# LLM Router Setup — Multi-Provider Enrichment

**Status:** ✅ Implementiert (nach Dottores Spezifikation)

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## Was ist das?

Refactored **contact_enricher.py** nutzt jetzt einen **Multi-LLM Router** mit intelligenter Eskalation:

```
Level 1: gpt-5-nano    ($0.05/M input) ← Billig starten
    ↓ Validierungsfehler → Eskalation
Level 2: gpt-5-mini    ($0.25/M input) ← Mittel
    ↓ Validierungsfehler → Eskalation
Level 3: claude-haiku  ($0.80/M input) ← Fallback (Qualität)
```

**Kostenersparnis:** ~60-70% vs. direktes Claude-Only-Enrichment

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## Setup

### 1. Kopiere .env Template

```bash
cp .env.template .env
```

### 2. Fülle .env aus

```
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
OPENAI_MODEL_LOW=gpt-5-nano
OPENAI_MODEL_MID=gpt-5-mini

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
ANTHROPIC_MODEL_HIGH=claude-haiku-4-5-20251001
```

### 3. Installiere Dependencies

```bash
pip install -r requirements.txt
```

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## Verwendung (Identisch zu alt)

```bash
# Erste 50 Kontakte anreichern
python contact_enricher.py --batch 50

# Oder ganze Kampagne
python contact_enricher.py --campaign 6

# Statistiken + Performance-Check
python contact_enricher.py --batch 1
# → druckt Statistiken mit Router-Performance
```

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## Harte Regeln (von Dottore)

1. ✅ **Kein valides JSON → kein Speichern**
   - Validierung in `llm/validator.py`
   - CRITICAL + IMPORTANT Felder sind Pflicht

2. ✅ **Jeder Provider genau 1 Versuch**
   - Router versucht Nano, dann Mini, dann Claude
   - Kein Retry auf gleichem Level

3. ✅ **Sofortige Eskalation bei Fehler**
   - Validierungsfehler → nächstes Modell
   - API-Fehler → nächstes Modell

4. ✅ **Validierungsquote nach 50 Requests**
   - <70% success rate → Modell wird downpriorisiert
   - Bleibt aber als Fallback aktiv

5. ✅ **3 Kontakte in Folge: alle Level fail → Prozess stoppen**
   - Diese Kontakte → status `needs_manual`
   - Keine weiteren API Calls (spart Kosten)

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## Architektur

### Dateistruktur

```
llm/
├── __init__.py              # Modul-Einstiegspunkt
├── base.py                  # Provider-Interface (abstrakt)
├── validator.py             # Gestaffelte Validierung (CRITICAL/IMPORTANT/OPTIONAL)
├── logger.py                # Audit-Logging pro Modell
├── openai_provider.py       # OpenAI (Nano & Mini)
├── anthropic_provider.py    # Anthropic (Claude Fallback)
└── router.py                # Eskalationslogik & Performance-Control
```

### Logik-Flow

```
contact_enricher._enrich_contact()
    │
    ├─→ Website scrapen (oder cache)
    │
    ├─→ Prompt generieren (_build_enrichment_prompt)
    │
    ├─→ run_enrichment(prompt, contact_id)  [FROM llm/router.py]
    │   │
    │   ├─→ Level 1: OpenAI Nano
    │   │   - extract() + JSON-parse
    │   │   - validate() (CRITICAL + IMPORTANT)
    │   │   - ✓ Erfolg → RETURN
    │   │   - ✗ Fehler → Eskalation
    │   │
    │   ├─→ Level 2: OpenAI Mini
    │   │   - [same as Level 1]
    │   │
    │   ├─→ Level 3: Claude Haiku
    │   │   - [same as Level 1]
    │   │
    │   └─→ Alle Level fail → Error Handling
    │       - consecutive_fails++
    │       - Wenn >=3 → Prozess STOP
    │       - Kontakt → needs_manual
    │
    ├─→ Speichern (nur bei success=True)
    │
    └─→ Logging (model, tokens, success_rate, etc.)
```

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## Validierung

**CRITICAL Felder** (ALLE müssen vorhanden sein):
- `pain_point` — das Problem der Firma
- `icp_recommended_product` — unser Angebot
- `company_description` — was die Firma macht

**IMPORTANT Felder** (mindestens 2/2 müssen vorhanden sein):
- `company_size` — Mitarbeiterzahl
- `headquarters` — Standort

**OPTIONAL Felder** (nice-to-have):
- `founding_year`, `technology_stack`, `key_products`, `linkedin_url`, etc.

→ Wenn Validierung feilt → nächstes Modell

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## Performance-Monitoring

Nach 50 Kontakten:

```
Success Rate pro Modell:
- gpt-5-nano: 45/50 = 90% ✓ Weiterhin Level 1
- gpt-5-mini: 35/50 = 70% ✓ Grenzwert, ok
- gpt-5-mini: 32/50 = 64% ✗ <70% → Downpriorisiert
  (bleibt aber als Fallback aktiv!)
```

→ Router passe sich automatisch an

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## Statistiken

Nach Batch-Run:

```
=== Enrichment Statistics ===
  gpt-5-nano: 45/50 (90.0%) | 500000 tokens
  gpt-5-mini: 35/50 (70.0%) | 350000 tokens
  claude-haiku: 5/50 (10.0%) | 100000 tokens

Router Status:
  Consecutive failures: 0/3
  Downprioritized models: ['gpt-5-mini']
```

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## Fehlerbehandlung

### 3 Kontakte in Folge: FAIL

```
[123] ALL LEVELS FAILED. Consecutive failures: 3/3
→ Aborting enrichment process. Setting to needs_manual.
```

→ Prozess stoppt (spart Kosten!)

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## API-Keys konfigurieren

### OpenAI

1. Gehe zu https://platform.openai.com/api-keys
2. Erstelle einen neuen Key
3. `.env`: `OPENAI_API_KEY=sk-proj-...`

### Anthropic

1. Gehe zu https://console.anthropic.com/
2. Erstelle einen neuen Key
3. `.env`: `ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...`

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## Kosten-Tracking

Jeder API Call wird geloggt mit:
- contact_id
- model_used
- level
- success (true/false)
- validation_result
- tokens_used

→ Später: Kosten-Dashboard möglich

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## Problembehebung

**"OPENAI_API_KEY nicht gesetzt"**
→ Kopiere `.env.template` zu `.env` und fülle aus

**"Alle Level fehlgeschlagen"**
→ Kontakt wurde zu `needs_manual` gesetzt
→ Überprüfe: Website erreichbar? JSON-Format korrekt?

**"Modell wird downpriorisiert"**
→ Nach 50 Requests: <70% success rate
→ Normalverhalten, Fallback bleibt aktiv

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## Nächste Schritte

1. ✅ Setup .env
2. ✅ `pip install -r requirements.txt`
3. ✅ Test: `python contact_enricher.py --batch 5`
4. ✅ Monitor: Schaue auf Statistiken
5. ✅ Scale: `python contact_enricher.py --campaign 6`

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*Implementiert nach Dottores Spezifikation: 7 Punkte, Zero Ambiguity*