Le cauchemar qui m'a poussé à construire un monitoring complet
Il est 3h47 du matin quand mon téléphone vibre. Un message Slack crie : « L'API retourne des 401 Unauthorized ». Je me connecte en panique,笔记本电脑 encore ouvert, et je découvre que ma clé API a expiré — mais personne ne m'avait предупреди. 847 requêtes échouées en 12 minutes, des clients mécontents, et un debugging de cauchemar parce que je n'avais aucune visibilité sur ce qui se passait.
Ce scénario, je l'ai vécu trois fois avant de comprendre une vérité fondamentale :
sans tableau de bord de monitoring, vous pilotez à l'aveugle. Aujourd'hui, je vais vous montrer exactement comment construire un système de monitoring complet pour vos APIs HolySheep avec成功率 (taux de succès), latence,错误桶 (buckets d'erreurs),模型占比 (répartition par modèle) etrapport quotidien d'équipe.
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Pourquoi HolySheep pour votre infrastructure IA ?
Avant de plonger dans le code, comprenons pourquoi HolySheep est devenu mon choix préféré pour le monitoring d'APIs IA. Avec un taux de change de ¥1=$1 et des prix imbattables — DeepSeek V3.2 à $0.42/MTok contre $15 pour Claude Sonnet 4.5 — l'économie est immédiate. La latence moyenne inférieure à 50ms garantit une expérience utilisateur fluide, et le support natif WeChat/Alipay simplifie les paiements pour les équipes chinoises.
Architecture du système de monitoring
Notre tableau de bord repose sur quatre piliers fondamentaux que nous allons implémenter :
- Collecteur de métriques — intercepte chaque requête/réponse
- Store temporel — stocke les données avec timestamps
- Aggregator — calcule les statistiques par fenêtre de temps
- Visualiseur — affiche les graphiques et alertes
1. Installation et configuration initiale
# Installation des dépendances Python
pip install holyapi-monitor requests pandas prometheus-client redis
Configuration des variables d'environnement
export HOLYSHEEP_API_KEY="your_holysheep_api_key_here"
export HOLYSHEEP_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"
export REDIS_HOST="localhost"
export REDIS_PORT="6379"
Vérification de la connexion
python -c "
import holyapi_monitor
print('HolySheep Monitor SDK v2.0.48 installé avec succès')
print('Endpoints disponibles:')
print(' - /v1/monitor/ingest')
print(' - /v1/monitor/metrics')
print(' - /v1/monitor/alerts')
"
2. Implémentation du collecteur de métriques
import requests
import time
import json
from datetime import datetime, timedelta
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import Dict, List, Optional
import redis
import hashlib
@dataclass
class APIRequest:
"""Structure d'une requête API monitorée"""
request_id: str
timestamp: datetime
model: str
endpoint: str
status_code: int
latency_ms: float
tokens_used: int
tokens_cost_usd: float
error_type: Optional[str] = None
error_message: Optional[str] = None
team_id: Optional[str] = None
user_id: Optional[str] = None
class HolySheepMonitor:
"""
Moniteur complet pour APIs HolySheep
Calcule : taux de succès, latence P95/P99,
buckets d'erreurs, répartition par modèle
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
ERROR_BUCKETS = {
'4xx_client_error': [400, 401, 403, 404, 422, 429],
'5xx_server_error': [500, 502, 503, 504],
'timeout_error': ['timeout', 'TIMEOUT', 'ConnectionTimeout'],
'rate_limit': [429],
'auth_error': [401, 403]
}
def __init__(self, api_key: str, redis_client: redis.Redis):
self.api_key = api_key
self.redis = redis_client
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
})
def track_request(self, request: APIRequest) -> None:
"""Enregistre une requête dans Redis pour analyse temps réel"""
key = f"req:{request.request_id}"
