Il y a trois mois, ma startup a reçu une facture de 13 500 $ pour un seul mois d'utilisation d'API Claude. Le culprit ? Un pipeline RAG mal configuré qui envoyait systématiquement 800 000 tokens par requête, sans stratégie de cache ni budgétisation. J'ai passé 72 heures à corriger le problème, et c'est cette expérience qui m'a poussé à développer une architecture robuste de gestion des coûts pour les longs contextes. Aujourd'hui, je vais vous montrer exactement comment reproduire cette solution avec HolySheep AI, qui m'a permis de réduire mes coûts de 85% tout en maintenant une latence inférieure à 50ms.
Le Problème des Longs Contextes : Une Fuite Silencieuse dans Votre Budget
Les modèles comme Claude Sonnet 4.5 et Gemini 2.5 Flash supportent des contextes de 1 million de tokens. C'est impressionnant, mais chaque token a un coût. Voici la réalité financière que j'ai découverte à mes dépens :
| Modèle | Prix officiel (/M tokens) | Prix HolySheep (/M tokens) | Économie |
|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.5 | 15,00 $ | 2,25 $ | 85% |
| Gemini 2.5 Flash | 2,50 $ | 0,375 $ | 85% |
| GPT-4.1 | 8,00 $ | 1,20 $ | 85% |
| DeepSeek V3.2 | 0,42 $ | 0,063 $ | 85% |
Avec un pipeline qui traitait 1000 requêtes/jour de 800K tokens chacune, le calcul devient effroyable : 800 000 × 1 000 × 15 $ / 1 000 000 = 12 000 $/jour. Avec HolySheep, ce même traitement coûte 1 800 $/jour. Sur un mois, l'économie atteint 306 000 $.
Architecture de Budget et Contexte : Le Code Complet
Avant de présenter le code, comprenez l'architecture que j'ai mise en place. Elle repose sur trois piliers : la budgétisation préventive, la troncature intelligente, et la mise en cache sémantique.
1. Configuration de Base avec Budget Guard
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Budget Guard pour Longs Contextes
Auteur: HolySheep AI Technical Team
Version: 2.1037.0503
"""
import os
import time
import hashlib
import tiktoken
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
from collections import OrderedDict
import requests
=== CONFIGURATION HOLYSHEEP ===
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
=== BUDGETS PAR MODÈLE (en tokens) ===
CONTEXT_BUDGETS = {
"claude-sonnet-4.5": 200_000, # 200K pour Claude
"gemini-2.5-flash": 500_000, # 500K pour Gemini
"gpt-4.1": 128_000, # 128K pour GPT-4.1
"deepseek-v3.2": 1_000_000 # 1M pour DeepSeek
}
=== BUDGETS MENSUELS ($) ===
MONTHLY_BUDGETS = {
"claude-sonnet-4.5": 100.0, # Max 100$/mois Claude
"gemini-2.5-flash": 50.0, # Max 50$/mois Gemini
"gpt-4.1": 30.0, # Max 30$/mois GPT-4.1
"deepseek-v3.2": 20.0 # Max 20$/mois DeepSeek
}
@dataclass
class TokenBudget:
"""Gestionnaire de budget de tokens avec cache LRU."""
model: str
max_context: int
monthly_budget: float
price_per_mtok: float
cache: OrderedDict = field(default_factory=OrderedDict)
cache_max_size: int = 1000
monthly_spent: float = 0.0
request_count: int = 0
def __post_init__(self):
self.encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
def count_tokens(self, text: str) -> int:
"""Compte précisément les tokens d'un texte."""
return len(self.encoding.encode(text))
def truncate_to_budget(self, text: str) -> str:
"""Tronque le texte au budget maximal de tokens."""
tokens = self.encoding.encode(text)
if len(tokens) <= self.max_context:
return text
truncated_tokens = tokens[:self.max_context]
return self.encoding.decode(truncated_tokens)
def estimate_cost(self, token_count: int) -> float:
"""Estime le coût en dollars."""
return (token_count / 1_000_000) * self.price_per_mtok
def check_budget(self, token_count: int) -> Tuple[bool, str]:
"""Vérifie si la requête respecte le budget."""
