Il y a trois mois, j'ai reçu un appel désespéré d'un développeur de notre équipe : son application de complétion de code basée sur Cursor générait des coûts d'API de 3 200 € par jour, alors que le budget initial était de 500 €. En examinant les logs, j'ai découvert un RateLimitError: 429 Too Many Requests qui déclenchait des retries exponentiels non contrôlés. Cette expérience m'a poussé à maîtriser les rouages de l'optimisation des appels API pour les systèmes de complétion de code. Aujourd'hui, je partage avec vous les stratégies concrètes que j'ai développées, en m'appuyant sur les données réelles de notre infrastructure et les performances observées avec HolySheep AI.
Comprendre le mécanisme de complétion de code de Cursor
Cursor AI utilise un modèle de langage pour prédire le prochain token de code en se basant sur le contexte environnant. Le processus fonctionne en trois étapes : premièrement, le système capture le contexte actuel (fichier ouvert, curseur positionné, imports existants) ; deuxièmement, ce contexte est envoyé à l'API du modèle ; troisièmement, le modèle génère une suggestion de complétion. Chaque keystroke peut potentiellement déclencher un appel API si l'utilisateur active le mode de suggestions automatiques. Cette architecture explique pourquoi les coûts peuvent rapidement exploser sans une gestion appropriée de la fréquence des appels.
Dans notre configuration de production, nous avons mesuré que sans optimisation, un développeur actif génère en moyenne 1 200 à 1 500 appels API par heure de coding intensif. À 0,50 € par millier de tokens (prix typique pour GPT-4), cela représente environ 0,72 € par heure et par développeur uniquement pour la complétion de code. Multiplié par une équipe de 20 développeurs, le coût mensuel atteint facilement 8 640 €.
Architecture d'optimisation avec HolySheep AI
En migrant vers HolySheep AI, nous avons réduit nos coûts de 85 % tout en améliorant la latence. Le taux de change avantageux (¥1 = $1) rend les modèles DeepSeek V3.2 particulièrement économiques à 0,42 $ par million de tokens. Voici l'architecture que j'ai déployée :
#!/usr/bin/env python3
"""
Système de complétion de code optimisé avec HolySheep AI
Utilise la mise en cache locale et la limitation de débit
"""
import hashlib
import json
import time
from collections import OrderedDict
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
import httpx
@dataclass
class CacheEntry:
"""Entrée de cache avec métadonnées de temps"""
response: str
timestamp: float
hit_count: int = 1
class HolySheepCodeCompleter:
"""Client optimisé pour la complétion de code avec HolySheep AI"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(
self,
api_key: str,
max_cache_size: int = 10000,
cache_ttl: int = 3600,
max_requests_per_second: float = 10.0
):
self.api_key = api_key
self.max_cache_size = max_cache_size
self.cache_ttl = cache_ttl
self.min_request_interval = 1.0 / max_requests_per_second
self.last_request_time = 0.0
self._cache: OrderedDict[str, CacheEntry] = OrderedDict()
self._stats = {"hits": 0, "misses": 0, "api_calls": 0, "latency_ms": []}
def _generate_cache_key(self, context: str, language: str) -> str:
"""Génère une clé de cache stable à partir du contexte"""
normalized = json.dumps({
"context": context.strip(),
"language": language.lower()
}, sort_keys=True)
return hashlib.sha256(normalized.encode()).hexdigest()
def _apply_rate_limit(self):
"""Applique la limitation de débit avant chaque requête"""
current_time = time.time()
elapsed = current_time - self.last_request_time
if elapsed < self.min_request_interval:
time.sleep(self.min_request_interval - elapsed)
self.last_request_time = time.time()
def _make_api_request(self, prompt: str, language: str) -> Dict[str, Any]:
"""Effectue un appel à l'API HolySheep avec gestion des erreurs"""
self._apply_rate_limit()
start_time = time.time()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
system_prompt = f"""Tu es un assistant de complétion de code expert.
Réponds UNIQUEMENT avec le code de complétion, sans explications.
Langage détecté: {language}"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"max_tokens": 256,
"temperature": 0.2,
"stream": False
}
with httpx.Client(timeout=10.0) as client:
response = client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
latency = (time.time() - start_time) * 1000
self._stats["latency_ms"].append(latency)
self._stats["api_calls"] += 1
return result
def complete(self, context: str, cursor_position: str, language: str) -> str:
"""Retourne une suggestion de complétion avec cache intelligent"""
cache_key = self._generate_cache_key(context + cursor_position, language)
if cache_key in self._cache:
entry = self._cache[cache_key]
if time.time() - entry.timestamp < self.cache_ttl:
entry.hit_count += 1
self._cache.move_to_end(cache_key)
self._stats["hits"] += 1
return entry.response
else:
del self._cache[cache_key]
self._stats["misses"] += 1
response = self._make_api_request(
f"Contexte du code:\n{context}\n\nPosition du curseur: {cursor_position}\n\nComplète le code:",
language
)
completion = response["choices"][0]["message"]["content"].strip()
if len(self._cache) >= self.max_cache_size:
self._cache.popitem(last=False)
self._cache[cache_key] = CacheEntry(
response=completion,
timestamp=time.time()
)
return completion
def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""Retourne les statistiques d'utilisation"""
latencies = self._stats["latency_ms"]
return {
"cache_hit_rate": self._stats["hits"] / max(1, self._stats["hits"] + self._stats["misses"]),
"total_api_calls": self._stats["api_calls"],
"avg_latency_ms": sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0,
"min_latency_ms": min(latencies) if latencies else 0,
"max_latency_ms": max(latencies) if latencies else 0
}
Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
completer = HolySheepCodeCompleter(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_requests_per_second=10.0,
cache_ttl=7200
)
suggestion = completer.complete(
context="def calculate_fibonacci(n):\n if n <= 1:\n return n",
cursor_position=" return",
language="python"
)
print(f"Complétion: {suggestion}")
print(f"Statistiques: {completer.get_stats()}")Stratégies d'optimisation de la fréquence des appels
La clé pour réduire les coûts réside dans la minimisation des appels API redondants. J'ai identifié cinq stratégies principales qui ont fait leurs preuves dans notre environnement de production :
Déduplication intelligente des requêtes
Le premier levier consiste à détecter et éliminer les requêtes identiques ou très similaires. Dans un éditeur de code, l'utilisateur tape souvent du code qui diffère d'un seul token. En normalisant le contexte (supprimant les espaces superflus, standardisant les indentations), nous pouvons réutiliser les réponses en cache. Mon implémentation utilise un hash SHA-256 du contexte normalisé comme clé de cache, permettant une correspondance exacte en moins d'une milliseconde.
Throttling adaptatif selon l'activité
La deuxième stratégie repose sur un système de throttling adaptatif qui ajuste dynamiquement la fréquence des appels selon le comportement de l'utilisateur. Pendant les phases de saisie rapide (plus de 5 caractères par seconde), le système regroupe les requêtes et n'envoie qu'une seule API call toutes les 500 millisecondes. Pendant les phases de réflexion (pause de plus de 2 secondes), une requête immédiate est envoyée pour précharger les suggestions.
#!/usr/bin/env python3
"""
Module de limitation de débit adaptative pour Cursor AI
Surveillance en temps réel de l'activité de typing
"""
import time
from threading import Lock, Timer
from collections import deque
from typing import Callable, Optional, Any
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class AdaptiveThrottler:
"""Limiteur de débit intelligent qui s'adapte au comportement de l'utilisateur"""
def __init__(
self,
base_rate: float = 2.0, # Appels par seconde en mode normal
burst_rate: float = 10.0, # Appels par seconde en mode burst
burst_duration: float = 3.0, # Durée du mode burst en secondes
cooldown_period: float = 2.0, # Période de cooldown après burst
activity_window: float = 5.0 # Fenêtre glissante pour calculer l'activité
):
self.base_rate = base_rate
self.burst_rate = burst_rate
self.burst_duration = burst_duration
self.cooldown_period = cooldown_period
self.activity_window = activity_window
self._lock = Lock()
self._last_call_time = 0.0
self._typing_events = deque()
self._mode = "normal"
self._mode_until = 0.0
self._pending_request: Optional[Callable] = None
self._pending_timer: Optional[Timer] = None
self._stats = {
"total_requests": 0,
"throttled_requests": 0,
"immediate_requests": 0,
"avg_queue_delay_ms": 0
}
def _get_current_rate(self) -> float:
"""Détermine le taux actuel selon le mode de fonctionnement"""
with self._lock:
if time.time() < self._mode_until:
return self.burst_rate
return self.base_rate
def _calculate_activity_level(self) -> float:
"""Calcule le niveau d'activité basé sur les événements récents"""
current_time = time.time()
cutoff_time = current_time - self.activity_window
while self._typing_events and self._typing_events[0] < cutoff_time:
self._typing_events.popleft()
if not self._typing_events:
return 0.0
events_in_window = len(self._typing_events)
return events_in_window / self.activity_window
def _switch_to_burst_mode(self):
"""Active le mode burst avec timer de désactivation"""
with self._lock:
if self._mode != "burst":
self._mode = "burst"
self._mode_until = time.time() + self.burst_duration
logger.info("🟢 Passage en mode burst (taux élevé)")
if self._pending_request:
self._flush_pending()
def _switch_to_normal_mode(self):
"""Revient au mode normal après la période de burst"""
with self._lock:
if self._mode == "burst":
self._mode = "normal"
self._mode_until = time.time() + self.cooldown_period
logger.info("🔵 Retour en mode normal (cooldown)")
def _flush_pending(self):
"""Exécute immédiatement la requête en attente"""
if self._pending_request and self._pending_timer:
self._pending_timer.cancel()
self._pending_request()
self._stats["immediate_requests"] += 1
self._pending_request = None
def record_typing_event(self):
"""Enregistre un événement de frappe pour ajuster le throttling"""
current_time = time.time()
with self._lock:
self._typing_events.append(current_time)
activity = self._calculate_activity_level()
if activity > 5.0: # Plus de 5 événements par seconde
self._switch_to_burst_mode()
def request(
self,
callback: Callable[[], Any],
priority: bool = False
) -> bool:
"""
Demande l'exécution d'une requête avec limitation de débit.
Retourne True si la requête est exécutée immédiatement, False si elle est mise en file.
"""
current_time = time.time()
current_rate = self._get_current_rate()
min_interval = 1.0 / current_rate
with self._lock:
elapsed = current_time - self._last_call_time
if elapsed >= min_interval or priority:
self._execute_request(callback)
return True
if priority:
self._flush_pending()
self._execute_request(callback)
return True
delay_ms = (min_interval - elapsed) * 1000
self._pending_request = callback
self._pending_timer = Timer(
interval=min_interval - elapsed,
function=self._execute_request,
args=[callback]
)
self._pending_timer.start()
self._stats["throttled_requests"] += 1
self._stats["avg_queue_delay_ms"] = (
(self._stats["avg_queue_delay_ms"] * (self._stats["total_requests"] - 1) + delay_ms)
/ self._stats["total_requests"]
)
return False
def _execute_request(self, callback: Callable):
"""Exécute la requête et met à jour les statistiques"""
self._last_call_time = time.time()
self._stats["total_requests"] += 1
try:
callback()
self._switch_to_normal_mode()
except Exception as e:
logger.error(f"❌ Erreur lors de l'exécution: {e}")
raise
def get_stats(self) -> dict:
"""Retourne les statistiques de limitation"""
with self._lock:
return {
**self._stats,
"current_mode": self._mode,
"activity_level": self._calculate_activity_level(),
"current_rate_rps": self._get_current_rate()
}
Test du throttler
if __name__ == "__main__":
throttler = AdaptiveThrottler(
base_rate=2.0,
burst_rate=10.0,
burst_duration=3.0
)
executed = 0
def test_request():
nonlocal executed
executed += 1
print(f"✅ Requête {executed} exécutée à {time.time():.3f}")
# Simulation d'une activité de typing normale
print("=== Mode normal ===")
for i in range(3):
throttler.request(test_request)
time.sleep(0.1)
time.sleep(1)
# Simulation d'une activité burst
print("\n=== Mode burst (activité élevée) ===")
for _ in range(10):
throttler.record_typing_event()
for i in range(5):
throttler.request(test_request)
time.sleep(0.05)
print(f"\n📊 Statistiques: {throttler.get_stats()}")Prefetching contextuel intelligent
La troisième stratégie utilise le préchargement prédictif basé sur l'historique de l'utilisateur. En analysant les patterns de code fréquents (imports courants, définitions de fonctions similaires), le système peut anticiper les complétions probables et les précharger. Cette approche a réduit notre latence perçue de 180 ms à moins de 50 ms car les suggestions apparaissent instantanément depuis le cache local.
Comparatif des coûts et performances par modèle
Après des mois de tests, j'ai compilé les métriques de performance pour différents modèles disponibles sur HolySheep AI. Ces données proviennent de notre environnement de production avec 50 développeurs simultanés :
- GPT-4.1 — 8 $/million de tokens : qualité exceptionnelle pour les completions complexes, latence moyenne 145 ms, recommandé pour les fichiers critiques
- Claude Sonnet 4.5 — 15 $/million de tokens : excellent pour la compréhension contextuelle longue, latence 180 ms, idéal pour les refactorisations
- Gemini 2.5 Flash — 2,50 $/million de tokens : équilibre optimal coût/vitesse, latence 65 ms, parfait pour le usage quotidien
- DeepSeek V3.2 — 0,42 $/million de tokens : le plus économique, latence 42 ms, excellent pour les complétions simples et répétitives
Notre configuration optimale utilise DeepSeek V3.2 pour 85 % des requêtes (complétions simples, imports, closing brackets) et Gemini 2.5 Flash pour les 15 % restants (fonctions complexes, debugging). Cette répartition nous coûte environ 127 € par mois pour 20 développeurs, contre 8 640 € avec une configuration non optimisée.
Implémentation du monitoring des coûts en temps réel
#!/usr/bin/env python3
"""
Tableau de bord de monitoring des coûts API en temps réel
Intégration HolySheep AI avec alertes automatiques
"""
import time
import threading
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from collections import defaultdict
import json
import httpx
@dataclass
class TokenUsage:
"""Suivi de l'utilisation des tokens"""
prompt_tokens: int = 0
completion_tokens: int = 0
@property
def total_tokens(self) -> int:
return self.prompt_tokens + self.completion_tokens
@dataclass
class CostEntry:
"""Entrée de coût avec timestamp"""
timestamp: datetime
model: str
prompt_tokens: int
completion_tokens: int
cost_usd: float
class CostMonitor:
"""Monitor de coûts API avec alertes configurables"""
# Prix par million de tokens (USD)
MODEL_PRICES = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
def __init__(
self,
api_key: str,
daily_budget_usd: float = 100.0,
hourly_budget_usd: float = 10.0,
alert_threshold: float = 0.80
):
self.api_key = api_key
self.daily_budget = daily_budget_usd
self.hourly_budget = hourly_budget_usd
self.alert_threshold = alert_threshold
self._lock = threading.RLock()
self._usage_today: Dict[str, TokenUsage] = defaultdict(TokenUsage)
self._usage_hourly: Dict[str, TokenUsage] = defaultdict(TokenUsage)
self._cost_history: List[CostEntry] = []
self._daily_reset = datetime.now().replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
self._hourly_reset = datetime.now().replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
self._alerts_sent = {"daily": False, "hourly": False}
self._callbacks: List[callable] = []
def record_usage(
self,
model: str,
prompt_tokens: int,
completion_tokens: int,
response_id: str
):
"""Enregistre l'utilisation et vérifie les budgets"""
with self._lock:
current_time = datetime.now()
self._check_resets(current_time)
model_normalized = model.lower().replace("-", "-").replace("_", "-")
usage = TokenUsage(prompt_tokens, completion_tokens)
self._usage_today[model] += usage
self._usage_hourly[model] += usage
cost = self._calculate_cost(model, usage.total_tokens)
entry = CostEntry(
timestamp=current_time,
model=model,
prompt_tokens=prompt_tokens,
completion_tokens=completion_tokens,
cost_usd=cost
)
self._cost_history.append(entry)
if len(self._cost_history) > 10000:
self._cost_history = self._cost_history[-5000:]
self._check_alerts()
def _check_resets(self, current_time: datetime):
"""Vérifie et applique les réinitialisations de périodes"""
if current_time.date() > self._daily_reset.date():
self._usage_today.clear()
self._daily_reset = current_time.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
self._alerts_sent["daily"] = False
print("📅 Réinitialisation du compteur journalier")
if current_time.hour != self._hourly_reset.hour:
self._usage_hourly.clear()
self._hourly_reset = current_time.replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
self._alerts_sent["hourly"] = False
def _calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""Calcule le coût en USD pour un nombre de tokens"""
price_per_million = self.MODEL_PRICES.get(model, 1.0)
return (tokens / 1_000_000) * price_per_million
def _check_alerts(self):
"""Vérifie si les seuils d'alerte sont atteints"""
daily_cost = self.get_daily_cost()
hourly_cost = self.get_hourly_cost()
if daily_cost >= self.daily_budget * self.alert_threshold and not self._alerts_sent["daily"]:
self._trigger_alert("daily", daily_cost)
self._alerts_sent["daily"] = True
if hourly_cost >= self.hourly_budget * self.alert_threshold and not self._alerts_sent["hourly"]:
self._trigger_alert("hourly", hourly_cost)
self._alerts_sent["hourly"] = True
def _trigger_alert(self, period: str, current_cost: float):
"""Déclenche les callbacks d'alerte"""
alert_message = {
"type": "budget_alert",
"period": period,
"current_cost_usd": round(current_cost, 4),
"budget_usd": self.daily_budget if period == "daily" else self.hourly_budget,
"percentage": round((current_cost / (self.daily_budget if period == "daily" else self.hourly_budget)) * 100, 1),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
print(f"🚨 ALERTE {period.upper()}: {alert_message['percentage']}% du budget utilisé")
for callback in self._callbacks:
try:
callback(alert_message)
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur dans le callback d'alerte: {e}")
def on_alert(self, callback: callable):
"""Enregistre un callback pour les alertes"""
self._callbacks.append(callback)
def get_daily_cost(self) -> float:
"""Retourne le coût total du jour en USD"""
with self._lock:
return sum(
self._calculate_cost(model, usage.total_tokens)
for model, usage in self._usage_today.items()
)
def get_hourly_cost(self) -> float:
"""Retourne le coût total de l'heure en USD"""
with self._lock:
return sum(
self._calculate_cost(model, usage.total_tokens)
for model, usage in self._usage_hourly.items()
)
def get_breakdown(self) -> Dict:
"""Retourne la répartition détaillée des coûts"""
with self._lock:
daily_breakdown = {}
for model, usage in self._usage_today.items():
cost = self._calculate_cost(model, usage.total_tokens)
daily_breakdown[model] = {
"prompt_tokens": usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": usage.completion_tokens,
"total_tokens": usage.total_tokens,
"cost_usd": round(cost, 4),
"percentage": round((cost / max(0.01, self.get_daily_cost())) * 100, 1)
}
return {
"daily_total_usd": round(self.get_daily_cost(), 4),
"daily_budget_usd": self.daily_budget,
"budget_remaining_usd": round(self.daily_budget - self.get_daily_cost(), 4),
"breakdown": daily_breakdown,
"estimated_monthly_usd": round(self.get_daily_cost() * 30, 2)
}
def export_report(self, filepath: str):
"""Exporte un rapport détaillé en JSON"""
with self._lock:
report = {
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"monitoring_period": {
"daily_reset": self._daily_reset.isoformat(),
"hourly_reset": self._hourly_reset.isoformat()
},
"budgets": {
"daily_usd": self.daily_budget,
"hourly_usd": self.hourly_budget
},
**self.get_breakdown(),
"recent_usage": [
{
"timestamp": entry.timestamp.isoformat(),
"model": entry.model,
"tokens": entry.total_tokens,
"cost_usd": round(entry.cost_usd, 6)
}
for entry in self._cost_history[-100:]
]
}
with open(filepath, "w") as f:
json.dump(report, f, indent=2)
print(f"📄 Rapport exporté: {filepath}")
Intégration avec HolySheep API
class HolySheepCostMonitor(CostMonitor):
"""Extension du monitor avec intégration directe HolySheep"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str, **kwargs):
super().__init__(api_key, **kwargs)
self._client = httpx.Client(timeout=30.0)
def make_request(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
max_tokens: int = 256,
temperature: float = 0.2
) -> Dict:
"""Effectue une requête en enregistrant automatiquement l'utilisation"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": temperature
}
start_time = time.time()
response = self._client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
usage = result.get("usage", {})
self.record_usage(
model=model,
prompt_tokens=usage.get("prompt_tokens", 0),
completion_tokens=usage.get("completion_tokens", 0),
response_id=result.get("id", "")
)
return result
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
Test du monitoring
if __name__ == "__main__":
monitor = HolySheepCostMonitor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
daily_budget_usd=50.0,
hourly_budget_usd=5.0
)
def slack_alert(message: dict):
print(f"📱 Notification Slack: {message}")
monitor.on_alert(slack_alert)
# Simulation d'appels API
print("=== Test du monitoring de coûts ===")
for i in range(20):
try:
result = monitor.make_request(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": f"Requête test {i}"}],
max_tokens=100
)
print(f"✅ Requête {i+1}: {result.get('usage', {})}")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Erreur simulation: {e}")
print(f"\n📊 Coût journalier: ${monitor.get_daily_cost():.4f}")
print(f"📊 Coût horaire: ${monitor.get_hourly_cost():.4f}")
print(f"📊 Détails: {json.dumps(monitor.get_breakdown(), indent=2)}")Erreurs courantes et solutions
Après avoir déployé notre système de complétion optimisé sur HolySheep AI auprès de plusieurs équipes, j'ai catalogué les erreurs les plus fréquentes et leurs solutions éprouvées. Ces问题的根源都在于对API限流和错误处理的不当处理。
Erreur 1 : RateLimitError 429 — Limite de débit dépassée
Symptôme : L'API retourne {"error": {"code": "rate_limit_exceeded", "message": "Too many requests"}} après quelques minutes d'utilisation intensive. Cette erreur survient car HolySheep AI impose des limites de requêtes par minute selon le plan utilisé. Sur le plan gratuit, la limite est de 60 requêtes par minute ; sur le plan Pro, elle passe à 600.
Solution : Implémentez un exponential backoff avec jitter. Voici le code de retry intelligent que j'utilise en production :
import random
import time
from functools import wraps
from typing import Callable, Any, Optional
import httpx
def intelligent_retry(
max_retries: int = 5,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 60.0,
exponential_base: float = 2.0,
jitter: bool = True
):
"""
Décorateur de retry intelligent avec backoff exponentiel.
Gère spécifiquement les erreurs 429 (rate limit) et 5xx (server errors).
"""
def decorator(func: Callable) -> Callable:
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
last_exception = None
for attempt in range(max_retries + 1):
try:
return func(*args, **kwargs)
except httpx.HTTPStatusError as e:
status_code = e.response.status_code
if status_code == 429:
retry_after = e.response.headers.get("Retry-After")
if retry_after:
wait_time = float(retry_after)
else:
wait_time = base_delay * (exponential_base ** attempt)
if jitter:
wait_time *= (0.5 + random.random())
wait_time = min(wait_time, max_delay)
print(f"⚠️ Rate limit atteint. Attente de {wait_time:.1f}s "
f"(tentative {attempt + 1}/{max_retries + 1})")
time.sleep(wait_time)
last_exception = e
elif 500 <= status_code < 600:
wait_time = base_delay * (exponential_base ** attempt)
if jitter:
wait_time *= (0.5 + random.random())
print(f"⚠️ Erreur serveur {status_code}. Attente de {wait_time:.1f}s "
f"(tentative {attempt + 1}/{max_retries + 1})")
time.sleep(wait_time)
last_exception = e
else:
raise
except (httpx.ConnectError, httpx.TimeoutException) as e:
wait_time = base_delay * (exponential_base ** attempt)
if jitter:
wait_time *= (0.5 + random.random())
print(f"🌐 Erreur de connexion: {e}. Attente de {wait_time:.1f}s")
time.sleep(wait_time)
last_exception = e
raise last_exception
return wrapper
return decorator
Exemple d'utilisation avec HolySheep API
@intelligent_retry(max_retries=5, base_delay=2.0, max_delay=120.0)
def call_holysheep_api(prompt: str, model: str = "deepseek-v3.2") -> dict:
"""Appel API avec retry automatique"""
response = httpx.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 256
},
timeout=30.0
)
response.raise_for_status()
return response.json()
Test du retry
if __name__ == "__main__":
print("=== Test du système de retry ===")
# Ce test simule un appel réussi après des échecs
call_count = 0
@intelligent_retry(max_retries=3, base_delay=0.5)
def failing_then_success():
global call_count
call_count += 1
if call_count < 3:
raise httpx.HTTPStatusError(
"Rate limit",
request=httpx.Request