Le cauchemar d'un vendredi soir : quand trois fournisseurs IA tombaient simultanément
Il était 23h47 un vendredi soir quand mon téléphone a vibré. Notre dashboard indiquait un taux d'erreur de 78% sur les appels à notre API de génération de contenu. Les utilisateurs commençaient à poster sur Twitter. Je me suis connecté en catastrophe à notre infrastructure pour découvrir un chaos total : OpenAI renvoyait des429 Too Many Requests, Claude répondait avec des latences hallucinantes de 12 secondes, et notre fallback sur DeepSeek échouait purement et simplement avec un ConnectionError: timeout after 30s.
Cette nuit-là, j'ai compris l'importance critique d'un système de monitoring unifié pour les API IA. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment construire une solution robuste avec HolySheep AI comme hub central, capable de surveiller simultanément la santé de cinq fournisseurs IA majeurs.
Pourquoi un monitoring unifié est devenu indispensable en 2026
L'écosystème de l'IA générative a atteint une maturité considérable, mais la réalité opérationnelle reste complexe. Les entreprise modernes ne dépendent plus d'un seul fournisseur : elles implémentent des stratégies de multi-providers pour la résilience, l'optimisation des coûts et l'accès aux meilleurs modèles pour chaque cas d'usage. Les statistiques parlent d'elles-mêmes :- 87% des entreprises utilisant l'IA générative passent par au moins deux fournisseurs simultanément
- Le downtime moyen d'un fournisseur IA majeur coûte entre 50 000€ et 500 000€ selon la taille de l'entreprise
- La latence moyenne mondiale pour les appels API IA a augmenté de 340% entre 2024 et 2026
- HolySheep offre une latence moyenne de 45ms grâce à son infrastructure optimisée Asia-Pacifique
- Détecter les dégradations avant qu'elles n'impactent les utilisateurs
- Router automatiquement le trafic vers les providers sains
- Optimiser les coûts en sélectionnant le provider le moins cher pour chaque requête
- Générer des rapports de SLA automatiquement pour vos parties prenantes
Comparatif des fournisseurs IA : lequel choisir pour votre monitoring ?
| Provider | Prix 2026 ($/MTok) | Latence moyenne | Disponibilité SLA | Support natif HolySheep |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 (OpenAI) | 8,00$ | 850ms | 99,9% | ✓ |
| Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) | 15,00$ | 720ms | 99,95% | ✓ |
| Gemini 2.5 Flash (Google) | 2,50$ | 580ms | 99,99% | ✓ |
| DeepSeek V3.2 | 0,42$ | 620ms | 99,5% | ✓ |
| MiniMax (Haiku) | 1,80$ | 480ms | 99,7% | ✓ |
Implémentation du monitoring avec HolySheep AI
Configuration de base de l'agent de monitoring
# Installation des dépendances nécessaires
pip install requests asyncio prometheus-client apscheduler httpx
Structure du projet de monitoring
"""
ai_gateway_monitor/
├── config/
│ ├── __init__.py
│ ├── holy_sheep_config.py
│ └── providers_config.py
├── monitors/
│ ├── __init__.py
│ ├── base_monitor.py
│ ├── holy_sheep_monitor.py
│ └── provider_monitors.py
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── metrics_collector.py
│ └── alert_manager.py
├── main.py
└── requirements.txt
"""
Configuration HolySheep - BASE_URL OBLIGATOIRE
import os
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class HolySheepConfig:
BASE_URL: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Remplacez par votre clé
TIMEOUT: int = 30
RETRY_ATTEMPTS: int = 3
CHECK_INTERVAL: int = 60 # secondes entre chaque vérification
headers: dict = None
def __post_init__(self):
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
Initialisation du client HolySheep
config = HolySheepConfig()
print(f"Client HolySheep initialisé avec succès")
print(f"Base URL: {config.BASE_URL}")
print(f"Intervalle de vérification: {config.CHECK_INTERVAL}s")Classe de monitoring HolySheep unifiée
import requests
import time
import json
from typing import Dict, List, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from enum import Enum
class HealthStatus(Enum):
HEALTHY = "healthy"
DEGRADED = "degraded"
UNHEALTHY = "unhealthy"
UNKNOWN = "unknown"
@dataclass
class ProviderMetrics:
provider_name: str
status: HealthStatus
latency_ms: float
success_rate: float
error_count: int
total_requests: int
last_check: datetime
error_details: Optional[str] = None
cost_per_1k_tokens: float = 0.0
class HolySheepAIGatewayMonitor:
"""
Moniteur unifié pour tous les providers IA via HolySheep
Inclut OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek et MiniMax
"""
PROVIDERS = {
"openai_gpt4": {
"model": "gpt-4.1",
"provider": "openai",
"cost_per_mtok": 8.00
},
"anthropic_claude": {
"model": "claude-sonnet-4-5",
"provider": "anthropic",
"cost_per_mtok": 15.00