estimated_cost = self.estimate_cost(token_count)
if self.monthly_spent + estimated_cost > self.monthly_budget:
return False, f"Budget mensuel dépassé: {self.monthly_spent:.2f}$ + {estimated_cost:.4f}$ > {self.monthly_budget}$"
if token_count > self.max_context:
return False, f"Dépassement contexte: {token_count} > {self.max_context} tokens"
return True, "OK"
def record_usage(self, token_count: int):
"""Enregistre l'utilisation pour le suivi du budget."""
cost = self.estimate_cost(token_count)
self.monthly_spent += cost
self.request_count += 1
def get_cache_key(self, text: str, max_results: int = 5) -> str:
"""Génère une clé de cache pour la mise en cache sémantique."""
text_hash = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()
return f"{text_hash}_{max_results}"
def get_cached(self, cache_key: str) -> Optional[str]:
"""Récupère depuis le cache si disponible."""
if cache_key in self.cache:
self.cache.move_to_end(cache_key)
return self.cache[cache_key]
return None
def set_cached(self, cache_key: str, response: str):
"""Met en cache une réponse."""
if len(self.cache) >= self.cache_max_size:
self.cache.popitem(last=False)
self.cache[cache_key] = response
def get_stats(self) -> Dict:
"""Retourne les statistiques d'utilisation."""
return {
"model": self.model,
"monthly_spent": round(self.monthly_spent, 2),
"monthly_budget": self.monthly_budget,
"remaining": round(self.monthly_budget - self.monthly_spent, 2),
"requests": self.request_count,
"cache_hit_rate": self._calculate_cache_hit_rate()
}
def _calculate_cache_hit_rate(self) -> float:
"""Calcule le taux de succès du cache."""
total = self.request_count + len(self.cache)
if total == 0:
return 0.0
return len(self.cache) / total
class HolySheepBudgetManager:
"""Gestionnaire centralisé des budgets pour tous les modèles."""
def __init__(self):
self.budgets: Dict[str, TokenBudget] = {}
self._initialize_budgets()
def _initialize_budgets(self):
"""Initialise les budgets pour chaque modèle."""
prices = {
"claude-sonnet-4.5": 2.25, # HolySheep pricing
"gemini-2.5-flash": 0.375,
"gpt-4.1": 1.20,
"deepseek-v3.2": 0.063
}
for model, max_ctx in CONTEXT_BUDGETS.items():
price = prices.get(model, 1.0)
monthly = MONTHLY_BUDGETS.get(model, 100.0)
self.budgets[model] = TokenBudget(
model=model,
max_context=max_ctx,
monthly_budget=monthly,
price_per_mtok=price
)
def process_request(self, model: str, prompt: str, system: str = "") -> Dict:
"""Traite une requête avec contrôle de budget."""
budget = self.budgets.get(model)
if not budget:
return {"error": f"Modèle {model} non configuré"}
full_text = f"{system}\n{prompt}" if system else prompt
token_count = budget.count_tokens(full_text)
within_budget, message = budget.check_budget(token_count)
if not within_budget:
truncated = budget.truncate_to_budget(full_text)
truncated_tokens = budget.count_tokens(truncated)
budget.record_usage(truncated_tokens)
return {
"status": "truncated",
"message": message,
"original_tokens": token_count,
"truncated_tokens": truncated_tokens,
"prompt": truncated,
"cost_saved": round(budget.estimate_cost(token_count - truncated_tokens), 4)
}
budget.record_usage(token_count)
return {
"status": "approved",
"tokens": token_count,
"estimated_cost": round(budget.estimate_cost(token_count), 4),
"prompt": full_text
}
def get_all_stats(self) -> List[Dict]:
"""Retourne les statistiques de tous les budgets."""
return [budget.get_stats() for budget in self.budgets.values()]
=== INSTANCE GLOBALE ===
budget_manager = HolySheepBudgetManager()
if __name__ == "__main__":
print("=== HolySheep Budget Manager v2.1037.0503 ===")
print(f"Base URL: {BASE_URL}")
print("\n--- Test de budgétisation ---\n")
test_prompt = """
Analyse ce document technique de 500 pages et fournis un résumé structuré.
Inclue les sections suivantes: Introduction, Méthodologie, Résultats, Discussion, Conclusion.
Pour chaque section, fournis les points clés et les implications pratiques.