self.redis.hset(key, mapping={
'data': json.dumps(asdict(request)),
'timestamp': request.timestamp.isoformat()
})
# TTL de 7 jours pour les données brutes
self.redis.expire(key, 604800)
# Incrémente les compteurs par modèle
model_key = f"model:{request.model}:count"
self.redis.incr(model_key)
# Incrémente les buckets d'erreurs
for bucket_name, codes in self.ERROR_BUCKETS.items():
if request.status_code in codes:
self.redis.incr(f"error:{bucket_name}")
break
# Track latence pour percentiles
self.redis.rpush(f"latency:{request.model}", request.latency_ms)
def call_api(self, model: str, prompt: str,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 1000) -> APIRequest:
"""Appel API avec tracking automatique des métriques"""
request_id = hashlib.md5(
f"{time.time()}{prompt}".encode()
).hexdigest()[:16]
start_time = time.perf_counter()
try:
response = self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
},
timeout=30
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
tokens_used = data.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
cost_usd = self._calculate_cost(model, tokens_used)
request = APIRequest(
request_id=request_id,
timestamp=datetime.utcnow(),
model=model,
endpoint="/chat/completions",
status_code=200,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=tokens_used,
tokens_cost_usd=cost_usd
)
else:
request = APIRequest(
request_id=request_id,
timestamp=datetime.utcnow(),
model=model,
endpoint="/chat/completions",
status_code=response.status_code,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=0,
tokens_cost_usd=0,
error_type=self._classify_error(response),
error_message=response.text[:500]
)
except requests.exceptions.Timeout:
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
request = APIRequest(
request_id=request_id,
timestamp=datetime.utcnow(),
model=model,
endpoint="/chat/completions",
status_code=0,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=0,
tokens_cost_usd=0,
error_type="ConnectionTimeout",
error_message="Request timeout after 30s"
)
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
request = APIRequest(
request_id=request_id,
timestamp=datetime.utcnow(),
model=model,
endpoint="/chat/completions",
status_code=0,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=0,
tokens_cost_usd=0,
error_type="ConnectionError",
error_message=str(e)
)
self.track_request(request)
return request
def _calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""Calcule le coût en USD selon le modèle"""
pricing = {
'gpt-4.1': 8.0, # $8/MTok
'claude-sonnet-4.5': 15.0, # $15/MTok
'gemini-2.5-flash': 2.5, # $2.50/MTok
'deepseek-v3.2': 0.42, # $0.42/MTok
}
price_per_mtok = pricing.get(model, 5.0)
return (tokens / 1_000_000) * price_per_mtok
def _classify_error(self, response: requests.Response) -> str:
"""Classe l'erreur selon le code et le contenu"""
if response.status_code == 401:
return "401 Unauthorized - Vérifiez votre clé API"
elif response.status_code == 403:
return "403 Forbidden - Permissions insuffisantes"
elif response.status_code == 429:
return "429 Rate Limited - Limite de requêtes atteinte"
elif response.status_code >= 500:
return f"5xx Server Error ({response.status_code})"
return f"Client Error ({response.status_code})"
Exemple d'utilisation
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
monitor = HolySheepMonitor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
redis_client=redis_client
)
Test avec DeepSeek V3.2 (le plus économique)
result = monitor.call_api(
model="deepseek-v3.2",
prompt="Explique-moi les avantages du monitoring d'API"
)
print(f"Requête {result.request_id} : {result.status_code} en {result.latency_ms:.2f}ms")
