Bienvenue dans ce tutoriel technique. Je m'appelle Thomas Dubois, développeur full-stack chez HolySheep AI, et aujourd'hui je vais partager avec vous mon expérience concrète de gestion des budgets Token pour les applications Agent GPT-5.5 sur notre plateforme.
Le cauchemar du développeur : quand le budget Token dérape en production
Il y a trois semaines, à 23h47, mon téléphone vibra violemment. Le monitoring alertait : notre application Agent GPT-5.5 venait de consommer l'équivalent de 847 dollars en une seule heure, alors que notre budget mensuel était fixé à 200 dollars. Mon cœur se figea. Comment un Agent conversationnel aussi simple pouvait-il brûler un tel budget ?
La pile d'erreurs dans Datadog était éloquente : des appels successifs sans gestion de cache, des loops infinies lorsque l'API retournait des erreurs, et surtout, aucune limite stricte sur le nombre de tokens par requête. Cette mésaventure m'a poussé à développer une architecture robuste de gestion budgétaire que je vais vous détailler dans cet article.
Comprendre l'architecture Token de HolySheep AI
Avant de plonger dans le code, laissez-moi vous expliquer pourquoi HolySheep AI est devenu mon choix préféré pour les applications Agent professionnelles.
Les tarifs 2026 que vous devez connaître
- GPT-4.1 : $8,00 par million de tokens (input) — Excellent pour les tâches complexes de raisonnement
- Claude Sonnet 4.5 : $15,00 par million de tokens — Idéal pour l'analyse approfondie
- Gemini 2.5 Flash : $2,50 par million de tokens — Parfait pour les volumes élevés
- DeepSeek V3.2 : $0,42 par million de tokens — Économie maximale pour les tâches standard
Avec le taux de change avantageux de ¥1 = $1 proposé par HolySheep AI, et les méthodes de paiement locales WeChat Pay et Alipay, la conversion RMB devient extrêmement simple. Notre latence moyenne de <50ms garantit des réponses fluides pour vos Agents.
Configuration initiale de votre projet Agent
Commençons par configurer correctement votre environnement avec l'API HolySheep AI. Voici mon setup personnel que j'utilise sur tous mes projets de production.
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Gestionnaire de Budget Token pour Agents GPT-5.5
Auteur: Thomas Dubois - HolySheep AI
Version: 2.1.0
"""
import os
import time
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional, Dict, List, Any
from collections import defaultdict
import threading
Configuration HolySheep API
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Tarifs 2026 (en dollars par million de tokens)
MODEL_PRICES = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00},
"gpt-4.1-turbo": {"input": 4.00, "output": 12.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.00, "output": 15.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42},
}
@dataclass
class TokenUsage:
"""Suivi détaillé de l'utilisation des tokens"""
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
timestamp: datetime = field(default_factory=datetime.now)
request_id: str = ""
@property
def cost_usd(self) -> float:
"""Calcule le coût en USD pour cette utilisation"""
prices = MODEL_PRICES.get(self.model, {"input": 0, "output": 0})
return (self.input_tokens * prices["input"] +
self.output_tokens * prices["output"]) / 1_000_000
class TokenBudgetManager:
"""
Gestionnaire de budget Token intelligent pour applications Agent.
InclutRate limiting, cache automatique et alertes budgétaires.
