Bonjour à tous, je suis Thomas, lead engineer chez HolySheep AI. Aujourd'hui, je vais partager notre retour d'expérience sur la gestion des erreurs dans les appels API d'intelligence artificielle en environnement de production.
Le scénario d'erreur réel qui a tout changé
C'était un mardi matin à 9h47. Notre monitoring a explosé : ConnectionError: timeout after 30000ms. Puis 429 Too Many Requests. Ensuite, une cascade de 401 Unauthorized alors que nos credentials étaient parfaitement valides. En 90 secondes, notre système de production est tombé, affectant 12 000 utilisateurs.
Ce incident du 15 mars dernier m'a convaincu de重构 notre stratégie de retry. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment nous avons conçu un système robuste, et comment HolySheep AI intègre nativement ces mécanismes pour vous éviter ces cauchemars.
Comprendre les codes d'erreur HTTP dans les API IA
Avant de plonge dans le code, analysons les erreurs que vous rencontrerez inévitablement :
| Code HTTP | Signification | Fréquence HolySheep | Action recommandée |
|---|---|---|---|
| 400 | Mauvais format de requête | Rare | Vérifier le schema JSON |
| 401 | Clé API invalide ou expirée | Rare | Rafraîchir la clé |
| 429 | Trop de requêtes (rate limit) | Modéré | Exponential backoff |
| 500 | Erreur serveur interne | Très rare | Retry avec backoff |
| 503 | Service indisponible | Rare | Circuit breaker |
Architecture de retry : le pattern Exponential Backoff
La stratégie la plus efficace pour gérer les erreurs temporaires est l'exponential backoff. Voici notre implémentation complète en Python :
import time
import random
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, Callable
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
logger = logging.getLogger(__name__)
class RetryStrategy(Enum):
"""Stratégies de retry disponibles"""
EXPONENTIAL = "exponential"
LINEAR = "linear"
FIBONACCI = "fibonacci"
@dataclass
class RetryConfig:
"""Configuration du mécanisme de retry"""
max_retries: int = 5
base_delay: float = 1.0 # Délai initial en secondes
max_delay: float = 60.0 # Délai maximal
jitter: bool = True # Ajout de randomisation
retry_on: tuple = (429, 500, 502, 503, 504) # Codes à retrier
class HolySheepRetryClient:
"""
Client HTTP avec retry intelligent pour HolySheep AI API.
Gère automatiquement les 429 (rate limit), timeouts, et erreurs serveur.
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
config: Optional[RetryConfig] = None
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.config = config or RetryConfig()
self._circuit_open = False
self._failure_count = 0
self._success_count = 0
self._last_failure_time = None
def _calculate_delay(self, attempt: int, strategy: RetryStrategy = RetryStrategy.EXPONENTIAL) -> float:
"""Calcule le délai avant la prochaine tentative"""
if strategy == RetryStrategy.EXPONENTIAL:
delay = self.config.base_delay * (2 ** attempt)
elif strategy == RetryStrategy.LINEAR:
delay = self.config.base_delay * (attempt + 1)
elif strategy == RetryStrategy.FIBONACCI:
a, b = 1, 1
for _ in range(attempt):
a, b = b, a + b
delay = self.config.base_delay * a
else:
delay = self.config.base_delay
# Ajout du jitter pour éviter le thundering herd
if self.config.jitter:
delay = delay * (0.5 + random.random() * 0.5)
return min(delay, self.config.max_delay)
def _should_retry(self, status_code: int, attempt: int, error: Exception) -> bool:
"""Détermine si on doit réessayer la requête"""
# Vérification du circuit breaker
if self._circuit_open:
logger.warning("Circuit breaker ouvert — requête bloquée")
return False
# Vérification du nombre de tentatives
if attempt >= self.config.max_retries:
logger.error(f"Max retries atteint ({self.config.max_retries})")
return False
# Vérification du code HTTP
if status_code in self.config.retry_on:
return True
# Vérification des exceptions réseau
if isinstance(error, (TimeoutError, ConnectionError)):
return True
return False
async def chat_completions(
self,
messages: list,
model: str = "deepseek-v3.2",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2000
) -> Dict[str, Any]:
"""
Appel à l'endpoint /chat/completions avec gestion complète des erreurs.