"""
for model in CONTEXT_BUDGETS.keys():
result = budget_manager.process_request(model, test_prompt)
print(f"[{model}]")
print(f" Status: {result['status']}")
if 'tokens' in result:
print(f" Tokens: {result['tokens']:,}")
print(f" Coût estimé: {result['estimated_cost']:.4f}$")
if 'truncated_tokens' in result:
print(f" Tokens originaux: {result['original_tokens']:,}")
print(f" Tokens après troncature: {result['truncated_tokens']:,}")
print(f" Économie: {result['cost_saved']:.4f}$")
print()
print("--- Statistiques globales ---")
for stats in budget_manager.get_all_stats():
print(f"{stats['model']}: {stats['monthly_spent']:.2f}$ / {stats['monthly_budget']:.2f}$ ({stats['requests']} requêtes)")
2. Stratégie de Troncature Intelligente et Cache Sémantique
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Troncature Intelligente et Cache Sémantique
Optimisé pour les longs contextes avec HolySheep API
"""
import hashlib
import json
import time
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
from collections import OrderedDict
import requests
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class SemanticChunker:
"""Découpe intelligent des documents pour optimiser le contexte."""
def __init__(self, max_chunk_tokens: int = 8000, overlap_tokens: int = 500):
self.max_chunk_tokens = max_chunk_tokens
self.overlap_tokens = overlap_tokens
def chunk_by_sentences(self, text: str) -> List[str]:
"""Découpe par phrases en préservant le sens."""
sentences = text.replace('!', '.').replace('?', '.').split('.')
chunks = []
current_chunk = []
current_tokens = 0
for sentence in sentences:
sentence = sentence.strip()
if not sentence:
continue
# Estimation rapide (1 token ≈ 4 caractères)
sentence_tokens = len(sentence) // 4
if current_tokens + sentence_tokens > self.max_chunk_tokens:
if current_chunk:
chunks.append('. '.join(current_chunk) + '.')
# Overlap pour continuité
overlap_text = '. '.join(current_chunk[-3:]) if len(current_chunk) > 3 else '. '.join(current_chunk)
current_chunk = [overlap_text, sentence] if overlap_text else [sentence]
current_tokens = len(overlap_text) // 4 + sentence_tokens
else:
current_chunk.append(sentence)
current_tokens += sentence_tokens
if current_chunk:
chunks.append('. '.join(current_chunk) + '.')
return chunks
def chunk_by_sections(self, text: str, section_markers: List[str] = None) -> List[Dict]:
"""Découpe par sections avec métadonnées."""
if section_markers is None:
section_markers = ['\n## ', '\n### ', '\n\n', '\n---\n']
sections = []
current_pos = 0
for marker in section_markers:
parts = text.split(marker)
for i, part in enumerate(parts[1:], 1):
if part.strip():
sections.append({
'marker': marker.strip(),
'content': part.strip(),
'position': i
})
return sections
class SemanticCache:
"""Cache sémantique avec similarité pour éviter les requêtes redondantes."""
def __init__(self, max_size: int = 5000, similarity_threshold: float = 0.92):
self.cache: OrderedDict = OrderedDict()
self.max_size = max_size
self.similarity_threshold = similarity_threshold
self.hits = 0
self.misses = 0
def _compute_hash(self, text: str) -> str:
"""Hash stable pour une meilleure mise en cache."""
return hashlib.sha256(text.encode('utf-8')).hexdigest()[:16]
def _compute_similarity(self, text1: str, text2: str) -> float:
"""Calcule la similarité entre deux textes (Jaccard simple)."""
set1 = set(text1.lower().split())
set2 = set(text2.lower().split())
intersection = len(set1 & set2)
union = len(set1 | set2)
return intersection / union if union > 0 else 0.0
def get(self, query: str) -> Optional[str]:
"""Récupère une réponse cached si disponible."""
query_hash = self._compute_hash(query)
# Exact match
if query_hash in self.cache:
self.hits += 1
self.cache.move_to_end(query_hash)
return self.cache[query_hash]['response']
# Similarity search
for key, value in self.cache.items():
similarity = self._compute_similarity(query, value['query'])
if similarity >= self.similarity_threshold:
self.hits += 1
self.cache.move_to_end(key)
return value['response']
self.misses += 1
return None
def set(self, query: str, response: str):
"""Met en cache une réponse."""
if len(self.cache) >= self.max_size:
self.cache.popitem(last=False)
query_hash = self._compute_hash(query)
self.cache[query_hash] = {
'query': query,
'response': response,
'timestamp': time.time()
}
def get_stats(self) -> Dict:
"""Statistiques du cache."""
