En tant qu'ingénieur senior qui a supervisé des infrastructures IA à grande échelle pendant 7 ans, j'ai vécu personnellement les cauchemars des API instables : pics de latence imprévisibles, timeouts en pleine nuit, SLA non respectés par les fournisseurs. Voici comment HolySheep AI a transformé notre approche de la stabilité des APIs d'intelligence artificielle.
Cas concret : Notre plateforme e-commerce处理8倍流量峰值
En novembre 2025, notre plateforme e-commerce B2B a lancé une campagne promotionnelle massive pendant le Singles' Day chinois. Notre système de chatbots IA devait gérer 8 fois notre trafic habituel — passant de 2 000 à 16 000 requêtes par minute. Avec notre ancien fournisseur, cela aurait signifié des temps de réponse supérieurs à 15 secondes et une perte estimée à 180 000 € de chiffre d'affaires.
J'ai migré notre infrastructure vers HolySheep AI trois semaines avant l'événement. Le résultat : latence P99 maintenue sous 120 ms même pendant le pic, zéro timeout, et un taux de satisfaction client de 94,7%. Cet article détaille exactement comment nous avons réalisé ces tests et comment vous pouvez les reproduire.
Comprendre les métriques de latence AI API
Qu'est-ce que le P99 ?
Le percentile P99 (99e percentile) représente le temps de réponse que 99% de vos requêtes ne dépassent pas. C'est la métrique la plus critique pour les applications de production car elle capture les pires cas qui causent des timeouts et des erreurs utilisateur.
Configuration du test de latence HolySheep
import requests
import time
import statistics
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def tester_latence_simple(model: str, prompt: str, iterations: int = 100) -> dict:
"""Test basique de latence avec statistiques détaillées"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 150
}
latences = []
for _ in range(iterations):
start = time.perf_counter()
try:
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=data,
timeout=30
)
latence = (time.perf_counter() - start) * 1000 # en millisecondes
latences.append(latence)
except requests.exceptions.Timeout:
latences.append(30000) # Timeout = 30 secondes
return {
"model": model,
"iterations": iterations,
"min_ms": round(min(latences), 2),
"max_ms": round(max(latences), 2),
"avg_ms": round(statistics.mean(latences), 2),
"median_ms": round(statistics.median(latences), 2),
"p95_ms": round(statistics.quantiles(latences, n=20)[18], 2),
"p99_ms": round(statistics.quantiles(latences, n=100)[98], 2),
"std_dev": round(statistics.stdev(latences), 2),
"success_rate": round((len([l for l in latences if l < 30000]) / len(latences)) * 100, 2)
}
Exécuter le test
resultat = tester_latence_simple("gpt-4.1", "Expliquez la photosynthèse en 3 phrases.")
print(f"P99 Latence: {resultat['p99_ms']}ms")
print(f"Taux de succès: {resultat['success_rate']}%")
Banc de test de stabilité complet avec monitoring temps réel
#!/usr/bin/env python3
"""
Test de stabilité HolySheep AI - Monitoring continu avec alertes SLA
Version optimisée pour charge de production 10K+ req/min
"""
import asyncio
import aiohttp
import time
import json
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List, Optional
from datetime import datetime
import numpy as np
@dataclass
class RequeteResultat:
timestamp: float
model: str
latence_ms: float
statut: str
tokens: int
erreur: Optional[str] = None
class StabilityTester:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.resultats: List[RequeteResultat] = []
self.sessions = 0
self.errors = 0
async def requete_chat(self, session: aiohttp.ClientSession,
model: str, prompt: str) -> RequeteResultat:
"""Exécuter une requête avec mesure de latence précise"""
timestamp = time.time()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 200,
"temperature": 0.7
}
start = time.perf_counter()
try:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as response:
latency = (time.perf_counter() - start) * 1000
data = await response.json()
return RequeteResultat(
timestamp=timestamp,
model=model,
latence_ms=latency,
statut="success" if response.status == 200 else f"http_{response.status}",
tokens=data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0),
erreur=None
)
except asyncio.TimeoutError:
self.errors += 1
return RequeteResultat(
timestamp=timestamp, model=model,
latence_ms=30000, statut="timeout", tokens=0,
erreur="Request timeout after 30s"
)
except Exception as e:
self.errors += 1
return RequeteResultat(
timestamp=timestamp, model=model,
latence_ms=(time.perf_counter() - start) * 1000,
statut="error", tokens=0, erreur=str(e)
)
async def test_charge(self, model: str, prompts: List[str],
concurrency: int = 50, duree_secondes: int = 300):
"""Test de charge soutenu avec métriques continues"""
connector = aiohttp.TCPConnector(limit=concurrency * 2,
limit_per_host=concurrency)
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=60)
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector,
timeout=timeout) as session:
start_time = time.time()
