Vous souhaitez ajouter des capacités d'intelligence artificielle à votre application métier sans vous ruiner ? Vous avez besoin de contrôler les coûts, de suivre l'utilisation par département et de garantir la sécurité de vos données ? Vous êtes au bon endroit. Dans ce tutoriel exhaustif, je vais vous guider pas à pas, depuis votre première requête API jusqu'à la mise en place d'un système de facturation interne complet. Et cerise sur le gâteau : avec HolySheep AI, vous paierez en yuan via WeChat ou Alipay, avec un taux de change avantageux de ¥1 = $1, soit une économie de 85% par rapport aux tarifs standards occidentaux.

Auteur : Équipe HolySheep AI | Dernière mise à jour : Mai 2026 | Temps de lecture : 25 minutes

Table des matières

Pour qui / pour qui ce n'est pas fait

Avant de commencer, soyons honnêtes : ce guide n'est pas universelle solution. Voici comment évaluer si HolySheep correspond à votre situation.

✅ HolySheep est fait pour vous si :❌ HolySheep n'est pas fait pour vous si :
Vous avez une application métier hébergée en Chine ou servant des clients chinois Vous avez besoin d'un support en anglais 24/7 avec SLA garanti
Vous voulez payer via WeChat Pay ou Alipay (et avez un compte chinois) Votre entreprise nécessite une conformité SOC 2 ou HIPAA stricte
Le budget est une contrainte majeure (économie de 85%) Vous utilisez déjà massivement OpenAI ou Anthropic avec des contrats entreprise
Vous avez plusieurs départements共用 un budget IA Vous avez besoin d'une intégration native avec Microsoft 365 ou Google Workspace
Vous voulez une latence <50ms pour vos requêtes Votre système fonctionne dans une région sans connectivité optimale vers les serveurs chinois

Tarification et ROI : Les Chiffres Qui Comptent

Parlons argent. Voici la grille tarifaire HolySheep pour 2026, comparée aux tarifs occidentaux standard.

ModèleTarif HolySheepTarif Standard USÉconomie
DeepSeek V3-0324 ¥0.42 / MTok ($0.42) $0.42 (même prix) Base prix, maxi économies sur change
DeepSeek R1 ¥0.28 / MTok ($0.28) $0.28 Base prix, maxi économies sur change
Gemini 2.5 Flash ¥2.50 / MTok ($2.50) $2.50 Base prix, maxi économies sur change
GPT-4.1 ¥8 / MTok ($8) $8 Base prix, maxi économies sur change
Claude Sonnet 4.5 ¥15 / MTok ($15) $15 Base prix, maxi économies sur change

💡 Calcul rapide du ROI :

Pourquoi Choisir HolySheep en 2026

Je ne vais pas vous mentir : HolySheep n'est pas la seule option. Mais voici pourquoi des milliers d'équipes l'ont adopté pour leurs systèmes internes.

Avantage HolySheepImpact concret pour vous
Latence <50ms Vos utilisateurs ne verront pas la différence avec une réponse locale. Chatbot instantané.
Paiement WeChat/Alipay Pas besoin de carte美元. Votre directeur financier approuve immédiatement.
Taux ¥1=$1 Transparence totale. Pas de surprises lors de la conversion.
Crédits gratuits Testez sans risque.怀才不遇? Non, ça marche.
Dashboard en chinois Votre équipe technique locale navigue sans barrière linguistique.
Rate limiting configurable Empêchez un département de gaspiller tout le budget.
Audit日志 intégré Conformité interne et traçabilité des coûts par projet.

Prérequis et Préparation

Rassurez-vous d'avoir :

Étape 1 : Créer Votre Compte HolySheep

Allez sur https://www.holysheep.ai/register et cliquez sur "S'inscrire avec email". Remplissez :

[Capture d'écran suggérée : Formulaire d'inscription HolySheep avec les champs highlighted]

Après vérification email, vous recevrez ¥50 de crédits gratuits. C'est suffisant pour traiter environ 120 millions de tokens avec DeepSeek R1 — largement assez pour vos tests.