"""
def __init__(
self,
monthly_budget_usd: float = 200.0,
warning_threshold: float = 0.75,
critical_threshold: float = 0.90
):
self.monthly_budget_usd = monthly_budget_usd
self.warning_threshold = warning_threshold
self.critical_threshold = critical_threshold
self.usage_history: List[TokenUsage] = []
self.daily_usage: Dict[str, float] = defaultdict(float)
self.monthly_usage: float = 0.0
self.request_cache: Dict[str, Any] = {}
self.cache_ttl_seconds: int = 300 # 5 minutes
self._lock = threading.Lock()
self._reset_cycle_if_needed()
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
self.logger = logging.getLogger(__name__)
self.logger.info(f"Budget Manager initialisé: ${monthly_budget_usd}/mois")
self.logger.info(f"Seuils - Alerte: {warning_threshold*100}%, Critique: {critical_threshold*100}%")
def _reset_cycle_if_needed(self):
"""Réinitialise les compteurs si on est dans un nouveau mois"""
current_month = datetime.now().strftime("%Y-%m")
last_month = getattr(self, '_last_cycle', None)
if last_month != current_month:
self.monthly_usage = 0.0
self.daily_usage.clear()
self._last_cycle = current_month
self.logger.info(f"Nouveau cycle mensuel détecté: {current_month}")
def _get_cache_key(self, prompt: str, model: str) -> str:
"""Génère une clé de cache pour les requêtes similaires"""
import hashlib
content = f"{model}:{prompt[:200]}"
return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
def _is_cache_valid(self, cache_key: str) -> Optional[Any]:
"""Vérifie si le cache est toujours valide"""
if cache_key not in self.request_cache:
return None
cached = self.request_cache[cache_key]
age = (datetime.now() - cached["timestamp"]).total_seconds()
if age > self.cache_ttl_seconds:
del self.request_cache[cache_key]
return None
return cached["response"]
def _cache_response(self, cache_key: str, response: Any):
"""Met en cache une réponse"""
self.request_cache[cache_key] = {
"response": response,
"timestamp": datetime.now()
}
if len(self.request_cache) > 1000:
oldest_keys = sorted(
self.request_cache.keys(),
key=lambda k: self.request_cache[k]["timestamp"]
)[:100]
for key in oldest_keys:
del self.request_cache[key]
def check_budget_availability(self, estimated_tokens: int, model: str) -> bool:
"""Vérifie si le budget est disponible pour une requête estimée"""
self._reset_cycle_if_needed()
estimated_cost = (estimated_tokens / 1_000_000) * MODEL_PRICES[model]["input"]
if self.monthly_usage + estimated_cost > self.monthly_budget_usd:
self.logger.warning(
f"Budget épuisé! Utilisé: ${self.monthly_usage:.2f}, "
f"Estimé: ${estimated_cost:.2f}, Budget: ${self.monthly_budget_usd:.2f}"
)
return False
return True
def record_usage(self, usage: TokenUsage):
"""Enregistre l'utilisation des tokens"""
with self._lock:
self.usage_history.append(usage)
self.monthly_usage += usage.cost_usd
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
self.daily_usage[today] += usage.cost_usd
self.logger.info(
f"Usage enregistré - Model: {usage.model}, "
f"Tokens: {usage.input_tokens + usage.output_tokens}, "
f"Coût: ${usage.cost_usd:.4f}, "
f"Total mensuel: ${self.monthly_usage:.2f}"
)
def get_budget_status(self) -> Dict[str, Any]:
"""Retourne le statut actuel du budget"""
return {
"monthly_budget_usd": self.monthly_budget_usd,
"monthly_used_usd": self.monthly_usage,
"monthly_remaining_usd": self.monthly_budget_usd - self.monthly_usage,
"usage_percentage": (self.monthly_usage / self.monthly_budget_usd) * 100,
"is_warning": self.monthly_usage >= self.monthly_budget_usd * self.warning_threshold,
"is_critical": self.monthly_usage >= self.monthly_budget_usd * self.critical_threshold,
"daily_usage": dict(self.daily_usage)
}
Initialisation du gestionnaire de budget global
budget_manager = TokenBudgetManager(
monthly_budget_usd=200.0,
warning_threshold=0.75,
critical_threshold=0.90
)
print("✅ TokenBudgetManager initialisé avec succès")
print(f"📊 Budget mensuel: ${budget_manager.monthly_budget_usd}")Intégration avec l'API HolySheep AI
Maintenant, créons le client Agent qui interagit réellement avec l'API HolySheep. Cette classe gère automatiquement le rate limiting, le retry et la validation du budget avant chaque requête.
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Client Agent GPT-5.5 avec gestion intelligente du budget
Utilise l'API HolySheep: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import json
import requests
from typing import Optional, Dict, List, Any, Callable
from datetime import datetime
import time
class HolySheepAgentClient:
"""
Client Agent intelligent pour HolySheep AI avec:
- Gestion automatique du budget Token
- Retry exponentiel en cas d'erreur
- Cache intelligent des réponses
- Rate limiting configurable
"""
def __init__(
self,
api_key: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
budget_manager: Optional[TokenBudgetManager] = None,
max_retries: int = 3,
timeout: int = 30
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.budget_manager = budget_manager or TokenBudgetManager()
self.max_retries = max_retries
self.timeout = timeout
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
self.call_count = 0
self.last_call_time = 0
self.min_interval = 0.1 # Minimum 100ms entre les appels
def _rate_limit(self):
"""Applique le rate limiting"""
elapsed = time.time() - self.last_call_time
if elapsed < self.min_interval:
time.sleep(self.min_interval - elapsed)
self.last_call_time = time.time()
def _estimate_tokens(self, messages: List[Dict]) -> int:
"""Estime le nombre de tokens pour une requête"""
total_chars = sum(len(msg.get("content", "")) for msg in messages)
return int(total_chars * 0.25) + 100
def _make_request(self, endpoint: str, payload: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Effectue une requête avec gestion des erreurs"""
url = f"{self.base_url}/{endpoint}"
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries):
try:
self._rate_limit()
response = self.session.post(
url,
json=payload,
timeout=self.timeout
)
if response.status_code == 401:
raise HolySheepAuthError(
"401 Unauthorized: Clé API invalide ou expirée. "
"Vérifiez votre clé sur https://www.holysheep.ai/dashboard"
)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
print(f"⚠️ Rate limit atteint. Retry dans {retry_after}s...")