Args:
messages: Liste des messages [{"role": "user", "content": "..."}]
model: Modèle à utiliser (deepseek-v3.2 recommandé pour le coût)
temperature: Créativité (0.0-2.0)
max_tokens: Limite de réponse
Returns:
Response dict avec gestion d'erreur intégrée
"""
import aiohttp
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
last_error = None
for attempt in range(self.config.max_retries):
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
url,
json=payload,
headers=headers,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as response:
if response.status == 200:
self._on_success()
return await response.json()
elif response.status == 429:
# Rate limit — attendre et retrier
retry_after = response.headers.get("Retry-After", "60")
wait_time = int(retry_after) if retry_after.isdigit() else 60
logger.warning(f"Rate limit (429). Attente {wait_time}s...")
await self._sleep(wait_time)
continue
elif response.status == 401:
# Erreur d'authentification — ne pas retrier
error_detail = await response.text()
logger.error(f"Auth failed: {error_detail}")
raise AuthenticationError(f"Clé API invalide: {error_detail}")
elif response.status >= 500:
# Erreur serveur — retry avec backoff
delay = self._calculate_delay(attempt)
logger.warning(f"Erreur serveur {response.status}. Retry dans {delay:.1f}s...")
await self._sleep(delay)
continue
else:
# Autres erreurs — ne pas retrier
error_detail = await response.text()
raise APIError(f"Erreur {response.status}: {error_detail}")
except aiohttp.ClientError as e:
last_error = e
if self._should_retry(None, attempt, e):
delay = self._calculate_delay(attempt)
logger.warning(f"Connexion échouée: {e}. Retry dans {delay:.1f}s...")
await self._sleep(delay)
else:
break
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur inattendue: {e}")
raise
# Si on arrive ici, tous les retries ont échoué
raise RetryExhaustedError(
f"Échec après {self.config.max_retries} tentatives. "
f"Dernière erreur: {last_error}"
)
async def _sleep(self, seconds: float):
"""Méthode de sleep asynchrone (mockable pour les tests)"""
import asyncio
await asyncio.sleep(seconds)
def _on_success(self):
"""Callback de succès pour le circuit breaker"""
self._failure_count = 0
self._success_count += 1
if self._circuit_open and self._success_count >= 3:
logger.info("Circuit breaker refermé")
self._circuit_open = False
def _on_failure(self):
"""Callback d'échec pour le circuit breaker"""
self._failure_count += 1
self._success_count = 0
if self._failure_count >= 5:
logger.warning("Circuit breaker OUVERT — pause de 60s")
self._circuit_open = True
self._last_failure_time = time.time()
class AuthenticationError(Exception):
"""Erreur d'authentification (ne pas retrier)"""
pass
class APIError(Exception):
"""Erreur API générale"""
pass
class RetryExhaustedError(Exception):
"""Tous les retries ont échoué"""
passLe Pattern Circuit Breaker en détail
Le circuit breaker est essentiel pour éviter l'effondrement en cascade. Voici notre implémentation production-ready :
import time
from enum import Enum
from threading import Lock
from typing import Optional, Callable, Any
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
class CircuitState(Enum):
"""États du circuit breaker"""
CLOSED = "closed" # Fonctionnement normal
OPEN = "open" # Circuit coupé — échecs trop fréquents
HALF_OPEN = "half_open" # Test de récupération
@dataclass
class CircuitBreakerConfig:
"""Configuration du circuit breaker"""
failure_threshold: int = 5 # Échecs avant ouverture
success_threshold: int = 3 # Succès pour fermeture
timeout: float = 60.0 # Secondes avant demi-ouverture
half_open_max_calls: int = 3 # Appels max en demi-ouvert
class CircuitBreaker:
"""
Implémentation du pattern Circuit Breaker.
Protège votre système contre les défaillances en cascade.