},
"google_gemini": {
"model": "gemini-2.5-flash",
"provider": "google",
"cost_per_mtok": 2.50
},
"deepseek_v3": {
"model": "deepseek-v3.2",
"provider": "deepseek",
"cost_per_mtok": 0.42
},
"minimax_haiku": {
"model": "minimax-haiku",
"provider": "minimax",
"cost_per_mtok": 1.80
}
}
def __init__(self, config: HolySheepConfig):
self.config = config
self.metrics_history: Dict[str, List[ProviderMetrics]] = {
provider: [] for provider in self.PROVIDERS.keys()
}
self.alert_callbacks: List[callable] = []
def _make_request(self, provider_key: str) -> Dict[str, Any]:
"""Effectue une requête de test via HolySheep"""
provider_info = self.PROVIDERS[provider_key]
payload = {
"model": provider_info["model"],
"messages": [
{"role": "user", "content": "Répondez uniquement 'OK' en un mot."}
],
"max_tokens": 5
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.config.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.config.headers,
json=payload,
timeout=self.config.TIMEOUT
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
return {
"success": True,
"latency_ms": latency_ms,
"status_code": response.status_code,
"data": response.json()
}
else:
return {
"success": False,
"latency_ms": latency_ms,
"status_code": response.status_code,
"error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}"
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {
"success": False,
"latency_ms": self.config.TIMEOUT * 1000,
"error": f"ConnectionError: timeout after {self.config.TIMEOUT}s"
}
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
return {
"success": False,
"latency_ms": 0,
"error": f"ConnectionError: {str(e)}"
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"latency_ms": 0,
"error": f"UnexpectedError: {str(e)}"
}
def check_provider(self, provider_key: str, samples: int = 3) -> ProviderMetrics:
"""Vérifie la santé d'un provider avec plusieurs échantillons"""
provider_info = self.PROVIDERS[provider_key]
results = []
for _ in range(samples):
result = self._make_request(provider_key)
results.append(result)
time.sleep(0.5) # Pause entre les requêtes
successful = sum(1 for r in results if r["success"])
success_rate = successful / samples * 100
avg_latency = sum(r["latency_ms"] for r in results) / samples
errors = [r.get("error", "Unknown error") for r in results if not r["success"]]
# Déterminer le statut de santé
if success_rate >= 95 and avg_latency < 2000:
status = HealthStatus.HEALTHY
elif success_rate >= 70:
status = HealthStatus.DEGRADED
else:
status = HealthStatus.UNHEALTHY
error_details = "; ".join(errors) if errors else None
metrics = ProviderMetrics(
provider_name=provider_key,
status=status,
latency_ms=round(avg_latency, 2),
success_rate=round(success_rate, 2),
error_count=len(errors),
total_requests=samples,
last_check=datetime.now(),
error_details=error_details,
cost_per_1k_tokens=provider_info["cost_per_mtok"] / 1000
)
self.metrics_history[provider_key].append(metrics)
return metrics
def check_all_providers(self) -> Dict[str, ProviderMetrics]:
"""Vérifie tous les providers simultanément"""
results = {}
for provider_key in self.PROVIDERS.keys():
results[provider_key] = self.check_provider(provider_key)
return results
def get_best_provider(self, min_success_rate: float = 95.0) -> Optional[str]:
"""Retourne le provider le plus performant et disponible"""
all_metrics = self.check_all_providers()
candidates = [
(key, metrics) for key, metrics in all_metrics.items()
if metrics.success_rate >= min_success_rate
]
if not candidates:
return None
# Trier par latence (plus basse = mieux)
candidates.sort(key=lambda x: x[1].latency_ms)
return candidates[0][0]
def generate_sla_report(self) -> str:
"""Génère un rapport de SLA formaté"""
all_metrics = self.check_all_providers()
report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RAPPORT DE SLA - HolySheep AI Gateway ║
║ Généré le: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'):<35}║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
"""
for provider_key, metrics in all_metrics.items():
status_icon = "✅" if metrics.status == HealthStatus.HEALTHY else "⚠️" if metrics.status == HealthStatus.DEGRADED else "❌"
report += f"""
{status_icon} {provider_key.upper()}
Status: {metrics.status.value.upper()}
Disponibilité: {metrics.success_rate}%
Latence moyenne: {metrics.latency_ms}ms
Coût par 1K tokens: {metrics.cost_per_1k_tokens*1000:.4f}$
Dernière vérification: {metrics.last_check.strftime('%H:%M:%S')}
"""
if metrics.error_details:
report += f" Erreurs: {metrics.error_details}\n"
return report
Exemple d'utilisation
monitor = HolySheepAIGatewayMonitor(config)
Vérification de tous les providers
print("Vérification en cours de tous les providers...")
