Nous avons tous vécu ce moment. Un lundi matin, votre pipeline de contenu génère 10 000 articles pour votre catalogue e-commerce. À 9h47, tout s'arrête. Dans votre terminal, le message impitoyable s'affiche : ConnectionError: timeout après 30000ms — Taux de requêtes dépassé. Votre équipe marketing attend, votre lancement de produit est compromis, et votre facture API vient de grimper de 340% par rapport au mois dernier. Ce scénario catastrophe, je l'ai vécu trois fois avant de comprendre la règle fondamentale : le choix entre Batch API et API temps réel n'est pas une question technique, c'est une question économique. Après six mois d'optimisation intensive sur HolySheep AI, j'ai réduit notre facture mensuelle de 2 400 $ à 380 $ tout en quadruplant notre volume de production. Voici exactement comment j'ai procédé.

Comprendre les Deux Paradigmes Fondamentaux

Avant de foncer tête baissée dans le code, posons les bases. L'API Batch et l'API temps réel ne sont pas simplement deux façons d'appeler le même service ; elles représentent deux philosophies radicalement différentes de la consommation de ressources IA. L'API temps réel (souvent appelée streaming ou synchronous) répond immédiatement à chaque requête individuelle. Vous envoyez un prompt, vous recevez une réponse. Simple, prévisible, mais coûteux quand le volume explose. L'API Batch, quant à elle, accumule plusieurs requêtes pour les traiter en une seule opération groupée. Le compromis est simple : vous acceptez un délai de traitement en échange d'une réduction de coût drastique. HolySheep AI propose les deux modalités, et la maîtrise de ce levier peut représenter une économie de 65 à 85% sur vos factures mensuelles.

Le Principe Mathématique Derrière l'Économie

La différence de coût entre les deux approches s'explique par l'allocation des ressources computationnelles. Quand vous envoyez une requête temps réel, HolySheep AI alloue un slot de traitement dédié pendant toute la durée de génération. Ce slot reste réservé même si le modèle génère du texte pendant 45 secondes — et vous payez pour chaque seconde. Avec l'API Batch, plusieurs clients partagent les mêmes ressources de calcul pendant des fenêtres de traitement optimisées. Le modèle traite potentiellement des centaines de requêtes simultanément, ce qui réduit le coût par token de manière exponentielle. En pratique, sur HolySheep AI, le prix par million de tokens passe de 0,42 $ (DeepSeek V3.2) à 0,07 $ en mode Batch — soit une réduction de 83% pour les gros volumes.

Tableau Comparatif : Batch vs Temps Réel sur HolySheep AI

Critère API Temps Réel API Batch Gagnant
Latence <50ms (HolySheep) 5 à 30 minutes Temps Réel
Prix DeepSeek V3.2 / MTok 0,42 $ 0,07 $ Batch (économie 83%)
Prix GPT-4.1 / MTok 8,00 $ 1,20 $ Batch (économie 85%)
Prix Gemini 2.5 Flash / MTok 2,50 $ 0,35 $ Batch (économie 86%)
Volume optimal <100 req/heure >500 req/heure Contextuel
Cas d'usage typique Chatbots, assistants Catalogues, rapports, SEO —
Gestion d'erreur Immédiate Requiert retry logic Temps Réel
Complexité d'implémentation Basse Moyenne Temps Réel

Architecture de Notre Pipeline de Contenu : Le Code Complet

Après des semaines de tests, j'ai développé une architecture hybride qui route automatiquement les requêtes vers le endpoint approprié selon la nature du contenu demandé. Voici l'implémentation complète en Python, prête à l'emploi.

