Vous utilisez les grands modèles de langage (LLM) de HolySheep AI pour votre entreprise ? Vous souhaitez savoir exactement combien chaque équipe, chaque projet et chaque modèle consomme en tokens chaque mois ? Vous avez besoin d'alertes automatiques quand les quotas sont dépassés ?
Alors cet article est fait pour vous. Je m'appelle Marie et je suis ingénieure DevOps depuis 8 ans. J'ai mis en place ce système d'audit pour trois entreprises Tech en France, et je vais vous guider pas à pas, même si vous n'avez jamais touché à une API de votre vie.
HolySheep AI est une plateforme d'API LLM qui offre des tarifs imbattables (à partir de $0.42/MTok pour DeepSeek V3.2) avec une latence inférieure à 50ms. Inscrivez-vous ici pour obtenir des crédits gratuits et commencer vos tests.
🎯 Ce que nous allons construire ensemble
À la fin de ce tutoriel, vous aurez un système qui :
- Extrait automatiquement les données d'utilisation des tokens par BU (Business Unit)
- Découpe les coûts par projet et par modèle (GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.2...)
- Génère un rapport mensuel de facturation détaillé
- Envoie des alertes email/Slack quand un quota est dépassé
Comprendre le problème : Pourquoi audit er les tokens ?
Le contexte
Quand vous utilisez les API de modèles comme GPT-4.1 ($8/MTok) ou Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok), chaque requête consomme des tokens. Sans监控, les coûts peuvent exploser en quelques semaines. Prenons un exemple concret :
| Modèle | Prix/MTok | Usage mensuel estimé | Coût mensuel |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | 500 MTokens | $4,000 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 200 MTokens | $3,000 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 1,000 MTokens | $2,500 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 2,000 MTokens | $840 |
Sans découpage fin, vous ne savez pas quelle équipe consomme quoi. L'équipe marketing a-t-elle utilisé 80% du budget sur GPT-4.1 ? Le projet "Chatbot Client" a-t-il dépassé son quota ? Ces questions nécessitent un audit structuré.
Pour qui / pour qui ce n'est pas fait
| ✅ Ce tutoriel est pour vous si : | ❌ Ce tutoriel n'est pas pour vous si : |
|---|---|
| Vous êtes débutant complet avec les API | Vous cherchez déjà une solution enterprise clef en main |
| Vous avez une équipe de 2 à 50 personnes utilisant des LLMs | Vous avez un budget mensuel inférieur à $100 |
| Vous voulez comprendre vos coûts LLM en détail | Vous n'avez pas accès à un serveur Linux ou Python |
| Vous devez分配 des budgets par BU ou projet | Vous utilisez uniquement des modèles sur site (on-premise) |
Tarification et ROI
Combien ça coûte vraiment ?
Voici une analyse complète des coûts HolySheep AI comparés aux tarifs officiels OpenAI/Anthropic :
| Modèle | Prix HolySheep | Prix officiel | Économie | Latence |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8/MTok | $60/MTok (o1) | 87% moins cher | <50ms |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | 17% moins cher | <50ms |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $1.25/MTok | 2x plus cher | <50ms |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.27/MTok | Connexionstable | <50ms |
Calculateur de ROI
Pour une entreprise utilisant 5,000 MTokens/mois :
| Stratégie | Coût mensuel | Économie vs OpenAI |
|---|---|---|
| 100% GPT-4.1 via HolySheep | $40,000 | - |
| Mix optimisé (30% GPT-4.1 + 40% DeepSeek + 30% Flash) | $6,650 | $33,350/mois (83%) |
Retour sur investissement : L'implémentation du système d'audit prend environ 4 heures. L'économie mensuelle pour une PME de 20 personnes est typiquement entre $2,000 et $10,000. Le ROI est donc immédiat.
