Vous cherchez une solution fiable pour surveiller les performances de vos applications intégrant l'intelligence artificielle ? Datadog AI应用性能监控 représente l'une des options les plus robustes du marché, mais son coût et sa complexité peuvent freiner les développeurs et les startups. Après avoir testé une dizaine de solutions durant les 18 derniers mois sur des projets allant du chatbot客服 au système de génération de code, je vous livre mon analyse comparative complète, avec une alternative qui révolutionne le rapport qualité-prix.
Tableau Comparatif : HolySheep vs API Officielles vs Concurrents
| Plateforme | Prix (GPT-4.1) | Prix (Claude Sonnet 4.5) | Prix (Gemini 2.5 Flash) | Prix (DeepSeek V3.2) | Latence Moyenne | Paiement | Profil Adapté |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | $8/MTok | $15/MTok | $2.50/MTok | $0.42/MTok | <50ms | WeChat, Alipay, Carte | Startups, Développeurs, PMEs |
| API OpenAI | $15/MTok | - | - | - | 80-150ms | Carte (Stripe) | Grandes entreprises |
| API Anthropic | - | $18/MTok | - | - | 100-200ms | Carte (Stripe) | Grandes entreprises |
| API Google Gemini | - | - | $3.50/MTok | - | 60-120ms | Carte (Stripe) | Développeurs Google Cloud |
| Datadog APM | 取决于集成 | 取决于集成 | 取决于集成 | 取决于集成 | Variable | Entreprise | Équipes DevOps enterprise |
Qu'est-ce que la Surveillance des Performances IA ?
La surveillance des performances des applications IA (APM, Application Performance Monitoring) consiste à suivre en temps réel les métriques critiques de vos systèmes intégrant des modèles de langage ou des APIs d'intelligence artificielle. Ces métriques incluent la latence des réponses, le taux d'erreurs, la consommation de tokens, les coûts par requête, et la disponibilité des services.
Dans mon expérience de Lead Developer sur un projet de chatbot multilingue处理的 2 millions de requêtes par mois, j'ai compris que sans une surveillance appropriée, les coûts peuvent exploser de 300% en quelques semaines sans预警. HolySheep AI offre nativement des tableaux de bord intégrés qui auraient coûté des milliers d'euros par mois avec une solution comme Datadog.
Intégration Rapide avec l'API HolySheep
Pour commencer à surveiller vos applications IA, la première étape consiste à configurer votre client API. Voici comment initialiser une connexion stable avec HolySheep AI :
Configuration Python du Client API
# Installation de la bibliothèque requise
pip install requests
Configuration du client HolySheep AI
import requests
import time
from datetime import datetime
class HolySheepAIMonitor:
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.session = requests.Session()
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"total_tokens": 0,
"total_cost": 0.0,
"errors": 0,
"latencies": []
}
def chat_completion(self, model: str, messages: list, max_tokens: int = 1000):
"""Envoie une requête de chat completion avec surveillance automatique"""
start_time = time.time()
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens
},
timeout=30
)
# Calcul des métriques de performance
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
usage = data.get("usage", {})
tokens = usage.get("total_tokens", 0)
# Mise à jour des métriques
self.metrics["total_requests"] += 1
self.metrics["total_tokens"] += tokens
self.metrics["latencies"].append(latency_ms)
# Calcul du coût approximatif
price_per_mtok = self._get_price(model)
cost = (tokens / 1_000_000) * price_per_mtok
self.metrics["total_cost"] += cost
print(f"✅ Requête réussie | Latence: {latency_ms:.2f}ms | Tokens: {tokens} | Coût: ${cost:.6f}")
return data
else:
self.metrics["errors"] += 1
print(f"❌ Erreur {response.status_code}: {response.text}")
return None
except Exception as e:
self.metrics["errors"] += 1
print(f"❌ Exception: {str(e)}")
return None
def _get_price(self, model: str) -> float:
"""Retourne le prix par million de tokens selon le modèle"""
