gasthof 'Zum Goldenen 
        Fass'. Du kennst alle Gerüchte im Dorf und tratschst gerne.
        Antworte in 2-3 Sätzen.""",
        "greeting": "Ho-ho! Willkommen, willkommen! Was darf's sein? Bier? Essen? Oder ein Zimmer?"
    }
}


class GameNPC:
    """Klasse zur Verwaltung eines einzelnen NPC-Dialogs"""
    
    def __init__(self, npc_type, api_key):
        self.npc_type = npc_type
        self.api_key = api_key
        self.profile = NPC_PROFILES[npc_type]
        self.conversation = []
        self.total_cost = 0.0
        
    def greet(self):
        """Gibt die Begrüßung des NPC zurück"""
        return self.profile["greeting"]
    
    def chat(self, player_message):
        """Führt einen Dialog mit dem NPC"""
        # Nachrichten zusammenstellen
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.profile["system"]}
        ] + self.conversation + [
            {"role": "user", "content": player_message}
        ]
        
        payload = {
            "model": "deepseek-v3.2",
            "messages": messages,
            "temperature": 0.75,
            "max_tokens": 120
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        start_time = time.time()
        
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=10
        )
        
        latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            npc_reply = result["choices"][0]["message"]["content"]
            usage = result.get("usage", {})
            
            # Konversation aktualisieren
            self.conversation.append({"role": "user", "content": player_message})
            self.conversation.append({"role": "assistant", "content": npc_reply})
            
            # History begrenzen
            if len(self.conversation) > 20:
                self.conversation = self.conversation[-20:]
            
            # Kosten berechnen
            cost = ((usage.get("prompt_tokens", 0) + usage.get("completion_tokens", 0)) / 1_000_000) * 0.42
            self.total_cost += cost
            
            return {
                "reply": npc_reply,
                "latency_ms": round(latency_ms, 2),
                "tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
                "cost_so_far": round(self.total_cost, 4)
            }
        else:
            return {
                "error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}",
                "latency_ms": round(latency_ms, 2)
            }
    
    def reset(self):
        """Setzt die Konversation zurück"""
        self.conversation = []
        self.total_cost = 0.0



==== DEMO: Interaktive Spielszene ====

def run_game_demo():
    """Führt eine Beispielszene mit drei NPCs durch"""
    
    print("=" * 60)
    print("WILLKOMMEN ZUM ROLLENSPIEL-DEMO")
    print("=" * 60)
    
    npcs = {
        "1": GameNPC("händler", API_KEY),
        "2": GameNPC("heilerin", API_KEY),
        "3": GameNPC("wirt", API_KEY)
    }
    
    print("\nVerfügbare NPCs:")
    print("  [1] Aldric der Waffenhändler")
    print("  [2] Schwester Elara (Heilerin)")
    print("  [3] Boris der Wirt")
    
    while True:
        choice = input("\nWähle einen NPC (1-3) oder 'q' zum Beenden: ").strip()
        
        if choice.lower() == 'q':
            print("\nSpiel beendet!")
            for npc_name, npc in npcs.items():
                print(f"  Gesamtgesprächskosten {npc.profile['system'].split()[2]}: ${npc.total_cost:.4f}")
            break
        
        if choice not in npcs:
            print("Ungültige Auswahl!")
            continue
        
        npc = npcs[choice]
        npc_name = npc.profile["system"].split("'")[1]
        
        print(f"\n--- {npc_name} ---")
        print(f"{npc_name}: {npc.greet()}")
        
        while True:
            player = input("Du: ").strip()
            if player.lower() in ['exit', 'back', 'zurück']:
                break
            
            result = npc.chat(player)
            
            if "error" in result:
                print(f"FEHLER: {result['error']}")
                print(f"Latenz: {result['latency_ms']}ms")
            else:
                print(f"{npc_name}: {result['reply']}")
                print(f"  [Latenz: {result['latency_ms']}ms | Tokens: {result['tokens']} | Kosten bisher: ${result['cost_so_far']}]")


if __name__ == "__main__":
    run_game_demo()

Fortgeschrittene Techniken

Parallelisierung für mehrere NPCs

In Open-World-Spielen haben Sie oft Dutzende gleichzeitig aktive NPCs. Hier ist eine optimierte Batch-Verarbeitung:

import asyncio
import aiohttp
import time

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


async def batch_npc_requests(npc_requests, max_concurrent=5):
    """
    Verarbeitet mehrere NPC-Anfragen parallel mit Ratenbegrenzung.
    
    Parameter:
    - npc_requests: Liste von Tuples (npc_id, player_message)
    - max_concurrent: Maximale gleichzeitige Anfragen
    """
    
    semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
    
    async def single_request(session, npc_id, message):
        async with semaphore:
            payload = {
                "model": "deepseek-v3.2",
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": f"Ich bin NPC #{npc_id}"},
                    {"role": "user", "content": message}
                ],
                "temperature": 0.7,
                "max_tokens": 100
            }
            
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
                "Content-Type": "application/json"
            }
            
            start = time.time()
            
            try:
                async with session.post(
                    f"{BASE_URL}/chat/completions",
                    json=payload,
                    headers=headers,
                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
                ) as response:
                    latency = (time.time() - start) * 1000
                    
                    if response.status == 200:
                        data = await response.json()
                        return {
                            "npc_id": npc_id,
                            "success": True,
                            "response": data["choices"][0]["message"]["content"],
                            "latency_ms": round(latency, 2)
                        }
                    else:
                        return {
                            "npc_id": npc_id,
                            "success": False,
                            "error": f"HTTP {response.status}",
                            "latency_ms": round(latency, 2)
                        }
            except Exception as e:
                return {
                    "npc_id": npc_id,
                    "success": False,
                    "error": str(e),
                    "latency_ms": round((time.time() - start) * 1000, 2)
                }
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [
            single_request(session, npc_id, msg) 
            for npc_id, msg in npc_requests
        ]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
    return results



==== BEISPIEL-NUTZUNG ====

async def main():
    # Simuliere 10 NPCs, die gleichzeitig antworten
    test_requests = [
        (f"NPC_{i}", f"Spieler sagt Hallo zu NPC {i}")
        for i in range(1, 11)
    ]
    
    print("Starte Batch-Verarbeitung von 10 NPC-Anfragen...")
    start_time = time.time()
    
    results = await batch_npc_requests(test_requests, max_concurrent=5)
    
    total_time = time.time() - start_time
    
    # Ergebnisse auswerten
    successful = sum(1 for r in results if r["success"])
    avg_latency = sum(r["latency_ms"] for r in results) / len(results)
    
    print(f"\n=== ERGEBNISSE ===")
    print(f"Gesamtzeit: {total_time:.2f}s")
    print(f"Erfolgreich: {successful}/{len(results)}")
    print(f"Durchschnittliche Latenz: {avg_latency:.2f}ms")
    
    for result in results:
        status = "✓" if result["success"] else "✗"
        print(f"  {status} {result['npc_id']}: {result.get('response', result.get('error'))[:50]}...")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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