Si vous cherchez une solution de relais API IA avec une latence minimale et une encryption maximale, votre recherche s'arrête ici. HolySheep AI offre une latence record de moins de 50ms avec un taux de change avantageux de ¥1=$1 — soit une économie de 85% par rapport aux tarifs officiels. Dans ce guide technique complet, je vous explique comment optimisez votre pipeline de données chiffrées, avec des benchmarks réels et des exemples de code prêts à l'emploi.
Tableau Comparatif des Solutions de Relais IA
| Critère | HolySheep AI | API OpenAI Directes | API Anthropic Directes | Relais Cloud Standard |
|---|---|---|---|---|
| Latence moyenne | <50ms | 180-350ms | 200-400ms | 100-250ms |
| Prix GPT-4.1 | $8/MTok | $15/MTok | - | $12-14/MTok |
| Prix Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | - | $18/MTok | $16-17/MTok |
| Prix Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | - | - | $3-4/MTok |
| Prix DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | - | - | $0.60-0.80/MTok |
| Paiement | WeChat/Alipay/PayPal | Carte internationale | Carte internationale | Variable |
| Crédits gratuits | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non | ⚠️ Limité |
| Économie vs officiel | 85%+ | Référence | Référence | 20-40% |
Pour qui / Pour qui ce n'est pas fait
✅ Ce tutoriel est fait pour vous si :
- Vous gérez un système de chatbot ou d'assistant IA en production avec des contraintes de temps réel
- Vous avez besoin de router des données sensibles chiffrées via un intermédiaire fiable
- Vous cherchez à réduire vos coûts API de 50% ou plus sans sacrifier la qualité
- Vous êtes développeur et souhaitez implémenter un système de cache intelligent pour les requêtes répétitives
- Vous travaillez en Chine et avez besoin de méthodes de paiement locales (WeChat/Alipay)
❌ Ce tutoriel n'est pas fait pour vous si :
- Vous n'avez pas de contraintes de latence (batch processing uniquement)
- Vous préférez une infrastructure 100% auto-hébergée sans tiers
- Vous utilisez uniquement des modèles open-source locaux
Principe de l'Optimisation de Latence pour Relais Chiffré
Un relais de données chiffrées (encrypted data proxy) intercepte vos requêtes API, les déchiffre, les transmets au fournisseur IA, puis chiffre à nouveau la réponse. Chaque étape ajoute de la latence. Voici les 4 techniques principales pour optimiser ce pipeline :
- 1. Connection Pooling : Réutiliser les connexions HTTP persistantes
- 2. Cipher Offloading : Déléguer le chiffrement/déchiffrement à des workers asynchrones
- 3. Smart Caching : Mettre en cache les réponses pour les requêtes identiques (hash-based)
- 4. Request Batching : Grouper plusieurs requêtes en une seule transmission
Implémentation avec HolySheep AI
Configuration de Base du Client Python
# Installation des dépendances
pip install requests aiohttp redis pycryptodome
import requests
import hashlib
import json
import time
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
import base64
class EncryptedRelayClient:
"""
Client optimisé pour le relais de données chiffrées via HolySheep AI.
Latence cible : <50ms en moyenne.
"""
def __init__(self, api_key: str, encryption_key: str):
# ✅ URL officielle HolySheep - JAMAIS api.openai.com
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.encryption_key = encryption_key.encode('utf-8')
# Session persistante pour connection pooling
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
})
# Cache Redis optionnel pour requêtes identiques
self._cache = {}
self._cache_enabled = True
def _encrypt_payload(self, data: dict) -> str:
"""Chiffre le payload avec AES-256-GCM."""
cipher = AES.new(self.encryption_key, AES.MODE_GCM)
plaintext = json.dumps(data).encode('utf-8')
ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(plaintext)
# Combine nonce + tag + ciphertext
result = base64.b64encode(cipher.nonce + tag + ciphertext).decode('utf-8')
return result
def _decrypt_payload(self, encrypted: str) -> dict:
"""Déchiffre la réponse avec AES-256-GCM."""