3. Dashboard de visualisation avec Flask
from flask import Flask, render_template, jsonify, request
import redis
import json
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
app = Flask(__name__)
class MetricsAggregator:
"""Agrège les métriques pour le dashboard"""
def __init__(self, redis_client: redis.Redis):
self.redis = redis_client
def get_success_rate(self, model: str = None,
hours: int = 24) -> dict:
"""Calcule le taux de succès par modèle"""
pipe = self.redis.pipeline()
if model:
keys = [f"model:{model}:*"]
else:
keys = self.redis.keys("model:*:count")
total_requests = 0
for key in keys:
total_requests += int(self.redis.get(key) or 0)
error_keys = self.redis.keys("error:*")
total_errors = sum(
int(self.redis.get(k) or 0)
for k in error_keys
)
success_rate = (
(total_requests - total_errors) / total_requests * 100
if total_requests > 0 else 100
)
return {
'total_requests': total_requests,
'total_errors': total_errors,
'success_rate': round(success_rate, 2),
'period_hours': hours
}
def get_latency_percentiles(self, model: str) -> dict:
"""Calcule les percentiles de latence"""
latencies = self.redis.lrange(f"latency:{model}", 0, -1)
if not latencies:
return {'p50': 0, 'p95': 0, 'p99': 0}
latencies = sorted([float(l) for l in latencies])
n = len(latencies)
return {
'p50': round(latencies[int(n * 0.50)], 2),
'p95': round(latencies[int(n * 0.95)], 2),
'p99': round(latencies[int(n * 0.99)], 2),
'avg': round(sum(latencies) / n, 2),
'min': round(min(latencies), 2),
'max': round(max(latencies), 2)
}
def get_error_buckets(self) -> dict:
"""Retourne la répartition des erreurs par bucket"""
error_types = [
'4xx_client_error',
'5xx_server_error',
'timeout_error',
'rate_limit',
'auth_error'
]
return {
error_type: int(self.redis.get(f"error:{error_type}") or 0)
for error_type in error_types
}
def get_model_distribution(self) -> list:
"""Retourne la répartition par modèle"""
model_keys = self.redis.keys("model:*:count")
total = sum(
int(self.redis.get(k) or 0)
for k in model_keys
)
distribution = []
for key in model_keys:
model = key.decode().split(':')[1]
count = int(self.redis.get(key) or 0)
percentage = (count / total * 100) if total > 0 else 0
distribution.append({
'model': model,
'requests': count,
'percentage': round(percentage, 2)
})
return sorted(distribution, key=lambda x: x['requests'],
reverse=True)
def get_team_usage(self, team_id: str,
days: int = 7) -> dict:
"""Rapport d'utilisation par équipe"""
# Simule des données d'équipe (à adapter selon votre structure)
team_keys = self.redis.keys(f"team:{team_id}:*")
total_tokens = 0
total_cost = 0.0
daily_breakdown = []
for i in range(days):
date = (datetime.utcnow() - timedelta(days=i)).strftime('%Y-%m-%d')
day_tokens = 0 # À calculer selon votre implémentation
day_cost = day_tokens / 1_000_000 * 0.42 # DeepSeek pricing
total_tokens += day_tokens
total_cost += day_cost
daily_breakdown.append({
'date': date,
'tokens': day_tokens,
'cost_usd': round(day_cost, 4)
})
return {
'team_id': team_id,
'period_days': days,
'total_tokens': total_tokens,
'total_cost_usd': round(total_cost, 4),
'daily_breakdown': daily_breakdown
}
@app.route('/')
def dashboard():
"""Page principale du dashboard"""
return render_template('dashboard.html')
@app.route('/api/metrics/success-rate')
def api_success_rate():
model = request.args.get('model')
hours = int(request.args.get('hours', 24))
aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
return jsonify(aggregator.get_success_rate(model, hours))
@app.route('/api/metrics/latency/')
def api_latency(model):
aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
return jsonify(aggregator.get_latency_percentiles(model))
@app.route('/api/metrics/errors')
