Date : 23 mai 2026 | Version : v2_2251_0523
Dans le secteur sensible de la médecine esthétique, chaque interaction avec un patient potentiel représente un risque réglementaire. Une回答 inadéquate peut entraîner des sanctions CNIL, des poursuites pour pratique médicale illicite, ou pire — un préjudice pour un patient vulnérable. Découvrez comment HolySheep AI permet aux cliniques esthétiques de déployer des agents IA conformes RGPD avec une latence inférieure à 50ms et des économies de 85% sur les coûts API.
Étude de Cas : Clinique Élégance Paris
Contexte initial : Une scale-up de e-santé parisienne, déployant 12 consultants virtuels pour un réseau de 47 cliniques esthétiques partenaires, traitait 8 400 demandes patients par jour via une solution tierce.
Douleurs identifiées avec le fournisseur précédent :
- Latence moyenne de 890ms causant des abandons de session (taux d'abandon : 34%)
- Facture mensuelle de $4 200 pour 2,1 millions de tokens traités
- Aucune fonctionnalité de modération de contenu médical intégrée
- Gestion manuelle des clés API avec rotations fréquentes non automatisées
- Conformité RGPD incertaine — serveur localisé hors UE
Pourquoi HolySheep AI :
- Infrastructure hébergée en Europe (fr-fr, de-de) avec conformité RGPD native
- Module de risk assessment intégré pour contenus médicaux sensibles
- Rotation automatique des clés API avec audit trail
- Latence mesurée : 47ms (vs 890ms précédente)
- Coût consolidé : $680/mois — économie de 83,8%
Migration (2 semaines) :
- Jour 1-3 : Audit du code existant, identification des appels API tierces
- Jour 4-7 : Migration progressive des endpoints vers base_url HolySheep
- Jour 8-10 : Déploiement canari (5% du trafic → 100%)
- Jour 11-14 : Validation conformité, formation équipe, monitoring
Métriques à 30 jours :
| Métrique | Avant | Après | Amélioration |
|---|---|---|---|
| Latence moyenne | 890ms | 47ms | -94,7% |
| Facture mensuelle | $4 200 | $680 | -83,8% |
| Taux d'abandon session | 34% | 6,2% | -81,8% |
| Incidents conformité | 7/mois | 0 | -100% |
| Tokens traités/mois | 2,1M | 2,3M | +9,5% |
Architecture Technique de l'Agent de Conformité
Notre agent de conformité pour la médecine esthétique implémente un pipeline de traitement en trois étapes : risk assessment Claude, user query GPT-5, et centralized API key management. Cette architecture garantit que chaque interaction patient respecte les contraintes réglementaires tout en offrant une expérience utilisateur fluide.
Implémentation Complète
Configuration de l'Agent de Conformité
"""
HolySheep 医美咨询合规 Agent - Module Principal
Version: v2_2251_0523
Documentation: https://docs.holysheep.ai/compliance-agent
"""
import httpx
import json
import hashlib
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
=== Configuration HolySheep ===
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Remplacez par votre clé
class RiskLevel(Enum):
LOW = "low"
MEDIUM = "medium"
HIGH = "high"
CRITICAL = "critical"
class ComplianceStatus(Enum):
APPROVED = "approved"
REQUIRES_HUMAN_REVIEW = "requires_human_review"
REJECTED = "rejected"
@dataclass
class PatientQuery:
"""Représente une demande patient entrante"""
query_id: str
user_id: str
content: str
context: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
timestamp: datetime = field(default_factory=datetime.utcnow)
language: str = "fr"
@dataclass
class RiskAssessment:
"""Résultat de l'évaluation des risques"""
risk_level: RiskLevel
flagged_categories: List[str]
confidence_score: float
recommended_action: ComplianceStatus
explanation: str
@dataclass
class ComplianceAuditEntry:
"""Entrée d'audit pour la traçabilité RGPD"""
entry_id: str
query_id: str
timestamp: datetime
action: str
api_key_hash: str
model_used: str
tokens_used: int
cost_usd: float
risk_assessment: Dict[str, Any]
class HolySheepComplianceAgent:
"""
Agent de conformité pour consultations médicales esthétiques.
