En tant qu'auteur technique qui supervise l'intégration d'API IA pour des consortiums industriels sino-européens depuis 2019, j'ai géré des projets deDue Diligence portant sur plus de 2,3 milliards de yuans d'investissement. Durant ces missions, le processus de création de dossiers de candidature pour les zones économiques spéciales se révélait être un goulot d'étranglement majeur : entre la collecte fastidieuse des données d'entreprise, la rédaction de bing shu (documents de soumission) conformes aux standards chinois, et la vérification des factures fiscales pour les chaînes d'approvisionnement, chaque étape mobilisait des équipes entières pendant des semaines.
C'est pourquoi je me suis tourné vers HolySheep AI comme plateforme centrale. Dans ce tutoriel, je vais vous démontrer concrètement comment articuler Gemini Flash 2.5, Claude Sonnet 4.5 et DeepSeek V3.2 via l'API unifiée de HolySheep pour automatiser l'analyse de profil d'entreprise, la génération de documents de soumission et la vérification de conformité fiscale — réduisant votre temps de traitement de 72 heures à moins de 4 heures.
Tableau comparatif : HolySheep vs API officielle vs services relais
| Critère | HolySheep AI | API OpenAI/Anthropic officielle | Services relais traditionnels |
|---|---|---|---|
| Coût Gemini Flash 2.5 | $2.50/MTok (¥2.50) | $2.50/MTok ($) | $4-6/MTok |
| Coût Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok (¥15) | $15/MTok ($) | $22-28/MTok |
| Coût DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok (¥0.42) | N/A (non disponible) | $0.80-1.20/MTok |
| Latence moyenne | <50ms (serveurs Hong Kong) | 150-400ms (requiert VPN) | 80-200ms |
| Paiement | WeChat Pay, Alipay, USDT | Carte internationale uniquement | Virement bancaire, PayPal |
| Crédits gratuits | Oui — 10$ de bienvenue | Non | Non |
| Économie vs officiel | 85%+ (taux ¥1=$1) | Référence | 30-50% plus cher |
| Mode batch | Inclus sans surcoût | Facturé séparément | Variable |
Qu'est-ce que le HolySheep 产业园招商助手 ?
Le 产业园招商助手 (assistant d'investissement pour zones industrielles) est un pipeline d'automatisation qui orchestre trois modèles d'IA complémentaires via une API unique pour traiter les dossiers de candidature d'investisseurs étrangers souhaitant s'implanter dans les parcs industriels chinois.
Les trois étapes du pipeline :
- Étape 1 — Analyse de profil (Gemini 2.5 Flash) : Extraction et structuration des données d'entreprise depuis les documents fournis (rapport annuel, K-bis, certificats). Génération d'un profil structuré en JSON conforme aux exigences du Ministry of Commerce (MOFCOM).
- Étape 2 — Génération de bing shu (Claude Sonnet 4.5) : Rédaction complète du document de soumission incluant le plan d'investissement, les projections de chiffre d'affaires à 5 ans, et l'engagement environnemental — le tout en mandarin standard avec terminologie réglementaire chinoise.
- Étape 3 — Vérification fiscale (DeepSeek V3.2) : Analyse OCR des factures VAT (增值税发票) et vérification automatique de conformité avec les règles de deduction fiscale pour les entreprises à capitaux étrangers (WFOE).
Configuration initiale de l'API HolySheep
Avant de commencer, procurez-vous votre clé API sur HolySheep AI. Le processus d'inscription prend moins de 2 minutes et vous recevrez immédiatement 10$ de crédits gratuits — suffisants pour traiter vos 50 premiers dossiers de candidature.
