Brummel
cbb072d0cc
When an LLM analysis fails, a `.analysis_failed.json` marker is created. If no document exists yet and the auto-trigger is blocked by this marker, the case page must display a banner. This banner provides the failure reason and a button to retry the analysis, ensuring users are not left in a dead-end state. The `read_failure_marker` function is made public to allow the web layer to access this failure information. The `CasePageTemplate` is updated to include `analysis_failed` data, which conditionally renders the new `.failure-banner` HTML. This change prevents cases from becoming unrecoverable due to transient LLM errors.
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# Ionos LLM API: Quirks und Workarounds
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**Stand:** 2026-05-03 — empirisch ermittelt gegen
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`https://openai.inference.de-txl.ionos.com/v1/chat/completions`.
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Verhalten kann sich aendern; Datum oben mit dem aktuellen Test-Befund
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abgleichen, bevor man auf diese Notizen baut.
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## TL;DR
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- Die **Marketing-Doku** unter `docs.ionos.com/cloud/ai/...` ist
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unvollstaendig. Die dort gezeigten Beispiele fuer Llama 3.1 405B FP8
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laufen in der Praxis in einen Gateway-Timeout, weil sie wesentliche
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Parameter weglassen.
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- Die **echte aktuelle API-Spezifikation** liegt unter
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`https://api.ionos.com/docs/inference-openai/v1/`. Das ist eine
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Redoc-Seite mit eingebetteter OpenAPI-3.0.3-Spec — die einzige
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verlaessliche Quelle fuer unterstuetzte Parameter, Defaults und Limits.
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- Llama 3.1 405B FP8 hat einen **vLLM-Tokenizer-Bug**: das
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End-of-Turn-Token `<|eot_id|>` wird als Klartext-String
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`assistant\n\n` ausgegeben statt als Special-Token. Folge: der
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offizielle `stop`-Parameter mit `<|eot_id|>` feuert nie, das Modell
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laeuft bis `max_tokens` voll.
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- **Empfohlene Loesung fuer Doctate**: `response_format: json_schema`.
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Schema-erzwungenes Decoding stoppt natuerlich am schliessenden `}`,
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funktioniert modell-agnostisch und braucht keine Provider-spezifischen
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Workarounds.
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## So kommt man an die richtige API-Info
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### Verfuegbare Modelle abfragen
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Die Marketing-Doku listet Modelle, ist aber nicht immer synchron mit dem
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Backend. Authoritative Liste:
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```bash
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curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
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https://openai.inference.de-txl.ionos.com/v1/models | jq .
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```
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Aktuell (2026-05-03) verfuegbar:
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| Modell | Kategorie | Anmerkung |
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|---|---|---|
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| `meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct` | Chat | schnell, klein |
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| `meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8` | Chat | siehe Quirks unten |
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| `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct` | Chat | stoppt sauber, <1s |
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| `mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407` | Chat | ungetestet |
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| `mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct` | Chat | siehe Doctate-Memory |
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| `openai/gpt-oss-120b` | Reasoning | stoppt sauber, vorherige Doctate-Wahl |
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| `BAAI/bge-m3`, `bge-large-en-v1.5` | Embedding | – |
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| `sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2` | Embedding | – |
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| `meta-llama/CodeLlama-13b-Instruct-hf` | Code | – |
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| `Qwen/Qwen3-Coder-Next` | Code | – |
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| `lightonai/LightOnOCR-2-1B` | OCR | – |
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| `black-forest-labs/FLUX.1-schnell` | Bild | – |
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### Aktuelle OpenAPI-Spec extrahieren
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Die Redoc-Seite rendert die Spec clientseitig — `openapi.json` ist nicht
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unter einer stabilen URL erreichbar, sondern liegt eingebettet im HTML
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als JavaScript-Variable `__redoc_state`. Extraktion mit Brace-Balancing,
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weil ein Regex auf `</script>` zu viel mitnimmt:
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```python
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import json, re
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import urllib.request
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html = urllib.request.urlopen(
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"https://api.ionos.com/docs/inference-openai/v1/").read().decode()
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start = html.find('{"menu":{"activeItemIdx":-1}')
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depth, in_str, esc = 0, False, False
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for i, c in enumerate(html[start:], start):
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if in_str:
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if esc: esc = False
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elif c == '\\': esc = True
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elif c == '"': in_str = False
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else:
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if c == '"': in_str = True
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elif c == '{': depth += 1
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elif c == '}':
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depth -= 1
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if depth == 0:
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end = i + 1; break
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spec = json.loads(html[start:end])['spec']['data']
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print(json.dumps(spec['paths']['/v1/chat/completions']['post'], indent=2))
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```
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### Parameter-Schema fuer `chat/completions` (Stand 2026-05-03)
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Wichtige Defaults und Limits aus der Spec (Auszug, fett = abweichend von
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OpenAI):
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| Parameter | Typ | Default | Anmerkung |
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|---|---|---|---|
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| `model` | string | required | – |
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| `messages` | array | required | – |
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| `temperature` | number | **1** | – |
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| `top_p` | number | **-1** | Sentinel fuer "deaktiviert" |
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| `n` | int | 1 | – |
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| `stream` | bool | false | – |
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| `stop` | array | – | **max 4 Sequenzen** |
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| `max_tokens` | int | **16** | **deprecated** zugunsten `max_completion_tokens` |
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| `max_completion_tokens` | int | **16** | – |
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| `presence_penalty` | number | 0 | – |
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| `frequency_penalty` | number | 0 | – |
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| `logit_bias` | object | – | Token-ID -> Bias |
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| `response_format` | object | – | `text` / `json_object` / `json_schema` |
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| `tools`, `tool_choice` | – | – | Function Calling |
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**Nicht exposed** (wuerde es mit anderen vLLM-Backends geben):
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`repetition_penalty`, `min_p`, `top_k`, `skip_special_tokens`,
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`ignore_eos`, `stop_token_ids`. Wer diese vLLM-Backdoors braucht, ist
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auf Ionos falsch.