Fonctionnalités :
- Évaluation des risques avec Claude 3.5 Sonnet
- Génération de réponses avec GPT-5 Turbo
- Audit trail RGPD complet
- Rotation automatique des clés API
- Rate limiting intelligent
"""
def __init__(
self,
api_key: str = HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url: str = HOLYSHEEP_BASE_URL,
enable_audit: bool = True,
max_cost_per_query: float = 0.05
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.enable_audit = enable_audit
self.max_cost_per_query = max_cost_per_query
self.audit_log: List[ComplianceAuditEntry] = []
self._client = httpx.Client(
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Compliance-Agent": "v2_2251_0523"
},
timeout=30.0
)
# Clés API备援 pour rotation automatique
self._api_keys = [api_key]
self._current_key_index = 0
def _hash_api_key(self, key: str) -> str:
"""Génère un hash SHA-256 de la clé API pour l'audit (non réversible)"""
return hashlib.sha256(key.encode()).hexdigest()[:16]
def _call_model(
self,
model: str,
messages: List[Dict[str, str]],
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> Dict[str, Any]:
"""Appel unifié vers l'API HolySheep avec gestion des erreurs"""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = self._client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# Extraction des métriques de coût
tokens_used = result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
cost_usd = self._calculate_cost(model, tokens_used)
return {
"success": True,
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens_used": tokens_used,
"cost_usd": cost_usd,
"latency_ms": result.get("latency_ms", 0)
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
# Rotation de clé si rate limit
if e.response.status_code == 429:
self._rotate_api_key()
return self._call_model(model, messages, temperature, max_tokens)
return {
"success": False,
"error": f"HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text}",
"cost_usd": 0
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"cost_usd": 0
}
def _calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""Calcule le coût USD basé sur le modèle utilisé"""
pricing = {
"claude-sonnet-4.5": 0.015, # $15/1M tokens input
"gpt-5-turbo": 0.008, # $8/1M tokens (estimation 2026)
"gemini-2.5-flash": 0.0025, # $2.50/1M tokens
"deepseek-v3.2": 0.00042, # $0.42/1M tokens
}
rate = pricing.get(model, 0.01)
return (tokens / 1_000_000) * rate * 1000 # Conversion en USD
def _rotate_api_key(self) -> None:
"""Rotation automatique vers la clé API suivante"""
if len(self._api_keys) > 1:
self._current_key_index = (self._current_key_index + 1) % len(self._api_keys)
self._client.headers["Authorization"] = f"Bearer {self._api_keys[self._current_key_index]}"
print(f"🔄 Rotation clé API vers l'index {self._current_key_index}")
def assess_risk(self, query: PatientQuery) -> RiskAssessment:
"""
ÉTAPE 1 : Évaluation des risques avec Claude Sonnet 4.5
Analyse le contenu de la requête patient pour identifier :
- Mentions de procédures médicales spécifiques
- Contenu potentiellement dangereux (autodiagnostic)
- Questions relevant du conseil médical professionnel
"""
system_prompt = """Tu es un assistant de conformité pour une clinique de médecine esthétique.
Ton rôle est d'analyser les demandes patients et d'évaluer le niveau de risque.
Catégories de risque à détecter :
1. QUESTIONS MÉDICALES : L'utilisateur demande un diagnostic ou conseil médical
2. AUTOMÉDICATION : Suggestions de dosages ou procédures self-administered
3. CONTRE-INDICATIONS : Questions sur interactions médicamenteuses
4. URGENCE : Signaux d'urgence médicale implicites
5. ENFANTS/MINEURS : Demandes concernant des patients mineurs
6. CONTENTIEUX : Références à des plaintes ou litiges en cours
Réponds UNIQUEMENT au format JSON suivant :
{
"risk_level": "low|medium|high|critical",
"flagged_categories": ["catégorie1", "catégorie2"],
"confidence_score": 0.0-1.0,
"recommended_action": "approved|requires_human_review|rejected",
"explanation": "Explication concise du raisonnement"
}"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Langue: {query.language}\n\nQuestion patient:\n{query.content}"}
]
result = self._call_model(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=messages,
temperature=0.3, # Réponse plus déterministe pour l'audit
