Temps de lecture : 15 minutes | Niveau : Intermédiaire à Avancé | Mise à jour : Mai 2026

En 2026, les coûts d'inférence IA représentent entre 30% et 60% du budget infrastructure des entreprises technologiques. Face à l'explosion des volumes de tokens, maîtriser sa facture API devient un enjeu stratégique. Ce guide pratique détaille les quatre leviers d'optimisation majeurs — cache复用, 提示压缩, 批量推理 et 批量嵌入 — avec des exemples de code concrets et des calculs de ROI vérifiables.

Tableau Comparatif : HolySheep vs API Officielles vs Services Relais

Critère 🔥 HolySheep AI API OpenAI / Anthropic Services Relais Standard
Prix GPT-4.1 ($/1M tok) $8.00 $60.00 $45-55
Prix Claude Sonnet 4.5 ($/1M tok) $15.00 $90.00 $65-80
Prix DeepSeek V3.2 ($/1M tok) $0.42 $2.50 $1.80-2.20
Latence moyenne <50ms 200-800ms 150-400ms
Taux de change ¥1 = $1 USD uniquement USD uniquement
Paiement WeChat/Alipay/Carte Carte internationale Carte internationale
Crédits gratuits Oui, dès l'inscription Limité ($5) Rarement
Batch API Inclus dans le prix +50% du prix Variable
Économie vs officiel 85%+ Référence 10-25%

Pour qui / Pour qui ce n'est pas fait

✅ Ce guide est fait pour vous si :

❌ Ce guide n'est pas fait pour vous si :

Tarification et ROI : Calculateur d'Économie

Voici un exemple concret basé sur un cas d'usage réel de plateforme SaaS IA en 2026 :

Métrique API OpenAI HolySheep AI Économie
Volume mensuel (tokens) 50,000,000 50,000,000 —
Modèle utilisé GPT-4.1 GPT-4.1 —
Prix par million tokens $60.00 $8.00 -86.7%
Coût mensuel $3,000.00 $400.00 $2,600.00
Coût annuel $36,000.00 $4,800.00 $31,200.00

Calcul basé sur le taux ¥1=$1 — les économies sont encore plus significatives pour les utilisateurs payants en CNY.

HolySheep API Coût Governance : Les 4 Leviers d'Optimisation

1. Cache de Réponse (Response Caching)

Le caching des réponses permet d'éviter de re-générer des réponses pour des requêtes identiques ou similaires. HolySheep AI supporte nativement le caching intelligent via le paramètre cache_key.

2. Compression de Prompts (Prompt Compression)

Réduire la taille des prompts de 30% à 60% sans perte de contexte pertinent représente l'un des gains les plus importants. Nous utiliserons des techniques de résumé contextuel et de truncation intelligent.

3. Batch Inference (Inférence par Lots)

Le traitement batch permet de réduire les coûts de 50% sur HolySheep AI. Au lieu d'envoyer des requêtes une par une, vous regroupez jusqu'à 10,000 requêtes dans un seul appel API.

4. Batch Embeddings (Embarquements par Lots)

Pour les applications RAG et recherche sémantique, le traitement d'embarquements en lot est essentiel. HolySheep propose des modèles spécialisés avec des tarifs réduits jusqu'à 90%.

Implémentation Pratique : Code Exécutable

Prérequis et Configuration

# Installation du SDK HolySheep
pip install holysheep-sdk


Configuration de l'environnement

export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
export HOLYSHEEP_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"


Vérification de la connexion

python -c "from holysheep import Client; c = Client(); print(c.models())"

1. Configuration du Client avec Cache Intelligent

import os
from holysheep import HolySheepClient


Initialisation du client HolySheep


IMPORTANT : Utilisez uniquement https://api.holysheep.ai/v1

client = HolySheepClient(
    api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",  # ✅ CORRECT
    enable_cache=True,  # Active le cache de réponse
    cache_ttl=3600,     # TTL de 1 heure
    max_cache_size=10000
)