raw = base64.b64decode(encrypted)
nonce = raw[:16]
tag = raw[16:32]
ciphertext = raw[32:]
cipher = AES.new(self.encryption_key, AES.MODE_GCM)
plaintext = cipher.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)
return json.loads(plaintext.decode('utf-8'))
def _get_cache_key(self, model: str, messages: list) -> str:
"""Génère une clé de cache basée sur le hash du contenu."""
content = f"{model}:{json.dumps(messages, sort_keys=True)}"
return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
def chat_completion(self, model: str, messages: list, use_cache: bool = True) -> dict:
"""
Envoie une requête de chat completion via le relais chiffré.
Optimisations appliquées :
- Connection pooling (session persistante)
- Cache intelligent (hash-based)
- Timeout optimisé (30s)
"""
start_time = time.perf_counter()
# Vérification du cache si activé
if use_cache and self._cache_enabled:
cache_key = self._get_cache_key(model, messages)
if cache_key in self._cache:
cached_response = self._cache[cache_key].copy()
cached_response['cached'] = True
cached_response['latency_ms'] = round((time.perf_counter() - start_time) * 1000, 2)
return cached_response
# Préparation de la requête
payload = {
'model': model,
'messages': messages,
'temperature': 0.7,
'max_tokens': 1000
}
# Chiffrement du payload
encrypted_payload = self._encrypt_payload(payload)
# Envoi via HolySheep avec optimisation de latence
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json={'encrypted_data': encrypted_payload},
timeout=30
)
response.raise_for_status()
raw_response = response.json()
# Déchiffrement de la réponse
if 'encrypted_response' in raw_response:
decrypted = self._decrypt_payload(raw_response['encrypted_response'])
else:
decrypted = raw_response
# Stockage en cache
if use_cache and self._cache_enabled:
self._cache[cache_key] = decrypted
decrypted['latency_ms'] = round((time.perf_counter() - start_time) * 1000, 2)
decrypted['provider'] = 'HolySheep AI'
return decrypted
except requests.exceptions.Timeout:
raise TimeoutError("La requête a expiré après 30 secondes")
except requests.exceptions.RequestException as e:
raise ConnectionError(f"Erreur de connexion HolySheep: {str(e)}")
============================================
UTILISATION AVEC HOLYSHEEP API
============================================
Créez votre compte ici : https://www.holysheep.ai/register
client = EncryptedRelayClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Remplacez par votre clé HolySheep
encryption_key="votre_cle_32_caracteres_securisee!"
)
Exemple d'appel optimisé
result = client.chat_completion(
model="gpt-4.1", # $8/MTok avec HolySheep vs $15 officiel
messages=[
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant technique expert."},
{"role": "user", "content": "Expliquez l'optimisation de latence en 3 lignes."}
]
)
print(f"Latence: {result['latency_ms']}ms")
print(f"Réponse: {result['choices'][0]['message']['content']}")
print(f"Coût estimé: ${result.get('usage', {}).get('estimated_cost', 'N/A')}")Implémentation Avancée avec Cache Redis et Batching
import asyncio
import aiohttp
import redis.asyncio as redis
import hashlib
import json
import time
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from collections import defaultdict
@dataclass
class RelayMetrics:
"""Métriques de performance du relais."""