Étape 2 : Générer Votre Première Clé API

Une fois connecté, dirigez-vous vers Tableau de bord → Clés API → Nouvelle clé.

[Capture d'écran suggérée : Section "Clés API" du dashboard HolySheep, bouton "Générer" encerclé]

Donnez un nom explicite : prod-webchat-2026 ou test-invoice-extraction. Cliquez sur Générer.

⚠️ IMPORTANT : Copiez la clé immédiatement. Elle ne s'affiche qu'une seule fois. Si vous la perdez, vous devrez en créer une nouvelle.

Votre clé ressemble à : hs_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Pour une sécurité optimale, je vous recommande de créer une clé par service :

# Exemple de naming convention
hs_live_webchat_frontend      # Chatbot client
hs_live_document_parser        # Extraction de données
hs_live_internal_assistant     # Assistant employés
hs_test_dev_local              # Développement local

Étape 3 : Votre Premier Appel API — Code Python Complet

Maintenant, le moment de vérité. Nous allons faire un appel simple pour vérifier que tout fonctionne.

# Installation de la bibliothèque requests (si pas encore fait)
pip install requests


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HolySheep AI - Premier appel API


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import requests


Configuration — REMPLACEZ CES VALEURS

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


Votre premier message

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "Tu es un assistant commercial bienveillant qui répond en français."
    },
    {
        "role": "user", 
        "content": "Bonjour ! Présente-toi en 2 phrases."
    }
]


Construction de la requête

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepseek-chat",  # Modèle recommandé pour débuter
    "messages": messages,
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 100
}


Envoi de la requête

response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers=headers,
    json=payload
)


Traitement de la réponse

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    reply = data["choices"][0]["message"]["content"]
    usage = data.get("usage", {})
    
    print(f"🤖 Réponse : {reply}")
    print(f"📊 Tokens utilisés : {usage.get('total_tokens', 'N/A')}")
    print(f"💰 Coût estimé : ¥{usage.get('total_tokens', 0) * 0.00042:.4f}")
else:
    print(f"❌ Erreur {response.status_code}: {response.text}")

Explication ligne par ligne :

Exécutez ce script. Si vous voyez une réponse du modèle, bravo ! Votre intégration fonctionne.

Étape 4 : Implémenter le Rate Limiting Serveur

Imaginons le scénario catastrophe : un bug dans votre code déclenche 10,000 requêtes en boucle. Bye-bye budget. Pour éviter cela, implémentez un rate limiting côté serveur.

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HolySheep AI - Rate Limiting Intelligent


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import time
from collections import defaultdict
from threading import Lock
from functools import wraps

class HolySheepRateLimiter:
    """
    Limiteur de requêtes multi-clés avec suivi par département.
    
    Limites par défaut (configurables) :
    - 100 requêtes / minute / clé API
    - 10,000 tokens / minute / clé API
    """
    
    def __init__(self):
        self.requests_per_minute = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
        self.tokens_per_minute = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
        self.limits = {
            "requests_per_minute": 100,
            "tokens_per_minute": 10000
        }
        self.lock = Lock()
    
    def _cleanup_old_entries(self, timestamp_list, window_seconds=60):
        """Supprime les entrées plus anciennes que 'window' secondes."""
        current_time = time.time()
        return [t for t in timestamp_list if current_time - t < window_seconds]
    
    def check_limit(self, api_key, tokens_requested=0):
        """
        Vérifie si la requête est autorisée.
        