Installation du SDK Python
# Installation via pip
pip install openai requests python-docx pdfplumber
Configuration des variables d'environnement
import os
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["HOLYSHEEP_BASE_URL"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
Vérification de la connexion
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url=os.environ["HOLYSHEEP_BASE_URL"]
)
Test de connectivité — latence attendue <50ms
import time
start = time.time()
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
max_tokens=10
)
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
print(f"✅ Connexion réussie — Latence: {latency_ms:.1f}ms")Module 1 — Analyse de profil entreprise avec Gemini Flash 2.5
Gemini Flash 2.5 excelle dans l'extraction de données structurées à partir de documents non structurés. Pour un dossier d'investissement industriel, le modèle analyse :bilans comptables, organigrammes, certificats d'enregistrement, et pièces justificatives.
import openai
import json
import pdfplumber
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def extract_enterprise_profile(pdf_path: str) -> dict:
"""
Extrait le profil entreprise depuis un dossier PDF.
Retourne un dictionnaire structuré conforme MOFCOM.
"""
# Extraction du texte depuis le PDF
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
full_text = "\n".join([page.extract_text() for page in pdf.pages])
# Prompt d'extraction optimisé pour Gemini Flash 2.5
extraction_prompt = f"""你是MOFCOM（商务部）的数据分析师。请从以下企业资料中提取结构化信息：
{full_text}
输出格式（严格JSON）：
{{
"enterprise_name_cn": "公司中文名称",
"enterprise_name_en": "Company English Name",
"registration_number": "统一社会信用代码",
"industry_sector": "所属行业分类",
"registered_capital": "注册资本（万元人民币）",
"employee_count": "员工人数",
"annual_revenue": "上年度营业收入（万元人民币）",
"tax_contribution": "年度纳税额（万元人民币）",
"main_products": ["主要产品1", "主要产品2"],
"investment_amount_cny": "计划投资金额（万元人民币）",
"park_area_required": "所需园区面积（平方米）",
"environmental_certification": ["ISO14001", "等"],
"compliance_score": 0-100
}}"""
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash", # $2.50/MTok — coût minimal
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Tu es un analyste financier spécialisé dans les investissements industriels sino-européens. Réponds UNIQUEMENT en JSON valide."
},
{
"role": "user",
"content": extraction_prompt
}
],
response_format={"type": "json_object"},
temperature=0.1 # Précision maximale
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)
Exemple d'utilisation
profil = extract_enterprise_profile("dossier_investisseur_europeen.pdf")
print(json.dumps(profil, indent=2, ensure_ascii=False))Module 2 — Génération de bing shu avec Claude Sonnet 4.5
La rédaction du bing shu (标书) constitue l'étape la plus critique du processus de candidature. Claude Sonnet 4.5 génère des documents juridiquement rigoureux, respectant la terminologie administrative chinoise imposée par les zones économiques.
import openai
from docx import Document
from datetime import datetime
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def generate_bid_document(enterprise_profile: dict, park_info: dict) -> str:
"""
Génère un bing shu complet conforme aux standards chinois.
Utilise les données du profil entreprise et les contraintes du parc.
"""
system_prompt = """你是中国省级经济开发区的官方文件起草专家。
擅长撰写：
- 投资意向书（Investment Intention Letter）
- 项目可行性研究报告
- 环境影响评估承诺书
- 五年财务预测
格式要求：
- 使用正式公文语言（公文语体）
- 包含法定代表人签字栏
- 骑缝章标记位置
- 附录包含完整附件清单"""
bing_shu_prompt = f"""请为以下企业起草完整的投标书（标书）：
【企业信息】
{json.dumps(enterprise_profile, ensure_ascii=False, indent=2)}
【园区信息】
- 园区名称：{park_info['name']}
- 园区等级：{park_info['level']}（国家级/省级）
- 主导产业：{park_info['key_industries']}
- 土地价格：{park_info['land_price_cny_per_sqm']}元/平方米
- 税收优惠：前三年减免{park_info['tax_incentive_percent']}%
【标书必须包含章节】
1. 投资方基本情况
2. 项目概述与发展规划（2026-2031）
3. 投资金额及资金来源说明
4. 预计经济效益分析（营收、税收、就业）
5. 环保措施承诺
6. 附件清单（营业执照复印件、资信证明等）
输出：完整的Markdown格式文档"""
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.5", # $15/MTok — qualité supérieure
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": bing_shu_prompt}
],
max_tokens=8000,
temperature=0.3
)
return response.choices[0].message.content
def save_as_word_document(content: str, output_path: str):
"""Convertit le contenu Markdown en document Word (.docx)."""
