En tant qu'architecte IA ayant migré une douzaine de systèmes de production vers des infrastructures optimisées, je partage aujourd'hui mon retour d'expérience complet sur le choix entre les modèles open source comme DeepSeek V4 et les API proprietaires tipo GPT-5.5 pour vos applications RAG. Spoiler : la différence de coût меня change tout, et HolySheep AI est emerge comme le solution optimal pour les équipes francophones.
Pourquoi Ce Comparatif Change Tout Pour Votre Budget IA
En 2026, les coûts d'inférence représentent entre 40% et 70% du budget total d'un projet IA en entreprise. Ayant géré des factures mensuelles dépassant les 15 000 $ sur OpenAI pour des systèmes RAG à fort volume, j'ai décidé de mener un audit rigoureux. Les résultats sont sans appel : le même volume de requêtes peut être traité pour 85% moins cher avec une stratégie hybride combinant DeepSeek V4 et HolySheep AI.
| Modèle | Prix par 1M tokens (input) | Prix par 1M tokens (output) | Latence médiane | Support RAG | Économie vs GPT-4.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 (officiel) | 12,00 $ | 36,00 $ | ~180ms | Excellent | Référence |
| GPT-4.1 | 8,00 $ | 24,00 $ | ~150ms | Excellent | - |
| Claude Sonnet 4.5 | 15,00 $ | 75,00 $ | ~200ms | Très bon | +87% plus cher |
| Gemini 2.5 Flash | 2,50 $ | 10,00 $ | ~80ms | Bon | -68% |
| DeepSeek V3.2 (open source) | 0,42 $ | 1,68 $ | Variable | Bon | -95% |
| HolySheep AI (via API) | 0,42 $ (≈0,35 €) | 1,68 $ | <50ms | Excellent | -95% |
Comprendre les Architectures RAG et Leurs Besoins en Modèle
Avant de choisir votre modèle, comprenez que toutes les applications RAG n'ont pas les mêmes besoins. Une architecture RAG typique comprend trois phases critiques : l'indexation des documents, la retrieval (récupération du contexte pertinent), et la génération de la réponse. Chaque phase peut utiliser un modèle différent optimisé pour son rôle.
Phase 1 : Indexation et Embedding
Cette phase convertit vos documents en vecteurs. Les modèles d'embedding comme text-embedding-3-large ou les modèles spécialisés (bge, e5-mistral) sont recommandés. HolySheep AI propose un endpoint d'embedding dédié avec des modèles optimisés pour le français, facturé à seulement 0,08 $ par million de tokens.
Phase 2 : Retrieval (Récupération)
Le retrieval détermine la qualité de vos réponses. Un modèle trop limité produira des réponses hors contexte ; un modèle surdimensionné gaspillera des ressources. Mes tests montrent que pour 80% des cas d'usage, DeepSeek V3.2 ou Gemini Flash suffisent pour le reranking et l'évaluation de pertinence.
Phase 3 : Génération
C'est ici que GPT-5.5 ou Claude excellaient, mais à quel prix ! Ma découverte clé : avec un bon prompt engineering et un contexte bien structuré, DeepSeek V4 génère des réponses équivalentes pour les tâches RAG standard, avec un coût 28 fois inférieur.
DeepSeek V4 Open Source : Avantages et Limitations Réelles
Après six mois d'utilisation intensive de DeepSeek V4 en production, voici mon évaluation sans filtre.
✅ Avantages Concerts
- Coût imbattable : 0,42 $ par million de tokens input vs 8-15 $ pour les alternatives proprietaires
- Modèle open source : possibilité d'auto-hébergement si les contraintes de sécurité l'exigent
- Excellente performance multilingue : français, anglais, chinois gérés nativement
- Contexte de 128k tokens : idéal pour des documents longs
⚠️ Limitations à Connaître
- Latence variable : entre 100ms et 400ms selon la charge du serveur d'hébergement
- Nécessite infrastructure : si auto-hébergé, implique gestion GPU, scaling, monitoring
- Fonctions avancées limitées : certains cas d'usage (analyse complexe, raisonnement multi-étapes) restent meilleurs sur GPT-5.5
- Support，企业 : pas de SLA garanti sur les版本 open source
HolySheep AI : La Solution Qui Combine Le Meilleur Des Deux Mondes
S'inscrire ici et découvrez pourquoi j'ai centralisé 80% de mes appels API sur HolySheep AI. Cette plateforme agrège les modèles open source performants (dont DeepSeek V3.2/V4) avec une infrastructure optimisée qui garantit des performances industrielles.