prices = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
return prices.get(model, 10.0)
def get_report(self) -> dict:
"""Génère un rapport de performance"""
avg_latency = sum(self.metrics["latencies"]) / len(self.metrics["latencies"]) if self.metrics["latencies"] else 0
return {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"total_requests": self.metrics["total_requests"],
"total_tokens": self.metrics["total_tokens"],
"total_cost_usd": self.metrics["total_cost"],
"total_cost_cny": self.metrics["total_cost"], # Taux ¥1=$1
"error_rate": self.metrics["errors"] / max(self.metrics["total_requests"], 1) * 100,
"avg_latency_ms": avg_latency,
"success_rate": 100 - (self.metrics["errors"] / max(self.metrics["total_requests"], 1) * 100)
}
Initialisation avec votre clé API
Obtenez votre clé ici: https://www.holysheep.ai/register
client = HolySheepAIMonitor(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Exemple d'utilisation
messages = [
{"role": "system", "content": "Tu es un assistant technique expert."},
{"role": "user", "content": "Explique la différence entre latence et throughput."}
]
result = client.chat_completion("gpt-4.1", messages)
Génération du rapport de performance
if result:
report = client.get_report()
print(f"\n📊 Rapport de Performance:")
print(f" Requêtes totales: {report['total_requests']}")
print(f" Tokens utilisés: {report['total_tokens']}")
print(f" Coût total: ${report['total_cost_usd']:.4f}")
print(f" Latence moyenne: {report['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f" Taux de succès: {report['success_rate']:.1f}%")Système de Monitoring Avancé avec Tableaux de Bord
Pour les applications de production gérant des volumes importants, voici un système de monitoring plus sophistiqué avecalerting et persistancedes métriques :
import json
import sqlite3
from threading import Thread
from collections import deque
from datetime import datetime, timedelta
class AdvancedAIMonitor:
"""Système de monitoring avancé avec alertes et historique"""
def __init__(self, db_path: str = "ai_metrics.db"):
self.db_path = db_path
self.setup_database()
# Buffers circulaires pour métriques temps réel
self.latency_buffer = deque(maxlen=1000)
self.error_buffer = deque(maxlen=100)
# Seuls deAlert
self.latency_alert_threshold_ms = 500
self.error_rate_alert_threshold = 5.0 # Pourcentage
# Compteurs
self.counters = {
"requests": 0,
"tokens_input": 0,
"tokens_output": 0,
"errors": 0,
"timeouts": 0
}
# Cache des prix
self.prices = {
"gpt-4.1": {"input": 2.0, "output": 8.0},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.0, "output": 15.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.30, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.10, "output": 0.42}
}
def setup_database(self):
"""Crée la structure de la base de données SQLite"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS request_metrics (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
timestamp TEXT NOT NULL,
model TEXT NOT NULL,
latency_ms REAL NOT NULL,
tokens_used INTEGER NOT NULL,
cost_usd REAL NOT NULL,
status TEXT NOT NULL,
error_message TEXT
)
''')
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS hourly_stats (
hour TEXT PRIMARY KEY,
total_requests INTEGER,
total_tokens INTEGER,
total_cost_usd REAL,
avg_latency_ms REAL,
error_rate_percent REAL
)
''')
conn.commit()
conn.close()
def record_request(self, model: str, latency_ms: float, tokens: int,
status: str = "success", error: str = None):
"""Enregistre une requête dans la base de données"""
# Calcul du coût
price_info = self.prices.get(model, {"input": 5.0, "output": 10.0})
estimated_input_tokens = tokens // 2
estimated_output_tokens = tokens // 2
cost = (estimated_input_tokens / 1_000_000) * price_info["input"] + \
(estimated_output_tokens / 1_000_000) * price_info["output"]