# holy_sheep_pipeline.py
import aiohttp
import asyncio
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class RequestPriority(Enum):
    URGENT = "urgent"       # Chatbot, assistance client
    NORMAL = "normal"      # Contenu standard
    BATCH = "batch"        # Catalogues, rapports, SEO massifs

@dataclass
class ContentRequest:
    prompt: str
    priority: RequestPriority
    content_type: str
    callback_url: str = None

class HolySheepPipeline:
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.batch_queue: List[ContentRequest] = []
        self.batch_lock = asyncio.Lock()
        
    async def route_request(self, request: ContentRequest) -> Dict[str, Any]:
        """Route automatiquement vers Batch ou Temps Réel"""
        
        if request.priority == RequestPriority.URGENT:
            return await self._call_realtime(request)
        elif request.priority == RequestPriority.BATCH:
            return await self._queue_for_batch(request)
        else:
            # Logique hybride : moins de 50 req → temps réel
            count = await self._get_queue_count()
            if count < 50:
                return await self._call_realtime(request)
            return await self._queue_for_batch(request)
    
    async def _call_realtime(self, request: ContentRequest) -> Dict[str, Any]:
        """Appel temps réel — latence <50ms garantie HolySheep"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": "deepseek-v3.2",
            "messages": [{"role": "user", "content": request.prompt}],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 2000
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
            ) as response:
                if response.status == 200:
                    return await response.json()
                elif response.status == 401:
                    raise ConnectionError("401 Unauthorized — Clé API invalide ou expirée")
                elif response.status == 429:
                    raise ConnectionError("429 Rate Limited — Réessayez dans 60 secondes")
                else:
                    raise ConnectionError(f"Erreur {response.status}: {await response.text()}")
    
    async def _queue_for_batch(self, request: ContentRequest) -> Dict[str, Any]:
        """Ajoute à la file d'attente Batch"""
        async with self.batch_lock:
            self.batch_queue.append(request)
            
            if len(self.batch_queue) >= 100:
                return await self._process_batch()
            
            return {"status": "queued", "position": len(self.batch_queue)}
    
    async def _process_batch(self) -> Dict[str, Any]:
        """Traite le lot complet — économie 83% sur DeepSeek V3.2"""
        async with self.batch_lock:
            if not self.batch_queue:
                return {"status": "empty_queue"}
            
            batch_requests = self.batch_queue.copy()
            self.batch_queue.clear()
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # Format Batch optimisé HolySheep
        payload = {
            "model": "deepseek-v3.2-batch",
            "requests": [
                {"custom_id": f"req_{i}", "prompt": req.prompt}
                for i, req in enumerate(batch_requests)
            ],
            "priority": "normal"
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.BASE_URL}/batch",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=600)
            ) as response:
                if response.status == 200:
                    result = await response.json()
                    return {
                        "status": "batch_submitted",
                        "batch_id": result.get("batch_id"),
                        "estimated_time": result.get("completion_time", "10-15 min")
                    }
                raise ConnectionError(f"Batch failed: {response.status}")


Exemple d'utilisation

async def main():
    pipeline = HolySheepPipeline("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # Urgent — Chatbot client
    urgent_request = ContentRequest(
        prompt="Réponds à : 'Où est ma commande #12345 ?'",
        priority=RequestPriority.URGENT,
        content_type="chatbot"
    )
    
    # Batch — 500 descriptions produits SEO
    batch_requests = [
        ContentRequest(
            prompt=f"Génère une description SEO pour : {produit}",
            priority=RequestPriority.BATCH,
            content_type="product_description"
        )
        for produit in ["Montre Connectée X1", "Casque Bluetooth Pro", "Tapis de course Fold 3000"]
    ]
    
    # Traitement parallèle
    results = await asyncio.gather(
        pipeline.route_request(urgent_request),
        *[pipeline.route_request(req) for req in batch_requests]
    )
    
    print(results)

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

Stratégie d'Optimisation par Cas d'Usage

La vraie magie opère quand on adapte la stratégie au type de contenu. J'ai identifié quatre profils distincts qui couvrent 95% des besoins en génération de contenu.

Profil 1 : Chatbot et Assistance Client

Ici, la latence est votre ennemie mortelle. Un client qui attend 30 secondes pour une réponse va fuir vers la concurrence. Le temps réel est obligatoire, et HolySheep AI delivers avec une latence mesurée à 47ms en moyenne sur notre monitoring de mars 2026. Le coût par interaction reste négligeable (environ 0,0002 $ pour une réponse de 500 tokens) comparé à la valeur client récupérée. Pour 10 000 conversations mensuelles, comptez environ 2 $ avec DeepSeek V3.2 en temps réel.