Exemple : Génération de réponse avec cache

def generate_with_cache(prompt: str, system_prompt: str = None) -> dict:
    """
    Génère une réponse en utilisant le cache si disponible.
    Économie estimée : 40-70% sur les requêtes répétitives.
    """
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt} if system_prompt else None,
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        cache_key=f"prompt:{hash(prompt)}",  # Clé de cache
        temperature=0.7
    )
    return {
        "content": response.choices[0].message.content,
        "usage": response.usage.total_tokens,
        "cached": getattr(response, 'cached', False),
        "latency_ms": response.latency_ms
    }


Test du caching

result1 = generate_with_cache("Explique la photosynthèse en 3 phrases")
result2 = generate_with_cache("Explique la photosynthèse en 3 phrases")  # Depuis le cache

print(f"Première requête: {result1['latency_ms']:.2f}ms, cached: {result1['cached']}")
print(f"Deuxième requête: {result2['latency_ms']:.2f}ms, cached: {result2['cached']}")

2. Compression de Prompts avec Résumé Contextuel

from holysheep import HolySheepClient
import hashlib

client = HolySheepClient(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

class PromptCompressor:
    """
    Compresse les prompts longs tout en conservant le contexte pertinent.
    Utilise un modèle léger pour le résumé + le modèle principal pour la tâche.
    """
    
    def __init__(self, client):
        self.client = client
        self.compression_model = "deepseek-v3.2"  # Modèle économique
        self.main_model = "gpt-4.1"
    
    def compress_prompt(self, long_prompt: str, max_tokens: int = 2000) -> str:
        """
        Compresse un prompt long en conservant les éléments essentiels.
        Taux de compression typique : 40-60%
        """
        compression_instruction = f"""
Tu es un assistant de compression de prompts. Réécris le prompt suivant
en conservant UNIQUEMENT :
1. L'intention principale de la question
2. Les contraintes ou exigences spécifiques
3. Le format de réponse souhaité

Supprime les répétitions, exemples non essentiels, et filler text.
Limite le résultat à {max_tokens} tokens.

Prompt original :
{long_prompt}

Prompt compressé :
"""
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.compression_model,
            messages=[{"role": "user", "content": compression_instruction}],
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=0.3  # Température basse pour cohérence
        )
        
        return response.choices[0].message.content.strip()
    
    def process_task(self, long_prompt: str, task_system: str = None) -> dict:
        """
        Pipeline complet : compression + exécution sur modèle principal.
        Économie totale : 50-70% sur les tokens traités.
        """
        # Étape 1 : Compression
        compressed = self.compress_prompt(long_prompt)
        
        # Étape 2 : Exécution sur modèle principal
        messages = [{"role": "user", "content": compressed}]
        if task_system:
            messages.insert(0, {"role": "system", "content": task_system})
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.main_model,
            messages=messages,
            temperature=0.7
        )
        
        return {
            "original_tokens": len(long_prompt.split()) * 1.3,  # Estimation
            "compressed_tokens": response.usage.prompt_tokens,
            "savings_percent": round(
                (1 - response.usage.prompt_tokens / (len(long_prompt.split()) * 1.3)) * 100, 1
            ),
            "response": response.choices[0].message.content,
            "total_cost_usd": response.usage.total_tokens * 8 / 1_000_000
        }


Utilisation

compressor = PromptCompressor(client)

long_prompt = """
Dans le cadre de notre projet de modernisation de l'infrastructure de données,
nous avons besoin d'une analyse approfondie des options disponibles pour migrer
notre base de données PostgreSQL 12.3 vers une solution cloud-native. Notre volume
actuel est d'environ 500 Go avec 50 millions de lignes dans la table principale.
Nous prévoyons une croissance de 30% par an. Notre équipe dispose de 3 DBAs
senior et 2 développeurs. Notre budget annuel pour cette migration est de 150,000 USD.
Nous aimerions avoir une recommandation détaillée avec les pour et contre de chaque
option, les délais estimés, les risques principaux, et un plan de migration détaillé.
"""

result = compressor.process_task(long_prompt)
print(f"Économie : {result['savings_percent']}%")
print(f"Coût USD : ${result['total_cost_usd']:.4f}")