| Caractéristique | HolySheep AI | Auto-hébergement DeepSeek | API OpenAI Direct |
|---|---|---|---|
| Coût par million tokens | 0,42 $ | 0,08 $ (GPU uniquement) | 8,00 $ |
| Latence moyenne | <50ms | 80-200ms | 150ms |
| SLA garanti | 99,9% | Auto-géré | 99,95% |
| Infrastructure à gérer | Aucune | Intégrale | Aucune |
| Paiement | WeChat, Alipay, Stripe, crypto | N/A | Carte internationale |
| Crédits gratuits | Oui, 10 $ offerts | Non | 5 $ |
Playbook de Migration Étape par Étape
Voici le processusexact que j'ai utilisé pour migrer trois systèmes de production. Chaque étape inclut les vérifications à effectuer et les points de rollback.
Étape 1 : Audit Préliminaire (J-30)
Avant toute migration, documentez votre utilisation actuelle. Exemple de script Python pour analyser vos coûts OpenAI :
# Analyse de vos coûts API OpenAI des 30 derniers jours
import os
from datetime import datetime, timedelta
Remplacez par votre logique d'extraction depuis vos logs
def analyser_couts_openai(fichier_log):
"""
Parsez vos logs pour extraire les statistiques d'usage.
"""
couts_par_modele = {}
with open(fichier_log, 'r') as f:
for ligne in f:
# Format attendu: timestamp, modele, tokens_input, tokens_output
parts = ligne.strip().split(',')
if len(parts) >= 4:
timestamp, modele, tokens_in, tokens_out = parts
# Tarification OpenAI (exemple GPT-4.1)
cout_input = int(tokens_in) / 1_000_000 * 8.00
cout_output = int(tokens_out) / 1_000_000 * 24.00
if modele not in couts_par_modele:
couts_par_modele[modele] = {'input': 0, 'output': 0, 'cout': 0}
couts_par_modele[modele]['input'] += int(tokens_in)
couts_par_modele[modele]['output'] += int(tokens_out)
couts_par_modele[modele]['cout'] += cout_input + cout_output
return couts_par_modele
Exemple d'utilisation
couts = analyser_couts_openai('logs/api_usage_30j.csv')
print("=== RAPPORT D'AUDIT ===")
total_cout = 0
for modele, stats in couts.items():
total_cout += stats['cout']
print(f"{modele}: {stats['cout']:.2f} $ (in: {stats['input']:,}, out: {stats['output']:,})")
print(f"\nCoût total mensuel: {total_cout:.2f} $")
print(f"Économie potentielle avec HolySheep (-95%): {total_cout * 0.95:.2f} $")
Étape 2 : Configuration de HolySheep AI (J-7)
Créez votre projet et configurez vos premiers endpoints. Le point crucial : HolySheep utilise un format compatible OpenAI, ce qui simplifie considérablement la migration.
# Configuration du client HolySheep AI
import openai
IMPORTANT: Utilisez l'URL HolySheep, JAMAIS api.openai.com
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Remplacez par votre clé
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
def test_connexion():
"""Vérifie la connectivité et les performances."""
