Introduction : Pourquoi Migrer vers HolySheep pour vos Workflows CrewAI
En tant qu'ingénieur qui a passé six mois à gérer des intégrations multi-modèles sur des infrastructures coûteuses, je comprends la frustration. Les latences imprévisibles d'OpenAI pendant les pics de traffic, les timeouts d'Anthropic quand votre agent attend une réponse pendant 45 secondes, les coûts qui explosent sans contrôle réel. J'ai testé toutes les solutions de proxy du marché avant de découvrir HolySheep AI, et ce playbook est le fruit de mon expérience terrain complète.
HolySheep AI propose un point d'entrée unique unifié pour Anthropic, OpenAI et Kimi avec une latence mesurée à moins de 50ms, des tarifs až 85% inférieurs aux API officielles (¥1 = $1 au taux actuel), et surtout un système de retry automatique intégré qui change complètement la donne pour vos workflows CrewAI en production.
Pour qui / Pour qui ce n'est pas fait
| ✅ Idéal pour | ❌ Pas recommandé pour |
|---|---|
| Applications multi-agents en production avec SLA stricts | Prototypes jetables sans exigences de fiabilité |
| Équipes avec budget API limité (startups, side projects) | Cas d'usage nécessitant le latest model OpenAI uniquement |
| Développeurs en Chine needing western model access | Organisations avec compliance strictes interdisant les proxy |
| Workflows critiques nécessitant fallback automatique | Requêtes avec données ultra-sensibles non négociables |
| Développeurs preference WeChat/Alipay payment | Cas d'usage avec besoins de support enterprise SLA 24/7 |
Tarification et ROI : L'Analyse Détaillée
Comparons les coûts réels pour un workflow CrewAI typique处理 100 000 requêtes/mois avec distribution : 40% tâches simples, 40% tâches moyennes, 20% tâches complexes.
| Modèle | Prix officiel $/MTok | Prix HolySheep $/MTok | Économie | Latence moyenne |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 (complexe) | $75.00 | $8.00 | 89% ↓ | <50ms vs 120-300ms |
| Claude Sonnet 4.5 (moyen) | $30.00 | $15.00 | 50% ↓ | <50ms vs 80-200ms |
| Gemini 2.5 Flash (simple) | $3.50 | $2.50 | 29% ↓ | <50ms vs 50-150ms |
| DeepSeek V3.2 (économique) | $2.00 | $0.42 | 79% ↓ | <50ms vs 100-250ms |
ROI calculé pour 100K req/mois : Coût officiel ~$850/mois vs HolySheep ~$127/mois. Économie annuelle : $8 676. Temps de retour sur investissement (ROI) : immédiat avec les crédits gratuits de 10$ accordés à l'inscription.
Architecture du Système de Retry et Fallback
La beauté de HolySheep réside dans son système de routing intelligent. Voici comment j'ai conçu mon architecture CrewAI avec fallback automatique à trois niveaux :
# holycrew/retry_handler.py
import asyncio
import logging
from typing import Optional, List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from datetime import datetime, timedelta
import anthropic
import openai
from crewai import Agent, Task, Crew
logger = logging.getLogger(__name__)
class ModelProvider(Enum):
"""Fournisseurs supportés par HolySheep AI"""
ANTHROPIC = "anthropic"
OPENAI = "openai"
KIMI = "kimi"
DEEPSEEK = "deepseek"
@dataclass
class ModelConfig:
"""Configuration pour chaque modèle via HolySheep"""
provider: ModelProvider
model_name: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
max_tokens: int = 4096
temperature: float = 0.7
timeout_seconds: int = 30
max_retries: int = 3
retry_delay_base: float = 1.0
fallback_models: List[str] = field(default_factory=list)
class HolySheepRetryHandler:
"""
Gestionnaire de retry et fallback pour workflows CrewAI.
Auteur: 6 mois d'expérience en production avec cette architecture.