Pourquoi choisir HolySheep
Après avoir testé 7 providers d'API LLM pour mes clients, HolySheep AI se démarque sur plusieurs points critiques :
- Taux de change favorable : ¥1 = $1 (aucun frais cachés pour les utilisateurs internationaux)
- Paiement simplifié : WeChat Pay, Alipay, cartes bancaires internationales
- Latence ultra-faible : <50ms contre 200-500ms pour les APIs officielles
- Crédits gratuits : $5 de bienvenue pour tester tous les modèles
- Dashboard complet : Monitoring en temps réel des tokens
- Support en français : Équipe réactive sur timezone Europe
La combinaison de ces avantages rend HolySheep AI idéal pour les entreprises européennes et asiatiques qui veulent contrôler leurs coûts LLM.
Prérequis : Ce dont vous avez besoin
- Un compte HolySheep AI avec une clé API
- Python 3.8+ installé sur votre machine
- Un serveur (même un simple Raspberry Pi fonctionne)
- 30 minutes de votre temps
Étape 1 : Récupérer votre clé API
[Capture d'écran 1 : Interface HolySheep AI > Dashboard > Clés API > Bouton "Générer une nouvelle clé"]
1. Connectez-vous sur holysheep.ai
2. Allez dans "Paramètres" puis "Clés API"
3. Cliquez sur "Générer une nouvelle clé"
4. Copiez la clé (elle ressemble à : hs-xxxxxxxxxxxxxxxx)
Étape 2 : Installer les dépendances Python
# Ouvrez votre terminal et exécutez :
pip install requests pandas python-dotenv schedule slack-sdkSi vous êtes débutant, ne vous souciez pas : ces bibliothèques permettent de faire des requêtes web, manipuler des données, et planifier des tâches.
Architecture du système d'audit
Notre solution utilise trois composantes :
- Collecteur : Récupère les données d'usage depuis l'API HolySheep
- Storeur : Sauvegarde les données dans un fichier CSV ou base SQLite
- Alerteur : Vérifie les quotas et envoie des notifications
Code complet : Le collecteur de tokens
# token_audit_collector.py
Système d'audit des tokens HolySheep AI - Découpage 3D (BU/Projet/Modèle)
import requests
import json
import csv
from datetime import datetime
from collections import defaultdict
import os
from dotenv import load_dotenv
Charger les variables d'environnement
load_dotenv()
⚠️ CONFIGURATION - Remplacez par votre vraie clé API
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Tarifs par modèle (en dollars par million de tokens)
MODEL_PRICES = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42,
"gpt-4o": 6.00,
"gpt-4o-mini": 0.50
}
class HolySheepTokenAuditor:
"""Collecteur d'audit des tokens pour HolySheep AI"""
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.base_url = BASE_URL
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def get_usage_stats(self, start_date=None, end_date=None):
"""
Récupère les statistiques d'utilisation des tokens
Paramètres :
start_date: ISO date string (ex: "2026-01-01")
end_date: ISO date string (ex: "2026-01-31")
"""
# Utilisation de l'endpoint de facturation HolySheep
url = f"{self.base_url}/dashboard/billing/usage"
params = {}
if start_date:
params["start_date"] = start_date
if end_date:
params["end_date"] = end_date
try:
response = requests.get(
url,
headers=self.headers,
params=params,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ Erreur de connexion : {e}")
return None
def simulate_detailed_usage(self):
"""
SIMULATION : Retourne des données d'usage détaillées
Replacez par de vraies données API une fois votre clé validée
"""
# Cette simulation reproduit le format réel de l'API HolySheep
return {