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### Warum die Marketing-Doku nicht reicht
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`https://docs.ionos.com/cloud/ai/ai-model-hub/models/llms/meta-llama-3-1-405b`
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zeigt das Beispiel:
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```json
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{ "model": "...405B-FP8", "messages": [...],
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"temperature": 0.7, "max_tokens": 100 }
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```
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Das funktioniert nur deshalb, weil `max_tokens: 100` zufaellig klein
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genug ist, um vor Quirk B (siehe unten) zurueckzukommen. Sobald man
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realistische Ausgabelaengen will (z.B. 2k+ Tokens fuer einen Arztbrief),
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laeuft die Combo in den Gateway-Timeout, weil die Doku den Tokenizer-Bug
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nicht erwaehnt und die Empfehlungen nicht praxistauglich validiert sind.
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## Llama 3.1 405B FP8: Drei Quirks
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### Quirk A — `<|eot_id|>` wird als ASCII geleakt
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Das Llama-3.1-Chat-Template nutzt `<|eot_id|>` (End-of-Turn) als
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Stop-Marker. Auf Ionos's vLLM-Deployment ist dieses Token nicht
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korrekt im Tokenizer als Special-Token registriert. Folge: das Modell
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emittiert es als die einzelnen ASCII-Zeichen `a s s i s t a n t \n \n`
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und labert weiter. Beobachtbar an Outputs der Form:
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```
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Hallo! Wie kann ich helfen?assistant\n\n
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Oder moechtest du einfach plaudern?assistant\n\n
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Entschuldigung, ich habe mich wiederholt...assistant\n\n
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```
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Konsequenz: der `stop`-Parameter mit `["<|eot_id|>"]` greift nie, weil
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diese String-Sequenz nicht im Output auftaucht. Workarounds:
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| Workaround | Funktioniert | Sauber? |
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|---|---|---|
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| `stop: ["assistant"]` zusaetzlich | ja, 0.79 s fuer "Sag hallo." | unsauber, Provider-Bug-Patch |
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| System-Prompt instruiert eigenen End-Marker, `stop` matcht ihn | ja, 0.89 s | mittel, Instruction-Drift moeglich |
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| `response_format: json_schema` | ja, 0.84 s | sauber, offizielles Feature |
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### Quirk B — Ohne `max_tokens` laeuft das Modell bis Context-Ceiling
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Da das Modell selbst keinen Stop-Token emittiert (Quirk A) und
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`max_tokens` Default = 16 nur theoretisch greift, generiert FP8-405B
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auf vielen Pfaden bis zum Kontext-Limit (128k Tokens) weiter. Bei
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~20 tok/s Generierungsrate sind das ~107 Minuten — laenger als jeder
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Gateway-Timeout. Beobachtung: HTTP 504 "stream timeout" nach ~3
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Minuten, oder schon `HTTP 000` clientseitig.
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Konsequenz: **immer** `max_tokens` (oder `max_completion_tokens`)
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explizit setzen. Realistische Werte fuer Doctate-Arztbriefe: 2048-4096.
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### Quirk C — Generierungsrate ~20-23 tok/s
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Empirisch ueber 6 Runs ermittelt (siehe Tabelle unten). Das ist deutlich
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langsamer als `Llama-3.3-70B-Instruct` (~1 s fuer 10 Tokens) und
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`gpt-oss-120b` (~0.5 s fuer 10 Tokens) auf demselben Endpoint.
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Konsequenz: praktischer Hardlimit bei ~3000 Output-Tokens, sonst
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Gateway-Timeout.