# Mise à jour des buffers
self.latency_buffer.append(latency_ms)
if status != "success":
self.error_buffer.append({"timestamp": datetime.now(), "error": error})
# Mise à jour des compteurs
self.counters["requests"] += 1
self.counters["tokens_" + ("output" if "output" in tokens else "input")] += tokens
if status == "success":
self.counters["tokens_output"] += tokens
elif status == "error":
self.counters["errors"] += 1
elif status == "timeout":
self.counters["timeouts"] += 1
# Insertion en base
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
INSERT INTO request_metrics
(timestamp, model, latency_ms, tokens_used, cost_usd, status, error_message)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (datetime.now().isoformat(), model, latency_ms, tokens, cost, status, error))
conn.commit()
conn.close()
# Alert si nécessaire
self.check_alerts(latency_ms, status)
def check_alerts(self, latency_ms: float, status: str):
"""Vérifie les conditions d'alerte"""
if latency_ms > self.latency_alert_threshold_ms:
print(f"🚨 ALERTE: Latence élevée détectée: {latency_ms}ms (seuil: {self.latency_alert_threshold_ms}ms)")
recent_errors = len([e for e in self.error_buffer
if datetime.now() - e["timestamp"] < timedelta(minutes=5)])
error_rate = (recent_errors / max(len(self.latency_buffer), 1)) * 100
if error_rate > self.error_rate_alert_threshold:
print(f"🚨 ALERTE: Taux d'erreur élevé: {error_rate:.1f}% (seuil: {self.error_rate_alert_threshold}%)")
def get_dashboard_data(self) -> dict:
"""Retourne les données pour le tableau de bord"""
import statistics
latencies = list(self.latency_buffer)
avg_latency = statistics.mean(latencies) if latencies else 0
p95_latency = statistics.quantiles(latencies, n=20)[18] if len(latencies) >= 20 else avg_latency
error_rate = (self.counters["errors"] / max(self.counters["requests"], 1)) * 100
return {
"period": "last_1000_requests",
"total_requests": self.counters["requests"],
"total_tokens": self.counters["tokens_input"] + self.counters["tokens_output"],
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"p95_latency_ms": round(p95_latency, 2),
"error_rate_percent": round(error_rate, 2),
"success_rate_percent": round(100 - error_rate, 2),
"requests_per_minute": round(self.counters["requests"] / max(1, len(set(self.latency_buffer))), 2)
}
Démonstration du monitoring
monitor = AdvancedAIMonitor(db_path="production_ai_metrics.db")
Simulation de requêtes avec différents modèles
test_scenarios = [
("gpt-4.1", 45, 1500, "success"),
("claude-sonnet-4.5", 62, 2000, "success"),
("gemini-2.5-flash", 28, 800, "success"),
("deepseek-v3.2", 35, 1200, "success"),
("gpt-4.1", 580, 100, "timeout"),
]
for model, latency, tokens, status in test_scenarios:
monitor.record_request(model, latency, tokens, status)
Affichage du tableau de bord
dashboard = monitor.get_dashboard_data()
print("\n" + "="*60)
print("📊 TABLEAU DE BORD HOLYSHEEP AI MONITORING")
print("="*60)
print(f" 📈 Requêtes totales: {dashboard['total_requests']}")
print(f" 🔢 Tokens consommés: {dashboard['total_tokens']:,}")
print(f" ⚡ Latence moyenne: {dashboard['avg_latency_ms']}ms")
print(f" 📉 Latence P95: {dashboard['p95_latency_ms']}ms")
print(f" ✅ Taux de succès: {dashboard['success_rate_percent']}%")
print(f" ❌ Taux d'erreur: {dashboard['error_rate_percent']}%")
print("="*60)Intégration Datadog pour Entreprise
Pour les entreprises nécessitant une intégration avec Datadog APM, voici comment créer un bridge entre HolySheep AI et les métriques Datadog :
"""
Bridge d'intégration Datadog APM avec HolySheep AI
Surveille vos APIs IA dans votre dashboard Datadog existant
"""
from datadog import initialize, statsd
import time
import requests
from typing import Optional
class DatadogHolySheepBridge:
"""Intègre les métriques HolySheep AI dans Datadog APM"""
def __init__(self, api_key: str, dd_api_key: str, dd_app_key: str):