"usage": [
{
"id": "req_001",
"model": "gpt-4.1",
"bu": "Marketing",
"project": "Chatbot_Site",
"input_tokens": 1500,
"output_tokens": 350,
"cost_usd": (1500 + 350) / 1_000_000 * 8.00,
"timestamp": "2026-05-28T10:30:00Z"
},
{
"id": "req_002",
"model": "deepseek-v3.2",
"bu": "Technique",
"project": "Code_Assistant",
"input_tokens": 2500,
"output_tokens": 800,
"cost_usd": (2500 + 800) / 1_000_000 * 0.42,
"timestamp": "2026-05-28T11:15:00Z"
},
{
"id": "req_003",
"model": "claude-sonnet-4.5",
"bu": "RH",
"project": "Resume_Screening",
"input_tokens": 4000,
"output_tokens": 1200,
"cost_usd": (4000 + 1200) / 1_000_000 * 15.00,
"timestamp": "2026-05-28T14:00:00Z"
},
{
"id": "req_004",
"model": "gpt-4.1",
"bu": "Marketing",
"project": "SEO_Generator",
"input_tokens": 800,
"output_tokens": 200,
"cost_usd": (800 + 200) / 1_000_000 * 8.00,
"timestamp": "2026-05-28T15:30:00Z"
},
{
"id": "req_005",
"model": "gemini-2.5-flash",
"bu": "Technique",
"project": "Data_Analysis",
"input_tokens": 5000,
"output_tokens": 1500,
"cost_usd": (5000 + 1500) / 1_000_000 * 2.50,
"timestamp": "2026-05-29T09:00:00Z"
}
],
"total_usage": {
"total_tokens": 16350,
"total_cost_usd": 0.1566
}
}
def aggregate_by_dimensions(usage_data):
"""
Agrège les données par BU, Projet et Modèle
Retourne trois dictionnaires d'analyse
"""
by_bu = defaultdict(lambda: {"tokens": 0, "cost": 0, "requests": 0})
by_project = defaultdict(lambda: {"tokens": 0, "cost": 0, "requests": 0})
by_model = defaultdict(lambda: {"tokens": 0, "cost": 0, "requests": 0})
for item in usage_data.get("usage", []):
bu = item.get("bu", "Unknown")
project = item.get("project", "Unknown")
model = item.get("model", "Unknown")
tokens = item.get("input_tokens", 0) + item.get("output_tokens", 0)
cost = item.get("cost_usd", 0)
by_bu[bu]["tokens"] += tokens
by_bu[bu]["cost"] += cost
by_bu[bu]["requests"] += 1
by_project[project]["tokens"] += tokens
by_project[project]["cost"] += cost
by_project[project]["requests"] += 1
by_model[model]["tokens"] += tokens
by_model[model]["cost"] += cost
by_model[model]["requests"] += 1
return by_bu, by_project, by_model
def generate_csv_report(by_bu, by_project, by_model, filename="token_audit_report.csv"):
"""Génère un rapport CSV avec les trois dimensions"""
with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
# Section 1: Par BU
writer.writerow(["=" * 60])
writer.writerow(["RAPPORT D'AUDIT TOKEN - PAR BUSINESS UNIT (BU)"])
writer.writerow(["=" * 60])
writer.writerow(["BU", "Tokens Totaux", "Coût (USD)", "Requêtes", " % du Total"])
total_tokens = sum(data["tokens"] for data in by_bu.values())
total_cost = sum(data["cost"] for data in by_bu.values())
for bu, data in sorted(by_bu.items(), key=lambda x: x[1]["cost"], reverse=True):
pct = (data["tokens"] / total_tokens * 100) if total_tokens > 0 else 0
writer.writerow([
bu,
data["tokens"],
f"${data['cost']:.4f}",
data["requests"],
f"{pct:.1f}%"
])
writer.writerow(["TOTAL", total_tokens, f"${total_cost:.4f}", sum(d["requests"] for d in by_bu.values()), "100%"])
writer.writerow([])
# Section 2: Par Projet
writer.writerow(["=" * 60])
writer.writerow(["RAPPORT D'AUDIT TOKEN - PAR PROJET"])
writer.writerow(["=" * 60])
writer.writerow(["Projet", "Tokens Totaux", "Coût (USD)", "Requêtes", "% du Total"])
for project, data in sorted(by_project.items(), key=lambda x: x[1]["cost"], reverse=True):
pct = (data["tokens"] / total_tokens * 100) if total_tokens > 0 else 0
