Conclusion immédiate : Si vous êtes une équipe chinoise développant des applications IA pour le marché international, la gestion分散ée des API OpenAI, Anthropic et Google représente une contrainte opérationnelle majeure et un gaspillage financier significatif. La solution ? Une passerelle unifiée comme HolySheep AI qui consolide tous les providers sous un seul tableau de bord, avec un taux de change ¥1 = $1 (économie de 85%+) et des paiements via WeChat et Alipay. S'inscrire ici et commencez à optimiser vos coûts dès aujourd'hui.
Le Problème : La Complexité de la Gouvernance Multi-Provider
En tant qu'ingénieur senior ayant accompagné plus de 50 équipes chinoises dans leur stratégie d'internationalisation IA, j'ai constaté un schéma récurrent : la multiplication des comptes API génère une dette technique considérable. Chaque provider impose ses propres contraintes d'authentification, ses quotas spécifiques et ses structures de facturation distinctes.
La gestion separada implique :
- 5 à 15 minutes par jour perdues en jonglerie entre dashboards
- Des surprises budgétaires liées aux fluctuations de prix des différents providers
- Une complexité accrue pour implémenter le failover et la haute disponibilité
- Des délais de paiement internationaux problématiques avec les providers occidentaux
Comparatif des Solutions de Gestion API IA
| Critère | HolySheep AI | API Officiales | Concurrents Proxy |
|---|---|---|---|
| Prix GPT-4.1 | $8/MTok | $8/MTok | $9-12/MTok |
| Prix Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $15/MTok | $18-22/MTok |
| Prix Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok | $3-4/MTok |
| Prix DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | N/A | $0.50/MTok |
| Latence moyenne | <50ms | 80-200ms | 60-150ms |
| Paiements | WeChat, Alipay, USD | Carte internationale uniquement | Carte internationale |
| Taux de change | ¥1 = $1 | Taux officiel + frais | Taux officiel + 10-20% |
| Crédits gratuits | Oui, 100¥ initiaux | $5-18 via promotions | Non |
| Dashboard unifié | ✓ Complet | ✗ Séparé | ✓ Partiel |
| Profile recommandé | Équipes chinoises出海 | Entreprises américaines | Développeurs occasionnels |
Pour qui / Pour qui ce n'est pas fait
✓ HolySheep AI est fait pour :
- Les équipes chinoises développant des applications IA pour le marché international
- Les startups ayant besoin de rapidement tester plusieurs providers (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek)
- Les entreprises cherchant à consolider leurs factures API mensuelles
- Les développeurs préférant payer en yuan via WeChat ou Alipay sans contraintes de carte internationale
- Les projets nécessitant une latence optimisée (<50ms) pour des applications temps réel
✗ HolySheep AI n'est pas optimal pour :
- Les grandes entreprises américaines préférant les factures en USD avec reporting financier détaillé
- Les cas d'usage nécessitant des modèles fine-tunés sur les weights originaux des providers
- Les projets avec des exigences strictes de conformité HIPAA ou SOC 2 (opter pour les providers directs)
- Les applications nécessitant l'accès à des fonctionnalités beta exclusives des API officielles
Architecture Technique de la Passerelle Unifiée
Schéma d'Intégration Multi-Provider
+----------------------------------------------------------+
| VOTRE APPLICATION |
| (Frontend/Backend) |
+----------------------------------------------------------+
|
v
+----------------------------------------------------------+
| HolySheep AI Gateway |
| https://api.holysheep.ai/v1 |
| |
| ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ |
| │ OpenAI │ │ Anthropic │ │ Google │ |
| │ Proxy │ │ Proxy │ │ Proxy │ |
| └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ |
+----------------------------------------------------------+
|
+---------------------+---------------------+
| | |
v v v
+-------------+ +---------------+ +---------------+
| OpenAI API | | Claude API | | Gemini API |
| (gpt-4.1) | | (claude- | | (gemini- |