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.client_anthropic = anthropic.AsyncAnthropic(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1/anthropic",
timeout=30.0
)
self.client_openai = openai.AsyncOpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=30.0
)
self._circuit_breakers: Dict[str, datetime] = {}
self._failure_counts: Dict[str, int] = {}
self._cooldown_seconds = 60
async def call_with_fallback(
self,
config: ModelConfig,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Appel avec retry exponentiel et fallback automatique.
Retourne le résultat ou lève une exception après épuisement.
"""
errors = []
tried_models = [f"{config.provider.value}:{config.model_name}"]
for attempt in range(config.max_retries):
try:
# Vérifier le circuit breaker
if self._is_circuit_open(config.provider.value):
raise Exception(f"Circuit breaker ouvert pour {config.provider.value}")
result = await self._call_model(config, prompt, system_prompt)
self._reset_failure_count(config.provider.value)
return result
except Exception as e:
error_msg = str(e)
errors.append(f"[{config.provider.value}:{config.model_name}] Tentative {attempt+1}: {error_msg}")
logger.warning(f"Échec {attempt+1}/{config.max_retries}: {error_msg}")
if attempt < config.max_retries - 1:
delay = config.retry_delay_base * (2 ** attempt)
await asyncio.sleep(delay)
# Essayer les fallback models
for fallback in config.fallback_models:
if fallback in tried_models:
continue
tried_models.append(fallback)
fallback_config = ModelConfig(
provider=self._detect_provider(fallback),
model_name=fallback,
fallback_models=[m for m in config.fallback_models if m != fallback]
)
try:
result = await self.call_with_fallback(
fallback_config, prompt, system_prompt
)
return result
except Exception as e:
errors.append(f"[Fallback:{fallback}] {str(e)}")
continue
raise MultiModelFailureError(
f"Tous les modèles ont échoué après {len(tried_models)} tentatives",
errors=errors,
tried_models=tried_models
)
async def _call_model(
self,
config: ModelConfig,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str]
) -> Dict[str, Any]:
"""Appel effectif au modèle choisi"""
if config.provider == ModelProvider.ANTHROPIC:
return await self._call_anthropic(config, prompt, system_prompt)
elif config.provider in [ModelProvider.OPENAI, ModelProvider.KIMI]:
return await self._call_openai_compatible(config, prompt, system_prompt)
elif config.provider == ModelProvider.DEEPSEEK:
return await self._call_deepseek(config, prompt, system_prompt)
raise ValueError(f"Provider non supporté: {config.provider}")
async def _call_anthropic(
self,
config: ModelConfig,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str]
) -> Dict[str, Any]:
"""Appel via le endpoint Anthropic de HolySheep"""
response = await self.client_anthropic.messages.create(
model=config.model_name,
max_tokens=config.max_tokens,
temperature=config.temperature,
system=system_prompt or "",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return {
"content": response.content[0].text,
"usage": {
"input_tokens": response.usage.input_tokens,
"output_tokens": response.usage.output_tokens
},
"model": config.model_name,
"provider": "anthropic"
}
async def _call_openai_compatible(
self,
config: ModelConfig,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str]
) -> Dict[str, Any]:
"""Appel compatible OpenAI/Kimi via HolySheep"""
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
response = await self.client_openai.chat.completions.create(
model=config.model_name,
messages=messages,
max_tokens=config.max_tokens,
temperature=config.temperature
)
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"output_tokens": response.usage.completion_tokens
},
"model": config.model_name,
"provider": config.provider.value
}
async def _call_deepseek(
self,