sla_report = monitor.generate_sla_report()
print(sla_report)
Identifier le meilleur provider pour le routing
best = monitor.get_best_provider()
print(f"Provider recommandé pour le routing: {best}")Intégration Prometheus et alertes automatisée
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, CollectorRegistry, push_to_gateway
import schedule
import time
import threading
from typing import Dict, List
Métriques Prometheus pour le monitoring
registry = CollectorRegistry()
Compteurs
request_total = Counter(
'ai_gateway_requests_total',
'Total des requêtes par provider et status',
['provider', 'status'],
registry=registry
)
error_counter = Counter(
'ai_gateway_errors_total',
'Total des erreurs par provider et type',
['provider', 'error_type'],
registry=registry
)
Histogrammes
latency_histogram = Histogram(
'ai_gateway_latency_seconds',
'Latence des requêtes en secondes',
['provider'],
buckets=[0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0],
registry=registry
)
Gauges
provider_health_gauge = Gauge(
'ai_gateway_provider_health',
'État de santé du provider (1=healthy, 0.5=degraded, 0=unhealthy)',
['provider'],
registry=registry
)
availability_gauge = Gauge(
'ai_gateway_availability_percent',
'Taux de disponibilité en pourcentage',
['provider'],
registry=registry
)
class AlertManager:
"""Gestionnaire d'alertes pour les incidents critiques"""
def __init__(self):
self.alert_history: List[Dict] = []
self.webhook_urls: Dict[str, str] = {}
self.slack_webhook: Optional[str] = None
def set_slack_webhook(self, url: str):
self.slack_webhook = url
def add_dingtalk_webhook(self, name: str, url: str):
self.webhook_urls[name] = url
def send_alert(self, provider: str, metric: ProviderMetrics, severity: str = "critical"):
"""Envoie une alerte lorsqu'un provider est en panne ou dégradé"""
alert = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"provider": provider,
"severity": severity,
"status": metric.status.value,
"success_rate": metric.success_rate,
"latency_ms": metric.latency_ms,
"error_details": metric.error_details
}
self.alert_history.append(alert)
# Construction du message
emoji = "🔴" if severity == "critical" else "🟡"
message = f"""
{emoji} ALERTE {severity.upper()} - {provider.upper()}
⏰ Heure: {alert['timestamp']}
📊 Status: {metric.status.value}
✅ Taux de succès: {metric.success_rate}%
⚡ Latence: {metric.latency_ms}ms
🔍 Détails: {metric.error_details or 'Aucun'}
"""
# Envoi vers Slack
if self.slack_webhook:
self._send_to_slack(message)
# Envoi vers DingTalk/WeCom
for name, url in self.webhook_urls.items():
self._send_to_webhook(name, message)
print(f"⚠️ Alerte envoyée: {provider} - {metric.status.value}")
def _send_to_slack(self, message: str):
"""Envoie un message vers Slack"""
try:
payload = {"text": message}
requests.post(self.slack_webhook, json=payload, timeout=10)
except Exception as e:
print(f"Erreur envoi Slack: {e}")
def _send_to_webhook(self, name: str, message: str):
"""Envoie un message vers DingTalk ou WeCom"""
try:
payload = {"msgtype": "text", "text": {"content": message}}
requests.post(self.webhook_urls[name], json=payload, timeout=10)
except Exception as e:
print(f"Erreur envoi {name}: {e}")
class MonitoringScheduler:
"""Planificateur pour les vérifications périodiques"""
def __init__(self, monitor: HolySheepAIGatewayMonitor, alert_manager: AlertManager):
self.monitor = monitor
self.alerts = alert_manager
self.running = False
self.thread = None
def update_prometheus_metrics(self, metrics: Dict[str, ProviderMetrics]):
"""Met à jour les métriques Prometheus"""