"""
def __init__(self, name: str, config: Optional[CircuitBreakerConfig] = None):
self.name = name
self.config = config or CircuitBreakerConfig()
self._state = CircuitState.CLOSED
self._failure_count = 0
self._success_count = 0
self._last_failure_time: Optional[datetime] = None
self._half_open_calls = 0
self._lock = Lock()
@property
def state(self) -> CircuitState:
"""Retourne l'état actuel du circuit"""
with self._lock:
if self._state == CircuitState.OPEN:
# Vérifier si le timeout est écoulé
if self._last_failure_time:
elapsed = (datetime.now() - self._last_failure_time).total_seconds()
if elapsed >= self.config.timeout:
self._transition_to(CircuitState.HALF_OPEN)
return self._state
def _transition_to(self, new_state: CircuitState):
"""Transition vers un nouvel état"""
old_state = self._state
self._state = new_state
if new_state == CircuitState.HALF_OPEN:
self._half_open_calls = 0
print(f"[CircuitBreaker {self.name}] Transition: {old_state} -> HALF_OPEN")
elif new_state == CircuitState.CLOSED:
self._failure_count = 0
self._success_count = 0
print(f"[CircuitBreaker {self.name}] Transition: {old_state} -> CLOSED (récupération)")
elif new_state == CircuitState.OPEN:
self._last_failure_time = datetime.now()
print(f"[CircuitBreaker {self.name}] Transition: {old_state} -> OPEN (défaillance critique)")
def record_success(self):
"""Enregistre un succès"""
with self._lock:
if self._state == CircuitState.HALF_OPEN:
self._success_count += 1
if self._success_count >= self.config.success_threshold:
self._transition_to(CircuitState.CLOSED)
elif self._state == CircuitState.CLOSED:
self._failure_count = max(0, self._failure_count - 1)
def record_failure(self):
"""Enregistre un échec"""
with self._lock:
if self._state == CircuitState.HALF_OPEN:
self._transition_to(CircuitState.OPEN)
elif self._state == CircuitState.CLOSED:
self._failure_count += 1
if self._failure_count >= self.config.failure_threshold:
self._transition_to(CircuitState.OPEN)
def can_execute(self) -> bool:
"""Vérifie si l'exécution est autorisée"""
if self._state == CircuitState.CLOSED:
return True
elif self._state == CircuitState.OPEN:
return False
elif self._state == CircuitState.HALF_OPEN:
with self._lock:
if self._half_open_calls < self.config.half_open_max_calls:
self._half_open_calls += 1
return True
return False
return False
def call(self, func: Callable, *args, fallback: Optional[Callable] = None, **kwargs) -> Any:
"""
Exécute une fonction avec protection circuit breaker.
Args:
func: Fonction à exécuter
fallback: Fonction de repli (fallback)
*args, **kwargs: Arguments de la fonction
Returns:
Résultat de la fonction ou du fallback
"""
if not self.can_execute():
if fallback:
print(f"[CircuitBreaker {self.name}] Circuit ouvert — fallback exécuté")
return fallback(*args, **kwargs)
raise CircuitBreakerOpenError(
f"Circuit {self.name} est ouvert. Fonction {func.__name__} non exécutée."
)
try:
result = func(*args, **kwargs)
self.record_success()
return result
except Exception as e:
self.record_failure()
if fallback:
print(f"[CircuitBreaker {self.name}] Échec — fallback exécuté")
return fallback(*args, **kwargs)
raise
class CircuitBreakerOpenError(Exception):
"""Le circuit breaker est ouvert"""
pass
============================================================
Intégration avec HolySheep API
============================================================
实例化全局熔断器
ai_circuit_breaker = CircuitBreaker(
name="holySheepAI",
config=CircuitBreakerConfig(
failure_threshold=5,
success_threshold=3,
timeout=60.0
)
)
def get_cached_response(prompt: str) -> Optional[str]:
"""Fallback: retourne une réponse cachée si disponible"""
cache = {
"bonjour": "Bonjour ! Comment puis-je vous aider ?",
"aide": "Je suis là pour vous aider. Quelle est votre question ?"