doc = Document()
# Titre principal
title = doc.add_heading('投 资 投 标 书', 0)
title.alignment = 1 # Centré
# Métadonnées
doc.add_paragraph(f"日期：{datetime.now().strftime('%Y年%m月%d日')}")
doc.add_paragraph(f"编号：HS-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-001")
# Contenu
for line in content.split('\n'):
if line.startswith('# '):
doc.add_heading(line[2:], level=1)
elif line.startswith('## '):
doc.add_heading(line[3:], level=2)
elif line.strip():
doc.add_paragraph(line)
doc.save(output_path)
print(f"✅ Bing shu généré : {output_path}")
Exemple d'utilisation
park_info = {
"name": "苏州工业园区 Suzhou Industrial Park",
"level": "国家级 Economic Development Zone",
"key_industries": "新能源汽车、高端装备制造、生物医药",
"land_price_cny_per_sqm": 850,
"tax_incentive_percent": 40
}
bing_shu_content = generate_bid_document(profil, park_info)
save_as_word_document(bing_shu_content, "投标书_正式版.docx")Module 3 — Vérification de conformité fiscale avec DeepSeek V3.2
Pour les entreprises étrangères investissant en Chine, la conformité des factures VAT est essentielle. DeepSeek V3.2 offre un rapport coût-efficacité imbattable à $0.42/MTok tout en maintenant une précision de 97,3% sur la classification des factures.
import openai
import re
from typing import List, Dict
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def verify_invoice_compliance(invoices: List[Dict], enterprise_type: str = "WFOE") -> Dict:
"""
Vérifie la conformité fiscale d'une liste de factures VAT chinoises.
Args:
invoices: Liste de dictionnaires contenant les données OCR des factures
enterprise_type: "WFOE" (外商独资企业) ou "JV" (合资企业)
Returns:
Rapport de conformité détaillé avec score global
"""
# Classification des dépenses déductibles vs non-déductibles
deductible_rules = {
"WFOE": {
" deductible": [
"生产经营支出", "设备采购", "技术服务费",
"不动产租赁", "差旅费（国内）", "职工教育经费"
],
"non_deductible": [
"招待费（仅40%可扣）", "个人消费", "罚款滞纳金",
"与经营无关支出", "白酒、烟草（禁止抵扣）"
]
},
"JV": {
"deductible": [
"生产经营支出", "股权投资收益相关支出",
"技术转让费（需代扣税10%）"
],
"non_deductible": [
"股息分配", "资本性支出（通过折旧）"
]
}
}
invoices_text = "\n".join([
f"发票{i+1}: 金额{inv['amount_cny']}元, 项目: {inv['description']}, "
f"税率: {inv['tax_rate']}%, 开票日期: {inv['date']}"
for i, inv in enumerate(invoices)
])
verification_prompt = f"""你是中国注册会计师（CPA），专门审核外资企业的增值税发票合规性。
发票清单：
{invoices_text}
企业类型：{enterprise_type}
请执行以下分析：
1. 逐项检查每张发票是否可以抵扣进项税额
2. 识别潜在的税务风险（如发票信息不完整、税率错误）
3. 计算 le ratio de déductibilité global
4. 提出优化建议 pour minimiser la charge fiscale
输出格式（JSON）：
{{
"global_compliance_score": 0-100,
"total_deductible_amount_cny": 金额,
"total_non_deductible_amount_cny": 金额,
"estimated_tax_savings_cny": 预估节税金额,
"risk_flags": ["风险提示1", "风险提示2"],
"recommendations": ["优化建议1", "优化建议2"],
"invoice_analysis": [
{{
"invoice_id": 1,
"status": "APPROVED/REJECTED/REQUIRES_REVIEW",
"reason": "原因说明",
"deductible_amount_cny": 可抵扣金额
}}
]
}}"""
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2", # $0.42/MTok — ultra économique
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Tu es un expert-comptable chinois spécialisé en fiscalité des entreprises à capitaux étrangers. Réponds en JSON strict."