total = self.hits + self.misses
hit_rate = (self.hits / total * 100) if total > 0 else 0
return {
'hits': self.hits,
'misses': self.misses,
'hit_rate': f"{hit_rate:.1f}%",
'cache_size': len(self.cache)
}
class HolySheepLongContextHandler:
"""Gestionnaire de longs contextes avec HolySheep API."""
def __init__(self, api_key: str, budget_per_request: float = 0.10):
self.api_key = api_key
self.budget_per_request = budget_per_request
self.chunker = SemanticChunker()
self.cache = SemanticCache()
self.usage_stats = {
'total_tokens': 0,
'total_cost': 0.0,
'cache_savings': 0.0,
'requests': 0
}
def _make_request(self, messages: List[Dict], model: str = "gemini-2.5-flash") -> Dict:
"""Fait une requête à l'API HolySheep."""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.7
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"API Error {response.status_code}: {response.text}")
return response.json()
def process_long_document(
self,
document: str,
query: str,
model: str = "gemini-2.5-flash",
strategy: str = "smart"
) -> Dict:
"""
Traite un long document avec la stratégie optimale.
Stratégies disponibles:
- 'truncate': Troncature simple (le plus rapide)
- 'chunk': Découpage en chunks (le plus précis)
- 'smart': Décision automatique basée sur la taille
"""
# Vérification du cache
cache_key = f"{query}|{document[:500]}"
cached_response = self.cache.get(cache_key)
if cached_response:
return {
'response': cached_response,
'source': 'cache',
'cost_saved': self._estimate_cost(len(document))
}
# Décision de stratégie
doc_tokens = len(document) // 4
context_limits = {
'claude-sonnet-4.5': 200_000,
'gemini-2.5-flash': 500_000,
'gpt-4.1': 128_000,
'deepseek-v3.2': 1_000_000
}
limit = context_limits.get(model, 128_000)
if strategy == "smart":
if doc_tokens <= limit * 0.8:
strategy = "truncate"
else:
strategy = "chunk"
if strategy == "truncate" and doc_tokens > limit:
# Troncature intelligente
truncated_doc = document[:limit * 4]
self.usage_stats['total_tokens'] += limit
else:
# Découpage intelligent
chunks = self.chunker.chunk_by_sentences(document)
truncated_doc = '\n\n---\n\n'.join(chunks[:3]) # Limite à 3 chunks
self.usage_stats['total_tokens'] += len(truncated_doc) // 4
# Construction du prompt
system_prompt = """Tu es un assistant d'analyse de documents.
Réponds de manière précise et structurée. Si l'information n'est pas dans le document, dis-le clairement."""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Document:\n{truncated_doc}\n\nQuestion: {query}"}
]
# Calcul du coût estimé
input_tokens = sum(len(m['content']) // 4 for m in messages)
estimated_cost = self._estimate_cost(input_tokens)
if estimated_cost > self.budget_per_request:
return {
'error': 'Budget par requête dépassé',
'estimated_cost': estimated_cost,
'budget': self.budget_per_request,
'suggestion': 'Utilisez un modèle moins cher ou réduisez le contexte'
}
# Exécution de la requête
try:
response = self._make_request(messages, model)
content = response['choices'][0]['message']['content']
# Mise en cache
self.cache.set(cache_key, content)
# Mise à jour des statistiques
self.usage_stats['requests'] += 1
self.usage_stats['total_cost'] += estimated_cost
return {
'response': content,
'source': 'api',
'tokens_used': input_tokens,
'cost': estimated_cost,
'model': model,
'strategy': strategy
}
except Exception as e:
return {'error': str(e)}
def _estimate_cost(self, tokens: int, model: str = "gemini-2.5-flash") -> float:
"""Estime le coût pour HolySheep."""
prices = {
'claude-sonnet-4.5': 0.00225,
'gemini-2.5-flash': 0.000375,
'gpt-4.1': 0.00120,
'deepseek-v3.2': 0.000063
}
return (tokens / 1_000_000) * prices.get(model, 0.001) * 1000
def batch_process(
self,
documents: List[str],
queries: List[str],
model: str = "deepseek-v3.2"
) -> List[Dict]:
"""Traite plusieurs documents en batch avec optimisation."""
results = []
for doc, query in zip(documents, queries):
result = self.process_long_document(doc, query, model)
results.append(result)
return results
def get_savings_report(self) -> Dict:
"""Génère un rapport d'économies."""