        Returns:
            tuple: (allowed: bool, reason: str, reset_in: int)
        """
        current_time = time.time()
        
        with self.lock:
            # Vérification requests/minute
            req_history = self._cleanup_old_entries(
                self.requests_per_minute[api_key]["times"]
            )
            self.requests_per_minute[api_key]["times"] = req_history
            
            if len(req_history) >= self.limits["requests_per_minute"]:
                oldest = min(req_history) if req_history else current_time
                reset_in = int(60 - (current_time - oldest))
                return False, "requests_limit_exceeded", max(reset_in, 1)
            
            # Vérification tokens/minute
            token_history = self._cleanup_old_entries(
                self.tokens_per_minute[api_key]["tokens"]
            )
            self.tokens_per_minute[api_key]["tokens"] = token_history
            
            recent_tokens = sum(token_history)
            if recent_tokens + tokens_requested > self.limits["tokens_per_minute"]:
                oldest = min(token_history) if token_history else current_time
                reset_in = int(60 - (current_time - oldest))
                return False, "tokens_limit_exceeded", max(reset_in, 1)
            
            # Tout est bon — on enregistre
            req_history.append(current_time)
            self.requests_per_minute[api_key]["times"] = req_history
            
            if tokens_requested > 0:
                token_history.append(tokens_requested)
                self.tokens_per_minute[api_key]["tokens"] = token_history
            
            return True, "allowed", 0
    
    def get_usage(self, api_key):
        """Retourne les statistiques d'utilisation actuelles."""
        with self.lock:
            req_count = len(self._cleanup_old_entries(
                self.requests_per_minute[api_key]["times"]
            ))
            token_count = sum(self._cleanup_old_entries(
                self.tokens_per_minute[api_key]["tokens"]
            ))
            return {
                "requests_this_minute": req_count,
                "tokens_this_minute": token_count,
                "remaining_requests": self.limits["requests_per_minute"] - req_count,
                "remaining_tokens": self.limits["tokens_per_minute"] - token_count
            }



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Exemple d'utilisation avec retry


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import requests
import time

rate_limiter = HolySheepRateLimiter()
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def call_holysheep_with_limit(messages, model="deepseek-chat", max_retries=3):
    """
    Appel API avec gestion du rate limiting.
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": model,
        "messages": messages
    }
    
    for attempt in range(max_retries):
        # Estimation grossière des tokens (à améliorer avec un vrai tokenizer)
        estimated_tokens = sum(len(m["content"].split()) * 1.3 for m in messages)
        
        allowed, reason, wait_seconds = rate_limiter.check_limit(API_KEY, estimated_tokens)
        
        if not allowed:
            print(f"⏳ Rate limit atteint ({reason}). Attente {wait_seconds}s...")
            time.sleep(wait_seconds + 1)
            continue
        
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        elif response.status_code == 429:
            # Rate limit côté HolySheep aussi
            print(f"⚠️ HolySheep rate limit (attempt {attempt + 1})")
            time.sleep(2 ** attempt)  # Exponential backoff
        else:
            raise Exception(f"Erreur API: {response.status_code} - {response.text}")
    
    raise Exception("Nombre max de tentatives dépassé")



Test

if __name__ == "__main__":
    messages = [{"role": "user", "content": "Test de rate limiting"}]
    
    for i in range(5):
        try:
            result = call_holysheep_with_limit(messages)
            print(f"✅ Requête {i+1} réussie")
        except Exception as e:
            print(f"❌ Erreur: {e}")
    
    # Affiche les stats
    print(f"📊 Stats: {rate_limiter.get_usage(API_KEY)}")

Pourquoi ce code est important :

Étape 5 : Système d'Audit Log Complet

Dans une entreprise, chaque requête IA doit être traçable. Qui a demandé quoi ? Quand ? Combien ça a coûté ? Voici un système d'audit complet.

# ========================================

HolySheep AI - Audit Log Enterprise


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import sqlite3
import json
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, List, Dict
import hashlib

class HolySheepAuditLogger:
    """
    Système d'audit complet pour conformité et facturation interne.
    
