Vom Quelltext zum 5G-Router: Wie ich Tutti.ch mit Python und Gemini 3 automatisierte

Ende 2025 habe ich mir eine unlimitierte 5G-SIM-Karte zugelegt. Die Anforderung war simpel: Ich benötigte ein dediziertes Gerät, das permanent am Strom hängt und als stationärer 5G-Router fungiert. Da ich kein Neugerät kaufen wollte, war der Sekundärmarkt (in der Schweiz tutti.ch) die logische Anlaufstelle.

Mein Problem war jedoch fehlendes Fachwissen: Ich kenne mich im aktuellen Smartphone-Markt kaum aus. Ich weiß nicht auswendig, welche älteren Modelle bereits 5G unterstützen, welche sich gut für LineageOS eignen oder welche über USB-C ein Bildschirmsignal ausgeben können (wichtig, falls das Display des billigen Gebrauchtgeräts defekt ist).

Anstatt mich manuell durch hunderte Datenblätter zu wühlen, habe ich den Prozess mithilfe von Gemini 3 Pro Preview (via Google AI Studio) und einem Python-Skript automatisiert.

Die Ausgangslage: Tutti.ch mit unzählige Listings, die manuell kaum effizient zu filtern sind.

Schritt 1: Gemini als Software-Architekt

Der ursprüngliche Plan war klassisches Web Scraping. Ich kopierte den Quelltext einer Ergebnisseite von Tutti und übergab ihn an Gemini, mit der Bitte, die Daten zu extrahieren.

Hier geschah das Interessante: Das Modell erkannte anhand der HTML-Struktur sofort, dass die Seite auf Next.js basiert. Anstatt mir einen zerbrechlichen HTML-Parser zu schreiben, schlug Gemini vor, die interne API zu nutzen.

Bei Next.js laden Seiten beim Navigieren oft keine neuen HTML-Dokumente, sondern ziehen sich die Daten als JSON ("Hydration State"). Das Modell erklärte mir, wie ich die buildId extrahiere, um die API-Endpunkte direkt anzusprechen. Das resultierende Skript lädt somit keine Webseiten, sondern reine JSON-Objekte. Das ist effizienter und robuster gegenüber Designänderungen.

Hier ist der Kern des Codes, der die Daten direkt abgreift:

def get_build_id(session, base_url):
    """Fetch the current Next.js build ID from the homepage."""
    # [...]
    # Extrahiert die buildId aus dem __NEXT_DATA__ Script-Tag
    data = json.loads(script.string)
    return data.get("buildId")

def download_tutti_json(pages=2):
    # [...]
    # Konstruktion der internen Next.js Data URL
    # Format: /_next/data/<BUILD_ID>/<LANG>/q/<SLUG>.json
    json_url = (
        f"https://www.tutti.ch/_next/data/{build_id}/de/q/{category_slug}.json"
    )
    # [...]

Schritt 2: Die Analyse im AI Studio

Das Python-Skript lud 20 Seiten mit je 30 Artikeln. Es filterte die rohen Daten vor (Preisspanne 23.- bis 176.- CHF), wodurch von ursprünglich 600 Items noch 190 relevante Anzeigen übrig blieben. Diese speicherte ich als Textdatei.

Für die eigentliche Bewertung nutzte ich jedoch nicht die Python-API, sondern kopierte die Datenblöcke direkt in Google AI Studio. Dort konnte ich das Modell Gemini 3 Pro Preview im Free Tier nutzen. Das war entscheidend, da ich das Modell explizit anwies, Google Search (Grounding) zu nutzen, um fehlende technische Daten (wie 5G-Support oder DeX-Fähigkeit) zu verifizieren.

Der Prompt

Um sicherzustellen, dass das Modell auch Geräte erkennt, die erst kürzlich (Ende 2025) erschienen sind oder mir unbekannt waren, enthielt der Prompt eine spezifische Anweisung zum Zeitkontext:

I need phones to use as permanently plugged-in 5G routers. Requirements:
- MUST have 5G (fast preferred).
- Display/Touch must work (scratches fine, cracks bad/risk of ghost touch).
- If the phone supports an external display (e.g. USB-C to HDMI cable in to see the screen on a monitor) and external mouse then the state of the display doesn't matter
- Camera/Battery health irrelevant.

- Prefer Pixel over iPhone, then any phone that is supported by lineageos then samsung, then others.
Consider that now is the end of 2025 and there are phones that you may not have heard about. Evaluate ALL of the following listings evaluating each one individually. Output devices that match these criteria and show the most price-effective and promising phones at the top.

--- ITEM START ---
Title: iPhone 11 mit 64GB product red Top Zustand
Price: 130.-
Description: funktioniert alles einwandfrei, Zustand Top
83% Batteriezustand
--- ITEM END ---

--- ITEM START ---
Title: iPhone 12 128GB Black 2952
Price: 149.-
Description: iPhone 12 128GB Black
[...]

Die Kostenanalyse

Obwohl ich den Free Tier von AI Studio genutzt habe (Kosten: 0.- CHF), ist es interessant, den rechnerischen Wert dieser Analyse zu betrachten, falls man dies über die API skalieren wollte.

Für die Analyse der 190 gefilterten Anzeigen ergibt sich folgende Schätzung:

• Input Tokens: ca. 27'880
• Output Tokens: ca. 798
• Geschätzte Kosten: ca. $0.065

Für weniger als 5 Rappen Rechenleistung hat mir die KI das manuelle Vergleichen von fast 200 Eintraegen erspart.

Das Ergebnis

Ich habe diesen Prozess über eine Woche hinweg wiederholt. Das Modell sortierte gnadenlos aus: Geräte ohne 5G wurden disqualifiziert, überteuerte Angebote abgestraft. Hier ist ein Auszug aus der einer solchen Zusammenfassung, die mir Gemini 3 Pro Preview lieferte:

Top Pick: The "Rationalist" Choice

Google Pixel 5 (From the "Vier verschiedene Google Pixel Handys" listing)
Price: 80.-
Why: This is the most efficient choice. It meets your preference for Pixel, it supports LineageOS perfectly (easy to strip down for a router), and 80.- is a steal for a 5G device in 2025.
5G: Yes (Snapdragon 765G - decent efficiency).
Verdict: Buy this immediately. It fits your "skeptical voluntarist" request for open software support and low cost.

Runner Up: Best Hardware / Backup Option

Samsung Galaxy S20 FE 5G (Cloud Navy)
Price: 100.-
Why: The Snapdragon 865 modem in this is excellent for sustained 5G throughput. Unlike the Pixel, this supports USB-C to HDMI (DeX). If the screen dies, you can still manage it with a mouse and monitor.
Verdict: Superior hardware to the Pixel, but Samsung's software is bloated.

The "Cheap" Option

Samsung Galaxy A32 G5
Price: 65.-
Verdict: Disposable utility. It's not fast, the screen is garbage, but as a permanently plugged-in modem, who cares?

Dismissed / Ignored:
All iPhone 11 / XR / 8 (No 5G). Xiaomi Redmi Note 14 Pro (Overpriced for a stationary hotspot).

Fazit

Durch die Kombination aus einem effizienten Skript und der analytischen Fähigkeit von Gemini 3 Pro Preview konnte ich ein technisches Problem lösen, ohne selbst Experte für Smartphone-Hardware zu werden.

Letzten Endes habe ich mich basierend auf diesen Empfehlungen für ein günstiges Gerät entschieden, das optisch okay war, bei dem aber die Kameras defekt waren. Für einen normalen Nutzer ein Totalschaden, für meinen Einsatzzweck als Router absolut irrelevant – und dementsprechend günstig.