for provider_key, metric in metrics.items():
# Mise à jour des gauges
health_value = 1.0 if metric.status == HealthStatus.HEALTHY else \
0.5 if metric.status == HealthStatus.DEGRADED else 0.0
provider_health_gauge.labels(provider=provider_key).set(health_value)
availability_gauge.labels(provider=provider_key).set(metric.success_rate)
# Mise à jour des histogrammes
latency_histogram.labels(provider=provider_key).observe(metric.latency_ms / 1000)
# Compteurs
if metric.status == HealthStatus.HEALTHY:
request_total.labels(provider=provider_key, status="success").inc(metric.total_requests - metric.error_count)
else:
request_total.labels(provider=provider_key, status="failure").inc(metric.error_count)
# Alertes
if metric.status == HealthStatus.UNHEALTHY:
self.alerts.send_alert(provider_key, metric, "critical")
error_counter.labels(provider=provider_key, error_type="unhealthy").inc()
elif metric.status == HealthStatus.DEGRADED:
self.alerts.send_alert(provider_key, metric, "warning")
def run_continuous_monitoring(self, interval_seconds: int = 60):
"""Lance le monitoring continu en arrière-plan"""
self.running = True
def monitor_loop():
while self.running:
try:
print(f"\n{'='*60}")
print(f"Vérification de santé - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
metrics = self.monitor.check_all_providers()
self.update_prometheus_metrics(metrics)
# Affichage console
for provider, metric in metrics.items():
status_icon = "✅" if metric.status == HealthStatus.HEALTHY else "⚠️" if metric.status == HealthStatus.DEGRADED else "❌"
print(f"{status_icon} {provider}: {metric.success_rate}% - {metric.latency_ms}ms")
# Push vers PushGateway Prometheus (optionnel)
# push_to_gateway('localhost:9091', job='ai_gateway_monitor', registry=registry)
except Exception as e:
print(f"Erreur dans la boucle de monitoring: {e}")
time.sleep(interval_seconds)
self.thread = threading.Thread(target=monitor_loop, daemon=True)
self.thread.start()
print(f"🔄 Monitoring continu lancé (intervalle: {interval_seconds}s)")
Initialisation complète
alert_manager = AlertManager()
alert_manager.set_slack_webhook("https://hooks.slack.com/services/VOTRE/WEBHOOK/URL")
scheduler = MonitoringScheduler(monitor, alert_manager)
scheduler.run_continuous_monitoring(interval_seconds=60)
Keep-alive pour maintenir le script en cours d'exécution
try:
while True:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("\nArrêt du monitoring...")Erreurs courantes et solutions
Erreur 1 : 401 Unauthorized - Clé API invalide ou expirée
Symptôme : L'API retourne {"error": {"code": 401, "message": "Unauthorized"}}
Causes possibles :
- La clé API HolySheep a expiré ou a été révoquée
- La clé API n'est pas correctement formatée dans les headers
- Vous avez atteint votre quota de requêtes mensuel
Solution :
# Vérification et rechargement de la configuration
import os
from pathlib import Path
def validate_and_reload_config():
"""Valide la configuration et recharge si nécessaire"""
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY") or "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# Vérification du format de la clé
if not api_key or len(api_key) < 20:
raise ValueError(f"Clé API invalide: {api_key[:10] if api_key else 'None'}...")
# Test de connexion
test_config = HolySheepConfig(API_KEY=api_key)
try:
response = requests.get(
f"{test_config.BASE_URL}/models",
headers=test_config.headers,
timeout=10
)
if response.status_code == 401:
# Clé expirée - renewal automatique
print("⚠️ Clé API expirée. Tentative de renouvellement...")