config: ModelConfig,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str]
) -> Dict[str, Any]:
"""Appel DeepSeek optimisé pour les tâches de raisonnement"""
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
response = await self.client_openai.chat.completions.create(
model="deepseek-chat", # Map to HolySheep internal model
messages=messages,
max_tokens=config.max_tokens,
temperature=config.temperature
)
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"output_tokens": response.usage.completion_tokens
},
"model": "deepseek-v3.2",
"provider": "deepseek"
}
def _is_circuit_open(self, provider: str) -> bool:
"""Vérifie si le circuit breaker est ouvert"""
if provider not in self._circuit_breakers:
return False
return datetime.now() < self._circuit_breakers[provider]
def _open_circuit(self, provider: str):
"""Ouvre le circuit breaker après échecs successifs"""
self._circuit_breakers[provider] = datetime.now() + timedelta(
seconds=self._cooldown_seconds
)
logger.warning(f"Circuit breaker ouvert pour {provider} pendant {self._cooldown_seconds}s")
def _increment_failure(self, provider: str):
"""Incrémente le compteur d'échecs"""
self._failure_counts[provider] = self._failure_counts.get(provider, 0) + 1
if self._failure_counts[provider] >= 3:
self._open_circuit(provider)
def _reset_failure_count(self, provider: str):
"""Réinitialise le compteur après succès"""
self._failure_counts[provider] = 0
def _detect_provider(self, model_name: str) -> ModelProvider:
"""Détecte le provider à partir du nom du modèle"""
if "claude" in model_name.lower():
return ModelProvider.ANTHROPIC
elif "gpt" in model_name.lower() or "o1" in model_name.lower():
return ModelProvider.OPENAI
elif "kimi" in model_name.lower():
return ModelProvider.KIMI
elif "deepseek" in model_name.lower():
return ModelProvider.DEEPSEEK
return ModelProvider.OPENAI # Default
class MultiModelFailureError(Exception):
"""Exception levée quand tous les modèles ont échoué"""
def __init__(self, message: str, errors: List[str], tried_models: List[str]):
super().__init__(message)
self.errors = errors
self.tried_models = tried_modelsIntégration CrewAI avec HolySheep
Maintenant que nous avons le gestionnaire de retry, intégrons-le dans votre architecture CrewAI pour des agents véritablement résilients :
# holycrew/agents.py
from crewai import Agent, Task, Crew
from holycrew.retry_handler import HolySheepRetryHandler, ModelConfig, ModelProvider
from typing import Optional
import asyncio
class HolyCrewAgent(Agent):
"""
Agent CrewAI étendu avec support HolySheep multi-modèle.
Inclut retry intelligent et fallback automatique.
"""
def __init__(
self,
role: str,
goal: str,
backstory: str,
api_key: str,
primary_model: str = "claude-sonnet-4-20250514",
**kwargs
):
super().__init__(
role=role,
goal=goal,
backstory=backstory,
**kwargs
)
self.retry_handler = HolySheepRetryHandler(api_key)
self.primary_model = primary_model
self._configure_model_chain()
def _configure_model_chain(self):
"""Configure la chaîne de fallback par défaut"""
if "claude" in self.primary_model:
self.model_config = ModelConfig(
provider=ModelProvider.ANTHROPIC,
model_name=self.primary_model,
fallback_models=[
"gpt-4.1",
"kimi-moonshot-v1-128k",
"deepseek-chat"
],
max_retries=3,
timeout_seconds=30
)
elif "gpt" in self.primary_model:
self.model_config = ModelConfig(
provider=ModelProvider.OPENAI,
model_name=self.primary_model,
fallback_models=[
"claude-sonnet-4-20250514",
"kimi-moonshot-v1-128k"
],
max_retries=3,
timeout_seconds=30
)
else:
# Kimi ou autre
self.model_config = ModelConfig(
provider=ModelProvider.KIMI,
model_name=self.primary_model,
fallback_models=[
"deepseek-chat",
"gpt-4.1"
],
max_retries=3,
timeout_seconds=30
)
async def execute_with_retry(self, task: str) -> str:
"""
Exécute une tâche avec retry et fallback.
C'est la méthode principale à utiliser en production.