max_tokens=500
)
if not result["success"]:
# Fail-safe : risque élevé par défaut en cas d'erreur
return RiskAssessment(
risk_level=RiskLevel.HIGH,
flagged_categories=["ERROR_ASSESSMENT_FAILED"],
confidence_score=0.0,
recommended_action=ComplianceStatus.REQUIRES_HUMAN_REVIEW,
explanation=f"Échec de l'évaluation : {result['error']}"
)
try:
analysis = json.loads(result["content"])
risk_level = RiskLevel(analysis["risk_level"])
return RiskAssessment(
risk_level=risk_level,
flagged_categories=analysis.get("flagged_categories", []),
confidence_score=analysis.get("confidence_score", 0.5),
recommended_action=ComplianceStatus(analysis.get("recommended_action", "requires_human_review")),
explanation=analysis.get("explanation", "")
)
except (json.JSONDecodeError, ValueError) as e:
return RiskAssessment(
risk_level=RiskLevel.MEDIUM,
flagged_categories=["PARSE_ERROR"],
confidence_score=0.0,
recommended_action=ComplianceStatus.REQUIRES_HUMAN_REVIEW,
explanation=f"Erreur parsing: {str(e)}"
)
def generate_compliant_response(
self,
query: PatientQuery,
risk_assessment: RiskAssessment
) -> Dict[str, Any]:
"""
ÉTAPE 2 : Génération de réponse avec GPT-5 Turbo
Selon le niveau de risque :
- LOW : Réponse automatique avec disclaimer
- MEDIUM : Réponse avec mise en garde renforcée
- HIGH/CRITICAL : Redirection vers consultation humaine
"""
# Construction du prompt selon le niveau de risque
if risk_assessment.risk_level == RiskLevel.CRITICAL:
return {
"success": True,
"message": "⚠️ Votre demande nécessite une consultation personnalisée avec l'un de nos spécialistes. Veuillez prendre rendez-vous via notre formulaire en ligne ou appeler le +33 1 XX XX XX XX.",
"requires_consultation": True,
"disclaimer_level": "high"
}
if risk_assessment.risk_level == RiskLevel.HIGH:
system_prompt = """Tu es un assistant virtuel NON-MÉDICAL pour une clinique de médecine esthétique.
Tu PEUX :
- Répondre à des questions générales sur les services proposés
- Fournir des fourchettes de prix indicatives
- Orienter vers des ressources éducatives
- Indiquer les processus de prise de rendez-vous
Tu NE PEUX PAS :
- Donner des diagnostics médicaux
- Suggérer des traitements spécifiques sans consultation
- Répondre à des questions sur des risques médicaux spécifiques
- Modifier ou替代 des conseils médicaux professionnels
IMPORTANT : Tu dois systématiquement inclure une clause de non-responsabilité
médicale et encourager la consultation d'un professionnel."""
else:
system_prompt = """Tu es un assistant virtuel NON-MÉDICAL pour une clinique de médecine esthétique.
Réponds de manière helpful et empathetic aux demandes d'information générale.
Inclue toujours une clause de non-responsabilité médicale courte en fin de réponse."""
disclaimer_fr = """
---
⚕️ *Cette réponse est informative uniquement et ne constitue pas un conseil médical.
Consultez toujours un professionnel de santé qualifié pour vos décisions médicales.*"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": query.content}
]
result = self._call_model(
model="gpt-5-turbo",
messages=messages,
temperature=0.7,
max_tokens=1024
)
if result["success"]:
result["message"] = result["content"] + disclaimer_fr
result["requires_consultation"] = False
result["disclaimer_level"] = "standard" if risk_assessment.risk_level == RiskLevel.LOW else "enhanced"
return result
def process_patient_query(self, query: PatientQuery) -> Dict[str, Any]:
"""
PIPELINE PRINCIPAL : Traitement complet d'une demande patient
1. Évaluation des risques (Claude Sonnet 4.5)
2. Génération de réponse adaptée (GPT-5 Turbo)
3. Log d'audit RGPD
"""
start_time = datetime.utcnow()
# Étape 1 : Risk Assessment
risk_assessment = self.assess_risk(query)
# Étape 2 : Génération réponse
response = self.generate_compliant_response(query, risk_assessment)
# Étape 3 : Audit trail
if self.enable_audit:
audit_entry = ComplianceAuditEntry(
entry_id=hashlib.md5(f"{query.query_id}{datetime.utcnow()}".encode()).hexdigest()[:12],
query_id=query.query_id,
timestamp=datetime.utcnow(),
action="PROCESS_QUERY",
api_key_hash=self._hash_api_key(self._api_keys[self._current_key_index]),
model_used="claude-sonnet-4.5 + gpt-5-turbo",
tokens_used=risk_assessment.confidence_score * 0,
cost_usd=response.get("cost_usd", 0),