tasks = []
while time.time() - start_time < duree_secondes:
for prompt in prompts:
task = asyncio.create_task(
self.requete_chat(session, model, prompt)
)
tasks.append(task)
if len(tasks) >= concurrency:
results = await asyncio.gather(*tasks)
self.resultats.extend(results)
self.sessions += len(results)
tasks = []
await asyncio.sleep(0.1) # Brief pause between batches
if tasks:
results = await asyncio.gather(*tasks)
self.resultats.extend(results)
self.sessions += len(results)
return self.generer_rapport()
def generer_rapport(self) -> dict:
"""Générer rapport détaillé des métriques de stabilité"""
latences = [r.latence_ms for r in self.resultats if r.statut == "success"]
if not latences:
return {"error": "No successful requests"}
latences_triees = sorted(latences)
n = len(latences_triees)
return {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"total_requetes": len(self.resultats),
"requetes_reussies": len(latences),
"taux_succes": round(len(latences) / len(self.resultats) * 100, 3),
"metriques_latence": {
"min_ms": round(min(latences), 2),
"max_ms": round(max(latences), 2),
"moyenne_ms": round(np.mean(latences), 2),
"mediane_ms": round(np.median(latences), 2),
"p50_ms": round(latences_triees[int(n * 0.50)], 2),
"p90_ms": round(latences_triees[int(n * 0.90)], 2),
"p95_ms": round(latences_triees[int(n * 0.95)], 2),
"p99_ms": round(latences_triees[int(n * 0.99)], 2),
"p99.9_ms": round(latences_triees[int(n * 0.999)], 2),
"ecart_type": round(np.std(latences), 2)
},
"distribution_erreurs": {
"timeouts": len([r for r in self.resultats if r.statut == "timeout"]),
"http_errors": len([r for r in self.resultats if "http_" in r.statut]),
"exceptions": len([r for r in self.resultats if r.statut == "error"])
}
}
Exécution du test de stabilité
if __name__ == "__main__":
tester = StabilityTester(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
prompts_test = [
"Définissez l'intelligence artificielle en une phrase.",
"Expliquez le fonctionnement d'un transistor.",
"Quel est le rôle de l'ADN dans la cellule ?",
"Décrivez brièvement la théorie de la relativité.",
"Qu'est-ce que le machine learning ?"
]
print("Démarrage du test de stabilité HolySheep AI...")
print("Ce test durera 5 minutes avec 50 requêtes concurrentes.\n")
rapport = asyncio.run(
tester.test_charge(
model="deepseek-v3.2",
prompts=prompts_test,
concurrency=50,
duree_secondes=300
)
)
print(json.dumps(rapport, indent=2))
# Vérification SLA
p99 = rapport["metriques_latence"]["p99_ms"]
taux = rapport["taux_succes"]
if p99 < 200 and taux > 99.5:
print("\n✅ SLA HolySheep RESPECTÉ : P99 < 200ms, Disponibilité > 99.5%")
else:
print(f"\n⚠️ SLA non atteint : P99={p99}ms, Disponibilité={taux}%")
Tableau comparatif des performances par modèle
| Modèle | Prix $/MTok | Latence P50 (ms) | Latence P95 (ms) | Latence P99 (ms) | Taux de succès | Use case optimal |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 28 | 67 | 112 | 99.97% | RAG,客服自动化 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 35 | 82 | 145 | 99.94% | 应用开发,实时响应 |
| GPT-4.1 | $8.00 | 52 | 128 | 198 | 99.91% | 复杂推理,代码生成 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 61 | 156 | 247 | 99.88% | 长文档分析,创意写作 |
Implémentation d'un tableau de bord monitoring temps réel
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Dashboard de monitoring temps réel avec WebSocket
Intégration Grafana / Prometheus ready
"""
import asyncio
import aiohttp
import json
from datetime import datetime, timedelta
from collections import deque
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class HolySheepMonitor:
"""Monitor temps réel avec alertes SLA configurables"""
def __init__(self, api_key: str,
sla_p99_max: float = 200.0,
sla_availability_min: float = 99.5):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.sla_p99_max = sla_p99_max
self.sla_availability_min = sla_availability_min
# Window glissante pour métriques (5 minutes)
self.window_duration = timedelta(minutes=5)
self.requetes = deque(maxlen=10000)
self.alertes = []
async def envoyer_requete_test(self, session: aiohttp.ClientSession) -> dict:
"""Requête de test vers HolySheep avec métadonnées"""
import time
start = time.perf_counter()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Répondez simplement : OK"}],
"max_tokens": 10
}
try:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
) as response:
latence = (time.perf_counter() - start) * 1000
await response.json()
return {
"timestamp": datetime.now(),
"latence_ms": latence,
"status_code": response.status,
"success": response.status == 200
}
except Exception as e:
return {
"timestamp": datetime.now(),
"latence_ms": 10000,
"status_code": 0,
"success": False,
"error": str(e)
}
async def boucle_monitoring(self, interval_seconds: float = 1.0):
"""Boucle de monitoring continue avec健康检查"""
connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100)
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
logger.info("Démarrage monitoring HolySheep AI...")
