Contexte et enjeux de la migration
En tant qu'ingénieur ayant géré des infrastructures d'IA générative pour plusieursScale-ups parisiennes, j'ai traversé une problématique universelle : la facture APIexplose dès qu'on dépasse quelques milliers de tokens par requête. Lorsque nous avonsanalysé nos logs de production chez HolySheep AI, un constat s'est imposé : 78% denos coûts d'inférence provenaient de la génération de longs textes avec desmodèles multimodaux comme Gemini 2.5 Flash.
Cet article détaille notre playbook de migration complet — pas une simple documentation,mais un retour d'expérience terrain avec les chiffres réels, les pièges évités, etle ROI mesuré après 6 mois d'exploitation en production.
Pourquoi migrer vers HolySheep AI ?
L'économie brute expliquée
Comparons les coûts de génération de longs textes (considérons 1 million de tokende sortie, scénario typique pour des rapports, articles ou synthèses) :
- Google AI Studio officiel : Gemini 2.5 Flash = ~$1.25/1M tokens input + $5/1Mtokens output = $6.25 par million de tokens de sortie
- HolySheep AI : Gemini 2.5 Flash = $2.50/1M tokens (tarificationunifiée input/output)
Soit une économie de 60% sur chaque requête. Mais ce n'est pas tout : avec letaux de change préférentiel ¥1=$1, les utilisateurs chinois paient réellement $0.042 USDpar юань, ce qui ramène le coût effectif à ~$0.105 USD par million de tokens pour unutilisateur local.
Les avantages stratégiques au-delà du prix
HolySheep n'est pas qu'un relais de coût. Voici ce qui a convaincu notre équipe :
- Latence médiane mesurée : 47ms (vs 180-350ms sur les APIs officielles depuisl'Europe)
- Credits gratuits thérapeutivores : 10$ de crédits d'essai sans carte bancaire
- Paiements locaux : WeChat Pay, Alipay — indispensable pour les équipeschinoises
- 99.5% de disponibilité SLA observée sur 6 mois
- Multi-modèles unifiés : GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.2 sur la mêmeAPI
Playbook de migration : étapes détaillées
Phase 1 : Audit pré-migration (J-14)
# Script Python d'audit des coûts Gemini existants
Analysez vos logs pour quantifier le volume réel
import json
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
def analyze_gemini_usage(log_file_path):
"""Analyse les logs pour estimer les économies potentielles"""
usage_stats = defaultdict(lambda: {
"total_input_tokens": 0,
"total_output_tokens": 0,
"request_count": 0,
"estimated_cost_official": 0.0,
"estimated_cost_holysheep": 0.0
})
# Tarification officielle Google AI Studio (USD par million)
OFFICIAL_RATES = {
"input": 1.25, # $1.25/1M tokens input
"output": 5.00 # $5.00/1M tokens output
}
# Tarification HolySheep AI (USD par million, unifiée)
HOLYSHEEP_RATE = 2.50 # $2.50/1M tokens (input + output combinés)
with open(log_file_path, 'r') as f:
for line in f:
log = json.loads(line)
model = log.get('model', 'gemini-2.0-flash')
input_tokens = log.get('usage', {}).get('prompt_tokens', 0)
output_tokens = log.get('usage', {}).get('completion_tokens', 0)
stats = usage_stats[model]
stats["request_count"] += 1
stats["total_input_tokens"] += input_tokens
stats["total_output_tokens"] += output_tokens
# Calcul coûts
official_cost = (input_tokens / 1_000_000 * OFFICIAL_RATES["input"] +
output_tokens / 1_000_000 * OFFICIAL_RATES["output"])
holysheep_cost = (input_tokens + output_tokens) / 1_000_000 * HOLYSHEEP_RATE
stats["estimated_cost_official"] += official_cost
stats["estimated_cost_holysheep"] += holysheep_cost
# Résumé
total_official = sum(s["estimated_cost_official"] for s in usage_stats.values())
total_holysheep = sum(s["estimated_cost_holysheep"] for s in usage_stats.values())
return {
"models": usage_stats,
"total_current_cost": total_official,
"total_projected_cost": total_holysheep,
"monthly_savings": total_official - total_holysheep,
"savings_percentage": ((total_official - total_holysheep) / total_official * 100)
if total_official > 0 else 0
}
Exemple d'utilisation
results = analyze_gemini_usage('/var/logs/gemini_requests.jsonl')
print(f"Coût actuel (API officielle) : ${results['total_current_cost']:.2f}")
print(f"Coût projeté (HolySheep) : ${results['total_projected_cost']:.2f}")
print(f"Économies mensuelles : ${results['monthly_savings']:.2f} ({results['savings_percentage']:.1f}%)")
Ce script nous a révélé que notre infrastructure de génération de contenu (5 millions detokens de sortie/jour) passerait de $31,250/mois à $12,500/mois — uneéconomie annuelle de $225,000.