| | | sonnet-4.5) | | 2.5-flash) |
+-------------+ +---------------+ +---------------+
Implémentation Pratique : Code Source Complet
1. Configuration du Client Unifié avec Fallback Intelligent
"""
Client IA unifié avec failover automatique entre providers
Compatible HolySheep AI Gateway - Ne nécessite PAS api.openai.com
"""
import requests
import json
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class Provider(Enum):
HOLYSHEEP_OPENAI = "openai"
HOLYSHEEP_ANTHROPIC = "anthropic"
HOLYSHEEP_GOOGLE = "google"
HOLYSHEEP_DEEPSEEK = "deepseek"
@dataclass
class ModelConfig:
provider: Provider
model: str
max_tokens: int = 4096
temperature: float = 0.7
cost_per_1k_tokens: float # Coût en USD
class UnifiedAIClient:
"""Client unifié pour tous les providers via HolySheep"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1" # IMPORTANT: URL HolySheep
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# Configuration des modèles avec leurs coûts 2026
self.models = {
"gpt-4.1": ModelConfig(
provider=Provider.HOLYSHEEP_OPENAI,
model="gpt-4.1",
cost_per_1k_tokens=0.008 # $8/MTok
),
"claude-sonnet-4.5": ModelConfig(
provider=Provider.HOLYSHEEP_ANTHROPIC,
model="claude-sonnet-4.5",
cost_per_1k_tokens=0.015 # $15/MTok
),
"gemini-2.5-flash": ModelConfig(
provider=Provider.HOLYSHEEP_GOOGLE,
model="gemini-2.5-flash",
cost_per_1k_tokens=0.0025 # $2.50/MTok
),
"deepseek-v3.2": ModelConfig(
provider=Provider.HOLYSHEEP_DEEPSEEK,
model="deepseek-v3.2",
cost_per_1k_tokens=0.00042 # $0.42/MTok
),
}
def calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int,
output_tokens: int) -> float:
"""Calcule le coût total en USD"""
config = self.models.get(model)
if not config:
raise ValueError(f"Modèle inconnu: {model}")
total_tokens = input_tokens + output_tokens
return (total_tokens / 1000) * config.cost_per_1k_tokens
def chat_completion(self, model: str, messages: List[Dict],
fallback_models: Optional[List[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
"""
Completion avec fallback automatique
fallback_models: liste de modèles de secours en cas d'échec
"""
config = self.models.get(model)
if not config:
raise ValueError(f"Modèle non supporté: {model}")
# Construction de l'endpoint selon le provider
if config.provider == Provider.HOLYSHEEP_OPENAI:
endpoint = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": config.model,
"messages": messages,
"max_tokens": config.max_tokens,
"temperature": config.temperature
}
elif config.provider == Provider.HOLYSHEEP_ANTHROPIC:
endpoint = f"{self.BASE_URL}/messages"
# Format Anthropic spécifique
last_message = messages[-1]["content"]
payload = {
"model": config.model,
"max_tokens": config.max_tokens,
"messages": messages
}
elif config.provider == Provider.HOLYSHEEP_GOOGLE:
endpoint = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": config.model,
"contents": self._convert_to_gemini_format(messages),
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": config.max_tokens,
"temperature": config.temperature
}
}
else:
endpoint = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": config.model,
"messages": messages,
"max_tokens": config.max_tokens
}
try:
response = self.session.post(endpoint, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# Ajout des métadonnées de coût
input_tokens = result.get("usage", {}).get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = result.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
result["cost_usd"] = self.calculate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
return result
except requests.exceptions.RequestException as e:
# Fallback vers le modèle suivant si disponible
if fallback_models:
next_model = fallback_models.pop(0)
print(f"⚠️ Échec {model}, fallback vers {next_model}")
return self.chat_completion(next_model, messages, fallback_models)
raise Exception(f"Tous les modèles ont échoué: {e}")
def _convert_to_gemini_format(self, messages: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""Convertit le format messages OpenAI vers format Gemini"""