total_requests: int = 0
cache_hits: int = 0
avg_latency_ms: float = 0.0
min_latency_ms: float = float('inf')
max_latency_ms: float = 0.0
def update(self, latency_ms: float):
self.total_requests += 1
self.avg_latency_ms = (
(self.avg_latency_ms * (self.total_requests - 1) + latency_ms)
/ self.total_requests
)
self.min_latency_ms = min(self.min_latency_ms, latency_ms)
self.max_latency_ms = max(self.max_latency_ms, latency_ms)
class HighPerformanceRelay:
"""
Relais haute performance avec :
- Cache Redis distribué
- Batching intelligent
- Métriques en temps réel
- Retry automatique avec backoff exponentiel
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
redis_url: str = "redis://localhost:6379",
batch_size: int = 10,
batch_timeout_ms: int = 100
):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# Configuration Redis
self.redis_client = redis.from_url(redis_url, decode_responses=True)
# Configuration batching
self.batch_size = batch_size
self.batch_timeout = batch_timeout_ms / 1000
self.pending_requests: Dict[str, asyncio.Future] = {}
self.batch_queue: List[Dict] = []
# Métriques
self.metrics = RelayMetrics()
# Session HTTP optimisée
self._session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
async def _get_session(self) -> aiohttp.ClientSession:
"""Lazy initialization de la session HTTP."""
if self._session is None or self._session.closed:
connector = aiohttp.TCPConnector(
limit=100, # 100 connexions simultanées max
limit_per_host=20,
ttl_dns_cache=300,
enable_cleanup_closed=True
)
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=30, connect=5)
self._session = aiohttp.ClientSession(
connector=connector,
timeout=timeout,
headers={
'Authorization': f'Bearer {self.api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}
)
return self._session
def _generate_cache_key(self, model: str, messages: List[Dict]) -> str:
"""Génère une clé de cache Redis unique."""
content = f"relay:{model}:{json.dumps(messages, sort_keys=True)}"
return f"cache:{hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()}"
async def cached_request(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
ttl_seconds: int = 3600
) -> Dict:
"""
Requête avec cache Redis intelligent.
Réduction de latence moyenne : 60-80% pour requêtes répétitives.
"""
start_time = time.perf_counter()
cache_key = self._generate_cache_key(model, messages)
# Tentative de récupération du cache
cached = await self.redis_client.get(cache_key)
if cached:
self.metrics.cache_hits += 1
latency_ms = round((time.perf_counter() - start_time) * 1000, 2)
self.metrics.update(latency_ms)
return {
**json.loads(cached),
'cached': True,
'latency_ms': latency_ms,
'cache_hit': True
}
# Requête vers HolySheep avec retry
response = await self._request_with_retry(model, messages)
# Stockage en cache si la requête a réussi
if response.get('choices'):
await self.redis_client.setex(
cache_key,
ttl_seconds,
json.dumps(response)
)
latency_ms = round((time.perf_counter() - start_time) * 1000, 2)
self.metrics.update(latency_ms)
response['latency_ms'] = latency_ms
return response
async def _request_with_retry(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
max_retries: int = 3
) -> Dict:
"""Requête avec retry automatique et backoff exponentiel."""
session = await self._get_session()
for attempt in range(max_retries):
try:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json={
'model': model,
'messages': messages,
'temperature': 0.7,
'max_tokens': 1000
}
) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
elif response.status == 429:
# Rate limit - backoff exponentiel
wait_time = (2 ** attempt) * 0.5
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
else:
response.raise_for_status()
except aiohttp.ClientError as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise ConnectionError(f"Échec après {max_retries} tentatives: {e}")
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
raise TimeoutError("Nombre maximum de tentatives dépassé")
async def batch_request(
self,
requests: List[Dict]
) -> List[Dict]:
"""
Batching de requêtes multiples en une seule transmission.
Optimise l'utilisation de la bande passante et réduit les overheads.
"""
if not requests:
return []
start_time = time.perf_counter()
session = await self._get_session()
try:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions/batch",
json={'requests': requests}
) as response:
response.raise_for_status()
results = await response.json()
latency_ms = round((time.perf_counter() - start_time) * 1000, 2)
# Attribution des latences individuelles
for i, result in enumerate(results):
result['batch_latency_ms'] = latency_ms
result['request_index'] = i
return results
except Exception as e:
# Fallback : requêtes individuelles
return [await self.cached_request(**req) for req in requests]
async def get_metrics(self) -> Dict:
"""Retourne les métriques actuelles du relais."""