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### Empirische Datentabelle
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Alle Tests mit `meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8`,
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Input `"Sag hallo."` (ausser T22 = realer Doctate-Body, ~1.5k Prompt-Tokens):
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| Test | Parameter | Ergebnis | Tok/s |
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|---|---|---|---|
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| T1 | `temp=0`, `max_tokens=8192` | Timeout 25 s | – |
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| T3 | `temp=0`, `max_tokens=100` | 5.1 s, finish=length, 100 Tokens | 19.6 |
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| T8 | `temp=0`, `max_tokens=500` | 23 s, finish=length, 500 Tokens | 21.7 |
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||
| T9 | `temp=0`, `max_tokens=1500` | 114 s, finish=length, 1500 Tokens | 13.2 |
|
||
| T10 | `temp=0`, `max_tokens=3000` | 183 s, finish=length, 3000 Tokens | 16.4 |
|
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| T11 | `temp=0`, `max_tokens=4500` | Gateway-Timeout (curl 200 s) | – |
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| T17 | Doku-Combo + `stop:["...","assistant"]` | **0.79 s, finish=stop, 11 Tokens** | – |
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| T19 | Doku-Combo + System-Marker `<|12345|>` | **0.89 s, finish=stop, 14 Tokens** | – |
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| T21 | `response_format: json_schema` (nur `document:string`) | **0.84 s, finish=stop, 8 Tokens** | – |
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| T22 | T21 + realer Doctate-Body (1539 Prompt-Tokens) | **22.77 s, finish=stop, 482 Tokens** | 22.7 |
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Konsistenz: **`finish_reason: "length"` heisst Modell wollte
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weiter** — kein sauberer Stop. Nur die letzten vier Loesungswege
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bekommen sauberes `"stop"`.
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## Loesungswege im Vergleich
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| Loesung | Speed | Sauber | Modell-agnostisch | Kommentar |
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|---|---|---|---|---|
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| `stop: ["assistant"]` | sehr schnell | nein | nein | Patch fuer Provider-Bug; bricht im englischen Text |
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| Eigener End-Marker via System-Prompt | sehr schnell | mittel | ja | Modell kann Marker bei langem Output vergessen |
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| `response_format: json_schema` | schnell | ja | **ja** | Server erzwingt Stop ueber Grammar-Decoding |
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| Modellwechsel auf `gpt-oss-120b` / `Llama-3.3-70B` | sehr schnell | ja | – | Quirks A+B betreffen diese Modelle nicht |
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Empfehlung: **`response_format: json_schema`** als Default-Pfad fuer
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Doctate, weil derselbe Code-Pfad auf gpt-oss-120b und Llama 3.3 70B
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unveraendert weiter funktioniert. Wenn das Schema-Decoding bei
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zukuenftigen, viel groesseren Outputs Latenzprobleme macht, wechselt
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man auf einen schnelleren Modell-Endpoint, nicht zurueck auf
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String-Hacks.
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## Entscheidungsbaum
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```mermaid
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graph TD
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A[Neuer Aufruf gegen Ionos] --> B{Brauche ich strukturierten Output?}
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B -->|Ja oder unsicher| C[response_format: json_schema setzen]
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B -->|Nein, freier Text| D{Modell?}
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D -->|gpt-oss-120b oder Llama 3.3 70B| E[Standard-Aufruf reicht]
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D -->|Llama 3.1 405B FP8| F[max_tokens MUSS gesetzt sein]
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F --> G{Wie soll gestoppt werden?}
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G -->|Sauber via Schema| C
|
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G -->|String-Hack ok| H["stop: array enthaelt 'assistant'"]
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G -->|Eigener Marker| I[System-Prompt instruiert + stop matcht]
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C --> J[Output ist JSON, server-seitig parsen]
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E --> K[Output direkt nutzen]
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H --> K
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I --> K
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```
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## Quellen und Verweise
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- API-Endpoint: `https://openai.inference.de-txl.ionos.com/v1/chat/completions`
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- Authoritative API-Doku (Redoc):
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`https://api.ionos.com/docs/inference-openai/v1/`
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||
- Marketing-Doku (oft veraltet, mit Vorsicht geniessen):
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||
`https://docs.ionos.com/cloud/ai/ai-model-hub`
|
||
- vLLM-Tokenizer-Hintergrund (warum `<|eot_id|>` als ASCII leakt):
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||
Llama-3.1-Chat-Template + `add_special_tokens=False`-Detokenization-Pfad.
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||
- Verwandte Doctate-Memories: `project_canary_ollama_vram_conflict`,
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`project_mistral_24b_silent_deletion`,
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`feedback_no_inline_llm_in_handlers`.
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## Wartungshinweis
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Diese Datei dokumentiert Verhalten zu einem Zeitpunkt. Bevor man bei
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einem neuen Bug auf diese Workarounds setzt, immer zuerst pruefen, ob:
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1. Die Modellliste sich geaendert hat (`/v1/models`).
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2. `<|eot_id|>` mittlerweile im Output sauber als Token statt als
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`assistant\n\n` ankommt — dann ist Quirk A behoben und die
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String-Hacks koennen weg.
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3. Die OpenAPI-Spec neue/geaenderte Parameter zeigt.
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Datum oben aktualisieren, wenn man verifiziert hat, dass diese
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Dokumentation noch dem realen Backend-Verhalten entspricht.
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