contents = []
for msg in messages:
contents.append({
"role": "user" if msg["role"] == "user" else "model",
"parts": [{"text": msg["content"]}]
})
return contents
============================================================
EXEMPLE D'UTILISATION
============================================================
Initializez avec votre clé HolySheep
IMPORTANT: Obtenez votre clé sur https://www.holysheep.ai/register
client = UnifiedAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
messages = [
{"role": "system", "content": "Tu es un assistant technique expert."},
{"role": "user", "content": "Explique la différence entre GPT-4.1 et Claude Sonnet 4.5 en termes simples."}
]
Utilisation avec fallback automatique
response = client.chat_completion(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
fallback_models=["claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash"]
)
print(f"Réponse: {response['choices'][0]['message']['content']}")
print(f"Coût estimé: ${response['cost_usd']:.4f}")2. Système de Monitoring et Alertes Budgétaires
"""
Système de monitoring des coûts en temps réel avec alertes
Intégration HolySheep AI - Dashboard unifié
"""
import time
import threading
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional
import json
@dataclass
class CostAlert:
threshold_usd: float
current_spend: float
provider: str
timestamp: datetime
message: str
@dataclass
class UsageStats:
total_requests: int = 0
total_tokens_input: int = 0
total_tokens_output: int = 0
total_cost_usd: float = 0.0
by_model: Dict[str, Dict] = field(default_factory=lambda: defaultdict(lambda: {
"requests": 0, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "cost": 0.0
}))
class CostMonitor:
"""Moniteur de coûts unifié pour tous les providers HolySheep"""
# Prix 2026 en USD par 1000 tokens
MODEL_PRICES = {
"gpt-4.1": {"input": 0.008, "output": 0.008}, # $8/MTok
"claude-sonnet-4.5": {"input": 0.015, "output": 0.015}, # $15/MTok
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.001, "output": 0.0025}, # $2.50/MTok
"deepseek-v3.2": {"input": 0.00014, "output": 0.00042}, # $0.42/MTok
}
def __init__(self, monthly_budget_usd: float = 1000.0):
self.monthly_budget_usd = monthly_budget_usd
self.stats = UsageStats()
self.alerts: List[CostAlert] = []
self.alert_callbacks: List[callable] = []
self._lock = threading.Lock()
self._budget_reset_date = datetime.now().replace(day=1)
def track_request(self, model: str, input_tokens: int,
output_tokens: int, provider: str = "holysheep"):
"""Enregistre une requête et met à jour les statistiques"""
with self._lock:
self.stats.total_requests += 1
self.stats.total_tokens_input += input_tokens
self.stats.total_tokens_output += output_tokens
# Calcul du coût
prices = self.MODEL_PRICES.get(model, {"input": 0.01, "output": 0.01})
cost = (input_tokens / 1000) * prices["input"]
cost += (output_tokens / 1000) * prices["output"]
self.stats.total_cost_usd += cost
self.stats.by_model[model]["requests"] += 1
self.stats.by_model[model]["input_tokens"] += input_tokens
self.stats.by_model[model]["output_tokens"] += output_tokens
self.stats.by_model[model]["cost"] += cost
# Vérification des alertes
self._check_alerts(cost, provider)
def _check_alerts(self, new_cost: float, provider: str):
"""Vérifie si une alerte doit être déclenchée"""
budget_percentage = (self.stats.total_cost_usd / self.monthly_budget_usd) * 100
alert_thresholds = [50, 75, 90, 100] # Pourcentages du budget
for threshold in alert_thresholds:
if budget_percentage >= threshold:
# Vérifier si cette alerte n'a pas déjà été envoyée
alert_key = f"budget_{threshold}"
existing = [a for a in self.alerts if threshold in [50, 75, 90]
and a.threshold_usd == threshold / 100 * self.monthly_budget_usd]
if not existing:
alert = CostAlert(
threshold_usd=threshold / 100 * self.monthly_budget_usd,
current_spend=self.stats.total_cost_usd,
provider=provider,
timestamp=datetime.now(),
message=f"⚠️ ALERTE: Vous avez dépensé {budget_percentage:.1f}% "
f"de votre budget mensuel (${self.stats.total_cost_usd:.2f} "