    Stocke :
    - Requête complète (messages, modèle, paramètres)
    - Réponse (contenu, tokens utilisés)
    - Métadonnées (timestamp, IP, coût, latence)
    """
    
    def __init__(self, db_path="holysheep_audit.db"):
        self.db_path = db_path
        self._init_database()
        
        # Configuration du logging
        logging.basicConfig(
            level=logging.INFO,
            format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
        )
        self.logger = logging.getLogger("HolySheepAudit")
    
    def _init_database(self):
        """Crée la table d'audit si elle n'existe pas."""
        with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
            conn.execute("""
                CREATE TABLE IF NOT EXISTS audit_logs (
                    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                    request_id TEXT UNIQUE NOT NULL,
                    api_key_hash TEXT NOT NULL,
                    department TEXT,
                    project TEXT,
                    model TEXT NOT NULL,
                    request_messages TEXT NOT NULL,
                    response_content TEXT,
                    prompt_tokens INTEGER,
                    completion_tokens INTEGER,
                    total_tokens INTEGER,
                    cost_yuan REAL,
                    latency_ms INTEGER,
                    ip_address TEXT,
                    user_agent TEXT,
                    status TEXT,
                    error_message TEXT,
                    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
                )
            """)
            
            # Index pour requêtes fréquentes
            conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_api_key ON audit_logs(api_key_hash)")
            conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_department ON audit_logs(department)")
            conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_created_at ON audit_logs(created_at)")
    
    def _generate_request_id(self, api_key: str, messages: List[Dict]) -> str:
        """Génère un ID unique pour la requête."""
        content = f"{api_key}:{json.dumps(messages, sort_keys=True)}:{datetime.now().isoformat()}"
        return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()[:16]
    
    def _hash_api_key(self, api_key: str) -> str:
        """Hash la clé API pour ne pas la stocker en clair."""
        return hashlib.sha256(api_key.encode()).hexdigest()[:16]
    
    def log_request(self, api_key: str, messages: List[Dict], 
                    department: str = None, project: str = None,
                    ip_address: str = None, user_agent: str = None) -> str:
        """
        Enregistre le début d'une requête.
        
        Returns:
            request_id: ID unique pour suivi
        """
        request_id = self._generate_request_id(api_key, messages)
        
        with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
            conn.execute("""
                INSERT INTO audit_logs 
                (request_id, api_key_hash, department, project, model, 
                 request_messages, ip_address, user_agent, status)
                VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
            """, (
                request_id,
                self._hash_api_key(api_key),
                department,
                project,
                messages[0].get("content", "")[:50] if messages else "",
                json.dumps(messages),
                ip_address,
                user_agent,
                "pending"
            ))
        
        self.logger.info(f"📝 Requête initiée: {request_id}")
        return request_id
    
    def log_response(self, request_id: str, response: Dict, latency_ms: int):
        """Met à jour l'entrée avec la réponse."""
        try:
            usage = response.get("usage", {})
            content = response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
            
            # Calcul du coût (exemple pour DeepSeek)
            total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
            cost_yuan = total_tokens * 0.00042  # Prix DeepSeek
            
            with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
                conn.execute("""
                    UPDATE audit_logs SET
                        response_content = ?,
                        prompt_tokens = ?,
                        completion_tokens = ?,
                        total_tokens = ?,
                        cost_yuan = ?,
                        latency_ms = ?,
                        status = 'success'
                    WHERE request_id = ?
                """, (
                    content[:5000],  # Limite taille
                    usage.get("prompt_tokens", 0),
                    usage.get("completion_tokens", 0),
                    total_tokens,
                    round(cost_yuan, 6),
                    latency_ms,
                    request_id
                ))
            
            self.logger.info(f"✅ Réponse enregistrée: {request_id} ({total_tokens} tokens, ¥{cost_yuan:.4f})")
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"❌ Erreur logging réponse: {e}")
            self._log_error(request_id, str(e))
    
    def _log_error(self, request_id: str, error_message: str):
        """Enregistre une erreur."""
        with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
            conn.execute("""
                UPDATE audit_logs SET
                    status = 'error',
                    error_message = ?
                WHERE request_id = ?
            """, (error_message, request_id))
    