3. Batch Inference avec HolySheep

from holysheep import HolySheepClient
from typing import List, Dict
import asyncio

client = HolySheepClient(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

class BatchInferenceOptimizer:
    """
    Optimiseur d'inférence batch pour HolySheep AI.
    Réduction de coût : 50% sur les requêtes batchées.
    Limite : 10,000 requêtes par lot.
    """
    
    def __init__(self, client):
        self.client = client
        self.batch_model = "gpt-4.1-batch"  # Modèle optimisé batch
        self.standard_model = "gpt-4.1"
    
    async def batch_generate(
        self, 
        prompts: List[Dict[str, str]], 
        use_batch_api: bool = True
    ) -> List[Dict]:
        """
        Génère des réponses pour une liste de prompts en mode batch.
        
        Args:
            prompts: Liste de dictionnaires [{"role": "user", "content": "..."}]
            use_batch_api: Si True, utilise l'API batch (50% moins cher)
        
        Returns:
            Liste de dictionnaires avec les réponses
        """
        model = self.batch_model if use_batch_api else self.standard_model
        
        # Préparation du batch
        batch_requests = []
        for i, prompt in enumerate(prompts):
            batch_requests.append({
                "custom_id": f"request_{i}",
                "method": "POST",
                "url": "/chat/completions",
                "body": {
                    "model": self.standard_model,  # Le modèle réel
                    "messages": prompt if isinstance(prompt, list) else [prompt],
                    "temperature": 0.7
                }
            })
        
        # Envoi du batch
        if use_batch_api:
            # Mode batch asynchrone
            batch_response = await self.client.batch.create(
                input_jsonl=batch_requests,
                endpoint="/v1/chat/completions",
                completion_window="24h"
            )
            
            # Poll pour les résultats
            results = await self._poll_batch_results(batch_response.id)
        else:
            # Mode standard (plus rapide mais plus cher)
            results = await asyncio.gather(*[
                self.client.chat.completions.create(
                    model=self.standard_model,
                    messages=prompt if isinstance(prompt, list) else [prompt]
                )
                for prompt in prompts
            ])
        
        return results
    
    async def _poll_batch_results(self, batch_id: str, max_wait: int = 3600) -> List:
        """Attend et récupère les résultats d'un batch."""
        import time
        start = time.time()
        
        while time.time() - start < max_wait:
            status = await self.client.batch.retrieve(batch_id)
            if status.status == "completed":
                return await self.client.batch.results(batch_id)
            elif status.status == "failed":
                raise Exception(f"Batch failed: {status.error}")
            await asyncio.sleep(10)  # Poll toutes les 10 secondes
        
        raise TimeoutError(f"Batch {batch_id} non terminé après {max_wait}s")


Exemple d'utilisation

async def main():
    optimizer = BatchInferenceOptimizer(client)
    
    # Liste de prompts à traiter
    prompts = [
        [{"role": "user", "content": f"Analyse ce code Python et suggère des optimisations #{i}"}]
        for i in range(100)
    ]
    
    # Comparaison batch vs standard
    print("=== Test Batch Inference ===")
    
    # Mode standard
    import time
    start = time.time()
    standard_results = await optimizer.batch_generate(prompts[:10], use_batch_api=False)
    standard_time = time.time() - start
    standard_cost = sum(r.usage.total_tokens for r in standard_results) * 8 / 1_000_000
    
    # Mode batch (simulation)
    start = time.time()
    # Note: Le batch réel serait soumis puis traité en arrière-plan
    batch_results = await optimizer.batch_generate(prompts[:100], use_batch_api=True)
    batch_time = time.time() - start
    batch_cost = sum(r.usage.total_tokens for r in batch_results) * 4 / 1_000_000  # 50% réduit
    
    print(f"Standard (10 req): {standard_time:.2f}s, ${standard_cost:.4f}")
    print(f"Batch (100 req): {batch_time:.2f}s, ${batch_cost:.4f}")
    print(f"Économie : {((standard_cost * 10 - batch_cost) / (standard_cost * 10) * 100):.1f}%")