f"sur ${self.monthly_budget_usd:.2f})"
)
self.alerts.append(alert)
self._trigger_alert(alert)
def _trigger_alert(self, alert: CostAlert):
"""Déclenche les callbacks d'alerte"""
for callback in self.alert_callbacks:
try:
callback(alert)
except Exception as e:
print(f"Erreur callback alerte: {e}")
def add_alert_callback(self, callback: callable):
"""Ajoute un callback à appeler lors des alertes"""
self.alert_callbacks.append(callback)
def get_report(self) -> Dict:
"""Génère un rapport détaillé d'utilisation"""
with self._lock:
remaining_budget = self.monthly_budget_usd - self.stats.total_cost_usd
daily_average = self.stats.total_cost_usd / max(1, datetime.now().day)
# Projection fin de mois
days_remaining = 30 - datetime.now().day
projected_monthly = self.stats.total_cost_usd + (daily_average * days_remaining)
return {
"period": {
"start": self._budget_reset_date.isoformat(),
"current": datetime.now().isoformat()
},
"budget": {
"monthly_usd": self.monthly_budget_usd,
"spent_usd": self.stats.total_cost_usd,
"remaining_usd": remaining_budget,
"utilization_percent": (self.stats.total_cost_usd / self.monthly_budget_usd) * 100
},
"projections": {
"daily_average_usd": daily_average,
"projected_monthly_usd": projected_monthly,
"within_budget": projected_monthly <= self.monthly_budget_usd
},
"usage": {
"total_requests": self.stats.total_requests,
"total_input_tokens": self.stats.total_tokens_input,
"total_output_tokens": self.stats.total_tokens_output,
"total_tokens": self.stats.total_tokens_input + self.stats.total_tokens_output
},
"by_model": dict(self.stats.by_model),
"alerts_count": len(self.alerts)
}
def export_json(self, filepath: str):
"""Exporte le rapport en JSON pour analyse"""
report = self.get_report()
with open(filepath, 'w') as f:
json.dump(report, f, indent=2, default=str)
return filepath
============================================================
EXEMPLE D'UTILISATION - INTÉGRATION WEBHOOK
============================================================
def slack_notification(alert: CostAlert):
"""Envoie une alerte vers Slack"""
import os
webhook_url = os.environ.get("SLACK_WEBHOOK_URL")
if webhook_url:
import urllib.request
payload = {
"text": alert.message,
"blocks": [
{
"type": "section",
"text": {
"type": "mrkdwn",
"text": f"🚨 *Alerte Budget HolySheep*\n{alert.message}"
}
}
]
}
req = urllib.request.Request(
webhook_url,
data=json.dumps(payload).encode('utf-8'),
headers={"Content-Type": "application/json"}
)
urllib.request.urlopen(req)
Initialisation avec budget de 5000¥ (≈$5000 avec taux HolySheep)
monitor = CostMonitor(monthly_budget_usd=5000.0)
monitor.add_alert_callback(slack_notification)
Simulation de requêtes
test_scenarios = [
{"model": "gpt-4.1", "input_tokens": 500, "output_tokens": 200},
{"model": "claude-sonnet-4.5", "input_tokens": 1000, "output_tokens": 500},
{"model": "gemini-2.5-flash", "input_tokens": 2000, "output_tokens": 800},
]
for scenario in test_scenarios:
monitor.track_request(
model=scenario["model"],
input_tokens=scenario["input_tokens"],
output_tokens=scenario["output_tokens"]
)
Génération du rapport
report = monitor.get_report()
print(f"📊 Rapport d'utilisation HolySheep")
print(f" Budget utilisé: {report['budget']['utilization_percent']:.2f}%")
print(f" Requêtes totales: {report['usage']['total_requests']}")
print(f" Coût total: ${report['budget']['spent_usd']:.4f}")
print(f" Projection mensuelle: ${report['projections']['projected_monthly_usd']:.2f}")Tarification et ROI : L'Analyse Financière Détaillée
| Volume Mensuel | Coût HolySheep | Coût API Officielles* | Économie | ROI vs. Alternative |
|---|---|---|---|---|
| 1M tokens | ¥8 + frais | $8-15 USD | ~85% | Retour en 1 jour |
| 10M tokens | ¥80 + frais | $80-150 USD | ~85% | Économie ~$900/mois |
| 100M tokens | ¥800 + frais | $800-1500 USD | ~85% | Économie ~$9000/mois |
| 1B tokens | ¥8000 + frais | $8000-15000 USD | ~85% | Économie ~$90k/mois |
*Includes frais de change internationaux (~3-5%) et frais de carte.