# Logique de renewal via votre dashboard HolySheep
new_key = renew_holy_sheep_api_key()
test_config = HolySheepConfig(API_KEY=new_key)
print("✅ Nouvelle clé API activée")
return test_config
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur de validation: {e}")
raise
def renew_holy_sheep_api_key():
"""Renouvelle la clé API via l'API HolySheep"""
# Utiliser l'endpoint de renewal si disponible
# ou rediriger vers le dashboard
renewal_endpoint = "https://www.holysheep.ai/api/key/renew"
# Retourner la nouvelle clé (à implémenter selon votre flow)
raise NotImplementedError("Contactez [email protected] pour le renewal")Erreur 2 : ConnectionError timeout - Le provider est inaccessible
Symptôme : ConnectionError: timeout after 30s ou requests.exceptions.ConnectTimeout
Causes possibles :
- Le réseau est bloqué par un pare-feu ou proxy
- Le provider IA cible est en maintenance
- Problème de DNS ou de résolution d'adresse
- La latence réseau entre votre serveur et le provider est excessive
Solution :
import socket
import dns.resolver
from urllib.parse import urlparse
def diagnose_connection_issue(base_url: str, timeout: int = 30) -> Dict[str, Any]:
"""Diagnostique les problèmes de connexion"""
parsed = urlparse(base_url)
host = parsed.netloc or parsed.path.split('/')[0]
diagnostics = {
"url": base_url,
"resolved_host": None,
"dns_ok": False,
"tcp_ok": False,
"recommendations": []
}
# 1. Vérification DNS
try:
socket.setdefaulttimeout(timeout)
ip = socket.gethostbyname(host)
diagnostics["resolved_host"] = ip
diagnostics["dns_ok"] = True
print(f"✅ DNS résolu: {host} -> {ip}")
except socket.gaierror as e:
diagnostics["recommendations"].append(
f"Erreur DNS: Vérifiez que {host} est accessible depuis votre réseau"
)
print(f"❌ Erreur DNS: {e}")
return diagnostics
# 2. Vérification TCP (ping/port)
try:
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(timeout)
result = sock.connect_ex((host, 443))
sock.close()
diagnostics["tcp_ok"] = result == 0
if result == 0:
print(f"✅ Connexion TCP réussie vers {host}:443")
else:
diagnostics["recommendations"].append(
f"Port 443 bloqué. Vérifiez vos règles de pare-feu"
)
print(f"❌ Connexion TCP échouée (code: {result})")
except Exception as e:
diagnostics["recommendations"].append(f"Erreur TCP: {e}")
# 3. Test avec proxy si configuré
proxies = os.environ.get("HTTP_PROXY") or os.environ.get("HTTPS_PROXY")
if proxies:
diagnostics["proxy_detected"] = True
diagnostics["recommendations"].append(
"Proxy détecté. Vérifiez que le proxy autorise les connexions sortantes"
)
return diagnostics
def implement_fallback_strategy(monitor: HolySheepAIGatewayMonitor):
"""Stratégie de fallback multi-niveaux"""
providers_order = ["minimax_haiku", "deepseek_v3", "google_gemini",
"openai_gpt4", "anthropic_claude"]
def call_with_fallback(messages: List[Dict], model: str = None) -> Dict:
"""Appelle le premier provider disponible avec fallback automatique"""
errors = []
for provider_key in providers_order:
try:
print(f"📞 Tentative avec {provider_key}...")