cache_hit_rate = (
(self.metrics.cache_hits / self.metrics.total_requests * 100)
if self.metrics.total_requests > 0 else 0
)
return {
'total_requests': self.metrics.total_requests,
'cache_hits': self.metrics.cache_hits,
'cache_hit_rate_percent': round(cache_hit_rate, 2),
'avg_latency_ms': round(self.metrics.avg_latency_ms, 2),
'min_latency_ms': round(self.metrics.min_latency_ms, 2),
'max_latency_ms': round(self.metrics.max_latency_ms, 2)
}
async def close(self):
"""Fermeture propre des ressources."""
if self._session and not self._session.closed:
await self._session.close()
await self.redis_client.close()
============================================
EXEMPLE D'UTILISATION ASYNCIO
============================================
async def main():
# Connexion à HolySheep - https://www.holysheep.ai/register
relay = HighPerformanceRelay(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
redis_url="redis://localhost:6379",
batch_size=5,
batch_timeout_ms=50
)
try:
# Requête simple avec cache
result = await relay.cached_request(
model="claude-sonnet-4.5", # $15/MTok vs $18 officiel
messages=[
{"role": "user", "content": "Qu'est-ce que l'optimisation de latence?"}
],
ttl_seconds=7200 # Cache 2h
)
print(f"Résultat: {result['choices'][0]['message']['content']}")
print(f"Latence: {result['latency_ms']}ms")
print(f"Cache: {result.get('cached', False)}")
# Batching de 3 requêtes
batch_results = await relay.batch_request([
{'model': 'gpt-4.1', 'messages': [{"role": "user", "content": "Q1?"}]},
{'model': 'gemini-2.5-flash', 'messages': [{"role": "user", "content": "Q2?"}]},
{'model': 'deepseek-v3.2', 'messages': [{"role": "user", "content": "Q3?"}]},
])
for i, res in enumerate(batch_results):
print(f"Requête {i}: {res.get('batch_latency_ms', 'N/A')}ms")
# Affichage des métriques
metrics = await relay.get_metrics()
print(f"\n📊 Métriques HolySheep Relay:")
print(f" Requêtes totales: {metrics['total_requests']}")
print(f" Cache hit rate: {metrics['cache_hit_rate_percent']}%")
print(f" Latence moyenne: {metrics['avg_latency_ms']}ms")
finally:
await relay.close()
Lancement
asyncio.run(main())Tarification et ROI
Analyse des Coûts Comparatifs (tarifs 2026)
| Modèle | Prix HolySheep | Prix Officiel | Économie | Volume/mois pour ROI |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8/MTok | $15/MTok | 47% | 100M tokens → $700 économisés |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | 17% | 50M tokens → $150 économisés |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $5/MTok | 50% | 200M tokens → $500 économisés |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $1/MTok | 58% | 500M tokens → $290 économisés |
Calculateur d'Économie
# Script de calcul d'économie avec HolySheep
def calculate_savings(volume_mtok_per_month: dict, include_caching: bool = True):
"""
Calcule les économies mensuelles en utilisant HolySheep AI.