cache_stats = self.cache.get_stats()
return {
'total_requests': self.usage_stats['requests'],
'total_tokens': self.usage_stats['total_tokens'],
'total_cost': round(self.usage_stats['total_cost'], 4),
'cache_stats': cache_stats,
'estimated_savings': round(
cache_stats['hits'] * self.usage_stats['total_cost'] / max(self.usage_stats['requests'], 1) * 0.5,
2
),
'holy_sheep_advantage': '85% moins cher que les APIs officielles'
}
=== UTILISATION ===
if __name__ == "__main__":
handler = HolySheepLongContextHandler(API_KEY)
# Document test (exemple)
sample_doc = """
# Rapport Annuel 2026
## Résumé Exécutif
L'année 2026 a été marquée par une croissance de 45% de notre chiffre d'affaires.
Notre stratégie d'expansion internationale porte ses fruits avec l'ouverture de
bureaux dans 12 nouveaux pays.
## Performance Financière
- Chiffre d'affaires: 45,2M€ (+45%)
- EBITDA: 12,8M€ (+62%)
- Marge nette: 18,4%
## Perspectives 2027
Nous anticipons une poursuite de la croissance avec un objectif de 60M€ de CA.
"""
result = handler.process_long_document(
document=sample_doc,
query="Donne-moi un résumé des performances financières et des perspectives.",
model="gemini-2.5-flash",
strategy="smart"
)
print("=== Résultat du traitement ===")
print(f"Source: {result.get('source', 'error')}")
print(f"Coût: {result.get('cost', 0):.4f}$")
print(f"Tokens: {result.get('tokens_used', 0):,}")
print(f"\nRéponse:\n{result.get('response', result.get('error', 'N/A'))}")
print("\n=== Rapport d'économies ===")
report = handler.get_savings_report()
print(json.dumps(report, indent=2))
3. Middleware de Monitoring en Temps Réel
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Monitoring Temps Réel des Coûts
Dashboard intégré pour la surveillance des budgets
"""
import time
import threading
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
from typing import Dict, List, Callable
import json
class CostMonitor:
"""Surveillance en temps réel des coûts HolySheep."""
def __init__(self, alerts_threshold_pct: float = 0.80):
self.alerts_threshold_pct = alerts_threshold_pct
self.model_costs = defaultdict(list)
self.model_budgets = defaultdict(float)
self.request_logs = []
self.alerts = []
self.lock = threading.Lock()
# Prix HolySheep actualisés (2026)
self.prices = {
"claude-sonnet-4.5": 2.25, # $/M tokens
"gemini-2.5-flash": 0.375,
"gpt-4.1": 1.20,
"deepseek-v3.2": 0.063
}
# Limites de contexte
self.context_limits = {
"claude-sonnet-4.5": 200_000,
"gemini-2.5-flash": 500_000,
"gpt-4.1": 128_000,
"deepseek-v3.2": 1_000_000
}
def set_budget(self, model: str, monthly_budget: float):
"""Définit le budget mensuel pour un modèle."""
with self.lock:
self.model_budgets[model] = monthly_budget
def log_request(
self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int,
latency_ms: float,
status: str = "success"
):
"""Enregistre une requête pour analyse."""
with self.lock:
total_tokens = input_tokens + output_tokens
cost = (total_tokens / 1_000_000) * self.prices.get(model, 1.0)
entry = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'model': model,
'input_tokens': input_tokens,
'output_tokens': output_tokens,
'total_tokens': total_tokens,
'cost': cost,
'latency_ms': latency_ms,
'status': status,
'cost_per_1k': cost / total_tokens * 1000 if total_tokens > 0 else 0
}
self.request_logs.append(entry)
self.model_costs[model].append(cost)
# Vérification des alertes
self._check_alerts(model, cost)
def _check_alerts(self, model: str, cost: float):
"""Vérifie si une alerte doit être déclenchée."""
budget = self.model_budgets.get(model, 0)
if budget <= 0:
return
period_spend = self._get_period_spend(model)
percentage = (period_spend + cost) / budget
if percentage >= self.alerts_threshold_pct:
alert = {
'type': 'budget_warning',
'model': model,
'percentage': round(percentage * 100, 1),
'message': f"⚠️ Alerte: {model} a atteint {percentage*100:.1f}% du budget mensuel",
'timestamp': datetime.now().isoformat()
}
self.alerts.append(alert)
def _get_period_spend(self, model: str, days: int = 30) -> float:
"""Calcule les dépenses sur une période."""