    def get_department_costs(self, department: str, days: int = 30) -> Dict:
        """Retourne les coûts par département pour facturation."""
        since = (datetime.now() - timedelta(days=days)).isoformat()
        
        with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
            conn.row_factory = sqlite3.Row
            cursor = conn.execute("""
                SELECT 
                    department,
                    COUNT(*) as request_count,
                    SUM(total_tokens) as total_tokens,
                    SUM(cost_yuan) as total_cost,
                    AVG(latency_ms) as avg_latency
                FROM audit_logs
                WHERE department = ? 
                    AND created_at >= ?
                    AND status = 'success'
                GROUP BY department
            """, (department, since))
            
            row = cursor.fetchone()
            if row:
                return {
                    "department": row["department"],
                    "requests": row["request_count"],
                    "tokens": row["total_tokens"] or 0,
                    "cost_yuan": round(row["total_cost"] or 0, 2),
                    "avg_latency_ms": round(row["avg_latency"] or 0, 1)
                }
            return {"department": department, "requests": 0, "tokens": 0, "cost_yuan": 0}
    
    def generate_monthly_report(self, year: int, month: int) -> List[Dict]:
        """Génère le rapport mensuel pour facturation."""
        start_date = f"{year}-{month:02d}-01"
        if month == 12:
            end_date = f"{year+1}-01-01"
        else:
            end_date = f"{year}-{month+1:02d}-01"
        
        with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
            conn.row_factory = sqlite3.Row
            cursor = conn.execute("""
                SELECT 
                    department,
                    project,
                    COUNT(*) as requests,
                    SUM(total_tokens) as tokens,
                    SUM(cost_yuan) as cost
                FROM audit_logs
                WHERE created_at >= ? AND created_at < ?
                    AND status = 'success'
                GROUP BY department, project
                ORDER BY cost DESC
            """, (start_date, end_date))
            
            return [dict(row) for row in cursor.fetchall()]



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Intégration avec Flask


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from flask import Flask, request, jsonify
import time

app = Flask(__name__)
audit = HolySheepAuditLogger()

@app.route("/api/chat", methods=["POST"])
def chat():
    start_time = time.time()
    data = request.json
    
    # Extraction des métadonnées
    api_key = request.headers.get("Authorization", "").replace("Bearer ", "")
    department = data.get("department", "unknown")
    project = data.get("project", "default")
    messages = data.get("messages", [])
    
    # Logging du début
    request_id = audit.log_request(
        api_key=api_key,
        messages=messages,
        department=department,
        project=project,
        ip_address=request.remote_addr,
        user_agent=request.headers.get("User-Agent")
    )
    
    try:
        # Appel à HolySheep (utilisez votre fonction précédente)
        response = call_holysheep_with_limit(messages)
        
        # Logging de la réponse
        latency_ms = int((time.time() - start_time) * 1000)
        audit.log_response(request_id, response, latency_ms)
        
        return jsonify(response)
    except Exception as e:
        audit._log_error(request_id, str(e))
        return jsonify({"error": str(e)}), 500



Export CSV pour comptabilité

@app.route("/api/audit/export")
def export_audit():
    year = int(request.args.get("year", datetime.now().year))
    month = int(request.args.get("month", datetime.now().month))
    
    report = audit.generate_monthly_report(year, month)
    
    # Conversion en CSV
    csv = "Department,Project,Requests,Tokens,Cost (¥)\n"
    for row in report:
        csv += f"{row['department']},{row['project']},{row['requests']},{row['tokens']},{row['cost_yuan']}\n"
    
    return csv, 200, {"Content-Type": "text/csv"}

Ce que vous obtenez :

Étape 6 : Configuration de la Facturation Interne

Votre entreprise a 3 départements utilisant l'IA. Marketing (qui génère beaucoup), Technique (qui optimise), et RH (qui teste). Comment allocate costsfairly ?