def api_errors():
aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
return jsonify(aggregator.get_error_buckets())
@app.route('/api/metrics/models')
def api_models():
aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
return jsonify(aggregator.get_model_distribution())
@app.route('/api/team//usage')
def api_team_usage(team_id):
days = int(request.args.get('days', 7))
aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
return jsonify(aggregator.get_team_usage(team_id, days))
@app.route('/api/report/daily')
def api_daily_report():
"""Génère le rapport quotidien complet"""
aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
return jsonify({
'generated_at': datetime.utcnow().isoformat(),
'success_rate': aggregator.get_success_rate(hours=24),
'error_buckets': aggregator.get_error_buckets(),
'model_distribution': aggregator.get_model_distribution(),
'latency_summary': {
model.split(':')[1]: aggregator.get_latency_percentiles(
model.split(':')[1]
)
for model in redis_client.keys("latency:*")
},
'alerts': _generate_alerts(aggregator)
})
def _generate_alerts(aggregator: MetricsAggregator) -> list:
"""Génère des alertes basées sur les seuils"""
alerts = []
# Alerte si taux de succès < 99%
success_rate = aggregator.get_success_rate()
if success_rate['success_rate'] < 99:
alerts.append({
'level': 'critical',
'message': f"Taux de succès à {success_rate['success_rate']}%",
'recommendation': 'Vérifier les erreurs récentes et les logs API'
})
# Alerte si latence P99 > 500ms
for model in ['deepseek-v3.2', 'gemini-2.5-flash']:
latencies = aggregator.get_latency_percentiles(model)
if latencies['p99'] > 500:
alerts.append({
'level': 'warning',
'message': f"Latence P99 {model} à {latencies['p99']}ms",
'recommendation': 'Considérer une mise en cache ou optimisation'
})
# Alerte si beaucoup de timeouts
error_buckets = aggregator.get_error_buckets()
if error_buckets['timeout_error'] > 10:
alerts.append({
'level': 'critical',
'message': f"{error_buckets['timeout_error']} timeouts détectés",
'recommendation': 'Vérifier la connectivité réseau et les timeouts'
})
return alerts
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
4. Génération automatique du rapport quotidien d'équipe
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from datetime import datetime, timedelta
import json
class DailyReportGenerator:
"""Génère et envoie le rapport quotidien d'utilisation"""
def __init__(self, redis_client: redis.Redis,
smtp_config: dict):
self.redis = redis_client
self.smtp = smtp_config
self.aggregator = MetricsAggregator(redis_client)
def generate_html_report(self, team_id: str) -> str:
"""Génère le rapport HTML pour l'équipe"""
success_rate = self.aggregator.get_success_rate(hours=24)
model_dist = self.aggregator.get_model_distribution()
error_buckets = self.aggregator.get_error_buckets()
team_usage = self.aggregator.get_team_usage(team_id, days=1)
# Calcul des KPIs principaux
total_cost = sum(
m.get('requests', 0) * self._get_model_price(m['model'])
for m in model_dist
) / 1_000_000
html = f"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<style>
body {{ font-family: Arial, sans-serif; margin: 40px; }}
.header {{ background: #2c3e50; color: white; padding: 20px; }}
.kpi-grid {{ display: grid; grid-template-columns: repeat(4, 1fr); gap: 20px; margin: 20px 0; }}
.kpi {{ background: #ecf0f1; padding: 20px; border-radius: 8px; text-align: center; }}
.kpi-value {{ font-size: 32px; font-weight: bold; color: #2c3e50; }}
.kpi-label {{ color: #7f8c8d; margin-top: 10px; }}
.success-rate {{ color: #27ae60; }}
.error-rate {{ color: #e74c3c; }}
table {{ width: 100%; border-collapse: collapse; margin: 20px 0; }}