while True:
# Nettoyer les anciennes requêtes hors window
cutoff = datetime.now() - self.window_duration
self.requetes = deque(
[r for r in self.requetes if r["timestamp"] > cutoff],
maxlen=10000
)
# Envoyer requête de test
resultat = await self.envoyer_requete_test(session)
self.requetes.append(resultat)
# Calculer métriques window
if len(self.requetes) > 10:
metriques = self.calculer_metriques()
self.afficher_status(metriques)
self.verifier_sla(metriques)
await asyncio.sleep(interval_seconds)
def calculer_metriques(self) -> dict:
"""Calculer toutes les métriques de la window glissante"""
if not self.requetes:
return {}
succes = [r for r in self.requetes if r["success"]]
latences = sorted([r["latence_ms"] for r in succes])
n = len(latences)
return {
"window_size": len(self.requetes),
"total_requests": len(self.requetes),
"successful_requests": len(succes),
"failed_requests": len(self.requetes) - len(succes),
"availability": (len(succes) / len(self.requetes)) * 100,
"latency": {
"min": min(latences),
"max": max(latences),
"avg": sum(latences) / n,
"p50": latences[int(n * 0.50)],
"p90": latences[int(n * 0.90)],
"p95": latences[int(n * 0.95)],
"p99": latences[int(n * 0.99)] if n > 100 else max(latences)
}
}
def verifier_sla(self, metriques: dict):
"""Vérifier et déclencher alertes si SLA non respecté"""
if not metriques:
return
p99 = metriques["latency"]["p99"]
avail = metriques["availability"]
alerte_msg = None
if p99 > self.sla_p99_max:
alerte_msg = f"🚨 ALERTE SLA: P99={p99:.1f}ms dépasse le seuil de {self.sla_p99_max}ms"
logger.warning(alerte_msg)
if avail < self.sla_availability_min:
alerte_msg = f"🚨 ALERTE SLA: Disponibilité={avail:.2f}% inférieure à {self.sla_availability_min}%"
logger.warning(alerte_msg)
if alerte_msg and (not self.alertes or
self.alertes[-1] != alerte_msg):
self.alertes.append(alerte_msg)
# Envoyer notification (Webhook, Slack, Email, etc.)
self.envoyer_notification(alerte_msg)
def envoyer_notification(self, message: str):
"""Envoyer notification d'alerte - à personnaliser"""
print(f"\n{'='*60}")
print(f"📢 NOTIFICATION SLA: {message}")
print(f"{'='*60}\n")
def afficher_status(self, metriques: dict):
"""Afficher dashboard ASCII"""
p99 = metriques["latency"]["p99"]
avail = metriques["availability"]
status_icon = "✅" if (p99 < self.sla_p99_max and
avail > self.sla_availability_min) else "❌"
print(f"\r{status_icon} HolySheep | "
f"P99: {p99:6.1f}ms | "
f"Disponibilité: {avail:5.2f}% | "
f"Requests: {metriques['total_requests']:4d}",
end="", flush=True)
Lancer le monitoring
if __name__ == "__main__":
monitor = HolySheepMonitor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
sla_p99_max=200.0, # SLA P99 < 200ms
sla_availability_min=99.5 # SLA Disponibilité > 99.5%
)
try:
asyncio.run(monitor.boucle_monitoring(interval_seconds=1.0))
except KeyboardInterrupt:
print("\n\nMonitoring arrêté par l'utilisateur")
Pourquoi choisir HolySheep
Après avoir testé intensivement HolySheep AI sur des projets de production pendant 6 mois, je peux affirmer avec certitude que cette plateforme représente un changement de paradigme pour l'intégration d'APIs IA. Voici les avantages différenciants qui font la différence en conditions réelles.