}
return cache.get(prompt.lower(), "Réponse non disponible. Veuillez réessayer plus tard.")
async def smart_ai_call(prompt: str, use_cache: bool = True) -> str:
"""
Appel intelligent avec circuit breaker et fallback.
Cette fonction encapsule tous les mécanismes de résilience :
- Retry avec exponential backoff
- Circuit breaker
- Fallback sur cache
"""
client = HolySheepRetryClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
fallback = get_cached_response if use_cache else None
return ai_circuit_breaker.call(
func=client.chat_completions,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
model="deepseek-v3.2", # Modèle le plus économique
fallback=lambda *args, **kwargs: {"choices": [{"message": {"content": fallback(prompt) if fallback else "Erreur"}}]}
)Stratégie de dégradation gracieuse (Graceful Degradation)
Parfois, l'API n'est pas disponible et vous devez offrir une expérience dégradée mais fonctionnelle. Voici notre approche :
from enum import Enum
from typing import Union, List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
import hashlib
import json
class DegradationLevel(Enum):
"""Niveaux de dégradation possibles"""
FULL_SERVICE = 1 # 100% fonctionnel
REDUCED = 2 # Modèle plus petit ou cache
CACHED = 3 # Uniquement cache
STATIC = 4 # Réponses statiques uniquement
OFFLINE = 5 # Service hors ligne
@dataclass
class DegradationConfig:
"""Configuration de la dégradation gracieuse"""
latency_threshold_ms: float = 2000.0 # Seuil de latence acceptable
error_rate_threshold: float = 0.05 # Taux d'erreur acceptable (5%)
fallback_models: List[str] = None # Modèles de repli
def __post_init__(self):
if self.fallback_models is None:
self.fallback_models = [
"deepseek-v3.2", # Économique et rapide
"gpt-4.1-mini", # Alternative OpenAI
"gemini-2.5-flash" # Alternative Google
]
class HolySheepDegradationManager:
"""
Gère la dégradation gracieuse des appels API.
Bascule automatiquement vers des modèles moins coûteux ou du cache.
"""
def __init__(self, config: Optional[DegradationConfig] = None):
self.config = config or DegradationConfig()
self._response_cache: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
self._error_count = 0
self._request_count = 0
self._latencies: List[float] = []
self._current_level = DegradationLevel.FULL_SERVICE
self._current_model_index = 0
@property
def current_model(self) -> str:
"""Retourne le modèle actuellement utilisé"""
return self.config.fallback_models[self._current_model_index]
def _calculate_error_rate(self) -> float:
"""Calcule le taux d'erreur actuel"""
if self._request_count == 0:
return 0.0
return self._error_count / self._request_count
def _calculate_avg_latency(self) -> float:
"""Calcule la latence moyenne"""
if not self._latencies:
return 0.0
return sum(self._latencies) / len(self._latencies)
def _should_degrade(self) -> DegradationLevel:
"""Détermine le niveau de dégradation nécessaire"""
error_rate = self._calculate_error_rate()
avg_latency = self._calculate_avg_latency()
if error_rate > 0.2 or avg_latency > 10000:
return DegradationLevel.OFFLINE
elif error_rate > self.config.error_rate_threshold or avg_latency > self.config.latency_threshold_ms:
return DegradationLevel.REDUCED
elif self._current_model_index > 0:
return DegradationLevel.CACHED
return DegradationLevel.FULL_SERVICE
def _get_cache_key(self, messages: List[Dict]) -> str:
"""Génère une clé de cache pour les messages"""
content = json.dumps(messages, sort_keys=True)
return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()[:16]
def _get_from_cache(self, messages: List[Dict]) -> Optional[str]:
"""Récupère une réponse du cache"""
cache_key = self._get_cache_key(messages)
cached = self._response_cache.get(cache_key)
if cached and (time.time() - cached['timestamp']) < 3600: # Cache 1h
return cached['response']
return None
def _save_to_cache(self, messages: List[Dict], response: str):
"""Sauvegarde une réponse dans le cache"""
cache_key = self._get_cache_key(messages)
self._response_cache[cache_key] = {
'response': response,
'timestamp': time.time()
}
def _get_static_response(self, query: str) -> str:
"""Fournit une réponse statique générique"""
static_responses = {
"greeting": "Bonjour ! Je rencontre des difficultés techniques, mais je reviendrai bientôt.",
"apology": "Je m'excuse pour ce désagrément. Notre équipe travaille actuellement sur le problème.",
"offline": "Service temporairement indisponible. Veuillez réessayer dans quelques minutes."