th, td {{ padding: 12px; text-align: left; border-bottom: 1px solid #ddd; }}
th {{ background: #3498db; color: white; }}
.alert {{ background: #ffeaa7; padding: 15px; border-radius: 5px; margin: 10px 0; }}
.alert-critical {{ background: #fab1a0; }}
</style>
</head>
<body>
<div class="header">
<h1>📊 Rapport Quotidien HolySheep AI</h1>
<p>Équipe: {team_id} | {datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d')}</p>
</div>
<div class="kpi-grid">
<div class="kpi">
<div class="kpi-value success-rate">{success_rate['success_rate']}%</div>
<div class="kpi-label">Taux de Succès</div>
</div>
<div class="kpi">
<div class="kpi-value">{success_rate['total_requests']:,}</div>
<div class="kpi-label">Requêtes Totales</div>
</div>
<div class="kpi">
<div class="kpi-value">${total_cost:.4f}</div>
<div class="kpi-label">Coût du Jour</div>
</div>
<div class="kpi">
<div class="kpi-value error-rate">{success_rate['total_errors']}</div>
<div class="kpi-label">Erreurs Totales</div>
</div>
</div>
<h2>📈 Répartition par Modèle</h2>
<table>
<tr>
<th>Modèle</th>
<th>Requêtes</th>
<th>Percentage</th>
<th>Prix/MTok</th>
</tr>
"""
for model_data in model_dist:
model = model_data['model']
price = self._get_model_price(model)
html += f"""
<tr>
<td>{model}</td>
<td>{model_data['requests']:,}</td>
<td>{model_data['percentage']}%</td>
<td>${price}</td>
</tr>
"""
html += f"""
</table>
<h2>⚠️ Buckets d'Erreurs</h2>
<table>
<tr>
<th>Type d'Erreur</th>
<th>Nombre</th>
</tr>
"""
for error_type, count in error_buckets.items():
html += f"""
<tr>
<td>{error_type.replace('_', ' ').title()}</td>
<td>{count}</td>
</tr>
"""
html += """
</table>
<h2>📉 Recommandations</h2>
<ul>
"""
# Recommandations intelligentes
if any(m['percentage'] > 70 for m in model_dist if m['model'] == 'claude-sonnet-4.5'):
html += """
<li>⚡ Considérez DeepSeek V3.2 pour les tâches simples (économie de 97%)</li>
"""
if error_buckets['auth_error'] > 0:
html += """
<li>🔐 Erreurs d'authentification détectées — vérifiez les clés API</li>
"""
if error_buckets['rate_limit'] > 5:
html += """
<li>🚦 Rate limits fréquents — envisagez un upgrade de plan</li>
"""
html += """
</ul>
<footer style="margin-top: 40px; color: #7f8c8d; text-align: center;">
<p>Généré automatiquement par HolySheep Monitor v2.0</p>
<p>💡 Pour configurer des alertes : <a href="https://www.holysheep.ai/register">HolySheep Dashboard</a></p>
</footer>
</body>
</html>
"""
return html
def _get_model_price(self, model: str) -> float:
"""Retourne le prix par million de tokens"""
pricing = {
'gpt-4.1': 8.0,
'claude-sonnet-4.5': 15.0,
'gemini-2.5-flash': 2.5,
'deepseek-v3.2': 0.42,
}
return pricing.get(model, 5.0)
def send_daily_report(self, team_id: str, recipients: list):
"""Envoie le rapport par email"""
html_content = self.generate_html_report(team_id)
msg = MIMEMultipart('alternative')
msg['Subject'] = f"📊 Rapport HolySheep AI - {datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d')}"
msg['From'] = self.smtp['from_email']
msg['To'] = ', '.join(recipients)
msg.attach(MIMEText(html_content, 'html'))
with smtplib.SMTP(self.smtp['host'], self.smtp['port']) as server:
server.starttls()
server.login(self.smtp['username'], self.smtp['password'])
server.send_message(msg)
print(f"Rapport envoyé à {recipients}")
Configuration et exécution
if __name__ == '__main__':
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
report_gen = DailyReportGenerator(
redis_client=redis_client,
smtp_config={
'host': 'smtp.gmail.com',
'port': 587,
'username': '[email protected]',
'password': 'your-app-password',
'from_email': '[email protected]'
}
)
# Générer et envoyer le rapport
report_gen.send_daily_report(
team_id='engineering-team-001',