Profil 2 : Génération de Contenu Marketing

Les descriptions produits, articles de blog, newsletters — le.Batch est votre meilleur ami. Le délai de 15-30 minutes entre la soumission et la réception est acceptable puisque ces contenus ne sont pas consultés immédiatement. Pour notre catalogue e-commerce de 50 000 références, nous générons 5 000 descriptions par nuit en mode Batch. Coût mensuel : 350 $ contre 2 100 $ en temps réel. L'économie de 83% représente 1 750 $ réinvestis chaque mois en acquisition de trafic.

Profil 3 : Analyses et Rapports

Les rapports mensuels, synthèses de données, analyses concurrentielles partagent la même caractéristique : ils sont traités par lots de données structurées. Le Batch est ici particulièrement adapté car vous pouvez soumettre des centaines de prompts simultanément via le système de requêtes groupées HolySheep. Un rapport de 100 pages généré en 8 minutes pour environ 0,35 $ avec Gemini 2.5 Flash en Batch.

Profil 4 : Applications Hybrides

C'est le cas le plus complexe mais aussi le plus intéressant. Imaginons une plateforme SaaS qui génère des devis personnalisés. Le premier jet rapide (résumé des options) passe en temps réel pour impressionner le client. Le détail exhaustif (spécifications techniques, comparaisons) est traité en Batch. Notre implémentation utilise le code de routing présenté précédemment pour basculer automatiquement selon le type de demande.

Script de Monitoring et Alertes Automatisées

La surveillance proactive de votre consommation est essentielle pour éviter les surprises sur votre facture. Ce script Python vous envoie des alertes Telegram quand vos seuils sont atteints.

# holy_sheep_monitor.py
import requests
import schedule
import time
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict

class HolySheepCostMonitor:
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    PRICING = {
        "deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42, "batch_discount": 0.83},
        "gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 8.0, "batch_discount": 0.85},
        "gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50, "batch_discount": 0.86},
    }
    
    def __init__(self, api_key: str, telegram_token: str, chat_id: str):
        self.api_key = api_key
        self.telegram_token = telegram_token
        self.chat_id = chat_id
        self.daily_usage = defaultdict(float)
        self.monthly_budget = 500.0  #Budget en dollars
        self.alert_threshold = 0.75  #Alerte à 75% du budget
    
    def get_usage_stats(self) -> dict:
        """Récupère les statistiques d'utilisation HolySheep"""
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        
        response = requests.get(
            f"{self.BASE_URL}/usage",
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 401:
            raise ConnectionError("Clé API expirée — Renovuez dans votre dashboard HolySheep")
        
        return response.json()
    
    def calculate_daily_cost(self, stats: dict) -> float:
        """Calcule le coût journalier basé sur le modèle utilisé"""
        total_cost = 0.0
        
        for entry in stats.get("data", []):
            model = entry.get("model", "deepseek-v3.2")
            input_tokens = entry.get("usage", {}).get("input_tokens", 0)
            output_tokens = entry.get("usage", {}).get("output_tokens", 0)
            
            if model in self.PRICING:
                input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * self.PRICING[model]["input"]
                output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * self.PRICING[model]["output"]
                total_cost += input_cost + output_cost
            else:
                # Modèle inconnu — estimation DeepSeek
                total_cost += (input_tokens + output_tokens) / 1_000_000 * 0.42
        
        return round(total_cost, 2)
    
    def send_telegram_alert(self, message: str):
        """Envoie une alerte via Telegram"""
        url = f"https://api.telegram.org/{self.telegram_token}/sendMessage"
        payload = {
            "chat_id": self.chat_id,
            "text": f"⚠️ Alerte HolySheep\n\n{message}",
            "parse_mode": "HTML"
        }
        requests.post(url, json=payload)
    
    def check_budget_and_alert(self):
        """Vérifie le budget et envoie une alerte si nécessaire"""
        try:
            stats = self.get_usage_stats()
            daily_cost = self.calculate_daily_cost(stats)
            
            today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
            self.daily_usage[today] = daily_cost
            
            monthly_projected = daily_cost * 30
            
            print(f"[{datetime.now()}] Coût journalier : {daily_cost} $")
            print(f"Projection mensuelle : {monthly_projected} $")
            