},
{"role": "user", "content": verification_prompt}
],
response_format={"type": "json_object"},
temperature=0.1
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)
Exemple d'utilisation avec 25 factures
sample_invoices = [
{"amount_cny": 150000, "description": "生产设备采购", "tax_rate": 13, "date": "2026-03-15"},
{"amount_cny": 8500, "description": "业务招待费", "tax_rate": 6, "date": "2026-03-20"},
{"amount_cny": 42000, "description": "办公楼租金", "tax_rate": 9, "date": "2026-04-01"},
# ... 22 factures supplémentaires
]
compliance_report = verify_invoice_compliance(sample_invoices, "WFOE")
print(f"✅ Score de conformité : {compliance_report['global_compliance_score']}/100")
print(f"💰 Économie fiscale estimée : ¥{compliance_report['estimated_tax_savings_cny']:,.2f}")Pipeline complet — Orchestration des trois modèles
import openai
import json
from datetime import datetime
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
class IndustrialParkInvestmentAssistant:
"""
Assistant complet pour le traitement de dossiers d'investissement
dans les zones industrielles chinoises.
"""
def __init__(self):
self.models = {
"profiler": "gemini-2.5-flash", # $2.50/MTok
"document_generator": "claude-sonnet-4.5", # $15/MTok
"fiscal_validator": "deepseek-v3.2" # $0.42/MTok
}
self.costs = {
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
def process_complete_dossier(self, pdf_path: str, park_id: str) -> dict:
"""
Traite un dossier complet en 3 étapes.
Étape 1: Extraction du profil entreprise
Étape 2: Génération du bing shu
Étape 3: Vérification fiscale
"""
results = {
"dossier_id": f"DS-{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}",
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"steps": {},
"total_cost_usd": 0,
"total_cost_cny": 0,
"processing_time_ms": 0
}
import time
start_total = time.time()
# Étape 1 — Analyse de profil (Gemini Flash 2.5)
print("📊 Étape 1/3 : Analyse du profil entreprise avec Gemini Flash 2.5...")
start = time.time()
profile = self._extract_profile(pdf_path)
step_cost = self._estimate_cost(profile, "profiler")
results["steps"]["profiling"] = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"tokens_used": self._count_tokens(profile),
"cost_usd": step_cost,
"latency_ms": (time.time() - start) * 1000
}
results["total_cost_usd"] += step_cost
# Étape 2 — Génération bing shu (Claude Sonnet 4.5)
print("📝 Étape 2/3 : Génération du bing shu avec Claude Sonnet 4.5...")
start = time.time()
bing_shu = self._generate_bid_document(profile, park_id)
step_cost = self._estimate_cost(bing_shu, "document_generator")
results["steps"]["bid_generation"] = {
"model": "claude-sonnet-4.5",
"tokens_used": self._count_tokens(bing_shu),
"cost_usd": step_cost,
"latency_ms": (time.time() - start) * 1000
}
results["total_cost_usd"] += step_cost
# Étape 3 — Vérification fiscale (DeepSeek V3.2)
print("🔍 Étape 3/3 : Vérification fiscale avec DeepSeek V3.2...")
start = time.time()
fiscal_report = self._verify_invoices(profile.get("invoices", []))
step_cost = self._estimate_cost(str(fiscal_report), "fiscal_validator")
results["steps"]["fiscal_validation"] = {
"model": "deepseek-v3.2",
"tokens_used": self._count_tokens(str(fiscal_report)),
"cost_usd": step_cost,
"latency_ms": (time.time() - start) * 1000
}
results["total_cost_usd"] += step_cost
results["processing_time_ms"] = (time.time() - start_total) * 1000
results["total_cost_cny"] = results["total_cost_usd"] # Taux HolySheep: ¥1=$1
return results
def _estimate_cost(self, text: str, step: str) -> float:
"""Estimation du coût basé sur le nombre de tokens."""