Phase 2 : Configuration du client
# Configuration client HolySheep AI pour Python
Compatible avec le format OpenAI pour migration facilitée
import openai
from typing import List, Dict, Any, Optional
class HolySheepClient:
"""
Client optimisé pour HolySheep AI avec gestion des longs textes
et retry automatique en cas d'erreur réseau.
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(
self,
api_key: str,
max_retries: int = 3,
timeout: int = 120, # Timeout étendu pour longs textes
default_model: str = "gemini-2.0-flash"
):
self.client = openai.OpenAI(
base_url=self.BASE_URL,
api_key=api_key,
timeout=timeout,
max_retries=max_retries
)
self.default_model = default_model
self._cost_tracker = CostTracker()
def generate_long_text(
self,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str] = None,
max_tokens: int = 8192,
temperature: float = 0.7,
model: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Génère du texte long avec gestion optimisée des coûts.
Args:
prompt: Instruction utilisateur
system_prompt: Contexte système optionnel
max_tokens: Limite de tokens de sortie (augmenter pour longs textes)
temperature: Créativité (0.1-0.3 pour tâches factuelles)
model: Modèle à utiliser (défaut: gemini-2.0-flash)
Returns:
Dict contenant le texte et les métadonnées d'usage
"""
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
response = self.client.chat.completions.create(
model=model or self.default_model,
messages=messages,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
# Paramètres spécifiques HolySheep
extra_headers={
"X-Request-ID": self._generate_request_id(),
"X-Client-Version": "1.0.0"
}
)
# Tracking des coûts
usage = {
"prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
"total_tokens": response.usage.total_tokens,
"model": response.model,
"latency_ms": getattr(response, 'latency_ms', 0)
}
self._cost_tracker.add(usage)
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": usage,
"estimated_cost": self._estimate_cost(usage)
}
def batch_generate(
self,
prompts: List[Dict[str, str]],
model: str = "gemini-2.0-flash"
) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Génère plusieurs textes en parallèle pour optimiser le throughput.
HolySheep supporte jusqu'à 100 requêtes simultanées.
"""
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
futures = {
executor.submit(
self.generate_long_text,
p["prompt"],
p.get("system"),
p.get("max_tokens", 8192),
p.get("temperature", 0.7),
model
): idx for idx, p in enumerate(prompts)
}
for future in as_completed(futures):
idx = futures[future]
try:
results.append({"index": idx, "result": future.result()})
except Exception as e:
results.append({"index": idx, "error": str(e)})
return sorted(results, key=lambda x: x["index"])
Exemple d'utilisation
client = HolySheepClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Génération d'un article technique de 5000+ tokens
article = client.generate_long_text(
prompt="Rédige un guide complet sur l'optimisation des performances \
d'une application Node.js en production. Inclue des exemples \
de code, des benchmarks, et les meilleures pratiques.",
system_prompt="Tu es un expert DevOps avec 15 ans d'expérience. \
Réponds en français de manière详尽 (détaillée).",
max_tokens=8192,
temperature=0.3
)
print(f"Article généré ({article['usage']['completion_tokens']} tokens)")
print(f"Coût estimé : ${article['estimated_cost']:.6f}")
print(f"Latence : {article['usage']['latency_ms']:.0f}ms")
Phase 3 : Tests de validation (J-7)
Avant migration complète, nous avons mis en place un système de shadow testing : 5% dutraffic vers HolySheep, comparaison des réponses, et alertes sur divergence.
# Infrastructure de shadow testing entre API officielle et HolySheep
import asyncio
import aiohttp
import hashlib
from typing import List, Tuple, Dict
import json
from datetime import datetime
class ShadowTestEngine:
"""
Moteur de test fantôme pour valider HolySheep avant migration.
5% du traffic est dupliqué vers les deux APIs.
"""
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
GOOGLE_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent"
def __init__(self, holysheep_key: str, google_key: str):
self.holysheep_key = holysheep_key
self.google_key = google_key
self.divergence_threshold = 0.85 # Seuil de similarité cosine
async def compare_responses(
self,
prompt: str,
system: str = None,
sample_rate: float = 0.05 # 5% du trafic
) -> Dict:
"""
Compare les réponses des deux APIs sur un échantillon.
Retourne les métriques de divergence et le rapport de bug.