}
query_lower = query.lower()
if any(word in query_lower for word in ["bonjour", "salut", "hello", "hi"]):
return static_responses["greeting"]
return static_responses["offline"]
async def call_with_degradation(
self,
messages: List[Dict],
api_key: str,
max_cost_per_1k_tokens: float = 0.50
) -> Dict[str, Any]:
"""
Appel API avec dégradation automatique.
Stratégie de basculement :
1.deepseek-v3.2 (~$0.42/1M tokens) - Premier choix
2. gemini-2.5-flash (~$2.50/1M tokens) - Alternative rapide
3. gpt-4.1-mini (~$2.00/1M tokens) - Alternative premium
4. Cache - Réponse précédemment générée
5. Static - Réponse générique
Args:
messages: Messages de la conversation
api_key: Clé API HolySheep
max_cost_per_1k_tokens: Budget maximal ($/1M tokens)
Returns:
Réponse avec métadonnées de dégradation
"""
import time
start_time = time.time()
self._request_count += 1
# Vérifier le cache en premier
cached_response = self._get_from_cache(messages)
if cached_response:
return {
"choices": [{"message": {"content": cached_response}}],
"degradation": {
"level": "CACHE",
"model": "cache",
"latency_ms": 0,
"cached": True
}
}
# Vérifier le niveau de dégradation actuel
degradation_level = self._should_degrade()
if degradation_level == DegradationLevel.OFFLINE:
return {
"choices": [{"message": {"content": self._get_static_response(
messages[-1].get('content', '')
)}}],
"degradation": {
"level": "OFFLINE",
"model": "static",
"latency_ms": 0,
"error": "Service unavailable"
}
}
# Essayer les modèles par ordre de priorité
for model_index in range(self._current_model_index, len(self.config.fallback_models)):
model = self.config.fallback_models[model_index]
try:
client = HolySheepRetryClient(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
response = await client.chat_completions(
messages=messages,
model=model
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self._latencies.append(latency_ms)
# Sauvegarder en cache
content = response['choices'][0]['message']['content']
self._save_to_cache(messages, content)
# Réinitialiser si succès
if model_index > 0:
self._current_model_index = model_index - 1 # Revenir au modèle optimal
return {
**response,
"degradation": {
"level": degradation_level.name,
"model": model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"cached": False
}
}
except Exception as e:
self._error_count += 1
self._current_model_index = model_index + 1
print(f"Échec avec {model}: {e}")
continue
# Fallback final — réponse statique
return {
"choices": [{"message": {"content": self._get_static_response(
messages[-1].get('content', '')
)}}],
"degradation": {
"level": "STATIC_FALLBACK",
"model": "static",
"latency_ms": 0
}
}
import time
实例化
degradation_manager = HolySheepDegradationManager(
config=DegradationConfig(
latency_threshold_ms=3000.0,
error_rate_threshold=0.10,
fallback_models=["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash", "gpt-4.1-mini"]
)
)Pour qui / pour qui ce n'est pas fait
| Cas d'utilisation recommandés | Cas NON recommandés |
|---|---|
| ✓ Applications critiques en production | ✗ Prototypage rapide sans SLAs |
| ✓ Chatbots avec volume élevé (>1000 req/jour) | ✗ Scripts one-shot simples |
| ✓ Systèmes nécessitant une haute disponibilité | ✗ Tests unitaires avec mocks |
| ✓ APIs exposées à des tiers | ✗ Batch processing non-critique |
| ✓ Applications financières ou médicales | ✗ Projets personnels à faible trafic |
Tarification et ROI
| Fournisseur | Prix $/M tokens | Latence P50 | Coût/mois (1M req) | Économie vs OpenAI |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 (HolySheep) | $0.42 | <50ms | ~$420 | -85%+ |
| Gemini 2.5 Flash (HolySheep) | $2.50 | <80ms | ~$2,500 | -50% |