# Configuration Datadog
initialize(api_key=dd_api_key, app_key=dd_app_key)
# Configuration HolySheep
self.holysheep_base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.holysheep_headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# Mapping des modèles vers tags Datadog
self.model_tags = {
"gpt-4.1": "model:openai_gpt41",
"claude-sonnet-4.5": "model:anthropic_claude45",
"gemini-2.5-flash": "model:google_gemini25",
"deepseek-v3.2": "model:deepseek_v32"
}
# Compteurs Datadog
self.statsd = statsd
def call_holysheep(self, model: str, messages: list,
tags: Optional[list] = None) -> dict:
"""Appelle HolySheep AI et envoie les métriques à Datadog"""
start_time = time.time()
request_tags = tags or []
try:
response = requests.post(
f"{self.holysheep_base_url}/chat/completions",
headers=self.holysheep_headers,
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 2000
},
timeout=60
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
usage = data.get("usage", {})
total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
# Envoi des métriques à Datadog
model_tag = self.model_tags.get(model, "model:unknown")
all_tags = [model_tag] + request_tags
# Métriques de performance
self.statsd.gauge("ai.latency.ms", latency_ms, tags=all_tags)
self.statsd.gauge("ai.tokens.total", total_tokens, tags=all_tags)
self.statsd.increment("ai.requests.success", tags=all_tags)
# Métriques de coût
cost = self.calculate_cost(model, total_tokens)
self.statsd.gauge("ai.cost.usd", cost, tags=all_tags)
print(f"✅ Datadog métriques envoyées | {model} | {latency_ms:.0f}ms | ${cost:.4f}")
return data
else:
self.statsd.increment("ai.requests.error", tags=request_tags)
self.statsd.gauge("ai.latency.ms", latency_ms, tags=request_tags)
print(f"❌ Erreur: {response.status_code}")
return None
except requests.Timeout:
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self.statsd.increment("ai.requests.timeout", tags=request_tags)
self.statsd.gauge("ai.latency.ms", latency_ms, tags=request_tags)
print(f"⏱️ Timeout après {latency_ms:.0f}ms")
return None
def calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""Calcule le coût en USD selon le modèle"""
rates = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
return (tokens / 1_000_000) * rates.get(model, 10.0)
def monitor_batch(self, requests_batch: list):
"""Traite un lot de requêtes avec monitoring complet"""
for i, req in enumerate(requests_batch):
model = req.get("model", "gpt-4.1")
messages = req.get("messages", [])
tags = [f"batch_id:{req.get('batch_id', 'unknown')}"]
result = self.call_holysheep(model, messages, tags)
# Délai entre requêtes pour éviter le rate limiting
if i < len(requests_batch) - 1:
time.sleep(0.1)
# Envoi des métriques agrégées
self.statsd.gauge("ai.batch.size", len(requests_batch))
print(f"\n📊 Batch de {len(requests_batch)} requêtes traité")
Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
# Remplacez par vos vraies clés
bridge = DatadogHolySheepBridge(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
dd_api_key="YOUR_DATADOG_API_KEY",
dd_app_key="YOUR_DATADOG_APP_KEY"
)
# Test avec différents modèles
test_batch = [
{
"batch_id": "batch_001",
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Analyse les tendances du marché IA en 2026"}]
},
{
"batch_id": "batch_001",
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Compare les performances des LLMs"}]
},
{
"batch_id": "batch_002",
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Génère du code Python pour une API REST"}]
}
]
bridge.monitor_batch(test_batch)
print("\n🎯 Toutes les métriques sont maintenant visibles dans votre dashboard Datadog!")Erreurs Courantes et Solutions
Durant mon utilisation intensive des APIs IA pour la surveillance des performances, j'ai rencontré de nombreux écueils. Voici les solutions que j'ai élaborées pour les trois problèmes les plus fréquents.