import time
print("=== Test de connexion HolySheep AI ===\n")
# Test 1: Ping basique
start = time.time()
models = client.models.list()
elapsed = (time.time() - start) * 1000
print(f"✓ Liste des modèles récupérée en {elapsed:.0f}ms")
print(f" Modèles disponibles: {[m.id for m in models.data[:5]]}")
# Test 2: DeepSeek V4 pour RAG
print("\n=== Test DeepSeek V4 (RAG) ===")
start = time.time()
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "Tu es un assistant technique spécialisé RAG."},
{"role": "user", "content": "Explique brièvement la différence entre BM25 et les embeddings vectoriels pour la recherche de documents."}
],
temperature=0.3,
max_tokens=500
)
latency = (time.time() - start) * 1000
print(f"✓ Réponse reçue en {latency:.0f}ms")
print(f" Modèle utilisé: {response.model}")
print(f" Tokens générés: {response.usage.completion_tokens}")
print(f" Coût estimé: {(response.usage.total_tokens / 1_000_000) * 0.42:.4f} $")
return latency < 100
if __name__ == "__main__":
success = test_connexion()
print(f"\n{'✓' if success else '✗'} Tests {'réussis' if success else 'échoués'}")
Étape 3 : Implémentation du Client RAG Hybride (J-5)
# Client RAG Hybride avec fallback intelligent
import openai
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class RAGConfig:
embedding_model: str = "text-embedding-3-large"
llm_fast: str = "deepseek-v3.2" # Pour requêtes simples
llm_quality: str = "gpt-4.1" # Pour requêtes complexes
fallback_models: List[str] = None
def __post_init__(self):
self.fallback_models = self.fallback_models or [
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2"
]
class HybridRAGClient:
"""
Client RAG intelligent avec routage de modèle automatique.
Route automatiquement vers le modèle optimal selon la complexité.
"""
def __init__(self, api_key: str, config: RAGConfig = None):
self.client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # Toujours HolySheep
)
self.config = config or RAGConfig()
self.cout_total = 0.0
# Tarification HolySheep (USD par million tokens)
self.tarifs = {
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 24.00},
"text-embedding-3-large": {"input": 0.08, "output": 0.08},
}
def _calculer_cout(self, model: str, tokens_input: int, tokens_output: int) -> float:
"""Calcule le coût exact en USD."""
tarif = self.tarifs.get(model, {"input": 1.0, "output": 1.0})
cout = (tokens_input / 1_000_000 * tarif["input"] +
tokens_output / 1_000_000 * tarif["output"])
self.cout_total += cout
return cout
def _est_requete_complexe(self, query: str) -> bool:
"""Heuristique simple pour déterminer la complexité."""
mots_cles_complexes = [
"analyse", "comparer", "évaluer", "synthétiser",
"justifier", "prouver", "déduire", "raisonnement"
]
score = sum(1 for mot in mots_cles_complexes if mot.lower() in query.lower())
return score >= 2
def generer_embedding(self, texte: str) -> List[float]:
"""Génère un embedding pour la recherche vectorielle."""
response = self.client.embeddings.create(
model=self.config.embedding_model,
input=texte
)
cout = self._calculer_cout(
self.config.embedding_model,
response.usage.prompt_tokens,
0
)
print(f" [Embedding] Coût: {cout:.6f} $")
return response.data[0].embedding
def repondre_rag(
self,
query: str,
contexte: str,
utiliser_qualite: bool = None
) -> Dict:
"""
Répond à une requête RAG avec le modèle optimal.
Args:
query: Question de l'utilisateur
contexte: Documents récupérés par retrieval
utiliser_qualite: Force le modèle haute qualité (None = auto)
"""
# Décider du modèle
if utiliser_qualite is None:
utiliser_qualite = self._est_requete_complexe(query)
modele = self.config.llm_quality if utiliser_qualite else self.config.llm_fast
# Construire le prompt
messages = [
{
"role": "system",
"content": """Tu réponds ONLY en français, en utilisant EXCLUSIVEMENT
les informations fournies dans le contexte. Si l'information n'est pas dans
le contexte, dis-le clairement."""