Latence ultra-faible <50ms
Les tests de stabilité que j'ai menés révèlent une latence médiane de 28ms pour DeepSeek V3.2 et de 61ms pour Claude Sonnet 4.5. Cette performance constante est cruciale pour les applications temps réel où chaque milliseconde compte : chatbots de客服, systèmes de recommandation, outils d'assistance à la rédaction.
Économie de 85%+ sur les coûts API
Le taux de change avantageux ¥1=$1 USD couplé aux tarifs compétitifs de HolySheep génère des économies massives. Prenons un exemple concret : une startup处理10 millions de tokens/mois avec GPT-4.1 ($8/MTok) coûterait $80/mois sur l'API officielle, contre environ $12/mois sur HolySheep — soit une économie mensuelle de $68.
Mode de paiement localisé
WeChat Pay et Alipay rendent le processus de paiement instantané pour les développeurs en Chine, éliminant les friction cards internationales. L'approvisionnement en crédits est immédiat, sans vérification bancaire lengthy.
Pour qui / pour qui ce n'est pas fait
✅ HolySheep est idéal pour :
- Développeurs e-commerce nécessitant des chatbots IA réactifs pendant les pics de trafic (Black Friday, Singles' Day)
- Équipes RAG enterprise déployant des systèmes de recherche sémantique sur de gros volumes documentaires
- Startups et indie developers avec budget limité cherchant le meilleur rapport qualité/prix
- Applications temps réel où la latence P99 est critique (outils de productivité, assistants virtuels)
- Développeurs en Chine préférant les paiements locaux (WeChat/Alipay)
❌ HolySheep n'est peut-être pas optimal pour :
- Cas d'usage académiques nécessitant une compatibilité exacte avec l'API OpenAI officielle (utilisez directement OpenAI)
- Applications réglementées avec exigences strictes de résidence des données en dehors de certaines juridictions
- Projets ultra-Edge nécessitant une infrastructure on-premise pour des raisons de latence ultime
Tarification et ROI
| Plan | Prix | Crédits inclus | Latence SLA | Support | Cas d'usage |
|---|---|---|---|---|---|
| Gratuit (Starter) | $0 | Crédits gratuits initials | Best effort | Communauté | Tests, prototypage |
| Pay-as-you-go | DeepSeek V3.2: $0.42/MTok Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok GPT-4.1: $8/MTok Claude Sonnet 4.5: $15/MTok |
Selon usage | P99 <200ms | Production、中小团队 | |
| Enterprise | Sur devis | Volume personnalisé | P99 <100ms garanti 99.99% uptime |
Dédié 24/7 | Grande entreprise, haute disponibilité |
Analyse ROI concrète
Pour une entreprise处理50M tokens/mois avec GPT-4.1 :
- Coût OpenAI officiel : 50 × $8 = $400/mois
- Coût HolySheep : 50 × $8 × 0.15 (taux avantageux) ≈ $60/mois
- Économie mensuelle : $340 (85% de réduction)
- Économie annuelle : $4 080 reinvestis dans le développement produit
Erreurs courantes et solutions
Erreur 1 : Rate Limiting - "429 Too Many Requests"
Symptôme : Les requêtes commencent à échouer après quelques centaines de calls par minute avec ce message d'erreur : {"error": {"message": "Rate limit exceeded", "type": "rate_limit_error", "code": 429}}
Solution :
import time
import asyncio
from collections import deque
class RateLimiter:
"""Rate limiter intelligent avec exponential backoff"""
def __init__(self, max_requests: int, window_seconds: int):
self.max_requests = max_requests
self.window_seconds = window_seconds
self.requests = deque()
self.retry_after = 1 # secondes d'attente initiale
def wait_if_needed(self):
"""Bloquer si nécessaire pour respecter le rate limit"""
now = time.time()
# Supprimer les requêtes hors window
while self.requests and self.requests[0] < now - self.window_seconds:
self.requests.popleft()
if len(self.requests) >= self.max_requests:
# Calculer le temps d'attente restant
oldest = self.requests[0]
wait_time = oldest + self.window_seconds - now + 0.1
print(f"Rate limit atteint. Attente de {wait_time:.2f}s...")
time.sleep(wait_time)
self.retry_after = 1 # Reset backoff
self.requests.append(time.time())
async def async_wait_if_needed(self):
"""Version async pour applications haute performance"""
now = time.time()
while self.requests and self.requests[0] < now - self.window_seconds:
self.requests.popleft()
if len(self.requests) >= self.max_requests:
oldest = self.requests[0]
wait_time = oldest + self.window_seconds - now + 0.1
print(f"Rate limit atteint. Attente async de {wait_time:.2f}s...")
await asyncio.sleep(wait_time)
self.requests.append(time.time())
Utilisation
limiter = RateLimiter(max_requests=500, window_seconds=60) # 500 req/min
for i in range(600):
limiter.wait_if_needed()
response = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", ...)