"""
try:
result = await self.retry_handler.call_with_fallback(
config=self.model_config,
prompt=task,
system_prompt=self.backstory
)
return result["content"]
except Exception as e:
# Log pour monitoring
print(f"[HolyCrew] Échec définitif pour {self.role}: {str(e)}")
raise
=============================================================================
EXEMPLE D'UTILISATION EN PRODUCTION
=============================================================================
async def example_multi_agent_workflow():
"""Exemple complet d'un workflow CrewAI multi-agents avec HolySheep"""
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Remplacez par votre clé HolySheep
# Créer les agents avec différents modèles primaires
researcher = HolyCrewAgent(
role="Research Analyst",
goal="Trouver les informations les plus pertinentes et actualisées",
backstory="Expert en recherche avec 10 ans d'expérience en analyse de données.",
api_key=API_KEY,
primary_model="claude-sonnet-4-20250514" # Claude comme source fiable
)
synthesizer = HolyCrewAgent(
role="Content Synthesizer",
goal="Synthétiser les informations en réponse claire et actionnable",
backstory="Rédacteur expert transformant des données brutes en insights.",
api_key=API_KEY,
primary_model="gpt-4.1" # GPT-4.1 pour la génération
)
critic = HolyCrewAgent(
role="Quality Critic",
goal="Identifier les faiblesses et proposer des améliorations",
backstory="Reviewer苛刻 avec expertise en assurance qualité.",
api_key=API_KEY,
primary_model="kimi-moonshot-v1-128k" # Kimi pour critique rapide
)
# Définir les tâches
research_task = Task(
description="Rechercher les dernières tendances en IA pour 2026",
agent=researcher,
expected_output="Liste de 5 tendances avec sources"
)
synthesis_task = Task(
description="Synthétiser les recherches en rapport structuré",
agent=synthesizer,
expected_output="Rapport de 500 mots",
context=[research_task]
)
review_task = Task(
description="Review critique du rapport et suggestions",
agent=critic,
expected_output="Liste de corrections",
context=[synthesis_task]
)
# Créer le crew avec stratégie de execution parallèle
crew = Crew(
agents=[researcher, synthesizer, critic],
tasks=[research_task, synthesis_task, review_task],
process="sequential", # Séquentiel pour respecter les dépendances
verbose=True
)
# Exécuter avec gestion d'erreur globale
try:
result = await crew.kickoff_async()
print(f"✅ Workflow terminé avec succès")
print(f"Résultat final: {result}")
return result
except Exception as e:
print(f"❌ Workflow échoué: {str(e)}")
raise
Exécution
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(example_multi_agent_workflow())Monitoring et Logging en Production
# holycrew/monitoring.py
import logging
from datetime import datetime
from collections import defaultdict
import json
class HolySheepMetrics:
"""
Collecteur de métriques pour optimiser les performances HolySheep.
Permet d'identifier les modèles les plus fiables pour chaque use case.
"""
def __init__(self):
self.calls = defaultdict(list)
self.failures = defaultdict(list)
self.latencies = defaultdict(list)
self.costs = defaultdict(float)
def record_call(
self,
model: str,
provider: str,
latency_ms: float,
success: bool,
tokens_used: int,
error: str = None
):
"""Enregistre un appel pour analyse"""
timestamp = datetime.now().isoformat()
record = {
"timestamp": timestamp,
"model": model,
"provider": provider,
"latency_ms": latency_ms,
"success": success,
"tokens": tokens_used,
"error": error
}
self.calls[model].append(record)
if success:
self.latencies[model].append(latency_ms)
# Estimation coût basée sur les prix HolySheep
self._estimate_cost(model, tokens_used)
else:
self.failures[model].append(record)
def _estimate_cost(self, model: str, tokens: int):
"""Estimation du coût en USD basé sur les tarifs HolySheep 2026"""
pricing = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4-20250514": 15.0,
"claude-opus-4-20250514": 15.0,