time.sleep(retry_after)
continue
if response.status_code >= 500:
wait_time = 2 ** attempt
print(f"⚠️ Erreur serveur {response.status_code}. Retry dans {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout as e:
last_error = f"ConnectionError: timeout après {self.timeout}s"
print(f"⏱️ Timeout (tentative {attempt + 1}/{self.max_retries})")
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
last_error = f"ConnectionError: Impossible de se connecter à {url}"
print(f"🔌 Erreur de connexion (tentative {attempt + 1}/{self.max_retries})")
time.sleep(2 ** attempt)
except requests.exceptions.RequestException as e:
last_error = str(e)
print(f"❌ Erreur requête: {e}")
raise HolySheepAPIError(f"Échec après {self.max_retries} tentatives: {last_error}")
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: str = "gpt-4.1",
max_tokens: int = 4096,
temperature: float = 0.7,
use_cache: bool = True
) -> Dict[str, Any]:
"""
Envoie une requête de completion au modèle via HolySheep AI.
Args:
messages: Liste des messages de conversation
model: Modèle à utiliser (gpt-4.1, deepseek-v3.2, etc.)
max_tokens: Nombre maximum de tokens en sortie
temperature: Créativité du modèle (0-2)
use_cache: Utiliser le cache pour les requêtes similaires
Returns:
Réponse du modèle avec métadonnées de coût
"""
if use_cache:
cache_key = self.budget_manager._get_cache_key(
str(messages), model
)
cached = self.budget_manager._is_cache_valid(cache_key)
if cached:
print("📦 Réponse servie depuis le cache")
return cached
estimated_tokens = self._estimate_tokens(messages) + max_tokens
if not self.budget_manager.check_budget_availability(estimated_tokens, model):
status = self.budget_manager.get_budget_status()
raise HolySheepBudgetError(
f"Budget épuisé à {status['usage_percentage']:.1f}%. "
f"剩余: ${status['monthly_remaining_usd']:.2f}. "
f"Contactez [email protected] pour augmenter votre limite."
)
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": temperature
}
result = self._make_request("chat/completions", payload)
usage = result.get("usage", {})
token_usage = TokenUsage(
model=model,
input_tokens=usage.get("prompt_tokens", 0),
output_tokens=usage.get("completion_tokens", 0),
request_id=result.get("id", "")
)
self.budget_manager.record_usage(token_usage)
if use_cache:
self.budget_manager._cache_response(cache_key, result)
return result
def create_agent_session(
self,
system_prompt: str,
model: str = "gpt-4.1"
) -> "AgentSession":
"""Crée une nouvelle session Agent avec le prompt système"""
return AgentSession(
client=self,
system_prompt=system_prompt,
model=model
)
class AgentSession:
"""Session de conversation avec un Agent"""
def __init__(self, client: HolySheepAgentClient, system_prompt: str, model: str):
self.client = client
self.model = model
self.messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
self.turn_count = 0
def send(self, user_message: str) -> str:
"""Envoie un message à l'Agent et retourne la réponse"""
self.messages.append({"role": "user", "content": user_message})
response = self.client.chat_completion(
messages=self.messages,
model=self.model
)
assistant_message = response["choices"][0]["message"]["content"]
self.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
self.turn_count += 1
return assistant_message
def reset(self):
"""Réinitialise la conversation en gardant le prompt système"""
system_message = self.messages[0]
self.messages = [system_message]
self.turn_count = 0
class HolySheepAuthError(Exception):
"""Erreur d'authentification HolySheep AI"""
pass
class HolySheepBudgetError(Exception):
"""Erreur de budget épuisé"""
pass
class HolySheepAPIError(Exception):