cutoff = datetime.now() - timedelta(days=days)
cutoff_iso = cutoff.isoformat()
return sum(
entry['cost']
for entry in self.request_logs
if entry['model'] == model and entry['timestamp'] >= cutoff_iso
)
def get_dashboard_data(self) -> Dict:
"""Génère les données pour le dashboard."""
with self.lock:
models = list(self.prices.keys())
dashboard = {
'generated_at': datetime.now().isoformat(),
'models': {},
'total_spend': 0,
'total_requests': len(self.request_logs),
'alerts': self.alerts[-10:], # 10 dernières alertes
'recommendations': []
}
for model in models:
period_cost = self._get_period_spend(model)
budget = self.model_budgets.get(model, 0)
model_requests = [
e for e in self.request_logs
if e['model'] == model
]
avg_latency = sum(e['latency_ms'] for e in model_requests) / len(model_requests) if model_requests else 0
success_rate = len([e for e in model_requests if e['status'] == 'success']) / len(model_requests) * 100 if model_requests else 0
dashboard['models'][model] = {
'period_spend': round(period_cost, 4),
'monthly_budget': budget,
'remaining': round(budget - period_cost, 4) if budget > 0 else None,
'percentage_used': round(period_cost / budget * 100, 1) if budget > 0 else None,
'request_count': len(model_requests),
'avg_latency_ms': round(avg_latency, 2),
'success_rate': round(success_rate, 1),
'context_limit': self.context_limits.get(model, 0),
'avg_tokens_per_request': (
sum(e['total_tokens'] for e in model_requests) // len(model_requests)
if model_requests else 0
)
}
dashboard['total_spend'] += period_cost
# Recommandations intelligentes
dashboard['recommendations'] = self._generate_recommendations(dashboard)
return dashboard
def _generate_recommendations(self, dashboard: Dict) -> List[Dict]:
"""Génère des recommandations d'optimisation."""
recommendations = []
for model, data in dashboard['models'].items():
# Contexte non utilisé
if data['avg_tokens_per_request'] < data['context_limit'] * 0.3:
recommendations.append({
'type': 'context_underutilized',
'model': model,
'message': f"{model}: Contexte sous-utilisé ({data['avg_tokens_per_request']:,} / {data['context_limit']:,})",
'potential_savings': f"{data['request_count'] * 0.05:.2f}$/mois"
})
# Latence élevée
if data['avg_latency_ms'] > 2000:
recommendations.append({
'type': 'high_latency',
'model': model,
'message': f"{model}: Latence élevée ({data['avg_latency_ms']}ms)",
'suggestion': 'Réduire la taille du contexte ou utiliser un modèle plus rapide'
})
# Budget critique
if data['percentage_used'] and data['percentage_used'] > 90:
recommendations.append({
'type': 'budget_critical',
'model': model,
'message': f"🚨 {model}: Budget presque épuisé ({data['percentage_used']}%)",
'action': 'Augmenter le budget ou réduire l\'utilisation'
})
# Recommandation de modèle alternatif
if dashboard['total_spend'] > 100:
recommendations.append({
'type': 'cost_optimization',
'message': 'Économie potentielle: Migrer vers DeepSeek V3.2 (-85% sur certains cas)',
'savings_estimate': f"{dashboard['total_spend'] * 0.4:.2f}$/mois"
})
return recommendations
def export_logs(self, format: str = 'json') -> str:
"""Exporte les logs pour analyse externe."""
with self.lock:
if format == 'json':
return json.dumps(self.request_logs, indent=2)
elif format == 'csv':
lines = ['timestamp,model,input_tokens,output_tokens,total_tokens,cost,latency_ms,status']
for entry in self.request_logs:
lines.append(
f"{entry['timestamp']},{entry['model']},"
f"{entry['input_tokens']},{entry['output_tokens']},"
f"{entry['total_tokens']},{entry['cost']:.6f},"
f"{entry['latency_ms']:.2f},{entry['status']}"
)
return '\n'.join(lines)
return ""
=== DÉMO ===
if __name__ == "__main__":
monitor = CostMonitor(alerts_threshold_pct=0.75)
# Configuration des budgets
monitor.set_budget("claude-sonnet-4.5", 200.0)
monitor.set_budget("gemini-2.5-flash", 100.0)
monitor.set_budget("deepseek-v3.2", 50.0)
# Simulation de requêtes
for i in