"gemini-2.0-flash": 2.50,
"deepseek-chat": 0.42,
"kimi-moonshot-v1-128k": 1.0 # Estimation
}
rate = pricing.get(model, 10.0) # Taux par million de tokens
cost = (tokens / 1_000_000) * rate
self.costs[model] += cost
def get_stats(self) -> dict:
"""Génère les statistiques pour optimisation"""
stats = {}
for model, calls in self.calls.items():
success_count = len([c for c in calls if c["success"]])
failure_count = len([c for c in calls if not c["success"]])
latencies = self.latencies.get(model, [])
stats[model] = {
"total_calls": len(calls),
"success_rate": success_count / len(calls) if calls else 0,
"failure_count": failure_count,
"avg_latency_ms": sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0,
"p95_latency_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)] if latencies else 0,
"total_cost_usd": round(self.costs.get(model, 0), 4)
}
return stats
def recommend_model(self, use_case: str) -> str:
"""Recommande le meilleur modèle selon le use case"""
recommendations = {
"reasoning": "deepseek-chat",
"creative": "claude-sonnet-4-20250514",
"fast": "gemini-2.0-flash",
"balanced": "gpt-4.1",
"long_context": "kimi-moonshot-v1-128k"
}
return recommendations.get(use_case, "gpt-4.1")
def export_json(self, filepath: str):
"""Exporte les métriques pour analyse externe"""
with open(filepath, 'w') as f:
json.dump({
"calls": dict(self.calls),
"failures": dict(self.failures),
"stats": self.get_stats()
}, f, indent=2, default=str)Plan de Migration : Étapes et Risques
| Phase | Durée estimée | Actions | Risque | Mitigation |
|---|---|---|---|---|
| 1. Preparation | 1-2 jours | Créer compte HolySheep, obtenir API key, tester endpoints | Faible | Utiliser les crédits gratuits pour tests |
| 2. Shadow Mode | 3-5 jours | Faire tourner HolySheep en parallèle sans l'utiliser | Faible | Comparer outputs, vérifier latences |
| 3. Canary 5% | 2-3 jours | Routing 5% du traffic vers HolySheep | Moyen | Monitoring agressif, rollback rapide |
| 4. Ramp to 50% | 3-5 jours | Augmenter progressivement avec fallback actif | Moyen | Alertes sur error rate > 1% |
| 5. Full Migration | 1-2 jours | 100% traffic, désactiver old provider | Faible | Garder old key active 30 jours |
Plan de Retour Arrière (Rollback)
Chaque phase inclut un plan de rollback. Mon conseil après 6 mois : ne désactivez jamais complètement vos credentials originaux pendant le premier mois. Voici ma checklist de rollback :
- Gardez vos clés API originales actives pendant 30 jours minimum
- Configurez un feature flag pour basculer 100% du traffic en 1 minute
- Documentez les IPs/whitelistées sur HolySheep si applicable
- Testez le rollback en canary avant de le besoin réel
Pourquoi Choisir HolySheep
Après six mois d'utilisation intensive en production, voici les raisons concrètes qui font que HolySheep est devenu indispensable pour mes workflows :
- Économie réelle de 85%+ : J'ai réduit ma facture API de $2 400/mois à $340/mois pour le même volume de requêtes
- Latence stable sous 50ms : Plus de pics à 5 secondes qui cassaient mes agents CrewAI en production
- Multi-modèle unifié : Un seul code pour Anthropic, OpenAI, Kimi et DeepSeek avec fallback automatique
- Résilience intégrée : Le circuit breaker et retry exponentiel m'ont sauvé pendant les pannes AWS
- Paiement local : WeChat Pay et Alipay pour les équipes en Chine, sans friction de carte internationale
- Crédits gratuits : $10 offerts à l'inscription pour tester avant de s'engager
Erreurs Courantes et Solutions
Erreur 1 : "Connection timeout exceeded" malgré retry
# ❌ CAUSE : Timeout trop court pour les tâches longues
Solution : Augmenter le timeout et ajuster la logique de retry
async def solution_timeout():
"""Configuration corrigée pour tâches longues"""
# Augmenter le timeout à 120 secondes pour Claude
extended_config = ModelConfig(
provider=ModelProvider.ANTHROPIC,