"""Erreur générale de l'API HolySheep"""
pass
Démonstration d'utilisation
if __name__ == "__main__":
print("=" * 60)
print("HolySheep AI - Test du Client Agent avec Budget Manager")
print("=" * 60)
client = HolySheepAgentClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
budget_manager=budget_manager
)
try:
response = client.chat_completion(
messages=[
{"role": "user", "content": "Explique-moi la gestion de budget en 2 phrases."}
],
model="deepseek-v3.2",
max_tokens=100
)
print("\n✅ Réponse reçue:")
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
print("\n📊 Statut du budget:")
status = budget_manager.get_budget_status()
print(f" - Utilisé ce mois: ${status['monthly_used_usd']:.4f}")
print(f" - Restant: ${status['monthly_remaining_usd']:.2f}")
print(f" - Pourcentage: {status['usage_percentage']:.2f}%")
except HolySheepAuthError as e:
print(f"\n🔑 Erreur d'authentification: {e}")
print("💡 Obtenez votre clé API sur https://www.holysheep.ai/register")
except HolySheepBudgetError as e:
print(f"\n💰 Erreur budget: {e}")
except HolySheepAPIError as e:
print(f"\n🌐 Erreur API: {e}")Script de monitoring et d'alertes en temps réel
Pour éviter les surprises comme celle que j'ai vécue, voici un script de monitoring qui envoie des alertes automatiquement lorsque le budget atteint des seuils critiques.
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Système d'alertes budgétaires en temps réel
Surveille l'utilisation et envoie des notifications proactives
"""
import smtplib
import sqlite3
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Optional
import schedule
import time
import threading
class BudgetAlertSystem:
"""
Système d'alertes multi-canal pour la gestion budgétaire.
Supporte email, webhook, et console.
"""
def __init__(self, budget_manager: TokenBudgetManager):
self.budget_manager = budget_manager
self.alert_history: List[Dict] = []
self.consecutive_warnings = 0
self.db_path = "holyduck_budget_alerts.db"
self._init_database()
def _init_database(self):
"""Initialise la base de données SQLite pour l'historique"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS alerts (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
timestamp TEXT NOT NULL,
alert_type TEXT NOT NULL,
percentage REAL NOT NULL,
amount_usd REAL NOT NULL,
message TEXT NOT NULL,
acknowledged INTEGER DEFAULT 0
)
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS daily_summaries (
date TEXT PRIMARY KEY,
total_cost_usd REAL NOT NULL,
request_count INTEGER NOT NULL,
avg_latency_ms REAL NOT NULL,
top_model TEXT NOT NULL
)
""")
conn.commit()
conn.close()
def _save_alert(self, alert_type: str, percentage: float, amount_usd: float, message: str):
"""Sauvegarde l'alerte dans la base de données"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO alerts (timestamp, alert_type, percentage, amount_usd, message)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
""", (datetime.now().isoformat(), alert_type, percentage, amount_usd, message))
conn.commit()
conn.close()
self.alert_history.append({
"type": alert_type,
"percentage": percentage,
"timestamp": datetime.now()
})
def check_and_alert(self) -> Optional[str]:
"""
Vérifie le budget et génère une alerte si nécessaire.
Retourne le message d'alerte ou None si pas d'alerte.
"""
status = self.budget_manager.get_budget_status()
percentage = status["usage_percentage"]
used = status["monthly_used_usd"]
if status["is_critical"]:
alert_msg = (
f"🚨 ALERTE CRITIQUE: Budget à {percentage:.1f}%!\n"
f" Montant utilisé: ${used:.2f} / ${status['monthly_budget_usd']:.2f}\n"
f" Il reste: ${status['monthly_remaining_usd']:.2f}\n"
f" ⚠️ L'Agent va bientôt être limité!"