Args:
volume_mtok_per_month: Dict avec model -> volume en millions de tokens
include_caching: Réduction supplémentaire grâce au cache (30-60%)
"""
holy_sheep_prices = {
'gpt-4.1': 8.0, # $8/MTok
'claude-sonnet-4.5': 15.0, # $15/MTok
'gemini-2.5-flash': 2.5, # $2.50/MTok
'deepseek-v3.2': 0.42, # $0.42/MTok
}
official_prices = {
'gpt-4.1': 15.0,
'claude-sonnet-4.5': 18.0,
'gemini-2.5-flash': 5.0,
'deepseek-v3.2': 1.0,
}
total_holy_sheep = 0
total_official = 0
cache_savings = 0
print("=" * 60)
print("📊 RAPPORT D'ÉCONOMIE HOLYSHEEP AI")
print("=" * 60)
for model, volume in volume_mtok_per_month.items():
hs_price = holy_sheep_prices.get(model, 0)
off_price = official_prices.get(model, 0)
hs_cost = volume * hs_price
off_cost = volume * off_price
#假设缓存命中率为40%
if include_caching:
cache_savings_model = hs_cost * 0.40
cache_savings += cache_savings_model
hs_cost_after_cache = hs_cost - cache_savings_model
else:
hs_cost_after_cache = hs_cost
savings = off_cost - hs_cost_after_cache
savings_percent = (savings / off_cost) * 100
print(f"\n{model.upper()}")
print(f" Volume: {volume}M tokens/mois")
print(f" Coût officiel: ${off_cost:.2f}")
print(f" Coût HolySheep: ${hs_cost_after_cache:.2f}")
print(f" Économie: ${savings:.2f} ({savings_percent:.1f}%)")
total_holy_sheep += hs_cost_after_cache
total_official += off_cost
total_savings = total_official - total_holy_sheep
total_savings_percent = (total_savings / total_official) * 100
print("\n" + "=" * 60)
print(f"💰 TOTAL MENSUEL")
print(f" Coût officiel: ${total_official:.2f}")
print(f" Coût HolySheep: ${total_holy_sheep:.2f}")
print(f" ✅ ÉCONOMIE TOTALE: ${total_savings:.2f} ({total_savings_percent:.1f}%)")
print("=" * 60)
# Conversion RMB (taux ¥1=$1)
print(f"\n💵 En RMB: ¥{total_savings:.2f}/mois")
print(f"📅 Annuel: ¥{total_savings * 12:.2f}")
return {
'monthly_savings_usd': total_savings,
'monthly_savings_cny': total_savings,
'annual_savings_cny': total_savings * 12,
'savings_percent': total_savings_percent
}
Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
# Profile d'une startup moyenne
volumes = {
'gpt-4.1': 50, # 50M tokens GPT-4.1
'claude-sonnet-4.5': 30, # 30M tokens Claude
'gemini-2.5-flash': 100, # 100M tokens Gemini (usage intensif)
'deepseek-v3.2': 200, # 200M tokens DeepSeek (batch processing)
}
savings = calculate_savings(volumes, include_caching=True)
"""
Sortie attendue:
====================
📊 RAPPORT D'ÉCONOMIE HOLYSHEEP AI
====================
GPT-4.1
Volume: 50M tokens/mois
Coût officiel: $750.00
Coût HolySheep: $240.00
Économie: $510.00 (68.0%)
CLAUDE-SONNET-4.5
Volume: 30M tokens/mois
Coût officiel: $540.00
Coût HolySheep: $270.00
Économie: $270.00 (50.0%)
GEMINI-2.5-FLASH
Volume: 100M tokens/mois
Coût officiel: $500.00
Coût HolySheep: $150.00
Économie: $350.00 (70.0%)
DEEPSEEK-V3.2
Volume: 200M tokens/mois
Coût officiel: $200.00
Coût HolySheep: $50.40
Économie: $149.60 (74.8%)
====================
💰 TOTAL MENSUEL
Coût officiel: $1,990.00
Coût HolySheep: $710.40
✅ ÉCONOMIE TOTALE: $1,279.60 (64.3%)
====================
💵 En RMB: ¥1279.60/mois
📅 Annuel: ¥15,355.20
"""Pourquoi Choisir HolySheep
- Latence record <50ms : Graphe optimisé avec datacenter asiatiques, outperforms les connexions directes aux USA
- Économie 85%+ : Taux de change ¥1=$1 avec support WeChat et Alipay, idéal pour les développeurs chinois
- Crédits gratuits : Inscription offre des crédits de test pour valider l'intégration avant engagement
- Multi-modèles unifiés : Accès GPT-4.1 ($8), Claude Sonnet 4.5 ($15), Gemini 2.5 Flash ($2.50), DeepSeek V3.2 ($0.42) via une seule API
- Encryption native : Support natif du chiffrement AES-256-GCM pour les payloads sensibles
Erreurs Courantes et Solutions
1. Erreur : "Connection timeout après 30 secondes"
# ❌ MAUVAIS : Timeout trop court ou mauvaise gestion d'erreur
try:
response = requests.post(url, timeout=10) # Trop court!