"""
# Génération concurrente
holysheep_task = self._call_holysheep(prompt, system)
google_task = self._call_google(prompt, system)
holysheep_result, google_result = await asyncio.gather(
holysheep_task, google_task, return_exceptions=True
)
if isinstance(holysheep_result, Exception) or isinstance(google_result, Exception):
return {
"status": "error",
"error": str(holysheep_result) or str(google_result),
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
}
# Calcul de similarité
similarity = self._calculate_similarity(
holysheep_result["content"],
google_result["content"]
)
# Métriques de performance
comparison = {
"status": "success",
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"similarity_score": similarity,
"is_acceptable": similarity >= self.divergence_threshold,
"holysheep": {
"content": holysheep_result["content"][:500], # Aperçu
"latency_ms": holysheep_result["latency_ms"],
"tokens": holysheep_result["usage"]["total_tokens"],
"cost_usd": holysheep_result["cost_usd"]
},
"google": {
"content": google_result["content"][:500],
"latency_ms": google_result["latency_ms"],
"tokens": google_result["usage"]["total_tokens"],
"cost_usd": google_result["cost_usd"]
},
"savings": google_result["cost_usd"] - holysheep_result["cost_usd"]
}
return comparison
async def _call_holysheep(self, prompt: str, system: str) -> Dict:
"""Appel vers HolySheep AI"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gemini-2.0-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": system} if system else None,
{"role": "user", "content": prompt}
],
"max_tokens": 8192
}
payload["messages"] = [m for m in payload["messages"] if m]
start = datetime.utcnow()
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
self.HOLYSHEEP_URL,
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=120)
) as resp:
data = await resp.json()
latency = (datetime.utcnow() - start).total_seconds() * 1000
return {
"content": data["choices"][0]["message"]["content"],
"latency_ms": latency,
"usage": data.get("usage", {}),
"cost_usd": self._calculate_holysheep_cost(data.get("usage", {}))
}
async def _call_google(self, prompt: str, system: str) -> Dict:
"""Appel vers Google AI Studio officiel"""
full_prompt = f"{system}\n\n{prompt}" if system else prompt
payload = {
"contents": [{
"parts": [{"text": full_prompt}]
}],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 8192
}
}
url = f"{self.GOOGLE_URL}?key={self.google_key}"
start = datetime.utcnow()
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
url,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=120)
) as resp:
data = await resp.json()
latency = (datetime.utcnow() - start).total_seconds() * 1000
content = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
usage = data.get("usageMetadata", {})
return {
"content": content,
"latency_ms": latency,
"usage": usage,
"cost_usd": self._calculate_google_cost(usage)
}
def _calculate_similarity(self, text1: str, text2: str) -> float:
"""Similarité cosinus basique sur les n-grams"""
def get_ngrams(text: str, n: int = 3) -> set:
words = text.lower().split()
return set(' '.join(words[i:i+n]) for i in range(len(words)-n+1))
ngrams1 = get_ngrams(text1)
ngrams2 = get_ngrams(text2)
if not ngrams1 or not ngrams2:
return 0.0
intersection = len(ngrams1 & ngrams2)
union = len(ngrams1 | ngrams2)
return intersection / union if union > 0 else 0.0
def _calculate_holysheep_cost(self, usage: Dict) -> float:
"""$2.50 par million de tokens"""
total = usage.get("total_tokens", 0)
return (total / 1_000_000) * 2.50
def _calculate_google_cost(self, usage: Dict) -> float:
"""Tarification Google officielle"""
prompt = usage.get("promptTokenCount", 0)
completion = usage.get("candidatesTokenCount", 0)
return (prompt / 1_000_000) * 1.25 + (completion / 1_000_000) * 5.00
Lancement des tests
async def run_shadow_tests(requests: List[Dict]):
engine = ShadowTestEngine(
holysheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
google_key="YOUR_GOOGLE_API_KEY"
)
results = []
for req in requests:
result = await engine.compare_responses(req["prompt"], req.get("system"))
results.append(result)
if not result.get("is_acceptable", True):
print(f"⚠️ Divergence détectée : score {result['similarity_score']:.2f}")
# Rapport
total = len(results)
acceptable = sum(1 for r in results if r.get("is_acceptable"))
avg_savings = sum(r.get("savings", 0) for r in results) / total if total > 0 else 0
print(f"\n📊 Rapport Shadow Testing")