            if monthly_projected > self.monthly_budget:
                overspend = monthly_projected - self.monthly_budget
                self.send_telegram_alert(
                    f"🚨 Budget dépassé !\n"
                    f"Projeté : {monthly_projected} $\n"
                    f"Budget : {self.monthly_budget} $\n"
                    f"Dépassement : {overspend} $\n\n"
                    f"Solutions :\n"
                    f"• Activez le mode Batch\n"
                    f"• Réduisez max_tokens\n"
                    f"• Passez à DeepSeek V3.2"
                )
            elif monthly_projected > self.monthly_budget * self.alert_threshold:
                self.send_telegram_alert(
                    f"📊 Alerte 75% budget\n"
                    f"Projeté : {monthly_projected} $\n"
                    f"Budget : {self.monthly_budget} $\n"
                    f"Ratio : {round(monthly_projected/self.monthly_budget*100)}%"
                )
                
        except ConnectionError as e:
            print(f"Erreur de connexion : {e}")
        except Exception as e:
            print(f"Erreur inattendue : {e}")
    
    def generate_weekly_report(self):
        """Génère un rapport hebdomadaire détaillé"""
        try:
            stats = self.get_usage_stats()
            
            # Calcul par modèle
            model_costs = defaultdict(float)
            model_tokens = defaultdict(int)
            
            for entry in stats.get("data", []):
                model = entry.get("model", "unknown")
                tokens = entry.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
                cost = self.calculate_daily_cost([entry])
                
                model_costs[model] += cost
                model_tokens[model] += tokens
            
            report = "📊 Rapport Hebdomadaire HolySheep\n\n"
            for model, cost in model_costs.items():
                tokens = model_tokens[model]
                report += f"• {model}\n"
                report += f"  Tokens : {tokens:,}\n"
                report += f"  Coût : {cost} $\n\n"
            
            report += f"💰 Total : {sum(model_costs.values())} $\n"
            report += f"📈 Économie Batch : ~83% vs temps réel\n" if any("batch" in m for m in model_costs.keys()) else ""
            
            self.send_telegram_alert(report)
            
        except Exception as e:
            print(f"Erreur rapport : {e}")

def main():
    monitor = HolySheepCostMonitor(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        telegram_token="YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN",
        chat_id="YOUR_CHAT_ID"
    )
    
    # Vérification toutes les heures
    schedule.every().hour.do(monitor.check_budget_and_alert)
    
    # Rapport quotidien à 8h
    schedule.every().day.at("08:00").do(monitor.generate_weekly_report)
    
    print("Monitoring HolySheep actif...")
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(60)

if __name__ == "__main__":
    main()

Pour qui l'approche Batch est faite — et pour qui elle ne l'est pas

Le Batch est idéal pour vous si :

Le Batch n'est PAS pour vous si :

Tarification et ROI : Les Chiffres Qui Comptent

Analysons concrètement l'impact financier du choix d'architecture. Pour une PME générant 10 000 contenus mensuels avec une longueur moyenne de 800 tokens par contenu, voici la comparaison détaillée.

Modèle IA Prix Temps Réel / MTok Prix Batch / MTok Coût Mensuel Temps Réel Coût Mensuel Batch Économie
DeepSeek V3.2 0,42 $ 0,07 $ 336 $ 56 $ 280 $ (83%)
Gemini 2.5 Flash 2,50 $ 0,35 $ 2 000 $ 280 $ 1 720 $ (86%)
GPT-4.1 8,00 $ 1,20 $ 6 400 $ 960 $ 5 440 $ (85%)

Calcul du Retour sur Investissement

En passant de Gemini Flash temps réel à DeepSeek V3.2 en Batch, vous économisez 1 720 $ par mois. Sur une année, cela représente 20 640 $. Si votre équipe utilise ces économies pour financer une campagne Google Ads générant 50 $ de chiffre d'affaires par euro investi, vous générez 103 200 $ de revenus additionnels. Le coût d'implémentation (temps développeur estimé à 8 heures × 80 $/h = 640 $) est amorti en moins d'une semaine. HolySheep AI rend cette optimisation accessible avec son taux de change préférentiel (¥1 = $1) et ses options de paiement WeChat/Alipay sans commission.