risk_assessment={
"level": risk_assessment.risk_level.value,
"categories": risk_assessment.flagged_categories,
"action": risk_assessment.recommended_action.value
}
)
self.audit_log.append(audit_entry)
processing_time = (datetime.utcnow() - start_time).total_seconds() * 1000
return {
"query_id": query.query_id,
"success": response.get("success", True),
"risk_assessment": {
"level": risk_assessment.risk_level.value,
"categories": risk_assessment.flagged_categories,
"requires_human_review": risk_assessment.recommended_action == ComplianceStatus.REQUIRES_HUMAN_REVIEW
},
"response": response.get("message", ""),
"processing_time_ms": round(processing_time, 2),
"cost_usd": round(response.get("cost_usd", 0), 4)
}
def get_audit_report(
self,
start_date: Optional[datetime] = None,
end_date: Optional[datetime] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""Génère un rapport d'audit pour conformité RGPD"""
filtered_entries = self.audit_log
if start_date:
filtered_entries = [e for e in filtered_entries if e.timestamp >= start_date]
if end_date:
filtered_entries = [e for e in filtered_entries if e.timestamp <= end_date]
total_cost = sum(e.cost_usd for e in filtered_entries)
total_tokens = sum(e.tokens_used for e in filtered_entries)
risk_distribution = {}
for entry in filtered_entries:
level = entry.risk_assessment.get("level", "unknown")
risk_distribution[level] = risk_distribution.get(level, 0) + 1
return {
"period": {
"start": start_date.isoformat() if start_date else "all",
"end": end_date.isoformat() if end_date else "all"
},
"total_queries": len(filtered_entries),
"total_cost_usd": round(total_cost, 4),
"total_tokens": total_tokens,
"risk_distribution": risk_distribution,
"entries": [
{
"entry_id": e.entry_id,
"query_id": e.query_id,
"timestamp": e.timestamp.isoformat(),
"action": e.action,
"risk_level": e.risk_assessment.get("level"),
"cost_usd": round(e.cost_usd, 4)
}
for e in filtered_entries[-100:] # Limite à 100 entrées récentes
]
}
=== Exemple d'utilisation ===
if __name__ == "__main__":
agent = HolySheepComplianceAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
enable_audit=True
)
# Simulation d'une demande patient
test_query = PatientQuery(
query_id="q-2026-0523-001",
user_id="user-lyon-4532",
content="Bonjour, je suis intéressé par une injection de botox pour les rides du front. J'ai 45 ans et ma peau est assez sensible. Quels sont vos tarifs et délais ?",
language="fr"
)
result = agent.process_patient_query(test_query)
print(f"✅ Requête traitée en {result['processing_time_ms']}ms")
print(f"💰 Coût : ${result['cost_usd']}")
print(f"⚠️ Niveau de risque : {result['risk_assessment']['level']}")
print(f"💬 Réponse :\n{result['response'][:200]}...")Gestion Avancée des Clés API et Rate Limiting
"""
HolySheep API Key Manager - Gestion Centralisée et Audit Trail
Inclut rate limiting, rotation automatique, et监控
"""
import time
import threading
from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Callable
from datetime import datetime, timedelta
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class APIKeyConfig:
"""Configuration d'une clé API avec ses limites"""
key: str
name: str
rate_limit_per_minute: int = 60
rate_limit_per_day: int = 10000
monthly_budget_usd: float = 500.0
enabled: bool = True
models: List[str] = field(default_factory=lambda: ["*"])
class RateLimitExceeded(Exception):
"""Exception levée quand les limites de taux sont dépassées"""
def __init__(self, key_name: str, limit_type: str, current: int, limit: int):
self.key_name = key_name
self.limit_type = limit_type
self.current = current
self.limit = limit
super().__init__(
f"Rate limit exceeded for {key_name}: {current}/{limit} ({limit_type})"
)
class BudgetExceeded(Exception):
"""Exception levée quand le budget mensuel est épuisé"""
def __init__(self, key_name: str, spent: float, budget: float):
self.key_name = key_name
self.spent = spent
self.budget = budget
super().__init__(
f"Budget exceeded for {key_name}: ${spent:.2f}/${budget:.2f}"
)
class APIKeyManager:
"""
Gestionnaire centralisé des clés API avec :
- Rate limiting (minute/jour)
- Contrôle du budget mensuel
- Rotation automatique
- Failover intelligent
- Monitoring en temps réel
"""
def __init__(self):
self._keys: List[APIKeyConfig] = []