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HolySheep AI - Facturation Interne Multi-Départements


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from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
from datetime import datetime

@dataclass
class DepartmentBudget:
    """Configuration du budget par département."""
    name: str
    monthly_limit_yuan: float
    alert_threshold: float  # Alerte à X% du budget
    rate_limit_rpm: int     # Requêtes par minute
    
    def should_alert(self, spent: float) -> bool:
        return spent >= (self.monthly_limit_yuan * self.alert_threshold)

class InternalBillingManager:
    """
    Gestionnaire de facturation pour allocation des coûts.
    
    Fonctionnalités :
    - Budgets par département
    - Alertes seuil
    - Rapports d'allocation
    - Validation avant requête
    """
    
    def __init__(self, audit_logger: HolySheepAuditLogger):
        self.audit = audit_logger
        self.departments: Dict[str, DepartmentBudget] = {}
    
    def register_department(self, name: str, monthly_limit: float, 
                           alert_threshold: float = 0.8, rate_limit: int = 50):
        """Enregistre un nouveau département avec son budget."""
        self.departments[name] = DepartmentBudget(
            name=name,
            monthly_limit_yuan=monthly_limit,
            alert_threshold=alert_threshold,
            rate_limit_rpm=rate_limit
        )
    
    def get_spent_this_month(self, department: str) -> float:
        """Calcule les dépenses du mois en cours."""
        now = datetime.now()
        report = self.audit.generate_monthly_report(now.year, now.month)
        
        for row in report:
            if row["department"] == department:
                return row["cost_yuan"]
        return 0.0
    
    def check_budget_available(self, department: str, estimated_cost: float) -> tuple:
        """
        Vérifie si le département peut encore spend.
        
        Returns:
            (allowed: bool, message: str, remaining: float)
        """
        if department not in self.departments:
            return True, "Département non configuré — utilisation libre", 0.0
        
        budget = self.departments[department]
        spent = self.get_spent_this_month(department)
        remaining = budget.monthly_limit_yuan - spent
        
        if remaining < 0:
            return False, f"❌ Budget épuisé (dépense: ¥{spent:.2f}, limite: ¥{budget.monthly_limit_yuan:.2f})", 0.0
        
        if spent + estimated_cost > budget.monthly_limit_yuan:
            return False, f"⚠️ Requête dépasserait le budget (¥{spent + estimated_cost:.2f} > ¥{budget.monthly_limit_yuan:.2f})", remaining
        
        # Alerte si seuil atteint
        if budget.should_alert(spent):
            return True, f"⚠️ Alerte budget : {int(spent/budget.monthly_limit_yuan*100)}% utilisé", remaining
        
        return True, "✅ BudgetOK", remaining
    
    def generate_allocation_report(self) -> Dict:
        """Génère le rapport d'allocation pour tous les départements."""
        report = {
            "generated_at": datetime.now().isoformat(),
            "total_allocated": sum(d.monthly_limit_yuan for d in self.departments.values()),
            "departments": []
        }
        
        for dept_name, budget in self.departments.items():
            spent = self.get_spent_this_month(dept_name)
            usage_pct = (spent / budget.monthly_limit_yuan * 100) if budget.monthly_limit_yuan > 0 else 0
            
            report["departments"].append({
                "name": dept_name,
                "allocated_yuan": budget.monthly_limit_yuan,
                "spent_yuan": round(spent, 2),
                "remaining_yuan": round(budget.monthly_limit_yuan - spent, 2),
                "usage_percent": round(usage_pct, 1),
                "status": "critical" if usage_pct >= 100 else 
                         "warning" if usage_pct >= budget.alert_threshold * 100 else "ok",
                "rate_limit_rpm": budget.rate_limit_rpm
            })
        
        return report



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Configuration exemple


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billing = InternalBillingManager(audit)


Départements avec budgets mensuels

billing.register_department("marketing", monthly_limit=5000.0, alert_threshold=0.8)
billing.register_department("technique", monthly_limit=8000.0, alert_threshold=0.9)
billing.register_department("rh", monthly_limit=1000.0, alert_threshold=0.7)
billing.register_department("compt

Ressources connexes
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