writer.writerow([
project,
data["tokens"],
f"${data['cost']:.4f}",
data["requests"],
f"{pct:.1f}%"
])
writer.writerow([])
# Section 3: Par Modèle
writer.writerow(["=" * 60])
writer.writerow(["RAPPORT D'AUDIT TOKEN - PAR MODÈLE"])
writer.writerow(["=" * 60])
writer.writerow(["Modèle", "Tokens Totaux", "Coût (USD)", "Requêtes", "Coût/MToken", "% du Total"])
for model, data in sorted(by_model.items(), key=lambda x: x[1]["cost"], reverse=True):
tokens_in_millions = data["tokens"] / 1_000_000
cost_per_mtoken = data["cost"] / tokens_in_millions if tokens_in_millions > 0 else 0
pct = (data["tokens"] / total_tokens * 100) if total_tokens > 0 else 0
writer.writerow([
model,
data["tokens"],
f"${data['cost']:.4f}",
data["requests"],
f"${cost_per_mtoken:.2f}",
f"{pct:.1f}%"
])
writer.writerow([])
writer.writerow([f"Rapport généré le : {datetime.now().isoformat()}"])
print(f"✅ Rapport CSV généré : {filename}")
return filename
Point d'entrée principal
if __name__ == "__main__":
print("🔍 Audit des Tokens HolySheep AI - Système 3D")
print("=" * 50)
# Initialisation du collecteur
auditor = HolySheepTokenAuditor(HOLYSHEEP_API_KEY)
# Récupération des données (simulation pour test)
print("📊 Récupération des données d'usage...")
usage_data = auditor.simulate_detailed_usage()
if usage_data:
# Analyse par dimensions
print("📈 Analyse par BU, Projet et Modèle...")
by_bu, by_project, by_model = aggregate_by_dimensions(usage_data)
# Affichage console
print("\n📋 RÉSUMÉ PAR BUSINESS UNIT :")
print("-" * 40)
for bu, data in sorted(by_bu.items(), key=lambda x: x[1]["cost"], reverse=True):
print(f" {bu:15} | {data['tokens']:6} tokens | ${data['cost']:.4f}")
print("\n📋 RÉSUMÉ PAR MODÈLE :")
print("-" * 40)
for model, data in sorted(by_model.items(), key=lambda x: x[1]["cost"], reverse=True):
print(f" {model:20} | {data['tokens']:6} tokens | ${data['cost']:.4f}")
# Génération du rapport CSV
csv_file = generate_csv_report(by_bu, by_project, by_model)
print(f"\n🎉 Audit terminé avec succès !")
else:
print("❌ Échec de la récupération des données")Code complet : Le système d'alertes automatique
# token_alert_system.py
Système d'alertes pour les quotas HolySheep AI
import requests
import time
from datetime import datetime, timedelta
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Optional
import json
Configuration Slack (optionnel)
SLACK_WEBHOOK_URL = "YOUR_SLACK_WEBHOOK_URL" # Remplacez par votre vrai webhook
@dataclass
class QuotaAlert:
"""Configuration d'alerte pour un quota spécifique"""
name: str
bu: str # Business Unit
project: Optional[str] = None
model: Optional[str] = None
max_tokens_per_month: int = 1_000_000
max_cost_per_month: float = 100.0
warning_threshold: float = 0.75 # Alerte à 75% du quota
critical_threshold: float = 0.90 # Alerte critique à 90%
class HolySheepAlertSystem:
"""Système d'alertes pour HolySheep AI"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.alerts: List[QuotaAlert] = []
def add_quota_alert(self, alert: QuotaAlert):
"""Ajoute une alerte de quota"""
self.alerts.append(alert)
print(f"✅ Alerte ajoutée : {alert.name} ({alert.bu})")
def check_quotas(self, current_usage: Dict[str, float],
current_tokens: Dict[str, int]) -> List[Dict]:
"""
Vérifie tous les quotas et retourne les alertes déclenchées
Paramètres:
current_usage: { "bu_name": cost_in_dollars }
current_tokens: { "bu_name": total_tokens }
Retourne:
Liste des alertes déclenchées avec détails
"""
triggered_alerts = []
for alert in self.alerts:
# Filtrer par BU
if alert.bu not in current_usage:
continue
current_cost = current_usage[alert.bu]
current_token_count = current_tokens.get(alert.bu, 0)
# Vérification du coût
cost_ratio = current_cost / alert.max_cost_per_month
if cost_ratio >= alert.critical_threshold:
triggered_alerts.append({
"level": "CRITICAL",
"alert_name": alert.name,
"bu": alert.bu,
"metric": "cost",
"current": current_cost,
"max": alert.max_cost_per_month,
"percentage": cost_ratio * 100,
"message": f"🚨 CRITIQUE : {alert.bu} a dépensé ${current_cost:.2f} sur ${alert.max_cost_per_month:.2f} ({cost_ratio*100:.1f}%)"
})
elif cost_ratio >= alert.warning_threshold:
triggered_alerts.append({
"level": "WARNING",
"alert_name": alert.name,
"bu": alert.bu,
"metric": "cost",
"current": current_cost,
"max": alert.max_cost_per_month,
"percentage": cost_ratio * 100,
"message": f"⚠️ ATTENTION : {alert.bu} a dépensé ${current_cost:.2f} sur ${alert.max_cost_per_month:.2f} ({cost_ratio*100:.1f}%)"
})
# Vérification des tokens
token_ratio = current_token_count / alert.max_tokens_per_month
if token_ratio >= alert.critical_threshold:
triggered_alerts.append({
"level": "CRITICAL",
"alert_name": alert.name,
"bu": alert.bu,
"metric": "tokens",
"current": current_token_count,
"max": alert.max_tokens_per_month,
"percentage": token_ratio * 100,
"message": f"🚨 CRITIQUE : {alert.bu} a utilisé {current_token_count:,} tokens sur {alert.max_tokens_per_month:,} ({token_ratio*100:.1f}%)"
})
elif token_ratio >= alert.warning_threshold:
triggered_alerts.append({
"level": "WARNING",
"alert_name": alert.name,
"bu": alert.bu,
"metric": "tokens",
"current": current_token_count,
"max": alert.max_tokens_per_month,
"percentage": token_ratio * 100,
"message": f"⚠️ ATTENTION : {alert.bu} a utilisé {current_token_count:,} tokens sur {alert.max_tokens_per_month:,} ({token_ratio*100:.1f}%)"
})
return triggered_alerts
def send_slack_alert(self, alert_data: Dict):
"""Envoie une alerte via Slack"""
if not SLACK_WEBHOOK_URL or SLACK_WEBHOOK_URL == "YOUR_SLACK_WEBHOOK_URL":
print(f"[Slack désactivé] {alert_data['message']}")
return
payload = {
"text": alert_data["message"],
"blocks": [
{
"type": "section",
"text": {
"type": "mrkdwn",
"text": f"*{alert_data['level']}* - {alert_data['alert_name']}\n{alert_data['message']}"
}
},
{
"type": "context",
"elements": [
{
"type": "mrkdwn",
"text": f"📊 {alert_data['bu']} | {alert_data['metric']} | {alert_data['percentage']:.1f}% utilisé"
}
]
}
]
}
try:
response = requests.post(
SLACK_WEBHOOK_URL,
json=payload,
headers={"Content-Type": "application/json"},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print(f"✅ Alerte Slack envoyée : {alert_data['level']}")
else:
print(f"❌ Erreur Slack: {response.status_code}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ Erreur connexion Slack: {e}")
def send_email_alert(self, alert_data: Dict, recipients: List[str]):
"""Envoie une alerte par email (simulation)"""
print(f"\n📧 EMAIL ALERTE (simulation) :")
print(f" À : {', '.join(recipients)}")
print(f" Sujet : [{alert_data['level']}] Quota HolySheep dépassé - {alert_data['bu']}")
print(f" Corps : {alert_data['message']}")
print(f" Détails : {alert_data['current']:.2f} / {alert_data['max']:.2f}")
def generate_monthly_report(self, current_usage: Dict,
current_tokens: Dict,
model_breakdown: Dict) -> str:
"""Génère un rapport mensuel complet"""
report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RAPPORT MENSUEL HOLYSHEEP AI - {datetime.now().strftime('%Y-%m')}
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ ║
║ 📊 CONSOMMATION PAR BUSINESS UNIT : ║
"""
total_cost = sum(current_usage.values())
total_tokens = sum(current_tokens.values())
for bu, cost in sorted(current_usage.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
tokens = current_tokens.get(bu, 0)
pct_cost = (cost / total_cost * 100) if total_cost > 0 else 0
report += f"║ • {bu:15} : ${cost:8.2f} ({pct_cost:5.1f}%) | {tokens:>10,} tokens ║\n"
report += f"""║ ║
║ 💰 COÛT TOTAL : ${total_cost:8.2f} ║
║ 📈 TOKENS TOTAUX : {total_tokens:>10,} ║
║ ║
║ 🤖 DÉTAIL PAR MODÈLE : ║
"""
for model, data in model_breakdown.items():
cost = data.get("cost", 0)
tokens = data.get("tokens", 0)
report += f"║ • {model:20} : ${cost:8.2f} | {tokens:>10,} tokens ║\n"
report += """║ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
"""
return report
Point d'entrée - Configuration des alertes
def setup_alert_system():
"""Configure le système d'alertes avec les quotas de l'entreprise"""
alert_system = HolySheepAlertSystem("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Configuration des quotas par BU
alert_system.add_quota_alert(QuotaAlert(
name="Marketing Budget",
bu="Marketing",
max_tokens_per_month=5_000_000,
max_cost_per_month=500.0,
warning_threshold=0.70,
critical_threshold=0.85
))
alert_system.add_quota_alert(QuotaAlert(
name="Technique Budget",
bu="Technique",
max_tokens_per_month=10_000_000,
max_cost_per_month=2000.0,
warning_threshold=0.75,
critical_threshold=0.90
))
alert_system.add_quota_alert(QuotaAlert(
name="RH Budget",
bu="RH",
max_tokens_per_month=2_000_000,
max_cost_per_month=300.0,
warning_threshold=0.80,
critical_threshold=0.95
))
return alert_system
def run_audit_and_alert():
"""Point d'entrée principal pour l'audit quotidien"""
print("🚀 Démarrage de l'audit HolySheep AI...")
# Configuration
alert_system = setup_alert_system()
# DONNÉES SIMULÉES - Remplacez par les vraies données de votre collecteur
current_usage = {
"Marketing": 425.50,
"Technique": 1780.25,
"RH": 285.00
}
current_tokens = {
"Marketing": 4_250_000,
"Technique": 8_900_000,
"RH": 1_900_000
}
model_breakdown = {
"gpt-4.1": {"cost": 1200.00, "tokens": 150_000},
"deepseek-v3.2": {"cost": 840.00, "tokens": 2_000_000},
"claude-sonnet-4.5": {"cost": 450.00, "tokens": 30_000}
}
# Vérification des quotas
print("\n🔍 Vérification des quotas...")
triggered_alerts = alert_system.check_quotas(current_usage, current_tokens)
# Traitement des alertes
for alert in triggered_alerts:
print(f" {alert['message']}")
alert_system.send_slack_alert(alert)
if alert["level"] == "CRITICAL":
alert_system.send_email_alert(
alert,
["[email protected]", "[email protected]"]
)
# Génération du rapport
if not triggered_alerts:
print(" ✅ Aucun quota dépassé - tout est OK !")
report = alert_system.generate_monthly_report(
current_usage,
current_tokens,
model_breakdown
)
print(report)
return triggered_alerts
if __name__ == "__main__":
run_audit_and_alert()Automatisation avec cron : Audit quotidien
# Pour automatiser l'audit quotidien, ajoutez cette ligne à votre crontab :
Exécutez : crontab -e
Audit quotidien à 8h00 tous les jours
0 8 * * * /usr/bin/python3 /home/youruser/token_audit_collector.py >> /var/log/holysheep_audit.log 2>&1
Audit avec alertes tous les jours à 9h