self._current_key_index = 0
self._lock = threading.Lock()
# Compteurs de rate limiting
self._minute_counts: Dict[str, List[float]] = defaultdict(list)
self._daily_counts: Dict[str, List[float]] = defaultdict(list)
self._monthly_spend: Dict[str, float] = defaultdict(float)
# Métriques de monitoring
self._request_stats: Dict[str, Dict] = defaultdict(lambda: {
"total_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"total_latency_ms": 0,
"last_used": None
})
# Callbacks pour événements
self._on_key_rotated: Optional[Callable] = None
self._on_budget_warning: Optional[Callable] = None
self._on_rate_limit: Optional[Callable] = None
def add_key(self, key_config: APIKeyConfig) -> None:
"""Ajoute une nouvelle clé API au pool"""
with self._lock:
self._keys.append(key_config)
logger.info(f"✅ Clé API ajoutée : {key_config.name}")
def get_active_key(self) -> APIKeyConfig:
"""Retourne la clé API active (avec failover automatique)"""
with self._lock:
if not self._keys:
raise ValueError("Aucune clé API configurée")
# Cherche une clé disponible en commençant par l'actuelle
for i in range(len(self._keys)):
index = (self._current_key_index + i) % len(self._keys)
key = self._keys[index]
if not key.enabled:
continue
if self._check_key_available(key):
self._current_key_index = index
self._update_stats(key.name, "request")
return key
# Toutes les clés sont épuisées - exception
raise BudgetExceeded(
key_name="all",
spent=max(self._monthly_spend.values()),
budget=0
)
def _check_key_available(self, key: APIKeyConfig) -> bool:
"""Vérifie si une clé est disponible (rate limits + budget)"""
now = time.time()
# Nettoyage des compteurs expirés
self._minute_counts[key.name] = [
t for t in self._minute_counts[key.name]
if now - t < 60
]
self._daily_counts[key.name] = [
t for t in self._daily_counts[key.name]
if now - t < 86400
]
# Vérification rate limit minute
if len(self._minute_counts[key.name]) >= key.rate_limit_per_minute:
return False
# Vérification rate limit jour
if len(self._daily_counts[key.name]) >= key.rate_limit_per_day:
return False
# Vérification budget mensuel
if self._monthly_spend[key.name] >= key.monthly_budget_usd:
return False
return True
def _update_stats(self, key_name: str, stat_type: str) -> None:
"""Met à jour les statistiques d'une clé"""
self._request_stats[key_name]["total_requests"] += 1
self._request_stats[key_name]["last_used"] = datetime.utcnow()
def record_usage(
self,
key_name: str,
tokens: int,
cost_usd: float,
latency_ms: float,
success: bool = True
) -> None:
"""Enregistre l'utilisation d'une clé après un appel API"""
now = time.time()
with self._lock:
# Mise à jour des compteurs
self._minute_counts[key_name].append(now)
self._daily_counts[key_name].append(now)
self._monthly_spend[key_name] += cost_usd
# Mise à jour des statistiques
stats = self._request_stats[key_name]
stats["total_latency_ms"] += latency_ms
if not success:
stats["failed_requests"] += 1
# Vérification seuils d'alerte
key_config = next((k for k in self._keys if k.name == key_name), None)
if key_config:
budget_pct = (self._monthly_spend[key_name] / key_config.monthly_budget_usd) * 100
if budget_pct >= 90 and self._on_budget_warning:
self._on_budget_warning(key_name, budget_pct, self._monthly_spend[key_name])
if budget_pct >= 100:
key_config.enabled = False
logger.warning(f"🚫 Clé {key_name} désactivée - budget épuisé")
def record_rate_limit_hit(self, key_name: str) -> None:
"""Enregistre un événement de rate limiting"""
if self._on_rate_limit:
self._on_rate_limit(key_name, self._get_current_usage(key_name))
def _get_current_usage(self, key_name: str) -> Dict[str, int]:
"""Retourne l'utilisation actuelle d'une clé"""
now = time.time()
return {
"minute": len([t for t in self._minute_counts[key_name] if now - t < 60]),
"day": len([t for t in self._daily_counts[key_name] if now - t < 86400])
}
def rotate_to_next_key(self) -> Optional[APIKeyConfig]:
"""Force la rotation vers la prochaine clé disponible"""
with self._lock:
if len(self._keys) <= 1:
return None
self._current_key_index = (self._current_key_index + 1) % len(self._keys)
new_key = self._keys[self._current_key_index]
logger.info(f"🔄 Rotation vers la clé : {new_key.name}")
if self._on_key_rotated:
self._on_key_rotated(new_key)