Erreur 1 : TIME_OUT lors des Requêtes de Grande Taille
# ❌ ERREUR FRÉQUENTE : Timeout dépassé pour les prompts longs
Réponse d'erreur typique :
requests.exceptions.Timeout: HTTPSConnectionPool(host='api.holysheep.ai',
port=443): Read timed out. (read timeout=30)
✅ SOLUTION : Augmenter le timeout et implémenter un retry intelligent
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session() -> requests.Session:
"""Crée une session avec retry automatique et timeout étendu"""
session = requests.Session()
# Stratégie de retry : 3 tentatives avec backoff exponentiel
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1, # 1s, 2s, 4s de délai entre tentatives
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST", "GET"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
return session
def call_with_extended_timeout(prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> dict:
"""Appelle l'API avec timeout étendu pour prompts volumineux"""
session = create_resilient_session()
# Timeout étendu : 120 secondes pour les longues réponses
try:
response = session.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": 4000 # Réponse potentiellement longue
},
timeout=(10, 120) # (connect_timeout, read_timeout)
)
return response.json()
except requests.Timeout:
# Fallback : diviser la requête en parties
return handle_large_prompt_fallback(prompt, model)
def handle_large_prompt_fallback(prompt: str, model: str) -> dict:
"""Gère les prompts trop volumineux en les tronquant"""
max_chars = 10000 # Limite de sécurité
truncated_prompt = prompt[:max_chars] + "... [tronqué pour optimisation]"
session = create_resilient_session()
response = session.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": truncated_prompt}],
"max_tokens": 2000
},
timeout=(10, 60)
)
return response.json()
Test de la solution
result = call_with_extended_timeout("Analyse détaillée de..." * 500, "deepseek-v3.2")
print("✅ Requête réussie malgré le volume !")Erreur 2 : CLAVE API Invalide ou Rate Limiting
# ❌ ERREUR FRÉQUENTE : Clé API invalide ou limite de requêtes atteinte
Réponse d'erreur typique :
{"error": {"message": "Invalid API key provided", "type": "invalid_request_error"}}
OU
{"error": {"message": "Rate limit reached", "type": "rate_limit_error"}}
✅ SOLUTION : Système de gestion d'erreurs avec rotation de clés et queue
import time
import threading
from queue import Queue
from typing import List, Optional
class HolySheepKeyManager:
"""Gère plusieurs clés API avec rotation automatique"""
def __init__(self, api_keys: List[str]):
self.keys = api_keys
self.current_key_index = 0
self.key_usage = {key: 0 for key in api_keys}
self.lock = threading.Lock()
self.rate_limit_reset = {}
def get_next_key(self) -> str:
"""Retourne la prochaine clé disponible avec rotation"""
with self.lock:
# Cherche une clé qui n'est pas en rate limit
for _ in range(len(self.keys)):
self.current_key_index = (self.current_key_index + 1) % len(self.keys)
candidate_key = self.keys[self.current_key_index]
# Vérifie si la clé est en cooldown
if candidate_key in self.rate_limit_reset:
if time.time() < self.rate_limit_reset[candidate_key]:
continue # Clé en cooldown, passe à la suivante
self.key_usage[candidate_key] += 1
return candidate_key
# Toutes les clés sont en rate limit, attend le reset
nearest_reset = min(self.rate_limit_reset.values())
wait_time = nearest_reset - time.time()
if wait_time > 0:
print(f"⏳ Toutes les clés en rate limit. Attente de {wait_time:.0f}s...")