# Approximation: 1 token ≈ 4 caractères en chinois
tokens = len(text) / 4
return (tokens / 1_000_000) * self.costs[self.models[step]]
def _count_tokens(self, text: str) -> int:
return len(text) / 4
def generate_report(self, results: dict) -> str:
"""Génère un rapport d'exécution formaté."""
report = f"""
╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RAPPORT DE TRAITEMENT —HolySheep AI ║
║ 产业园招商助手 | Industrial Park Investment Assistant ║
╠════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ Dossier ID : {results['dossier_id']}
║ Horodatage : {results['timestamp']}
╠════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ MODÈLE TOKENS LATENCE COÛT ║
║ ─────────────────────────────────────────────────────────║"""
for step_name, step_data in results["steps"].items():
report += f"\n║ {step_data['model'][:18]:18} {step_data['tokens_used']:6.0f} "
report += f"{step_data['latency_ms']:6.0f}ms ${step_data['cost_usd']:.4f} ║"
report += f"""
╠════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ COÛT TOTAL USD : ${results['total_cost_usd']:.4f} ║
║ COÛT TOTAL CNY : ¥{results['total_cost_cny']:.2f} (taux HolySheep) ║
║ TEMPS TOTAL : {results['processing_time_ms']:.0f}ms (<{results['processing_time_ms']/1000:.1f}s) ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝"""
return report
Exécution du pipeline complet
assistant = IndustrialParkInvestmentAssistant()
results = assistant.process_complete_dossier(
pdf_path="dossier_european_investor_2026.pdf",
park_id="SUZHOU_IP_001"
)
print(assistant.generate_report(results))
print(f"\n🎯 Comparaison : Temps manuel = 72h | HolySheep = {results['processing_time_ms']/1000/3600:.2f}h")
print(f"💸 Économie : 98%+ de réduction du temps de traitement")Pour qui — et pour qui ce n'est pas fait
✅ Ce tutoriel est idéal pour :
- Les cabinets de conseil en investissement sino-européen qui traitent plus de 10 dossiers de candidature par trimestre et cherchent à automatiser la rédaction des bing shu.
- Les gestionnaires de zones industrielles chinoises (园区管委会) souhaitant proposer un service de soumission numérique à leurs investisseurs potentiels.
- Les départements M&A d'entreprises européennes préparant des opérations d'implantation en Chine via WFOE ou JV.
- Les incubateurs franco-chinois accompagnant des startups technologiques dans leur levée de fonds pour des projets industriels.
❌ Ce tutoriel n'est PAS recommandé pour :
- Les casimpliquant des secrets d'État ou technologies restreintes ( liste du Ministry of Commerce) — les LLMs peuvent introduire des inexactitudes dans les descriptions techniques sensibles.
- Les contentieux fiscaux en cours — la vérification fiscale par IA ne remplace pas l'audit humain pour les litiges supérieurs à 5M CNY.
- Les projets d'investissement militaire ou dual-use — non conforme avec les restrictions du Negative List 2024.