provider_info = monitor.PROVIDERS[provider_key]
payload = {
"model": provider_info["model"],
"messages": messages,
"max_tokens": 2000
}
start = time.time()
response = requests.post(
f"{monitor.config.BASE_URL}/chat/completions",
headers=monitor.config.headers,
json=payload,
timeout=monitor.config.TIMEOUT
)
latency = (time.time() - start) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
result["_provider"] = provider_key
result["_latency_ms"] = latency
result["_cost"] = calculate_cost(result, provider_info["cost_per_mtok"])
print(f"✅ Succès via {provider_key} ({latency}ms)")
return result
else:
errors.append({
"provider": provider_key,
"status": response.status_code,
"error": response.text[:100]
})
print(f"⚠️ {provider_key} a échoué: HTTP {response.status_code}")
except requests.exceptions.Timeout:
errors.append({"provider": provider_key, "error": "Timeout"})
print(f"⏱️ Timeout sur {provider_key}")
except Exception as e:
errors.append({"provider": provider_key, "error": str(e)})
print(f"❌ Erreur sur {provider_key}: {e}")
# Aucun provider disponible
raise AllProvidersFailedError(
f"Tous les providers ont échoué. Erreurs: {errors}"
)
return call_with_fallback
Test de diagnostic
print("Diagnostic de connexion HolySheep:")
diag = diagnose_connection_issue("https://api.holysheep.ai/v1")
for rec in diag.get("recommendations", []):
print(f"💡 {rec}")Erreur 3 : 429 Too Many Requests - Rate limiting atteint
Symptôme : {"error": {"code": 429, "message": "Rate limit exceeded"}}
Causes possibles :
- Vous avez dépassé le nombre de requêtes par minute autorisées
- Votre plan tarifaire a une limite de débit stricte
- Un autre de vos services utilise le même compte API
Solution :
from collections import defaultdict
from threading import Lock
import time as time_module
class RateLimiter:
"""Gestionnaire de rate limiting intelligent avec exponential backoff"""
def __init__(self, requests_per_minute: int = 60):
self.rpm_limit = requests_per_minute
self.requests: Dict[str, List[float]] = defaultdict(list)
self.lock = Lock()
self.backoff_until: Dict[str, float] = {}
def acquire(self, key: str = "default") -> bool:
"""Acquiert une permission de requête si le rate limit le permet"""
with self.lock:
now = time_module.time()
# Vérifier si on est en période de backoff
if key in self.backoff_until and now < self.backoff_until[key]:
remaining = int(self.backoff_until[key] - now)
print(f"⏳ Rate limiter: {key} en cooldown ({remaining}s restantes)")
return False
# Nettoyer les requêtes anciennes (plus d'une minute)
self.requests[key] = [
t for t in self.requests[key] if now - t < 60
]
# Vérifier la limite
if len(self.requests[key]) >= self.rpm_limit:
# Calculer le temps d'attente
oldest = min(self.requests[key])
wait_time = 60 - (now - oldest) + 1
self.backoff_until[key] = now + wait_time
print(f"🚦 Rate limit atteint pour {key}. Attente de {int(wait_time)}s...")
return False
# Ajouter la requête
self.requests[key].append(now)
return True
def handle_429(self, key: str, retry_after: int = None):
"""Gère une réponse 429 avec exponential backoff"""
with self.lock:
wait = retry_after or 60
# Exponential backoff
if key in self.backoff_until:
wait = max(wait, (self.backoff_until[key] - time_module.time()) * 2)
self.backoff_until[key] = time_module.time() + wait
print(f"📈 Backoff activé pour {key}: {int(wait)}s")
def get_status(self, key: str = "default") -> Dict:
"""Retourne le statut actuel du rate limiter"""
with self.lock:
now = time_module.time()
recent = [t for t in self.requests.get(key, []) if now - t < 60]
return {
"requests_last_minute": len(recent),
"limit": self.rpm_limit,
"available": self.rpm_limit - len(recent),
"in_backoff": key in self.backoff_until and now < self.backoff_until[key],
"backoff_remaining": max(0, self.backoff_until.get(key, 0) - now) if key in self.backoff_until else 0
}
def create_rate_limited_client(config: HolySheepConfig, rpm: int = 60):
"""Crée un client avec rate limiting intégré"""
limiter = RateLimiter(requests_per_minute=rpm)
def rate_limited_request(method: str, url: str, **kwargs) -> requests.Response:
"""Requête avec rate limiting automatique"""
key = kwargs.pop("limiter_key", "default")
# Attendre si nécessaire
max_wait = 120 # 2 minutes max
waited = 0
while waited < max_wait:
if limiter.acquire(key):
break
time_module.sleep(1)
waited += 1
if waited >= max_wait:
raise TimeoutError("Rate limiter: timeout après 2 minutes d'attente")
# Faire la requête
response = requests.request(method, url, **kwargs)
# Gérer les 429
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
limiter.handle_429(key, retry_after)
# Retry automatique si en backoff court
if retry_after < 30:
time_module.sleep(retry_after)
response = requests.request(method, url, **kwargs)
return