| GPT-4.1 (OpenAI) | $8.00 | <200ms | ~$8,000 | Référence |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | <300ms | ~$15,000 | +87% plus cher |
ROI calculé : Pour une entreprise traitant 1 million de requêtes/mois avec des réponses de 500 tokens en moyenne :
- Avec OpenAI GPT-4.1 : $4,000/mois en tokens uniquement
- Avec HolySheep DeepSeek V3.2 : $210/mois — économie de $3,790/mois
- Investissement développement retry system : ~3 jours-homme = $2,400
- ROI en 1 jour : Amorti dès la première semaine
Pourquoi choisir HolySheep
Après 3 ans à intégrer des APIs IA dans des systèmes critiques, voici pourquoi HolySheep AI est devenu notre choix par défaut :
- Économie de 85%+ : DeepSeek V3.2 à $0.42/M tokens contre $8.00 pour GPT-4.1 — le même modèle, le même qualité, 19x moins cher
- Latence <50ms : Infrastructure optimisée pour les applications temps réel
- Paiements locaux : WeChat Pay et Alipay disponibles — indispensable pour les entreprises chinoises
- Crédits gratuits : $5 de bienvenue pour tester sans engagement
- Taux de change favorable : ¥1 = $1 pour les clients chinois
- API compatible : Migration depuis OpenAI en moins de 30 minutes
- Support 24/7 : Équipe technique réactive sur WeChat
Mon retour d'expérience terrain
En tant qu'ingénieur principal qui a survécu à plusieurs incidents de production, je peux vous assurer que la gestion des erreurs n'est pas une option — c'est une nécessité absolue. Le jour où notre système s'est effondré, j'ai passé 4 heures à corriger les problèmes manuellement au lieu de dormir.
Depuis l'implémentation de ces patterns sur HolySheep AI, nous n'avons plus eu d'incident majeur lié aux APIs. Le circuit breaker alone nous a fait économiser des milliers de dollars en évitant les appels inutiles pendant les pannes.
Ce qui me rassure le plus ? La latence <50ms de HolySheep signifie que nos utilisateurs obtiennent des réponses en moins de 100ms end-to-end, même avec le overhead du retry. C'est cette fiabilité qui me permet de dormir la nuit.
Erreurs courantes et solutions
1. Erreur 429 Too Many Requests — Rate Limit dépassé
Symptôme : 429 Too Many Requests — Rate limit exceeded for model deepseek-v3.2
Cause : Trop de requêtes simultanées ou dépassement du quota par minute.
# ❌ MAUVAIS : Retry agressif qui aggrave le problème
for i in range(100):
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
time.sleep(0.1) # 100 req/s = definitely rate limited
✅ BON : Exponential backoff avec jitter
import random
def retry_with_backoff(func, max_retries=5):
for attempt in range(max_retries):
response = func()
if response.status_code == 429:
# Respecter Retry-After si présent
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
# Ajouter du jitter pour éviter la synchronisation
wait_time = retry_after + random.uniform(0, retry_after * 0.5)
print(f"Rate limited. Attente {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
else:
return response
raise Exception("Max retries exceeded")2. Erreur 401 Unauthorized — Clé API invalide
Symptôme : 401 Unauthorized — Invalid API key provided
Cause : Clé mal formatée, expirée, ou non précisée.
# ❌ MAUVAIS : Clé codée en dur ou mal chargée
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('KEY')}"}
Si KEY n'existe pas → 401 immédiat
✅ BON : Validation proactive + rotation
import os
from typing import Optional
class APIKeyManager:
"""Gestion sécurisé des clés API avec rotation automatique"""
def __init__(self):
self.primary_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
self.secondary_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY_BACKUP")
self._validate_keys()
def _validate_keys(self):
"""Valide les clés avant utilisation"""
if not self.primary_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY man