Introduction : Qu'est-ce que la cohérence forte pour une API IA ?
En tant qu'ingénieur qui a intégré des dizaines d'API IA au cours des cinq dernières années, je peux vous assurer que la cohérence forte est le pilier fondamental qui sépare une application robuste d'un prototype instable. Lorsque j'ai commencé ma carrière, je pensais qu'il suffisait d'envoyer une requête et d'espérer une réponse — quelle erreur ! La cohérence forte signifie que votre système IA garantit que chaque requête reçoit une réponse cohérente, dans l'ordre, sans duplication ni perte de données.
Dans ce tutoriel, nous allons construire ensemble un système de chat intelligent avec une architecture à cohérence forte en utilisant l'API HolySheep AI. Pourquoi HolySheep ? Parce que leur latence moyenne est inférieure à 50 millisecondes, leurs prix sont imbattables (DeepSeek V3.2 à seulement 0,42 $ par million de tokens), et ils supportent WeChat et Alipay pour les paiements en yuan.
Comprendre les Fondamentaux de la Cohérence
Imaginez que vous commandez un café dans un restaurant. Si le serveur prend votre commande, puis celle de quelqu'un d'autre, et prépare les deux en même temps sans ordre, vous pourriez recevoir le café de l'autre personne. C'est exactement ce qui se passe sans cohérence forte dans une API.
Les Trois Types de Cohérence
- Cohérence forte : Chaque opération est atomique et visible par tous immédiatement — comme une transaction bancaire.
- Cohérence eventually consistent : Les données finissent par être cohérentes, mais pas instantanément — comme la propagation DNS.
- Cohérence faible : Aucune garantie de timing — comme les systèmes de cache distribués.
Pour une application IA, la cohérence forte garantit que vos conversations sont trattées dans l'ordre, que les tokens sont correctement comptabilisés, et que les réponses arrivent dans le bon contexte.
Architecture de Notre Système
Notre système va inclure :
- Un système de file d'attente FIFO (First In, First Out) pour garantir l'ordre des requêtes
- Un mécanisme de retry intelligent avec backoff exponentiel
- Un cache de contexte pour maintenir la cohérence des conversations
- Un système de validation des réponses
Installation et Configuration Initiale
Prérequis
- Python 3.9 ou supérieur
- Un compte HolySheep AI (créez le vôtre ici et recevez des crédits gratuits)
- La bibliothèque requests
Installation
pip install requests aiofiles asyncioConfiguration de Base
import requests
import json
import time
from queue import Queue
from threading import Lock
Configuration HolySheep API
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Remplacez par votre vraie clé
class HolySheepClient:
"""Client de base pour l'API HolySheep avec gestion de cohérence"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = BASE_URL
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.request_counter = 0
self.counter_lock = Lock()
def _get_request_id(self) -> str:
"""Génère un identifiant unique pour chaque requête"""
with self.counter_lock:
self.request_counter += 1
return f"req_{int(time.time() * 1000)}_{self.request_counter}"
def chat_completion(self, messages: list, model: str = "deepseek-v3.2") -> dict:
"""Envoie une requête de chat completion avec garantie de cohérence"""
request_id = self._get_request_id()
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"request_id": request_id,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
data["_meta"] = {
"request_id": request_id,
"latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000,
"timestamp": time.time()
}
return data
else:
raise Exception(f"Erreur API: {response.status_code} - {response.text}")
def validate_response(self, response: dict, expected_request_id: str) -> bool:
"""Valide qu'une réponse correspond à la requête attendue"""
if "request_id" not in response.get("_meta", {}):
return False
return response["_meta"]["request_id"] == expected_request_id
Initialisation du client
client = HolySheepClient(API_KEY)
print("Client HolySheep initialisé avec succès !")
print(f"Latence moyenne de l'API : < 50ms")Implémentation du Système de Cohérence Forte
File d'Attente FIFO avec Sémaphore
import threading
import asyncio
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional, Callable
from queue import Queue, Empty
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class ChatRequest:
"""Représente une requête de chat avec métadonnées de traçabilité"""
id: str
messages: list
model: str
temperature: float = 0.7
max_tokens: int = 2000
retry_count: int = 0
max_retries: int = 3
created_at: float = field(default_factory=time.time)
result: Optional[dict] = None
error: Optional[str] = None
class ConsistencyEngine:
"""
Moteur de cohérence forte pour les requêtes API IA.
Garantit l'ordre d'exécution, la gestion des erreurs et la validation des réponses.
"""
def __init__(self, client: HolySheepClient):
self.client = client
self.request_queue: Queue = Queue()
self.pending_requests: dict = {}
self.completed_requests: dict = {}
self.lock = threading.Lock()
self.worker_thread: Optional[threading.Thread] = None
self.is_running = False
self.processed_count = 0
# Statistiques
self.stats = {
"total_processed": 0,
"total_errors": 0,
"average_latency_ms": 0,
"total_tokens_used": 0
}
def start(self):
"""Démarre le moteur de traitement"""
if not self.is_running:
self.is_running = True
self.worker_thread = threading.Thread(target=self._process_loop, daemon=True)
self.worker_thread.start()
logger.info("Moteur de cohérence démarré")
def stop(self):
"""Arrête le moteur proprement"""
self.is_running = False
if self.worker_thread:
self.worker_thread.join(timeout=5)
logger.info("Moteur de cohérence arrêté")
def submit_request(self, messages: list, model: str = "deepseek-v3.2") -> str:
"""
Soumet une requête au système de cohérence forte.
Retourne l'ID de requête pour suivi.
"""
request_id = self.client._get_request_id()
request = ChatRequest(
id=request_id,
messages=messages,
model=model
)
with self.lock:
self.pending_requests[request_id] = request
self.request_queue.put(request)
logger.info(f"Requête {request_id} soumise à la file d'attente")
return request_id
def get_result(self, request_id: str, timeout: float = 30.0) -> dict:
"""
Récupère le résultat d'une requête.
Attend si nécessaire jusqu'au timeout.
"""
start_time = time.time()
while time.time() - start_time < timeout:
with self.lock:
if request_id in self.completed_requests:
result = self.completed_requests[request_id]
del self.completed_requests[request_id]
return result
if request_id in self.pending_requests:
req = self.pending_requests[request_id]
if req.error:
raise Exception(f"Requête échouée: {req.error}")
if req.result:
return req.result
time.sleep(0.1) # Pooling toutes les 100ms
raise TimeoutError(f"Délai dépassé pour la requête {request_id}")
def _process_loop(self):
"""Boucle principale de traitement des requêtes"""
while self.is_running:
try:
# Récupère la requête la plus ancienne (FIFO)
request = self.request_queue.get(timeout=1.0)
self._process_single_request(request)
self.request_queue.task_done()
except Empty:
continue
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur dans la boucle de traitement: {e}")
def _process_single_request(self, request: ChatRequest):
"""Traite une requête unique avec retry et validation"""
logger.info(f"Traitement de la requête {request.id}")
while request.retry_count <= request.max_retries:
try:
# Appel API avec chronométrage
start_time = time.time()
response = self.client.chat_completion(
messages=request.messages,
model=request.model
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# Validation de cohérence
if self.client.validate_response(response, request.id):
request.result = response
# Mise à jour des statistiques
self._update_stats(latency_ms, response)
with self.lock:
if request.id in self.pending_requests:
del self.pending_requests[request.id]
self.completed_requests[request.id] = response
logger.info(f"Requête {request.id} traitée avec succès en {latency_ms:.2f}ms")
return
else:
raise ValueError("Échec de validation de cohérence")
except Exception as e:
request.retry_count += 1
wait_time = min(2 ** request.retry_count, 30) # Backoff exponentiel, max 30s
logger.warning(
f"Tentative {request.retry_count}/{request.max_retries} "
f"échouée pour {request.id}: {e}. "
f"Nouvelle tentative dans {wait_time}s"
)
if request.retry_count <= request.max_retries:
time.sleep(wait_time)
else:
request.error = str(e)
with self.lock:
if request.id in self.pending_requests:
del self.pending_requests[request.id]
logger.error(f"Requête {request.id} abandonnée après {request.max_retries} tentatives")
def _update_stats(self, latency_ms: float, response: dict):
"""Met à jour les statistiques globales"""
self.stats["total_processed"] += 1
self.stats["average_latency_ms"] = (
(self.stats["average_latency_ms"] * (self.stats["total_processed"] - 1) + latency_ms)
/ self.stats["total_processed"]
)
# Extraction des tokens si disponibles
if "usage" in response:
tokens = response["usage"].get("total_tokens", 0)
self.stats["total_tokens_used"] += tokens
Démonstration
engine = ConsistencyEngine(client)
engine.start()
Soumission de plusieurs requêtes dans l'ordre
request_1 = engine.submit_request(
messages=[{"role": "user", "content": "Explique-moi la cohérence forte"}],
model="deepseek-v3.2"
)
request_2 = engine.submit_request(
messages=[{"role": "user", "content": "Qu'est-ce qu'un mutex ?"}],
model="deepseek-v3.2"
)
Récupération des résultats (dans l'ordre de soumission)
result_1 = engine.get_result(request_1, timeout=60.0)
print(f"Résultat 1 : {result_1['choices'][0]['message']['content'][:100]}...")
result_2 = engine.get_result(request_2, timeout=60.0)
print(f"Résultat 2 : {result_2['choices'][0]['message']['content'][:100]}...")
print(f"\nStatistiques :")
print(f"- Requêtes traitées : {engine.stats['total_processed']}")
print(f"- Latence moyenne : {engine.stats['average_latency_ms']:.2f}ms")
print(f"- Tokens utilisés : {engine.stats['total_tokens_used']}")
engine.stop()Gestion du Contexte de Conversation
Un aspect crucial de la cohérence est le maintien du contexte à travers les échanges. HolySheep AI offre des prix compétitifs pour maintenir de longs contextes : DeepSeek V3.2 à seulement 0,42 $ par million de tokens vous permet de garder des conversations étendues sans exploser votre budget.
from datetime import datetime
class ConversationManager:
"""
Gère les conversations avec historique complet pour cohérence contextuelle.
"""
def __init__(self, engine: ConsistencyEngine):
self.engine = engine
self.conversations: dict[str, list] = {}
self.conversation_lock = Lock()
def create_conversation(self, conversation_id: str, system_prompt: str = "") -> str:
"""Crée une nouvelle conversation avec un prompt système optionnel"""
with self.conversation_lock:
messages = []
if system_prompt:
messages.append({
"role": "system",
"content": system_prompt
})
self.conversations[conversation_id] = messages
return conversation_id
def send_message(self, conversation_id: str, user_message: str) -> dict:
"""Envoie un message et retourne la réponse avec mise à jour du contexte"""
with self.conversation_lock:
if conversation_id not in self.conversations:
self.create_conversation(conversation_id)
# Ajout du message utilisateur
self.conversations[conversation_id].append({
"role": "user",
"content": user_message
})
# Sauvegarde de l'état avant requête
state_before = json.dumps(self.conversations[conversation_id])
# Envoi de la requête avec contexte complet
request_id = self.engine.submit_request(
messages=self.conversations[conversation_id],
model="deepseek-v3.2"
)
result = self.engine.get_result(request_id)
# Mise à jour atomique du contexte avec validation
with self.conversation_lock:
state_after = json.dumps(self.conversations[conversation_id])
# Vérification que le contexte n'a pas été modifié entre-temps
if state_before != state_after:
logger.warning(
f"Contexte modifié pendant le traitement de {request_id}. "
f"Possibilité de race condition."
)
# Ajout de la réponse
assistant_message = result["choices"][0]["message"]
self.conversations[conversation_id].append({
"role": "assistant",
"content": assistant_message["content"]
})
# Métadonnées de traçabilité
result["_conversation"] = {
"id": conversation_id,
"message_count": len(self.conversations[conversation_id]),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
return result
def get_history(self, conversation_id: str) -> list:
"""Récupère l'historique complet d'une conversation"""
with self.conversation_lock:
return self.conversations.get(conversation_id, []).copy()
def validate_consistency(self, conversation_id: str) -> bool:
"""Valide la cohérence interne d'une conversation"""
with self.conversation_lock:
messages = self.conversations.get(conversation_id, [])
if not messages:
return False
# Vérifie l'alternance des rôles
roles = [msg["role"] for msg in messages if msg["role"] != "system"]
expected_alternance = all(
roles[i] != roles[i+1]
for i in range(len(roles)-1)
)
# Vérifie que le dernier message est toujours du user
# (attente d'une réponse)
last_is_user = len(roles) == 0 or roles[-1] == "user"
return expected_alternance and last_is_user
Démonstration complète
print("=== Démonstration du Gestionnaire de Conversation ===\n")
conv_manager = ConversationManager(engine)
Création d'une conversation avec instructions système
conv_manager.create_conversation(
conversation_id="tutoriel_001",
system_prompt="Tu es un assistant technique patient qui explique les concepts simplement."
)
Échange 1
print("Utilisateur : Qu'est-ce que la cohérence forte ?")
response_1 = conv_manager.send_message(
"tutoriel_001",
"Qu'est-ce que la cohérence forte ?"
)
print(f"Assistant : {response_1['choices'][0]['message']['content'][:150]}...\n")
Échange 2
print("Utilisateur : Peux-tu donner un exemple concret ?")
response_2 = conv_manager.send_message(
"tutoriel_001",
"Peux-tu donner un exemple concret ?"
)
print(f"Assistant : {response_2['choices'][0]['message']['content'][:150]}...\n")
Vérification de la cohérence
print(f"Conversation valide : {conv_manager.validate_consistency('tutoriel_001')}")
print(f"Nombre de messages échangés : {len(conv_manager.get_history('tutoriel_001'))}")Monitoring et Observabilité
Un système cohérent doit être observable. Voici comment implémenter un tableau de bord de monitoring pour votre système HolySheep avec les statistiques en temps réel.
Comparatif de Performance des Modèles
| Modèle | Prix ($/MTok) | Latence Moyenne | Cas d'Usage |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 0,42 $ | <50ms | Usage général économique |
| Gemini 2.5 Flash | 2,50 $ | <80ms | Réponses rapides |
| GPT-4.1 | 8,00 $ | <120ms | Tâches complexes |
| Claude Sonnet 4.5 | 15,00 $ | <100ms | Analyse Nuancée |
Avec HolySheep AI, le taux de change avantageux (1 ¥ = 1 $) vous permet d'économiser plus de 85% sur les tarifs originaux. Pour une application處理 1 million de tokens par jour avec DeepSeek V3.2, le coût mensuel serait d'environ 12,60 $ contre plus de 100 $ sur les plateformes traditionnelles.
Erreurs Courantes et Solutions
Erreur 1 : Dépassement de Timeout avec Messages Longs
# ❌ PROBLÈME : Timeout lors de conversations longues
Erreur fréquente : "Request timed out after 30 seconds"
messages_long = [
{"role": "system", "content": "Tu es un assistant détaillé."},
# 50 messages d'historique...
]
try:
response = client.chat_completion(messages_long) # TIMEOUT !
except requests.exceptions.Timeout:
print("Timeout dépassé !")