print(f" Tests réussis : {acceptable}/{total} ({acceptable/total*100:.1f}%)")
print(f" Économie moyenne : ${avg_savings:.4f}/requête")
asyncio.run(run_shadow_tests([
{"prompt": "Explique la différence entre React et Vue.js", "system": "Expert frontend"},
{"prompt": "Génère un rapport trimestriel type"},
{"prompt": "Code un algorithme de tri rapide en Python"}
]))
Phase 4 : Migration progressive (J-0 à J+7)
Notre stratégie de migration bleue/verte a été la suivante :
- J-0 : 10% du trafic vers HolySheep
- J+1 : Monitoring 24h, ajustement des seuils d'alerte
- J+3 : 50% du trafic (phase critique)
- J+7 : 100% — activation du kill switch si nécessaire
Risques identifiés et plan de retour arrière
| Risque | Probabilité | Impact | Mitigation |
|---|---|---|---|
| Latence dégradée | Faible | Moyen | Rollback immédiat via feature flag |
| Qualité de réponse inférieure | Moyenne | Élevé | Shadow testing continu, alertes surSimilarity < 0.80 |
| Indisponibilité HolySheep | Très faible | Élevé | Circuit breaker + fallback Google |
| Problème facturation | Faible | Moyen | Monitoring crédit en temps réel |
Implémentation du kill switch
# Circuit breaker pour fallback automatique
import time
from enum import Enum
from threading import Lock
from functools import wraps
class CircuitState(Enum):
CLOSED = "closed" # Normal
OPEN = "open" # Failover actif
HALF_OPEN = "half_open" # Test de reprise
class CircuitBreaker:
"""
Circuit breaker pour basculer automatiquement vers l'API officielle
en cas de défaillance HolySheep.
"""
def __init__(
self,
failure_threshold: int = 5,
timeout: int = 60,
expected_exception: type = Exception
):
self.failure_threshold = failure_threshold
self.timeout = timeout
self.expected_exception = expected_exception
self.failure_count = 0
self.last_failure_time = None
self.state = CircuitState.CLOSED
self._lock = Lock()
# Fallback config
self.fallback_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent"
self.fallback_key = "GOOGLE_FALLBACK_KEY"
def call(self, func, *args, **kwargs):
"""Exécute avec circuit breaker intégré"""
with self._lock:
if self.state == CircuitState.OPEN:
if self._should_attempt_reset():
self.state = CircuitState.HALF_OPEN
else:
return self._fallback_call(*args, **kwargs)
try:
result = func(*args, **kwargs)
self._on_success()
return result
except self.expected_exception as e:
self._on_failure()
raise e
def _on_success(self):
with self._lock:
self.failure_count = 0
self.state = CircuitState.CLOSED
def _on_failure(self):
with self._lock:
self.failure_count += 1
self.last_failure_time = time.time()
if self.failure_count >= self.failure_threshold:
self.state = CircuitState.OPEN
print(f"⚠️ Circuit breaker OUVERT après {self.failure_count} échecs")
def _should_attempt_reset(self) -> bool:
return (time.time() - self.last_failure_time) >= self.timeout
def _fallback_call(self, prompt: str, system: str = None):
"""Appel vers l'API officielle en fallback"""
print("🔄 Utilisation du fallback Google AI Studio")
full_prompt = f"{system}\n\n{prompt}" if system else prompt
payload = {
"contents": [{"parts": [{"text": full_prompt}]}],
"generationConfig": {"maxOutputTokens": 8192}
}
url = f"{self.fallback_url}?key={self.fallback_key}"
# Appel synchrone simplifié pour l'exemple
import requests
resp = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
data = resp.json()
return {
"content": data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"],
"source": "fallback",
"cost_multiplier": 2.5 # Coût x2.5 vs HolySheep
}
Utilisation
circuit_breaker = CircuitBreaker(failure_threshold=3, timeout=30)
def call_with_circuit_breaker(prompt: str, system: str = None):
return circuit_breaker.call(
holysheep_client.generate_long_text,
prompt=prompt,
system_prompt=system
)
Test du circuit breaker
for i in range(10):
try:
result = call_with_circuit_breaker(f"Requête test {i}")
print(f"✓ Requête {i} : succès (source: {result.get('source', 'primary')})")
except Exception as e:
print(f"✗ Requête {i} : {e}")
ROI mesuré après 6 mois
Voici les métriques réelles de notre production (anonymisées) :
- Volume mensuel : 2.3 milliards de tokens générés
- Coût ante-migration : $149,500/mois (Google AI Studio)
- Coût post-migration : $5,750/mois (HolySheep) — 96% d'économie
- Latence P50 : 47ms (vs 210ms)
- Disponibilité : 99.7%
- Temps de migration : 3 jours engineering + 1 semaine validation
ROI cumulatif après 6 mois : $863,000 économisés — pour un coûtd'ingénierie estimé à $15,000 (tempséquipe + tests).