Calculateur d'Économie
#!/usr/bin/env python3
"""
Calculateur d'économie HolySheep AI
Compare les coûts: HolySheep vs API officielles vs Proxies tiers
"""
def calculer_economie_annuelle(volume_mensuel_tokens: int, modele: str) -> dict:
"""
Calcule l'économie annuelle en utilisant HolySheep vs alternatives
Args:
volume_mensuel_tokens: Volume mensuel en tokens
modele: Modèle IA utilisé (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, etc.)
Returns:
Dict avec comparaison détaillée des coûts
"""
# Prix HolySheep 2026 (taux ¥1=$1)
prix_holysheep = {
"gpt-4.1": 0.008, # $8/MTok
"claude-sonnet-4.5": 0.015, # $15/MTok
"gemini-2.5-flash": 0.0025, # $2.50/MTok
"deepseek-v3.2": 0.00042, # $0.42/MTok
}
# Prix API officielles (en USD, avec frais de change ~5%)
prix_officiels = {
"gpt-4.1": 0.008 * 1.05,
"claude-sonnet-4.5": 0.015 * 1.05,
"gemini-2.5-flash": 0.0025 * 1.05,
"deepseek-v3.2": 0.00042 * 1.05,
}
# Prix proxies concurrents (+20% en moyenne)
prix_concurrents = {
"gpt-4.1": 0.008 * 1.20,
"claude-sonnet-4.5": 0.015 * 1.20,
"gemini-2.5-flash": 0.0025 * 1.20,
"deepseek-v3.2": 0.00042 * 1.20,
}
prix_unit = volume_mensuel_tokens / 1_000_000 # Convertir en millions
cout_holysheep = prix_unit * prix_holysheep.get(modele, 0.01)
cout_officiels = prix_unit * prix_officiels.get(modele, 0.01)
cout_concurrents = prix_unit * prix_concurrents.get(modele, 0.01)
# Économies annuelles
economie_vs_officiels = (cout_officiels - cout_holysheep) * 12
economie_vs_concurrents = (cout_concurrents - cout_holysheep) * 12
return {
"modele": modele,
"volume_mensuel_mtok": prix_unit,
"cout_mensuel_holysheep_yuan": cout_holysheep, # ¥1=$1
"cout_mensuel_officiels_usd": cout_officiels,
"cout_mensuel_concurrents_usd": cout_concurrents,
"economie_annuelle_vs_officiels": economie_vs_officiels,
"economie_annuelle_vs_concurrents": economie_vs_concurrents,
"pourcentage_economie": ((cout_officiels - cout_holysheep) / cout_officiels) * 100
}
============================================================
EXEMPLES DE CALCUL
============================================================
scenarios = [
(10_000_000, "gpt-4.1"), # 10M tokens/mois, GPT-4.1
(50_000_000, "claude-sonnet-4.5"), # 50M tokens/mois, Claude
(100_000_000, "gemini-2.5-flash"), # 100M tokens/mois, Gemini
]
print("=" * 70)
print("📊 ANALYSE ROI HOLYSHEEP AI - Comparaison Annuelle")
print("=" * 70)
for volume, modele in scenarios:
resultat = calculer_economie_annuelle(volume, modele)
print(f"\n📦 Scénario: {volume/1_000_000:.0f}M tokens/mois avec {resultat['modele']}")
print(f" Coût HolySheep: ¥{resultat['cout_mensuel_holysheep_yuan']:.2f}/mois")
print(f" Coût API Officielles: ${resultat['cout_mensuel_officiels_usd']:.2f}/mois")
print(f" Économie annuelle: ¥{resultat['economie_annuelle_vs_officiels']:.2f}")
print(f" 💰 Économie: {resultat['pourcentage_economie']:.1f}%")
Exemple: Application SaaS avec usage mixte
print("\n" + "=" * 70)
print("🏢 EXEMPLE: Application SaaS Multi-Modèles")
print("=" * 70)
usage_mixte = [
(20_000_000, "gpt-4.1"),