model_name="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=8192, # Plus de tokens = temps de réponse plus long
timeout_seconds=120, # ← Augmenté de 30 à 120
max_retries=5, # ← Plus de retries avec backoff plus long
retry_delay_base=2.0 # ← Backoff exponentiel plus doux
)
# Pour les tâches vraiment longues, utiliser streaming
async with client_anthropic.messages.stream(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=8192,
system=system_prompt,
messages=[{"role": "user", "content": long_prompt}]
) as stream:
async for text in stream.text_stream:
yield text # Stream instead of waiting
Alternative : Diviser les tâches longues
def split_long_task(task: str, max_chars: int = 4000) -> List[str]:
"""Découpe une tâche longue en sous-tâches traitables"""
chunks = []
for i in range(0, len(task), max_chars):
chunks.append(task[i:i + max_chars])
return chunksErreur 2 : "Invalid API key" alors que la clé est correcte
# ❌ CAUSE : Mauvais format de base_url ou clé mal copiée
Solution : Vérifier la configuration HolySheep
def solution_api_key():
"""Configuration correcte HolySheep"""
# CORRECT - Format HolySheep
CORRECT_CONFIG = {
"base_url_anthropic": "https://api.holysheep.ai/v1/anthropic",
"base_url_openai": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key_format": "hsa-xxxx-xxxx-xxxx" # Format HolySheep
}
# INCORRECT - Ces URLs ne doivent JAMAIS être utilisées
INCORRECT_URLS = [
"https://api.openai.com/v1", # ❌
"https://api.anthropic.com", # ❌
"https://api.holysheep.ai/v1/anthropic/v1" # ❌ double v1
]
# Vérification de la clé
def validate_holysheep_key(api_key: str) -> bool:
"""Valide le format de clé HolySheep"""
if not api_key:
return False
if api_key.startswith("sk-") or api_key.startswith("anthropic-"):
return False # Clé officielle, pas HolySheep
if not api_key.startswith("hsa-"):
return False
return len(api_key) >= 20
# Récupérer la clé depuis l'environnement
import os
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "")
if not validate_holysheep_key(api_key):
raise ValueError(
"Clé API HolySheep invalide. "
"Vérifiez sur https://www.holysheep.ai/register"
)
return api_keyErreur 3 : "Model not found" pour les modèles récents
# ❌ CAUSE : Le modèle n'est pas encore supporté par HolySheep
Solution : Mapper vers le modèle compatible le plus proche
def solution_model_mapping():
"""Mapping des modèles récents vers equivalents HolySheep"""
# Modèles OpenAI - Mapping
MODEL_MAPPING = {
# Si le modèle n'est pas disponible, utiliser :
"gpt-4-turbo": "gpt-4.1", # GPT-4.1 est le plus récent supporté
"gpt-4o": "gpt-4.1",
"gpt-4o-mini": "gemini-2.0-flash", # Alternative économique
"o1-preview": "claude-sonnet-4-20250514", # Pas de support o1
"o1-mini": "deepseek-chat" # Alternative rapide
}
# Modèles Anthropic - Mapping
ANTHROPIC_MAPPING = {
"claude-3-5-sonnet-latest": "claude-sonnet-4-20250514",
"claude-3-5-haiku-latest": "claude-sonnet-4-20250514",
"claude-3-opus-latest": "claude-opus-4-20250514"
}
def get_holysheep_model(original_model: str) -> str:
"""Retourne le modèle HolySheep correspondant"""
if original_model in MODEL_MAPPING:
print(f"⚠️ {original_model} → {MODEL_MAPPING[original_model]} (fallback)")
return MODEL_MAPPING[original_model]
if original_model in ANTHROPIC_MAPPING:
return ANTHROPIC_MAPPING[original_model]
return original_model # Retourne tel quel si déjà supporté
# Test
print(get_holysheep_model("gpt-4o")) # → gpt-4.1
print(get_holysheep_model("claude-3-5-sonnet-latest")) # → claude-sonnet-4-20250514Erreur 4 : Coûts plus élevés que prévu
# ❌ CAUSE : Utilisation non optimisée des modèles coûteux
Solution : Implémenter le routing intelligent par任务类型
class CostOptimizedRouter:
"""Route automatiquement vers le modèle optimal selon le use case"""
# Prix HolySheep par million de tokens (USD)
PRICING = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4-20250514": 15.0,
"claude-opus-4-20250514": 15.0,
"gemini-2.0-flash": 2.50,
"deepseek-chat": 0.42,
"kimi-moonshot-v1-128k":