return new_key
def get_monitoring_dashboard(self) -> Dict:
"""Génère les données pour un tableau de bord de monitoring"""
dashboard = {
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"keys_summary": [],
"global_stats": {
"total_requests": sum(s["total_requests"] for s in self._request_stats.values()),
"total_failed": sum(s["failed_requests"] for s in self._request_stats.values()),
"avg_latency_ms": 0,
"total_spend_usd": sum(self._monthly_spend.values())
}
}
total_requests = dashboard["global_stats"]["total_requests"]
if total_requests > 0:
dashboard["global_stats"]["avg_latency_ms"] = sum(
s["total_latency_ms"] for s in self._request_stats.values()
) / total_requests
for key in self._keys:
key_stats = self._request_stats.get(key.name, {})
usage = self._get_current_usage(key.name)
dashboard["keys_summary"].append({
"name": key.name,
"enabled": key.enabled,
"rate_limit_minute": {
"current": usage["minute"],
"max": key.rate_limit_per_minute,
"usage_pct": round(usage["minute"] / key.rate_limit_per_minute * 100, 1)
},
"rate_limit_day": {
"current": usage["day"],
"max": key.rate_limit_per_day,
"usage_pct": round(usage["day"] / key.rate_limit_per_day * 100, 1)
},
"budget": {
"spent_usd": round(self._monthly_spend.get(key.name, 0), 2),
"max_usd": key.monthly_budget_usd,
"usage_pct": round(
self._monthly_spend.get(key.name, 0) / key.monthly_budget_usd * 100, 1
)
},
"health": {
"total_requests": key_stats.get("total_requests", 0),
"failed_requests": key_stats.get("failed_requests", 0),
"success_rate": round(
(1 - key_stats.get("failed_requests", 0) / max(key_stats.get("total_requests", 1), 1)) * 100, 2
)
}
})
return dashboard
def export_audit_trail(
self,
start_date: Optional[datetime] = None,
end_date: Optional[datetime] = None,
format: str = "json"
) -> Dict:
"""Exporte le journal d'audit pour conformité"""
audit_data = {
"export_date": datetime.utcnow().isoformat(),
"period": {
"start": start_date.isoformat() if start_date else "beginning",
"end": end_date.isoformat() if end_date else "now"
},
"total_keys_tracked": len(self._keys),
"keys": []
}
for key in self._keys:
audit_data["keys"].append({
"key_name": key.name,
"key_hash": hash(key.key) % (10**16), # Hash non réversible
"rate_limits": {
"per_minute": key.rate_limit_per_minute,
"per_day": key.rate_limit_per_day
},
"budget_usd": key.monthly_budget_usd,
"spent_usd": round(self._monthly_spend.get(key.name, 0), 4),
"models_access": key.models,
"enabled": key.enabled,
"usage_history": {
"total_requests": self._request_stats[key.name]["total_requests"],
"failed_requests": self._request_stats[key.name]["failed_requests"],
"last_used": self._request_stats[key.name]["last_used"].isoformat()
if self._request_stats[key.name]["last_used"] else None
}
})
return audit_data
=== Exemple d'intégration avec le Compliance Agent ===
def setup_monitoring_callbacks(manager: APIKeyManager):
"""Configure les callbacks de monitoring"""
def on_key_rotated(new_key):
print(f"📢 Alerte : Rotation vers la clé {new_key.name}")
# Envoyer notification Slack/Teams ici
def on_budget_warning(key_name: str, percentage: float, spent: float):
print(f"🚨 Alerte budget : {key_name} à {percentage:.1}% (${spent:.2f})")
# Envoyer email/SMS ici
def on_rate_limit(key_name: str, usage: Dict):
print(f"⚠️ Rate limit : {key_name} - {usage}")
manager._on_key_rotated = on_key_rotated
manager._on_budget_warning = on_budget_warning
manager._on_rate_limit = on_rate_limit
=== Démonstration ===
if __name__ == "__main__":
# Configuration des clés
manager = APIKeyManager()
# Clé principale - Production
manager.add_key(APIKeyConfig(
key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
name="production-primary",
rate_limit_per_minute=100,
rate_limit_per_day=20000,
monthly_budget_usd=2000.0,
models=["claude-sonnet-4.5", "gpt-5-turbo"]
))
# Clé secondaire - Failover
manager.add_key(APIKeyConfig(
key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_BACKUP",
name="production-backup",
rate_limit_per_minute=50,
rate_limit_per_day=10000,
monthly_budget_usd=1000.0,
models=["claude-sonnet-4.5", "gpt-5-turbo"]
))
# Configuration des callbacks
setup_monitoring_callbacks(manager)
# Test d'utilisation
try:
active_key = manager.get_active_key()
print(f"🎯 Clé active : {active_key.name}")