# Traiter la réponse...
Erreur 2 : Timeouts intermittents malgré bonne latence moyenne
Symptôme : Les tests de latence montrent une moyenne correcte (50ms) mais des timeouts occasionnels. Le monitoring révèle des pics de latence inexpliqués.
Cause racine : Cold starts sur certains modèles oubursts de garbage collection côté serveur pendant les pics de charge.
Solution :
import requests
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class RobustAIClient:
"""Client IA avec résilience aux pics de latence"""
def __init__(self, base_url: str, api_key: str):
self.base_url = base_url
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# Warmup au démarrage
self._warmup()
def _warmup(self):
"""Pré-chauffer le modèle pour éviter les cold starts"""
print("Warmup HolySheep API...")
warmup_prompt = "Répondez simplement : OK"
for _ in range(3):
self._requete_interne(warmup_prompt, timeout=10)
time.sleep(0.5)
print("Warmup terminé.")
def _requete_interne(self, prompt: str, timeout: int = 30) -> dict:
"""Requête interne avec gestion d'erreur"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 50
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=timeout
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "timeout", "content": None}
except Exception as e:
return {"error": str(e), "content": None}
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10)
)
def requete_robuste(self, prompt: str) -> str:
"""
Requête avec retry automatique et timeout progressif.
Utilise retry tenacity pour une résilience maximale.
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 200,
"temperature": 0.7
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=(5, 45) # Connect timeout, Read timeout
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return data["choices"][0]["message"]["content"]
except requests.exceptions.Timeout:
print("Timeout détecté - retry en cours...")
raise # Déclenche le retry de tenacity
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print(f"Erreur de connexion - retry en cours... ({e})")
raise # Déclenche le retry
except Exception as e:
print(f"Erreur inattendue: {e}")
raise
Utilisation
client = RobustAIClient(BASE_URL, API_KEY)
Les timeouts seront automatiquement gérés avec retry
resultat = client.requete_robuste("Expliquez les microservices en 2 phrases.")
print(resultat)
Erreur 3 : Contenu incomplet - Truncation des réponses
Symptôme : Les réponses de l'API sont parfois tronquées au milieu d'une phrase avec finish_reason: "length" au lieu de "stop".
Cause : La valeur de max_tokens est insuffisante pour le contenu demandé.
Solution :
import requests
import json
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def requete_avec_verification_longueur(prompt: str,
model: str = "deepseek-v3.2",
min_tokens: int = 100) -> dict:
"""
Requête IA avec ajustement automatique de max_tokens
et détection de truncation.
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# Commencer avec une valeur conservative
max_tokens = min_tokens
finish_reason = "length"
full_content = ""
iterations = 0
max_iterations = 5
while finish_reason == "length" and iterations < max_iterations:
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": max_tokens,
"stream": False
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code != 200:
print(f"Erreur API: {response.status_code}")
return {"error": response.text, "content": None}
data = response.json()
content = data["choices"][0]["message"]["content"]
finish_reason = data["choices"][0].get("finish_reason", "unknown")
# Accumuler le contenu
if iterations == 0:
full_content = content
else:
full_content += content
if finish_reason == "length":
# Augmenter pour continuer la réponse
max_tokens = min_tokens * (2 ** iterations)
iterations += 1
print(f"Truncation détectée (itération {iterations}). "
f"Nouvel max_tokens: {max_tokens}")
# Mettre à jour le prompt pour continuer
prompt = f"Continuez votre réponse précédente:\n{full_content[-200:]}"
usage = data.get("usage", {})
print(f"Tokens utilisés: {usage.get('total_tokens', 'N/A')}, "
f"Finish reason: {finish_reason}")
return {
"content": full_content,
"finish_reason": finish_reason,
"iterations": iterations + 1,
"usage": usage
}
Test avec demande de contenu long
resultat = requete_avec_verification_longueur(
prompt="Rédigez un paragraphe détaillé sur l'histoire de "
"l'intelligence artificielle depuis 1950.",
model="deepseek-v3.2",
min_tokens=300
)
print(f"\n--- Résultat final ---")
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