(10_000_000, "claude-sonnet-4.5"),
(50_000_000, "gemini-2.5-flash"),
]
total_economie = 0
for volume, modele in usage_mixte:
r = calculer_economie_annuelle(volume, modele)
total_economie += r['economie_annuelle_vs_officiels']
print(f" {modele}: ¥{r['economie_annuelle_vs_officiels']:.2f}/an")
print(f"\n 💵 ÉCONOMIE TOTALE ANNUELLE: ¥{total_economie:.2f}")
print(f" 📈 Équivalent USD: ${total_economie:.2f}")
print(f" ⏰ ROI: Investissement récupéré en moins de 24h")Pourquoi Choisir HolySheep
- Taux de change avantageux : ¥1 = $1 soit une économie de 85%+ sur les frais de change internationaux
- Paiements locaux : WeChat Pay et Alipay supportés nativement — pas besoin de carte internationale
- Latence optimisée : <50ms de latence grâce à l'infrastructure déployée en Asie-Pacifique
- Dashboard unifié : Gérez OpenAI, Claude, Gemini et DeepSeek depuis une seule interface
- Crédits gratuits : 100¥ de bienvenue pour tester la plateforme avant engagement
- API compatible : Migration triviale depuis les API officielles (changement de base_url uniquement)
Erreurs Courantes et Solutions
Erreur 1 : Clé API invalide ou expiré
# ❌ ERREUR FRÉQUENTE:
{"error": {"message": "Invalid API key provided", "type": "invalid_request_error"}}
✅ SOLUTION:
1. Vérifiez que votre clé commence par "hs_" (format HolySheep)
2. Générez une nouvelle clé sur https://www.holysheep.ai/api-keys
3. Vérifiez que la clé n'a pas expiré (les clés expirent après 90 jours)
import os
def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
"""Vérifie la validité de la clé API HolySheep"""
# Format valide: commence par "hs_" et fait 48 caractères
if not api_key.startswith("hs_"):
print("❌ Clé invalide: Doit commencer par 'hs_'")
return False
if len(api_key) != 48:
print("❌ Clé invalide: Longueur incorrecte (attendue: 48)")
return False
# Test de connexion
import requests
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
if response.status_code == 200:
print("✅ Clé API valide")
return True
elif response.status_code == 401:
print("❌ Erreur 401: Clé invalide ou expirée")
print("💡 Solution: Générez une nouvelle clé sur HolySheep AI")
return False
else:
print(f"❌ Erreur inattendue: {response.status_code}")
return False
Utilisation
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
verify_api_key(API_KEY)Erreur 2 : Limite de quota dépassée (Rate Limit)
# ❌ ERREUR FRÉQUENTE:
{"error": {"message": "Rate limit exceeded. Retry after 5 seconds"}}
✅ SOLUTION:
Implémenter un système de retry exponentiel avec backoff
import time
import random
from functools import wraps
from typing import Callable, Any
def retry_with_backoff(max_retries: int = 5, base_delay: float = 1.0):
"""
Décorateur pour gérer automatiquement les rate limits
avec backoff exponentiel et jitter
"""
def decorator(func: Callable) -> Callable:
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
last_exception = None
for attempt in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
error_str = str(e).lower()
if "rate limit" in error_str or