except:
pass # Erreur avalée, pas de retry
✅ BON : Timeout adaptatif + retry avec backoff
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_optimized_session():
"""Crée une session avec retry automatique et timeouts adaptés."""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST", "GET"]
)
adapter = HTTPAdapter(
max_retries=retry_strategy,
pool_connections=10,
pool_maxsize=20
)
session.mount("https://", adapter)
return session
Utilisation avec HolySheep
session = create_optimized_session()
try:
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
json={'model': 'gpt-4.1', 'messages': messages},
timeout=(5, 45) # (connect_timeout, read_timeout)
)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.Timeout:
# Fallback: utiliser un modèle plus rapide
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
json={'model': 'gemini-2.5-flash', 'messages': messages},
timeout=(5, 45)
)2. Erreur : "Cache Redis échoue silencieusement"
# ❌ MAUVAIS : Cache sans fallback, plante si Redis down
cache = redis.get(cache_key)
if cache:
return json.loads(cache)
Redis plante → la requête échoue
✅ BON : Cache avec fallback gracieux et circuit breaker
import redis
import logging
from functools import wraps
from time import time
class ResilientCache:
"""Cache Redis avec fallback mémoire et circuit breaker."""
def __init__(self, redis_url: str, fallback_size: int = 1000):
self.fallback = {} # Cache mémoire simple
self.fallback_max_size = fallback_size
self.fallback_access = {}
self.redis_failures = 0
self.circuit_open = False
self.circuit_open_time = None
try:
self.redis = redis.from_url(redis_url, decode_responses=True)
self.redis.ping() # Test de connexion
except redis.ConnectionError:
self._activate_fallback()
def _activate_fallback(self):
"""Active le mode fallback mémoire."""
logging.warning("Redis indisponible, activation du cache mémoire")
self.circuit_open = True
self.circuit_open_time = time()
self.redis = None
def _should_try_redis(self) -> bool:
"""Vérifie si le circuit breaker doit être réessayé."""
if not self.circuit_open:
return True
# Retry après 30 secondes
if time() - self.circuit_open_time > 30:
self.circuit_open = False
try:
self.redis.ping()
return True
except:
self.circuit_open_time = time()
return False
return False
def get(self, key: str):
"""Récupère avec fallback automatique."""
# Essai Redis si disponible
if self._should_try_redis():
try:
value = self.redis.get(key)
if value:
self.redis_failures = 0
return json.loads(value)
except redis.RedisError as e:
self.redis_failures += 1
if self.redis_failures >= 3:
self._activate_fallback()
# Fallback mémoire
if key in self.fallback:
self.fallback_access[key] = time()
return self.fallback[key]
return None
def set(self, key: str, value, ttl: int = 3600):
"""Stocke avec réplication Redis + mémoire."""
# Toujours stocker en mémoire
if len(self.fallback) >= self.fallback_max_size:
# Éviction LRU
oldest = min(self.fallback_access, key=self.fallback_access.get)
del self.fallback[oldest]
self.fallback[key] = value
self.fallback_access[key] = time()
# Essai Redis en arrière-plan
if self._should_try_redis():
try:
self.redis.setex(key, ttl, json.dumps(value))
except redis.RedisError:
pass # Silent fail, le fallback mémoire suffit
Utilisation
cache = ResilientCache("redis://localhost:6379")
HolySheep request avec cache résilient
async def cached_holysheep_request(model: str, messages: list):
cache_key = hashlib.sha256(f"{model}:{json.dumps(messages)}".encode()).hex()
cached = cache.get(cache_key)
if cached:
return cached
# Requ