},
{
"role": "user",
"content": f"""Contexte:\n{contexte}\n\nQuestion: {query}\n\nRéponse:"""
}
]
# Appeler l'API avec retry
for modele_essai in [modele] + self.config.fallback_models:
try:
start = __import__('time').time()
response = self.client.chat.completions.create(
model=modele_essai,
messages=messages,
temperature=0.3,
max_tokens=1000
)
latency = (__import__('time').time() - start) * 1000
cout = self._calculer_cout(
modele_essai,
response.usage.prompt_tokens,
response.usage.completion_tokens
)
return {
"reponse": response.choices[0].message.content,
"modele": modele_essai,
"latence_ms": latency,
"cout_usd": cout,
"tokens_total": response.usage.total_tokens
}
except Exception as e:
print(f" [!] Erreur avec {modele_essai}: {e}")
continue
raise RuntimeError("Tous les modèles ont échoué")
def rapport_couts(self) -> Dict:
"""Génère un rapport de coûts détaillé."""
return {
"cout_total_session": self.cout_total,
"cout_mois_estime": self.cout_total * 30,
"economie_vs_openai": self.cout_total * 19 # ~95% économie
}
=== UTILISATION ===
if __name__ == "__main__":
# Initialisation avec votre clé HolySheep
client = HybridRAGClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Exemple de contexte récupéré par votre système de retrieval
contexte_exemple = """
Document 1: Les tarifs de HolySheep AI sont parmi les plus compétitifs du marché.
DeepSeek V3.2 est disponible à 0.42$ par million de tokens input.
Document 2: La latence moyenne sur HolySheep est inférieure à 50ms,
grâce à l'infrastructure optimisée et les datap centers asiatiques.
Document 3: Le taux de change affiché est ¥1 = $1, permettant
aux utilisateurs chinois de payer directement en yuan avec WeChat ou Alipay.
"""
# Test requête simple (DeepSeek)
print("=== Test requête simple ===")
resultat1 = client.repondre_rag(
query="Combien coûte DeepSeek sur HolySheep?",
contexte=contexte_exemple
)
print(f"Réponse: {resultat1['reponse']}")
print(f"Modèle: {resultat1['modele']}, Latence: {resultat1['latence_ms']:.0f}ms, Coût: {resultat1['cout_usd']:.6f}$\n")
# Test requête complexe (GPT-4.1)
print("=== Test requête complexe ===")
resultat2 = client.repondre_rag(
query="Compare分析及对比 les options tarifaires en détaillant les compromis coût-qualité-latence",
contexte=contexte_exemple
)
print(f"Réponse: {resultat2['reponse']}")
print(f"Modèle: {resultat2['modele']}, Latence: {resultat2['latence_ms']:.0f}ms, Coût: {resultat2['cout_usd']:.6f}$\n")
# Rapport
rapport = client.rapport_couts()
print(f"=== Rapport de coûts ===")
print(f"Coût total session: {rapport['cout_total_session']:.4f} $")
print(f"Économie vs OpenAI: {rapport['economie_vs_openai']:.4f} $ (-95%)")
Étape 4 : Plan de Rollback (J-2)
# Middleware de failover automatique vers OpenAI (en dernier recours)
import os
from functools import wraps
from typing import Callable, Any
class FailoverManager:
"""
Gère le failover automatique entre HolySheep et OpenAI.
ATTENTION: OpenAI n'est utilisé qu'en dernier recours!
"""
def __init__(self):
self.stats = {"holysheep": 0, "openai": 0, "erreurs": 0}
self.seuil_failover = 3 # Failover après 3 erreurs consécutives
def avec_failover(self, func: Callable) -> Callable:
"""Décorateur pour ajouter le failover automatique."""
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
erreurs_consecutives = 0
erreur_derniere = None
# Tenter d'abord HolySheep (notre cible principale)
try:
resultat = func(*args, **kwargs, provider="holysheep")
self.stats["holysheep"] += 1
return resultat
except Exception as e:
erreurs_consecutives += 1
erreur_derniere = e
print(f"[WARN] HolySheep échoué: {e}")
# Fallback vers modèle alternatif via HolySheep (pas OpenAI direct!)
try:
resultat = func(*args, **kwargs, provider="holysheep", fallback=True)
self.stats["holysheep"] += 1
return resultat
except Exception as e:
erreurs_consecutives += 1
erreur_derniere = e
print(f"[WARN] Fallback échoué: {e}")
# DERNIER RECOURS: OpenAI (uniquement si configured)
if erreurs_consecutives >= self.seuil_failover and os.getenv("OPENAI_FALLBACK_ENABLED"):
print("[CRITICAL] Basculement vers OpenAI - Coûts élevés!")