Pourquoi Choisir HolySheep AI Pour Votre Pipeline

Après avoir testé toutes les alternatives du marché, HolySheep AI s'est imposé pour quatre raisons béton. D'abord, la latence mesurée à moins de 50 millisecondes sur l'endpoint temps réel — c'est 30% plus rapide que mes tests sur OpenAI avec des modèles équivalents. Ensuite, la réduction de 83 à 86% sur les prix Batch qui transforme radicalement l'équation économique de la production de contenu à grande échelle. Troisièmement, les crédits gratuits accordés à l'inscription qui permettent de prototyper sans risquer un centime. Enfin, le support en français et l'interface de monitoring intégrée qui simplifient considérablement l'exploitation quotidienne.

Le taux de change préférentiel ¥1 = $1 est particulièrement avantageux pour les équipes chinoises ou celles qui facturent en yuan. Avec WeChat et Alipay intégrés, le processus de paiement prend moins de 30 secondes contre plusieurs minutes sur Stripe ou PayPal pour les montants importants.

Erreurs Courantes et Solutions

Erreur 1 : 401 Unauthorized — Clé API Invalide ou Expirée

Symptôme : Votre script crashe avec le message 401 Unauthorized et votre pipeline s'arrête net.

Causes possibles : La clé API a expiré (les clés HolySheep sont valides 90 jours par défaut), vous utilisez une clé de test en production, ou vous avez copié-collé un espace supplémentaire.

Solution :

# Vérification et renouvellement automatique de la clé
import requests
from datetime import datetime

class HolySheepKeyManager:
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, current_key: str):
        self.current_key = current_key
        self.new_key = None
    
    def validate_key(self) -> bool:
        """Valide la clé actuelle avant toute opération"""
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.current_key}"}
        
        response = requests.get(
            f"{self.BASE_URL}/auth/validate",
            headers=headers,
            timeout=5
        )
        
        if response.status_code == 401:
            print("⚠️ Clé invalide ou expirée — Rotation nécessaire")
            return self.rotate_key()
        elif response.status_code == 200:
            data = response.json()
            expires = data.get("expires_at")
            if expires:
                exp_date = datetime.fromisoformat(expires)
                days_left = (exp_date - datetime.now()).days
                if days_left < 7:
                    print(f"⚠️ Clé expire dans {days_left} jours — Planifiez le renouvellement")
            return True
        return False
    
    def rotate_key(self) -> bool:
        """Génère une nouvelle clé API"""
        # Récupérez une nouvelle clé via le dashboard HolySheep
        # ou utilisez l'endpoint de renouvellement si disponible
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.current_key}"}
        
        response = requests.post(
            f"{self.BASE_URL}/auth/refresh",
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 200:
            self.new_key = response.json().get("api_key")
            print(f"✅ Nouvelle clé générée : {self.new_key[:8]}...")
            return True
        return False


Utilisation defensive dans votre pipeline

manager = HolySheepKeyManager("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
if manager.validate_key():
    # Continuez le traitement
    pass
else:
    raise ConnectionError("Impossible de valider la clé API — Contactez le support HolySheep")

Erreur 2 : 429 Rate Limited — Dépassement du Taux de Requêtes

Symptôme : Vous recevez des erreurs 429 Too Many Requests même avec un volume modéré de requêtes.

Causes possibles : Vous dépassez le rate limit de votre plan (100 req/min sur le plan Starter), vous ouvrez trop de connexions simultanées, ou votre script ne respecte pas les délais de retry.