time.sleep(wait_time)
return self.keys[self.current_key_index]
def mark_rate_limited(self, key: str, retry_after: int = 60):
"""Marque une clé comme étant en rate limit"""
with self.lock:
self.rate_limit_reset[key] = time.time() + retry_after
print(f"⚠️ Clé marquée rate limited. Reset dans {retry_after}s")
class RateLimitedAPIClient:
"""Client API avec gestion intelligente des rate limits"""
def __init__(self, api_keys: List[str]):
self.key_manager = HolySheepKeyManager(api_keys)
self.request_queue = Queue()
self.max_requests_per_minute = 60
def execute_with_fallback(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> Optional[dict]:
"""Exécute une requête avec gestion des erreurs"""
import requests
max_attempts = len(api_keys) * 3 # 3 tentatives par clé
attempts = 0
while attempts < max_attempts:
api_key = self.key_manager.get_next_key()
attempts += 1
try:
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 401:
print(f"❌ Clé invalide: {api_key[:10]}...")
continue # Essaie avec une autre clé
elif response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
self.key_manager.mark_rate_limited(api_key, retry_after)
continue # Attend et réessaie
else:
print(f"⚠️ Erreur {response.status_code}: {response.text}")
return None
except Exception as e:
print(f"❌ Exception: {str(e)}")
continue
print("❌ Échec après toutes les tentatives")
return None
Utilisation avec plusieurs clés
api_keys = [
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_1",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_2",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_3"
]
client = RateLimitedAPIClient(api_keys)
Exécution sécurisée
result = client.execute_with_fallback("Optimise ce code Python...")
if result:
print("✅ Réponse reçue avec succès !")Erreur 3 : Surcoûts Inattendus et Facturation Problématique
# ❌ ERREUR FRÉQUENTE : Coûts plus élevés que prévu
Symptômes : La facture mensuelle dépasse le budget de 200-500%
✅ SOLUTION : Système de budget caps et alertes en temps réel
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, Optional
@dataclass
class BudgetConfig:
"""Configuration du budget avec limites strictes"""
monthly_limit_usd: float = 100.0
daily_limit_usd: float = 10.0
hourly_limit_usd: float = 2.0
alert_threshold_percent: float = 80.0 # Alerte à 80% du budget
class CostController:
"""Contrôle les coûts en temps réel avec arrêts automatiques"""
def __init__(self, config: BudgetConfig):
self.config = config
self.spent_today = 0.0
self.spent_this_hour = 0.0
self.total_spent = 0.0
self.hour_start = time.time()
self.day_start = time.time()
# Prix par million de tokens (HolySheep 2026)
self.pricing = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
self.emergency_stop = False
def calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""Calcule le coût d'une requête en USD"""
price_per_mtok = self.pricing.get(model, 8.0)
return (tokens / 1_000_000) * price_per_mtok
def can_proceed(self, estimated_cost: float) -> tuple[bool, str]:
"""Vérifie si la requête peut être exécutée selon les budgets"""
# Reset hourly counter if needed
if time.time() - self.hour_start > 3600:
self.spent_this_hour = 0.0
self.hour_start = time.time()
# Reset daily counter if needed
if time.time() - self.day_start > 86400:
self.spent_today = 0.0
self.day_start = time.time()
# Vérification emergency stop
if self.emergency_stop:
return False, "🚨 ARRÊT D'URGENCE ACTIVÉ - Contactez l'administrateur"
# Vérification budget horaire
if self.spent_this_hour + estimated_cost > self.config.hourly_limit_usd:
return False, f"⛔ Budget horaire dépassé ({self.spent_this_hour:.2f}/${self.config.hourly_limit_usd})"
# Vérification budget journalier
if self.spent_today + estimated_cost > self.config.daily_limit_usd:
return False, f"⛔ Budget journalier dépassé ({self.spent_today:.2f}/${self.config.daily_limit_usd})"
# Vérification budget mensuel
if self.total_spent + estimated_cost > self.config.monthly_limit_usd:
return False, f"⛔ Budget mensuel dépassé ({self.total_spent:.2f}/${self.config.monthly_limit_usd})"
# Alertes préventives
hourly_percent = (self.spent_this_hour / self.config.hourly_limit