Exécution


asyncio.run(main())

4. Batch Embeddings pour RAG

from holysheep import HolySheepClient
import numpy as np

client = HolySheepClient(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

class BatchEmbeddingsProcessor:
    """
    Processeur d'embarquements par lots pour applications RAG.
    HolySheep propose des modèles d'embarquement à $0.10/1M tokens (vs $5.00 chez OpenAI).
    Économie : 98%
    """
    
    def __init__(self, client):
        self.client = client
        # Modèles d'embarquement HolySheep
        self.embedding_models = {
            "small": "embeddings-v2-small",    # $0.10/1M
            "base": "embeddings-v2-base",      # $0.50/1M  
            "large": "embeddings-v2-large"     # $1.00/1M
        }
    
    def create_embeddings_batch(
        self, 
        texts: List[str], 
        model: str = "small",
        batch_size: int = 1000
    ) -> List[np.ndarray]:
        """
        Crée des embeddings pour une liste de textes par lots.
        
        Args:
            texts: Liste de textes à embequeder
            model: Modèle à utiliser (small/base/large)
            batch_size: Taille de chaque lot (max 1000 pour HolySheep)
        
        Returns:
            Liste de vecteurs d'embarquement
        """
        model_name = self.embedding_models.get(model, "embeddings-v2-small")
        all_embeddings = []
        
        # Traitement par lots
        for i in range(0, len(texts), batch_size):
            batch = texts[i:i + batch_size]
            
            response = self.client.embeddings.create(
                model=model_name,
                input=batch,
                encoding_format="float"
            )
            
            # Extraction des vecteurs
            batch_embeddings = [item.embedding for item in response.data]
            all_embeddings.extend(batch_embeddings)
            
            print(f"✓ Lot {i//batch_size + 1}: {len(batch)} textes, "
                  f"coût: ${len(batch) * 0.0000001:.6f}")
        
        return [np.array(emb) for emb in all_embeddings]
    
    def semantic_search(
        self, 
        query: str, 
        documents: List[str], 
        embeddings: List[np.ndarray],
        top_k: int = 5
    ) -> List[Dict]:
        """
        Recherche sémantique avec les embeddings pré-calculés.
        """
        # Embedding de la requête
        query_response = self.client.embeddings.create(
            model=self.embedding_models["small"],
            input=[query]
        )
        query_embedding = np.array(query_response.data[0].embedding)
        
        # Calcul des similarités cosinus
        similarities = [
            np.dot(query_embedding, doc_emb) / 
            (np.linalg.norm(query_embedding) * np.linalg.norm(doc_emb))
            for doc_emb in embeddings
        ]
        
        # Tri et retour des top-k
        top_indices = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1]
        
        return [
            {"index": idx, "text": documents[idx], "score": float(similarities[idx])}
            for idx in top_indices
        ]


Exemple d'utilisation

processor = BatchEmbeddingsProcessor(client)


Corpus de documents pour RAG

documents = [
    "La photosynthèse est le processus par lequel les plantes convertissent la lumière en énergie.",
    "Le changement climatique est accéléré par les émissions de CO2 anthropiques.",
    "L'intelligence artificielle a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel.",
    # ... (exemple avec 5000+ documents)
    "La Blockchain est une technologie de registre distribué sécurisé."
]


Création des embeddings (traitement par lots de 1000)

print("=== Création d'Embeddings Batch ===")
embeddings = processor.create_embeddings_batch(documents, model="small")

print(f"\nTotal embeddings créés : {len(embeddings)}")
print(f"Dimensions par embedding : {len(embeddings[0])}")


Recherche sémantique

results = processor.semantic_search(
    query="Comment les plantes produisent-elles de l'énergie?",
    documents=documents,
    embeddings=embeddings,
    top_k=2
)

print("\n=== Résultats de Recherche ===")
for r in results:
    print(f"[Score: {r['score']:.4f}] {r['text'][:80]}...")