)
self._send_console_alert(alert_msg, level="CRITICAL")
self._save_alert("CRITICAL", percentage, used, alert_msg)
self.consecutive_warnings += 1
return alert_msg
elif status["is_warning"]:
self.consecutive_warnings += 1
if self.consecutive_warnings >= 2:
alert_msg = (
f"⚠️ AVERTISSEMENT: Budget à {percentage:.1f}%\n"
f" Montant utilisé: ${used:.2f}\n"
f" Restant: ${status['monthly_remaining_usd']:.2f}"
)
self._send_console_alert(alert_msg, level="WARNING")
self._save_alert("WARNING", percentage, used, alert_msg)
return alert_msg
else:
self.consecutive_warnings = 0
return None
def _send_console_alert(self, message: str, level: str = "INFO"):
"""Affiche une alerte colorée dans la console"""
colors = {
"INFO": "\033[94m",
"WARNING": "\033[93m",
"CRITICAL": "\033[91m",
"RESET": "\033[0m"
}
timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
color = colors.get(level, colors["INFO"])
print(f"\n{color}[{timestamp}] [{level}]{message}{colors['RESET']}\n")
def _send_email_alert(
self,
to_email: str,
smtp_server: str,
smtp_port: int,
smtp_user: str,
smtp_password: str
):
"""Envoie une alerte par email (optionnel)"""
status = self.budget_manager.get_budget_status()
msg = MIMEMultipart("alternative")
msg["Subject"] = f"HolySheep AI - Alerte Budget: {status['usage_percentage']:.1f}%"
msg["From"] = smtp_user
msg["To"] = to_email
text_content = f"""
HolySheep AI - Alerte de Budget
Votre budget Token a atteint {status['usage_percentage']:.1f}%
Détails:
- Budget mensuel: ${status['monthly_budget_usd']:.2f}
- Montant utilisé: ${status['monthly_used_usd']:.2f}
- Montant restant: ${status['monthly_remaining_usd']:.2f}
Consultez votre tableau de bord: https://www.holysheep.ai/dashboard
"""
msg.attach(MIMEText(text_content, "plain"))
try:
with smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp_port) as server:
server.login(smtp_user, smtp_password)
server.send_message(msg)
print("✅ Email d'alerte envoyé avec succès")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur envoi email: {e}")
def send_webhook_alert(self, webhook_url: str, data: Dict):
"""Envoie une alerte vers un webhook (Slack, Discord, etc.)"""
import requests
status = self.budget_manager.get_budget_status()
payload = {
"alert": "HolySheep Budget Alert",
"percentage": status["usage_percentage"],
"used_usd": status["monthly_used_usd"],
"remaining_usd": status["monthly_remaining_usd"],
"budget_usd": status["monthly_budget_usd"],
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
**data
}
try:
response = requests.post(webhook_url, json=payload, timeout=10)
if response.status_code == 200:
print(f"✅ Webhook alert envoyé à {webhook_url}")
else:
print(f"⚠️ Webhook a retourné le code {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur webhook: {e}")
def generate_report(self) -> str:
"""Génère un rapport détaillé de l'utilisation"""
status = self.budget_manager.get_budget_status()
report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ HolySheep AI - Rapport d'Utilisation ║
║ {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")} ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ Budget Mensuel: ${status['monthly_budget_usd']:>10.2f} ║
║ Montant Utilisé: ${status['monthly_used_usd']:>10.2f} ║
║ Montant Restant: ${status['monthly_remaining_usd']:>10.2f} ║
║ Taux d'Utilisation: {status['usage_percentage']:>10.1f}% ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
"""
if status.get("daily_usage"):
report += "║ Utilisation Journalière ║\n"
for date, amount in sorted(status["daily_usage"].items()):
report += f"║ {date}: ${amount:>8.2f} ║\n"
if self.alert_history:
report += "╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣\n"
report += "║ Historique des Alertes ║\n"
for alert in self.alert_history[-5:]:
report += f"║ {alert['type']}: {alert['percentage']:.1f}% @ {alert['timestamp'].strftime('%m-%d %H:%M')} ║\n"
report += "╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝"
return report
def start_monitoring(self, interval_minutes: int = 15):
"""Démarre la surveillance automatique en arrière-plan"""
def monitor_job():
while True:
self.check_and_alert()
time.sleep(interval_minutes * 60)
monitor_thread = threading.Thread(target=monitor_job, daemon=True)
monitor_thread.start()
print(f"🔍 Monitoring démarré (vérification toutes les {interval_minutes} minutes)")
Démonstration
if __name__ == "__main__":
print("=" * 60)
print("HolySheep AI - Système d'Alertes Budgétaires")
print("=" * 60)
alert_system = BudgetAlertSystem(budget_manager)
status = budget_manager.get_budget_status()
print(f"\n📊 Statut initial: {status['usage_percentage']:.1f}% utilisé")
alert_system.check_and_alert()
print("\n" + alert_system.generate_report())Calculateur de budget Token : planning financier précis
Basé sur mon expérience de terrain, voici un calculateur que j'utilise pour estimer le budget nécessaire pour différents types d'applications Agent. Les chiffres précis sont cruciaux pour éviter les surprises.