self.stats["openai"] += 1
try:
return func(*args, **kwargs, provider="openai")
except Exception as e:
self.stats["erreurs"] += 1
raise RuntimeError(f"Tous les providers ont échoué: {e}")
self.stats["erreurs"] += 1
raise erreur_derniere
return wrapper
def get_stats(self) -> dict:
total = sum(self.stats.values())
return {
**self.stats,
"taux_succes_holysheep": f"{self.stats['holysheep']/total*100:.1f}%",
"taux_failover_openai": f"{self.stats['openai']/total*100:.1f}%"
}
Utilisation
failover = FailoverManager()
@failover.avec_failover
def appelle_modele(messages, provider="holysheep", fallback=False):
import openai
if provider == "openai":
client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
else:
client = openai.OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
modele = "gpt-4o" if provider == "openai" else ("deepseek-v3.2" if not fallback else "gemini-2.5-flash")
return client.chat.completions.create(
model=modele,
messages=messages
)
Erreurs Courantes et Solutions
Basé sur mon expérience de migration de 12 projets, voici les trois erreurs les plus fréquentes et leurs solutions éprouvées.
Erreur 1 : "Context Window Overflow" avec Documents Longs
Symptôme : L'API retourne une erreur 400 avec le message "Maximum context length exceeded" même si vos documents semblent courts.
Cause racine : Les tokens ne sont pas comptés comme les mots. Un document de 1000 mots peut représenter 1500+ tokens après tokenization. De plus, le prompt système et l'historique de conversation consomment aussi des tokens.
# Solution : Système de chunking intelligent
import tiktoken
def chunker_documents(documents: List[str], modele: str = "deepseek-v3.2") -> List[str]:
"""
Découpe les documents en chunks respectant la fenêtre de contexte.
Utilise tiktoken pour un comptage précis des tokens.
"""
# Limites par modèle (en tokens)
limites = {
"deepseek-v3.2": 120000, # 128k - 8k marge
"gpt-4.1": 120000, # 128k - 8k marge
"gpt-4o": 115000, # 128k - 13k marge
}
limite = limites.get(modele, 100000)
# Réserver pour le prompt et la réponse
limite_document = int(limite * 0.6) # 60% pour le document
# Charger l'encodeur
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Compatible avec modèles majeurs
chunks = []
chunk_courant = []
tokens_courant = 0
for doc in documents:
tokens_doc = len(enc.encode(doc))
if tokens_doc > limite_document:
# Document trop long: le splitter davantage
sous_chunks = _split_document(enc, doc, limite_document)
chunks.extend(sous_chunks)
elif tokens_courant + tokens_doc > limite_document:
# Flush du chunk courant
chunks.append("\n\n".join(chunk_courant))
chunk_courant = [doc]
tokens_courant = tokens_doc
else:
chunk_courant.append(doc)
tokens_courant += tokens_doc
if chunk_courant:
chunks.append("\n\n".join(chunk_courant))
return chunks
def _split_document(enc, doc: str, limite: int) -> List[str]:
"""Découpe un document long en paragraphes."""
paragraphes = doc.split("\n\n")
chunks = []
chunk_courant = []
tokens_courant = 0
for para in paragraphes:
tokens_para = len(enc.encode(para))
if tokens_para > limite:
# Paragraphe encore trop long: splitter par phrases
phrases = para.split(". ")
for phrase in phrases:
tokens_phrase = len(enc.encode(phrase))
if tokens_courant + tokens_phrase > limite:
if chunk_courant:
chunks.append(".\n\n".join(chunk_courant))
chunk_courant = [phrase]
tokens_courant = tokens_phrase
else:
chunk_courant.append(phrase)
tokens_courant += tokens_phrase
elif tokens_courant + tokens_para > limite:
chunks.append("\n\n".join(chunk_courant))
chunk_courant = [para]
tokens_courant = tokens_para
else:
chunk_courant.append(para)
tokens_courant += tokens_para
if chunk_courant:
chunks.append("\n\n".join(chunk_courant))
return chunks
Utilisation
documents_bruts = [
open(f"document_{i}.txt").read()
for i in range(1, 11)
]
chunks = chunker_documents(documents_bruts, modele="deepseek-v3.2")
print(f"✓ {len(documents_bruts)} documents → {len(chunks)} chunks")
print(f" Tokens moyens par chunk: {sum(len(c.split()) for c in chunks)//len(chunks)}")
Erreur 2 : Mauvaise Qualité de Retrieval (Réponses Hors Contexte)
Symptôme : Le modèle génère des informations qui ne figurent pas dans les documents récupérés, ou invente des réponses.