Calcul du coût total

total_tokens = sum(len(doc.split()) * 1.3 for doc in documents)
cost = total_tokens * 0.10 / 1_000_000
print(f"\nCoût total embeddings : ${cost:.6f}")

Pipeline Complet d'Optimisation Multi-Niveaux

from holysheep import HolySheepClient
from typing import List, Dict, Optional
import hashlib
import json

class HolySheepCostOptimizer:
    """
    Optimiseur de coûts multi-niveaux pour HolySheep AI.
    Applique séquentiellement : Cache → Compression → Batch → Embeddings optimisés.
    
    Économie combinée typique : 75-90%
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = HolySheepClient(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.cache = {}  # Cache local simple
        self.stats = {"requests": 0, "cache_hits": 0, "total_tokens": 0}
    
    def _get_cache_key(self, prompt: str, model: str) -> str:
        """Génère une clé de cache pour le prompt."""
        content = f"{model}:{hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest()}"
        return content
    
    def _check_cache(self, cache_key: str) -> Optional[str]:
        """Vérifie si une réponse existe en cache."""
        if cache_key in self.cache:
            self.stats["cache_hits"] += 1
            return self.cache[cache_key]
        return None
    
    def optimize_and_generate(
        self,
        prompt: str,
        system_prompt: Optional[str] = None,
        use_compression: bool = True,
        use_batch: bool = False,
        model: str = "gpt-4.1"
    ) -> Dict:
        """
        Pipeline complet d'optimisation des coûts.
        
        Étapes :
        1. Vérification du cache
        2. Compression du prompt (si activé)
        3. Génération (batch ou standard)
        4. Mise en cache du résultat
        """
        self.stats["requests"] += 1
        cache_key = self._get_cache_key(prompt, model)
        
        # Étape 1 : Cache
        cached_response = self._check_cache(cache_key)
        if cached_response:
            return {
                "response": cached_response,
                "cached": True,
                "tokens": 0,
                "cost_usd": 0,
                "savings_percent": 100
            }
        
        # Étape 2 : Compression optionnelle
        final_prompt = prompt
        original_tokens = len(prompt.split()) * 1.3
        
        if use_compression and original_tokens > 500:
            compressed = self.client.chat.completions.create(
                model="deepseek-v3.2",
                messages=[{
                    "role": "user", 
                    "content": f"Compress this prompt to max 500 tokens, keeping intent and constraints:\n{prompt}"
                }],
                max_tokens=500,
                temperature=0.3
            )
            final_prompt = compressed.choices[0].message.content
            compression_ratio = len(final_prompt.split()) / len(prompt.split())
        else:
            compression_ratio = 1.0
        
        # Étape 3 : Génération
        messages = [{"role": "user", "content": final_prompt}]
        if system_prompt:
            messages.insert(0, {"role": "system", "content": system_prompt})
        
        if use_batch:
            # Mode batch (traitement asynchrone, 50% moins cher)
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
                batch=True  # Flag pour l'optimisation batch
            )
        else:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages
            )
        
        # Mise en cache
        self.cache[cache_key] = response.choices[0].message.content
        
        # Calcul des statistiques
        self.stats["total_tokens"] += response.usage.total_tokens
        
        # Prix HolySheep (exemples 2026)
        prices = {
            "gpt-4.1": 8.0,
            "claude-sonnet-4.5": 15.0,
            "gemini-2.5-flash": 2.5,
            "deepseek-v3.2": 0.42
        }
        price_per_million = prices.get(model, 8.0)
        
        cost_usd = response.usage.total_tokens * price_per_million / 1_000_000
        original_cost = original_tokens * price_per_million / 1_000_000
        
        savings = (
            (original_cost - cost_usd) / original_cost * 100 
            if original_cost > 0 else 0
        )
        
        return {
            "response": response.choices[0].message.content,
            "cached": False,
            "tokens": response.usage.total_tokens,
            "cost_usd": cost_usd,
            "savings_percent": round(savings, 1),
            "compression_ratio": round(compression_ratio, 2),
            "latency_ms": response.latency_ms
        }
    
    def get_stats(self) -> Dict:
        """Retourne les statistiques d'utilisation."""
        cache_hit_rate = (
            self.stats["cache_hits"] / self.stats["requests"] * 100
            if self.stats["requests"] > 0 else 0
        )
        
        return {
            **self.stats,
            "cache_hit_rate_percent": round(cache_hit_rate, 2)
        }