Solution :

# Système de retry intelligent avec backoff exponentiel
import asyncio
import aiohttp
from typing import Optional
import random

class HolySheepRetryHandler:
    MAX_RETRIES = 5
    BASE_DELAY = 1  # secondes
    MAX_DELAY = 120
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    async def call_with_retry(
        self,
        session: aiohttp.ClientSession,
        payload: dict,
        retry_count: int = 0
    ) -> Optional[dict]:
        """Appel API avec retry exponentiel"""
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        try:
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
            ) as response:
                
                if response.status == 200:
                    return await response.json()
                
                elif response.status == 429:
                    if retry_count < self.MAX_RETRIES:
                        # Backoff exponentiel avec jitter
                        delay = min(
                            self.BASE_DELAY * (2 ** retry_count) + random.uniform(0, 1),
                            self.MAX_DELAY
                        )
                        print(f"⏳ Rate limited — Retry dans {delay:.1f}s (tentative {retry_count + 1}/{self.MAX_RETRIES})")
                        await asyncio.sleep(delay)
                        return await self.call_with_retry(session, payload, retry_count + 1)
                    else:
                        print("❌ Nombre max de retries atteint")
                        return None
                
                elif response.status == 401:
                    raise ConnectionError("401 Unauthorized — Vérifiez votre clé API")
                
                else:
                    print(f"❌ Erreur {response.status}: {await response.text()}")
                    return None
                    
        except aiohttp.ClientError as e:
            if retry_count < self.MAX_RETRIES:
                delay = self.BASE_DELAY * (2 ** retry_count)
                print(f"❌ Erreur connexion — Retry dans {delay}s: {e}")
                await asyncio.sleep(delay)
                return await self.call_with_retry(session, payload, retry_count + 1)
            raise


Utilisation

async def main():
    handler = HolySheepRetryHandler("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        result = await handler.call_with_retry(session, {
            "model": "deepseek-v3.2",
            "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}]
        })
        
        if result:
            print(f"✅ Succès : {result.get('choices', [{}])[0].get('message', {}).get('content', '')[:50]}...")

asyncio.run(main())

Erreur 3 : Batch Timeout — Requête Expirée Avant Traitement

Symptôme : Votre lot de 500 descriptions produits reste dans l'état "submitted" pendant plus de 60 minutes au lieu des 15 minutes attendues.

Causes possibles : La fenêtre de traitement HolySheep est saturée (pic de charge), vos prompts dépassent la limite de 32 000 tokens par requête, ou vous avez soumis un lot depuis un compte avec un solde insuffisant.

Solution :

# Système de monitoring des jobs Batch avec fallback
import requests
import time
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum

class BatchStatus(Enum):
    PENDING = "pending"
    IN_PROGRESS = "in_progress"
    COMPLETED = "completed"
    FAILED = "failed"
    EXPIRED = "expired"

class HolySheepBatchMonitor:
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    MAX_WAIT_TIME = 1800  # 30 minutes maximum
    CHECK_INTERVAL = 30   # Vérification toutes les 30 secondes
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
    
    def check_batch_status(self, batch_id: str) -> dict:
        """Vérifie le statut d'un lot"""
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        
        response = requests.get(
            f"{self.BASE_URL}/batch/{batch_id}",
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 404:
            return {"status": BatchStatus.EXPIRED, "error": "Lot non trouvé"}
        
        return response.json()
    
    def wait_for_completion(self, batch_id: str) -> dict:
        """Attend la complétion du lot avec timeout"""
        start_time = datetime.now()
        last_check = start_time
        
        while datetime.now() - start_time < timedelta(seconds=self.MAX_WAIT_TIME):
            status_data = self.check_batch_status(batch_id)
            status = status_data.get("status", "unknown")
            
            elapsed = (datetime.now() - start_time).seconds
            print(f"[{elapsed}s] Statut du lot {batch_id[:8]}... : {status}")
            
            if status in [BatchStatus.COMPLETED.value, "succeeded"]:
                return {"success": True, "data": status_data}
            
            elif status in [BatchStatus.FAILED.value, "failed"]:
                error = status_data.get("error", {}).get("message", "Erreur inconnue")
                return {"success": False, "error": f"Échec du lot : {error}"}
            
            elif status == BatchStatus.EXPIRED.value:
                return {"success": False, "error": "Lot expiré — Resoumettez le batch"}
            
            # Vérification toutes les CHECK_INTERVAL secondes
            time.sleep(self.CHECK_INTERVAL)
        
        # Timeout atteint — stratégie fallback
        return self._fallback_strategy(batch_id)
    
    def _fallback_strategy(self, batch_id: str) ->

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