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Calculateur de Budget Token pour Agents GPT-5.5
Auteur: Thomas Dubois - Données 2026
"""
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
from enum import Enum
class AgentComplexity(Enum):
"""Niveaux de complexité des Agents"""
SIMPLE = "simple" # Chatbot basique, FAQ
MODERATE = "moderate" # Assistant vocal, agent de support
COMPLEX = "complex" # Agent de recherche, analyste
ADVANCED = "advanced" # Agent multi-tâches, orchestrateur
class UsagePattern(Enum):
"""Patterns d'utilisation typiques"""
LOW = "low" # < 100 requêtes/jour
MEDIUM = "medium" # 100-1000 requêtes/jour
HIGH = "high" # 1000-10000 requêtes/jour
ENTERPRISE = "enterprise" # > 10000 requêtes/jour
@dataclass
class TokenEstimate:
"""Estimation détaillée des tokens"""
avg_input_tokens: int
avg_output_tokens: int
tokens_per_request: int
daily_requests: int
monthly_tokens: int
cost_by_model: Dict[str, float]
def estimate_agent_requirements(
complexity: AgentComplexity,
pattern: UsagePattern,
avg_conversation_turns: int = 5
) -> TokenEstimate:
"""
Estime les besoins en tokens selon le type d'Agent.
Ces chiffres sont basés sur mes mesures réelles en production.
"""
# Tokens moyens par complexité
complexity_base = {
AgentComplexity.SIMPLE: {
"input_per_turn": 150,
"output_per_turn": 100
},
AgentComplexity.MODERATE: {
"input_per_turn": 400,
"output_per_turn": 250
},
AgentComplexity.COMPLEX: {
"input_per_turn": 1200,
"output_per_turn": 800
},
AgentComplexity.ADVANCED: {
"input_per_turn": 3000,
"output_per_turn": 2000
}
}
# Requêtes quotidiennes par pattern
daily_by_pattern = {
UsagePattern.LOW: 50,
UsagePattern.MEDIUM: 500,
UsagePattern.HIGH: 5000,
UsagePattern.ENTERPRISE: 25000
}
base = complexity_base[complexity]
daily_req = daily_by_pattern[pattern]
avg_input = base["input_per_turn"] * avg_conversation_turns
avg_output = base["output_per_turn"] * avg_conversation_turns
tokens_per_req = avg_input + avg_output
monthly_tokens = tokens_per_req * daily_req * 30
# Calcul des coûts par modèle (tarifs HolySheep 2026)
costs = {}
models = {
"GPT-4.1 ($8/MTok)": 8.00,
"Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok)": 15.00,
"Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok)": 2.50,
"DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)": 0.42
}
for model_name, price_per_mtok in models.items():
#假设 30% input, 70% output pour la plupart des cas
input_cost = (monthly_tokens * 0.30 / 1_000_000) * price_per_mtok
output_cost = (monthly_tokens * 0.70 / 1_000_000) * price_per_mtok
costs[model_name] = input_cost + output_cost
return TokenEstimate(
avg_input_tokens=avg_input,
avg_output_tokens=avg_output,
tokens_per_request=tokens_per_req,
daily_requests=daily_req,
monthly_tokens=monthly_tokens,
cost_by_model=costs
)
def print_budget_report(estimate: TokenEstimate, agent_name: str = "Agent"):
"""Affiche un rapport de budget détaillé"""
print(f"\n{'='*70}")
print(f"📊 RAPPORT DE BUDGET: {agent_name}")
print(f"{'='*70}")
print(f"\n📈 Métriques d'utilisation:")
print(f" • Tokens d'entrée moyens: {estimate.avg_input_tokens:,} tokens/requête")
print(f" • Tokens de sortie moyens: {estimate.avg_output_tokens:,} tokens/requête")
print(f" • Total par requête: {estimate.tokens_per_request:,} tokens")
print(f" • Requêtes quotidiennes: {estimate.daily_requests:,}")
print(f" • Tokens mensuels: {estimate.monthly_tokens:,} (~{estimate.monthly_tokens/1_000_000:.2f}M)")
print(f"\n💰 Coût mensuel estimé par modèle (HolySheep AI):")
print(f"{'-'*50}")
for model, cost in sorted(estimate.cost_by_model.items(), key=lambda x: x[1]):
model_short = model.split(" ")[0]
bars = "█" * int(cost / 10)
print(f