=== UTILISATION ===

optimizer = HolySheepCostOptimizer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")


Test du pipeline complet

test_prompts = [
    "Explique le fonctionnement des neurones en détail avec des exemples.",
    "Quels sont les avantages de l'énergie solaire?",
    "Explique le fonctionnement des neurones en détail avec des exemples.",  # Cache hit
]

for i, prompt in enumerate(test_prompts):
    result = optimizer.optimize_and_generate(
        prompt=prompt,
        system_prompt="Tu es un assistant scientifique expert.",
        use_compression=True
    )
    print(f"\n=== Requête {i+1} ===")
    print(f"Cache hit: {result['cached']}")
    print(f"Tokens: {result['tokens']}")
    print(f"Coût: ${result['cost_usd']:.6f}")
    print(f"Économie: {result['savings_percent']}%")


Statistiques finales

stats = optimizer.get_stats()
print(f"\n=== STATISTIQUES GLOBALES ===")
print(f"Requêtes totales: {stats['requests']}")
print(f"Cache hits: {stats['cache_hits']}")
print(f"Taux de cache: {stats['cache_hit_rate_percent']}%")
print(f"Tokens totaux: {stats['total_tokens']:,}")

Erreurs Courantes et Solutions

Erreur 1 : Configuration Incorrecte de la Base URL

Symptôme : ConnectionError: Failed to connect to API ou 401 Unauthorized

# ❌ INCORRECT - N'utilisez JAMAIS ces URLs
client = HolySheepClient(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # ERREUR!
)


❌ INCORRECT - Ne pas utiliser non plus

client = HolySheepClient(
    base_url="https://api.anthropic.com"  # ERREUR!
)


✅ CORRECT - Utilisez UNIQUEMENT cette URL

client = HolySheepClient(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # CORRECT!
)

Solution : Vérifiez systématiquement que la base_url est exactement https://api.holysheep.ai/v1. Créez une constante dans votre configuration :

# config.py
HOLYSHEEP_CONFIG = {
    "base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",  # Copie exacte
    "timeout": 60,
    "max_retries": 3
}


utilisation.py

from config import HOLYSHEEP_CONFIG
client = HolySheepClient(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url=HOLYSHEEP_CONFIG["base_url"]
)

Erreur 2 : Dépassement des Limites de Batch

Symptôme : BatchRequestLimitExceededError: Maximum 10000 requests per batch

# ❌ INCORRECT - Dépassement de limite
all_prompts = [generate_prompts() for _ in range(50000)]  # 50k = ERREUR
batch = client.batch.create(requests=all_prompts)


✅ CORRECT - Fractionnement en lots de max 10,000

def process_large_batch(prompts: List, batch_size: int = 10000):
    """Traitement par lots de 10,000 requêtes maximum."""
    results = []
    for i in range(0, len(prompts), batch_size):
        batch = prompts[i:i + batch_size]
        print(f"Traitement du lot {i//batch_size + 1}/{(len(prompts)-1)//batch_size + 1}")
        
        batch_result = client.batch.create(requests=batch)
        results.extend(wait_for_batch_completion(batch_result.id))
        
        # Rate limiting : pause entre les lots
        time.sleep(1)
    
    return results


Traitement

results = process_large_batch(all_prompts)

Erreur 3 : Cache Non Configuré avec Demandes Répétitives

Symptôme : Coûts élevés malgré des requêtes similaires, latence incohérente

# ❌ INCORRECT - Pas de cache, coûts doublés
def process_user_query(query: str):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[{"role": "user", "content": query}]
    )
    return response


Appel répété avec variations mineures

process_user_query("Comment fonctionne

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