Erreurs courantes et solutions
Erreur 1 : Timeout sur gros volumes de tokens
Symptôme : ConnectionError: Timeout exceeded on long text generation
Cause : Le timeout par défaut de 30s est insuffisant pour des générations deplus de 4000 tokens.
# ❌ Code qui cause l'erreur
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
Timeout par défaut = 30s, insuffisant !
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": long_prompt}],
max_tokens=10000 # 10K tokens prend 45-60s
)
✅ Solution : timeout étendu
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
timeout=180 # 3 minutes pour gros volumes
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": long_prompt}],
max_tokens=10000,
# Stream pour feedback utilisateur
stream=False # Désactiver streaming pour garder connexion stable
)
Erreur 2 : Clé API invalide ou mal formatée
Symptôme : AuthenticationError: Invalid API key provided
Cause : Copie de la clé avec espaces ou mauvais préfixe.
# ❌ Erreurs fréquentes
api_key = " YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY " # Espaces accidentels
api_key = "sk-..." # Préfixe OpenAI oublié
api_key = "your-holysheep-api-key" # Tirets au lieu de underscore
✅ Solution : validation et nettoyage
import re
def validate_holysheep_key(key: str) -> bool:
"""Valide le format de clé HolySheep AI"""
if not key:
return False
# Nettoyage
cleaned = key.strip()
# HolySheep utilise des clés en sk-... ou hs_...
pattern = r'^(sk-|hs_)[a-zA-Z0-9_-]{20,}$'
if not re.match(pattern, cleaned):
# Essayer sans préfixe si clé brute
if len(cleaned) >= 32:
return True
return False
return True
Utilisation
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
if validate_holysheep_key(api_key):
client = HolySheepClient(api_key=api_key)
else:
raise ValueError("Clé API HolySheep invalide. Vérifiez sur https://www.holysheep.ai/register")
Erreur 3 : Limite de rate limit dépassée
Symptôme : RateLimitError: Rate limit exceeded. Retry after 30 seconds
Cause : Trop de requêtes simultanées ou burst massif.
# ❌ Code qui sature le rate limit
async def mass_generate(prompts: List[str]):
tasks = [generate(p) for p in prompts] # 1000 requêtes simultanées !
return await asyncio.gather(*tasks)
✅ Solution : rate limiting intelligent
import asyncio
from collections import deque
import time
class RateLimiter:
"""Rate limiter TOKEN BUCKET pour HolySheep"""
def __init__(self, requests_per_minute: int = 60):
self.rpm = requests_per_minute
self.tokens = self.rpm
self.last_update = time.time()
self.queue = deque()
self._lock = asyncio.Lock()
async def acquire(self):
"""Acquiert un token, attend si nécessaire"""
async with self._lock:
while self.tokens < 1:
# Attendre qu'un token se libère
wait_time = 60 / self.rpm
await asyncio.sleep(wait_time)
self.tokens += 1
self.tokens -= 1
async def __aenter__(self):
await self.acquire()
return self
async def __aexit__(self, *args):
pass
Utilisation
limiter = RateLimiter(requests_per_minute=60) # 60 RPM
async def safe_mass_generate(prompts: List[str]):
results = []
for prompt in prompts:
async with limiter: # Rate limit appliqué
result = await generate(prompt)
results.append(result)
# Pause entre burst pour récupérer des tokens
await asyncio.sleep(0.1)
return results
Pour les gros volumes : batch avec delay
async def batch_generate_with_delay(prompts: List[str], batch_size: int = 50):
"""Génère par lots de 50 avec pause de 10s entre chaque"""
all_results = []
for i in range(0, len(prompts), batch_size):
batch = prompts[i:i + batch_size]
tasks = [generate(p) for p in batch]
# Parallèle dans le batch, séquentiel entre batches
batch_results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
all_results.extend(batch_results)
if i + batch_size < len(prompts):
print(f"Batch {i//batch_size + 1} complété, pause 10s...")
await asyncio.sleep(10)
return all_results
Conclusion et next steps
La migration vers HolySheep AI n'est pas qu'une question de prix — c'est une transformationopérationnelle qui inclut latence réduite, stabilité accrue, et gestion simplifiée desplans de facturation pour les équipes internationales.
Notre recommandation : commencez par l'audit (Phase 1), testez en shadow pendant 48h, puismigrez progressivement sur 7 jours avec le circuit breaker en place. Le ROI sera mesurable dèsle premier mois.
Pour les équipes traitant plus de 100M tokens/mois, HolySheep propose également descontacts commerciaux avec des tarifs encore inférieurs — n'hésitez pas à négocier unVolume Discount.
👉 Inscrivez-vous sur HolySheep AI — crédits offerts