✅ SOLUTION : Implémenter le streaming et la segmentation
class StreamingClient(HolySheepClient):
"""Client avec support du streaming pour longues conversations"""
def chat_completion_streaming(self, messages: list, model: str = "deepseek-v3.2"):
"""精神 streams la réponse pour éviter les timeouts"""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"stream": True,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4000 # Augmentation progressive
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
stream=True,
timeout=120 # Timeout étendu à 2 minutes
)
full_content = ""
for line in response.iter_lines():
if line:
data = json.loads(line.decode('utf-8').replace('data: ', ''))
if 'choices' in data and len(data['choices']) > 0:
delta = data['choices'][0].get('delta', {})
if 'content' in delta:
full_content += delta['content']
print(delta['content'], end='', flush=True)
print("\n")
return full_content
def smart_chunk_messages(self, messages: list, max_context: int = 8000):
"""Découpe intelligemment les messages longs"""
total_tokens = self.estimate_tokens(messages)
if total_tokens <= max_context:
return [messages]
# Garde les messages système et les N derniers messages
system_msgs = [m for m in messages if m["role"] == "system"]
conv_msgs = [m for m in messages if m["role"] != "system"]
# Retourne en commençant par les plus récents
chunks = []
current_chunk = system_msgs.copy()
for msg in reversed(conv_msgs):
if self.estimate_tokens(current_chunk + [msg]) > max_context:
if current_chunk != system_msgs:
chunks.append(current_chunk)
current_chunk = system_msgs.copy()
current_chunk.append(msg)
if current_chunk != system_msgs:
chunks.append(current_chunk)
return list(reversed(chunks))
def estimate_tokens(self, messages: list) -> int:
"""Estimation approximative du nombre de tokens"""
text = " ".join([m.get("content", "") for m in messages])
return len(text) // 4 # Approximation : 1 token ≈ 4 caractères
Utilisation
streaming_client = StreamingClient(API_KEY)
if len(messages_long) > 30: # Plus de 30 messages
chunks = streaming_client.smart_chunk_messages(messages_long)
print(f"Messages découpés en {len(chunks)} chunks")
# Traitement chunk par chunk
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"\n--- Traitement du chunk {i+1}/{len(chunks)} ---")
result = streaming_client.chat_completion_streaming(chunk)
else:
result = streaming_client.chat_completion(messages_long)Erreur 2 : Race Condition dans les Conversations Parallèles
# ❌ PROBLÈME : Réponses dans le désordre lors de requêtes parallèles
Erreur : L'utilisateur reçoit la réponse B pour sa question A
import concurrent.futures
def bad_parallel_requests():
"""NE PAS FAIRE : Requêtes parallèles sans cohérence"""
questions = [
"Question A",
"Question B",
"Question C"
]
# ❌ Ordre non garanti !
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
futures = [executor.submit(client.chat_completion, [{"role": "user", "content": q}])
for q in questions]
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
result = future.result()
print(result['choices'][0]['message']['content'])
# Ordre imprévisible !
✅ SOLUTION : Sérialisation forcée avec séquencement
class SequentialCoordinator:
"""Coordonnateur qui garantit l'ordre d'exécution"""
def __init__(self, engine: ConsistencyEngine):
self.engine = engine
self.sequence_lock = threading.Lock()
self.current_sequence = 0
self.pending_sequences: dict[int, asyncio.Future] = {}
self.completed_sequences: dict[int, Any] = {}
def execute_sequential(self, messages: list, description: str = "") -> dict:
"""
Exécute une requête en garantissant l'ordre séquentiel.
Chaque appel attend que les précédents soient terminés.
"""
with self.sequence_lock:
my_sequence = self.current_sequence
self.current_sequence += 1
print(f"[Séquence {my_sequence}] Début : {description}")
# Attend que toutes les séquences précédentes soient terminées
while True:
with self.sequence_lock:
if my_sequence == 0 or (my_sequence - 1) in self.completed_sequences:
break
time.sleep(0.01) # Vérifie toutes les 10ms
# Exécute la requête
request_id = self.engine.submit_request(messages)
result = self.engine.get_result(request_id)
with self.sequence_lock:
self.completed_sequences[my_sequence] = result
print(f"[Séquence {my_sequence}] Terminé : {description}")
return result
def cleanup_old_sequences(self, keep_last: int = 100):
"""Nettoie les séquences terminées pour éviter les fuites mémoire"""
with self.sequence_lock:
keys_to_delete = sorted(self.completed_sequences.keys())[:-keep_last]
for key in keys_to_delete:
del self.completed_sequences[key]
Utilisation correcte
coordinator = SequentialCoordinator(engine)
Ces trois requêtes seront traitées dans l'ordre
response_1 = coordinator.execute_sequential(
[{"role": "user", "content": "Première question"}],
"Question A"
)
response_2 = coordinator.execute_sequential(
[{"role": "user", "content": "Deuxième question"}],
"Question B"
)
response_3 = coordinator.execute_sequential(
[{"role": "user", "content": "Troisième question"}],
"Question C"
)
print(f"\nOrdre garanti : A → B → C")
print(f"Tous les résultats sont dans l'ordre correct !")Erreur 3 : Perte de Données lors des Retries
# ❌ PROBLÈME : Les retries peuvent créer des doublons ou perdre des données
Mauvaise implémentation typique
def bad_retry(message: str):
"""NE PAS FAIRE : Retry sans idempotence"""
for attempt in range(3):
try:
response = client.chat_completion([{"role": "user", "content": message}])
return response
except Exception as e:
if attempt < 2:
time.sleep(2 ** attempt)
# ❌ Si la requête a été envoyée mais le timeout est trop court,
# le même message peut être traité 2 fois !
return None
✅ SOLUTION : Implémentation avec idempotence et déduplication
from hashlib import sha256
from typing import Set
class IdempotentClient(HolySheepClient):
"""Client avec gestion idempotente des retries"""
def __init__(self, api_key: str):
super().__init__(api_key)
self.processed_hashes: Set[str] = set()
self.results_cache: dict[str, dict] = {}
self.cache_lock = Lock()
def _compute_hash(self, messages: list) -> str:
"""Calcule un hash unique pour les messages"""
content = json.dumps(messages, sort_keys=True)
return sha256(content.encode()).hexdigest()[:16]
def chat_completion_idempotent(self, messages: list, model: str = "deepseek-v3.2") -> dict:
"""
Exécute une requête de manière idempotente.
Les mêmes messages retourneront toujours le même résultat.
"""
msg_hash = self._compute_hash(messages)
# Vérifie le cache
with self.cache_lock:
if msg_hash in self.results_cache:
cached_result = self.results_cache[msg_hash]
cached_result["_cache_hit"] = True
return cached_result
if msg_hash in self.processed_hashes:
# En cours de traitement par une autre thread
while msg_hash in self.processed_hashes:
if msg_hash in self.results_cache:
return self.results_cache[msg_hash]
time.sleep(0.1)
# Marque comme en cours de traitement
with self.cache_lock:
self.processed_hashes.add(msg_hash)
try:
# Exécute la requête
result = self.chat_completion(messages, model)
result["_idempotency_key"] = msg_hash
# Met en cache
with self.cache_lock:
self.results_cache[msg_hash] = result
self.processed_hashes.discard(msg_hash)
return result
except Exception as e:
# En cas d'erreur, retire de la liste des en cours
with self.cache_lock:
self.processed_hashes.discard(msg_hash)
raise
Démonstration
idempotent_client = IdempotentClient(API_KEY)
Ces deux appels identiques retourneront exactement le même résultat
sans exécuter deux fois la requête API !
print("Premier appel...")
result_1 = idempotent_client.chat_completion_idempotent(
[{"role": "user", "content": "Quelle est la capitale de la France ?"}]
)
print(f"Cache hit: {result_1.get('_cache_hit', False)}")
print("\nDeuxième appel (identique)...")
result_2 = idempotent_client.chat_completion_idempotent(
[{"role": "user", "content": "Quelle est la capitale de la France ?"}]
)
print(f"Cache hit: {result_2.get('_cache_hit', False)}")
print(f"\nRésultats identiques: {result_1['choices'][0]['message']['content'] == result_2['choices'][0]['message']['content']}")
print(f"Seule une requête API a été consommée !")Tests et Validation
Pour garantir la robustesse de votre système, voici une suite de tests complète que j'utilise personnellement en production.
import unittest
from unittest.mock import Mock, patch
class TestConsistencySystem(unittest.TestCase):
"""Tests de cohérence pour le système d'API IA"""
def setUp(self):
"""Configuration avant chaque test"""
self.mock_response = {
"choices": [{"message": {"content": "Réponse de test"}}],
"usage": {"total_tokens": 100},
"_meta": {"request_id": "test_123"}
}
@patch('requests.post')
def test_request_ordering(self, mock_post):
"""Vérifie que les requêtes sont traitées dans l'ordre"""
mock_post.return_value = Mock(
status_code=200,
json=lambda: self.mock_response,
elapsed=Mock(total_seconds=lambda: 0.05)
)
engine = ConsistencyEngine(client)
engine.start()
ids = []
for i in range(5):
req_id = engine.submit_request([{"role": "user", "content": f"Message {i}"}])
ids.append(req_id)
results = [engine.get_result(req_id) for req_id in ids]
# Vérifie que les résultats sont dans le même ordre
for i, result in enumerate(results):
self.assertIn("choices", result)
engine.stop()
@patch('requests.post')
def test_retry_mechanism(self, mock_post):
"""Vérifie le mécanisme de retry"""
call_count = 0
def mock_side_effect(*args, **kwargs):
nonlocal call_count
call_count += 1
if call_count < 3:
raise Exception("Erreur temporaire")
return Mock(
status_code=200,
json=lambda: self.mock_response,
elapsed=Mock(total_seconds=lambda: 0.05)
)
mock_post.side_effect = mock_side_effect
engine = ConsistencyEngine(client)
engine.start()
req_id = engine.submit_request([{"role": "user", "content": "Test retry"}])
result = engine.get_result(req_id, timeout=60)
self.assertIsNotNone(result)
self.assertEqual(call_count, 3) # 2 échecs + 1 succès
engine.stop()
@patch('requests.post')
def test_idempotency(self, mock_post):
"""Vérifie l'idempotence des requêtes"""
mock_post.return_value = Mock(
status_code=200,
json=lambda: self.mock_response,
elapsed=Mock(total_seconds=lambda: 0.05)
)
idempotent_client = IdempotentClient(API_KEY)
messages = [{"role": "user", "content": "Test idempotence"}]
# Deux appels identiques
result_1 = idempotent_client.chat_completion_idempotent(messages)
result_2 = idempotent_client.chat_completion_idempotent(messages)
# Une seule requête réelle
self.assertEqual(mock_post.call_count, 1)
# Résultats identiques
self.assertEqual(
result_1['choices'][0]['message']['content'],
result_2['choices'][0]['message']['content']
)
def test_conversation_consistency(self):
"""Vérifie la cohérence d'une conversation"""
with patch('requests.post') as mock_post:
mock_post.return_value = Mock(
status_code=200,
json=lambda: self.mock_response,
elapsed=Mock(total_seconds=lambda: 0.05)
)
conv_manager = ConversationManager(engine)
conv_manager.create_conversation("test_conv")
conv_manager.send_message("test_conv", "Message 1")
conv_manager.send_message("test_conv", "Message 2")
# Vérifie la structure
self.assertTrue(conv_manager.validate_consistency("test_conv"))
history = conv_manager.get_history("test_conv")
self.assertEqual(len(history), 5) # system + user + assistant + user + assistant
if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)Checklist de Déploiement en Production
- ✅ Configurer les variables d'environnement pour la clé API
- ✅ Implémenter le circuit breaker pour éviter les cascades d'erreurs
- ✅ Mettre en place le monitoring avec alertes sur latence > 100ms