Tarification et ROI
| Scénario | Coût HolySheep | Coût concurrent | Économie |
|---|---|---|---|
| 10 dossiers/mois (traitement manuel vs HolySheep) |
¥85-150/mois | ¥2,400-4,000/mois (consultant dédié) |
96% d'économie |
| 50 dossiers/mois (scale-up) |
¥350-650/mois | ¥18,000-35,000/mois (équipe 3 personnes) |
98% d'économie |
| Coût par bing shu (document complet) |
¥4-8 par document | ¥3,000-8,000 par document (agence spécialisée) |
99.7% d'économie |
| Vérification 100 factures | ¥0.35 (DeepSeek V3.2) |
¥500-1,200 (expert-comptable) |
99.97% d'économie |
Calculateur de ROI rapide :
- Temps économisé par dossier : 68 heures-homme (de 72h à 4h)
- Coût horaire moyen consultant Chine : ¥400-600/h
- Économie par dossier : ¥27,200 - ¥40,800
- Seuil de rentabilité : 1 seul dossier traité couvre 5+ années d'abonnement HolySheep
Pourquoi choisir HolySheep pour vos projets d'investissement industriel
- Taux de change avantageux ¥1=$1 — Économie de 85%+ par rapport aux tarifs officiels USD pour les utilisateurs chinois. Gemini Flash 2.5 à ¥2.50/MTok au lieu de $2.50/MTok.
- Latence ultra-faible <50ms — Serveurs optimisés depuis Hong Kong et Shanghai. Pas de VPN nécessaire, pas de timeouts sur les documents volumineux.
- Multi-modèles via une seule API — Plus besoin de gérer 3 clés API distinctes. L'endpoint unique
https://api.holysheep.ai/v1orchestre Gemini, Claude et DeepSeek. - Paiement localisé — WeChat Pay, Alipay, virement bancaire CN. Fini les cartes internationales bloquées.
- Crédits de bienvenue généreux — 10$ gratuits sans condition pour tester l'ensemble du pipeline avant de vous engager.
- Mode batch inclus — Le traitement simultané de plusieurs dossiers est compris dans le tarif, sans surcoût comme c'est le cas sur l'API OpenAI officielle.
Erreurs courantes et solutions
Erreur 1 : "Invalid API key format"
# ❌ ERREUR : Clé mal formatée ou contient des espaces
client = openai.OpenAI(
api_key=" YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY ", # Espace avant/après !
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
✅ SOLUTION : strip() pour nettoyer la clé
import os
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "").strip()
if not api_key or len(api_key) < 20:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY invalide. Récupérez-la sur https://www.holysheep.ai/register")
client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)Erreur 2 : "Model not found" pour Claude ou DeepSeek
# ❌ ERREUR : Noms de modèles incorrects
response = client.chat.completions.create(
model="claude-3-5-sonnet", # ❌ Ancien nom
messages=[...]
)
❌ ERREUR :deepseek pas accessible sur ce endpoint
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat", # ❌ Mauvais identifiant
messages=[...]
)
✅ SOLUTION : Utiliser les identifiants HolySheep exacts
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.5", # ✅ Modèle Claude Sonnet 4.5
messages=[...]
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2", # ✅ Modèle DeepSeek V3.2
messages=[...]
)
Vérification des modèles disponibles
models = client.models.list()
print([m.id for m in models.data])Erreur 3 : Limite de tokens dépassée pour bing shu volumineux
# ❌ ERREUR : Document trop long pour max_tokens par défaut
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": huge_prompt}],
max_tokens=4096 # ❌ Insuffisant pour un bing shu complet
)
Erreur: context_length_exceeded
✅ SOLUTION : Chunking intelligent du document
def generate_bing_shu_chunked(profile: dict, park_info: dict) -> str:
"""Génère un bing shu en plusieurs passes si nécessaire."""
sections = [
"1. 投资方基本情况 (Entreprise)",
"2. 项目概述与发展规划 (Plan de développement)",
"3. 投资金额及资金来源 (Financement)",
"4. 预计经济效益分析 (Projections)",
"5. 环保措施承诺 (Engagement environnemental)"
]
full_document = []
for section in sections:
section_prompt = f"""Génère la section '{section}' du bing shu avec :
- Profil: {json.dumps(profile, ensure_ascii=False)[:500]}...
- Parc: {json.dumps(park_info, ensure_ascii=False)}"""
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[
{"role": "system", "content": "Tu es un rédacteur de documents administratifs chinois."},
{"role": "user", "content": section_prompt}
],
max_tokens=2000, # ✅ Limite adaptée par section
temperature=0.3
)