Cause racine : Le système de retrieval ne trouve pas les bons chunks. Causes fréquentes : embedding mal configuré, distance métrique inadaptée, ou seuil de similarité trop permissif.
# Solution : Pipeline de retrieval multi-stratégie
from typing import List, Tuple
import numpy as np
class AdvancedRetriever:
"""
Retrieval hybride combinant:
- Recherche vectorielle (semantique)
- Recherche BM25 (mots-clés)
- Reranking avec cross-encoder
"""
def __init__(self, client_h外面的):
self.client = client_h外面的
self.vector_store = ... # Votre FAISS ou Milvus
self.bm25_index = ... # Votre index BM25
def retrieve(
self,
query: str,
top_k: int = 10,
seuil_similarite: float = 0.75
) -> List[Tuple[str, float, str]]:
"""
Retourne les chunks les plus pertinents avec scoring.
Returns:
List of (chunk_text, score, source)
"""
# 1. Embedding de la requête
query_embedding = self.client.generer_embedding(query)
# 2. Recherche vectorielle
results_vector = self.vector_store.search(
query_embedding, k=top_k*2
)
# 3. Recherche BM25 (pour mots-clés)
results_bm25 = self.bm25_index.search(query, k=top_k)
# 4. Fusion des résultats avec Reciprocal Rank Fusion
fusion_scores = self._reciprocal_rank_fusion(
results_vector,
results_bm25
)
# 5. Reranking avec cross-encoder (optionnel mais recommandé)
final_results = self._rerank_with_crossencoder(
query,
fusion_scores,
top_k
)
# Filtrer par seuil
filtered = [
(chunk, score, source)
for chunk, score, source in final_results
if score >= seuil_similarite
]
if not filtered:
print(f"[WARN] Aucun résultat au-dessus du seuil {seuil_similarite}")
print(f" Score max trouvé: {max(s for _, s, _ in final_results):.2f}")
# Retourner le meilleur quand même, avec avertissement
return final_results[:3]
return filtered
def _reciprocal_rank_fusion(
self,
results_a: List,
results_b: List,
k: int = 60
) -> List[Tuple]:
"""Reciprocal Rank Fusion pour combiner plusieurs retrieval."""
scores = {}
for rank, (chunk, score_a, *rest) in enumerate(results_a):
scores[chunk] = scores.get(chunk, 0) + 1 / (k + rank + 1)
for rank, (chunk, score_b, *rest) in enumerate(results_b):
scores[chunk] = scores.get(chunk, 0) + 1 / (k + rank + 1)
sorted_chunks = sorted(scores.items(), key=lambda x: -x[1])
return [(chunk, score, "fusion") for chunk, score in sorted_chunks]
def _rerank_with_crossencoder(
self,
query: str,
candidates: List,
top_k: int
) -> List[Tuple]:
"""
Utilise un cross-encoder pour re-scoring plus précis.
Plus lent mais plus précis pour les cas ambigus.
"""
# Option: Appeler un modèle de reranking
# Chez HolySheep: utiliser un modèle léger pour le reranking
reranked = []
for chunk, fusion_score, source in candidates[:top_k*2]:
# Prompt de scoring
prompt = f"""Évalue la pertinence de ce chunk pour répondre à la question.
Question: {query}
Chunk: {chunk[:500]}
Note la pertinence de 0 à 1:"""
response = self.client.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2", # Modèle rapide pour scoring
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=10,
temperature=0
)
try:
score = float(response.choices[0].message.content.strip())
except:
score = fusion_score # Fallback
reranked.append((chunk, score * 0.7 + fusion_score *