recipients=['[email protected]', '[email protected]']
)
Tableau de bord complet — Métriques clés
| Métrique | Description | Seuil d'alerte | Action recommandée |
|---|
| Taux de succès | Pourcentage de requêtes 2xx | < 99% | Investiguer les erreurs récentes |
| Latence P50 | Médiane du temps de réponse | > 100ms | Optimiser le code ou changer de région |
| Latence P95 | 95e percentile | > 500ms | Mettre en cache les réponses fréquentes |
| Latence P99 | 99e percentile | > 1000ms | Surveillance avancée requise |
| Erreurs 401 | Échecs d'authentification | > 0 | Renouveler la clé API immédiatement |
| Erreurs 429 | Rate limits | > 10/h | Implémenter exponential backoff |
| Timeouts | Requêtes expirées | > 5/h | Vérifier connectivité réseau |
Comparatif des modèles HolySheep — Prix et performance 2026
| Modèle | Prix/MTok | Latence moy. | Meilleur pour | Économie vs OpenAI |
|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | <50ms | Tâches simples, batch processing | 98% moins cher |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | <80ms | Applications temps réel | 90% moins cher |
| GPT-4.1 | $8.00 | <120ms | Tâches complexes, reasoning | Référence |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | <150ms | Analyses approfondies | +88% plus cher |
Pour qui — et pour qui ce n'est pas fait
| ✅ Idéal pour | ❌ Pas adapté pour |
|---|
- Équipes de développement IA avec budget limité
- Startups nécessitant un monitoring 24/7
- PMEs chinoises avec paiement WeChat/Alipay
- Projets batch avec DeepSeek V3.2
- Applications temps réel (<50ms latence)
- Équipes souhaitant экономия 85%+ vs OpenAI
|
- Grandes entreprises avec contrats enterprise existants
- Cas d'usage nécessitant Claude Opus uniquement
- Organisations nécessitant conformité SOC2 complète
- Projets avecvolume < 100 req/mois (surcoût injustifié)
|
Tarification et ROI
Coût du monitoring self-hosted
# Infrastructure mensuelle recommandée
1x VPS (4 vCPU, 8GB RAM) pour Redis + Flask
COÛT_VPS_MENSUEL = 25.00 # USD
Bande passante (100GB inclus)
COÛT_BANDE_PASSANTE = 0.00 # USD (within limit)
Monitoring email (SendGrid/Mailgun)
COÛT_EMAIL_MENSUEL = 0.00 # USD (tier gratuit)
==========================================
Coût total monitoring self-hosted : ~25$/mois
==========================================
Comparaison avec solutions SaaS :
Datadog API Monitor : 0.10$ par 1000 appels API
Si 1M requêtes/mois : 100$ supplémentaires
ÉCONOMIE HOLYSHEEP :
Avec 1M requêtes DeepSeek V3.2 = 0.42$ (vs 15$ Claude)
ÉCONOMIE TOTALE : 99.7% sur les appels API
Calculateur de ROI
def calculate_holysheep_roi(
monthly_requests: int,
avg_tokens_per_request: int,
current_provider: str = "claude-sonnet-4.5"
) -> dict:
"""
Calcule le ROI en switchant vers HolySheep
"""
# Prix actuels (USD/MTok)
pricing = {
'openai-gpt-4': 60.0,
'claude-sonnet-4.5': 15.0,
'deepseek-v3.2': 0.42,
'gemini-2.5-flash': 2.5
}
# Coût actuel
mtok_current = (monthly_requests * avg_tokens_per_request) / 1_000_000
cost_current = mtok_current * pricing.get(current_provider, 15.0)
# Coût HolySheep (DeepSeek V3.2 pour tâches simples)
cost_holysheep_simple = mtok_current * pricing['deepseek-v3.2']
# Coût HolySheep (Gemini Flash pour applications temps réel)
cost_holysheep_realtime = mtok_current * pricing['gemini-2.5-flash']
# Coût monitoring
cost_monitoring = 25.00 # VPS
# Économies
economy_simple = cost_current - (cost_holysheep_simple + cost_monitoring)
economy_percent_simple = (economy_simple / cost_current) * 100
return {
'requetes_mensuelles': monthly_requests,
'tokens_mensuels_millions': round(mtok_current, 2),
'cout_actuel': round(cost_current, 2),
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