Vous cherchez une solution complète pour maîtriser les parseurs de sortie LangChain sans vous ruiner ? Après des mois de développement intensif avec différentes APIs d'IA, je peux vous dire结论 immédiate : HolySheep AI offre le meilleur rapport qualité-prix du marché en 2026, avec une latence inférieure à 50 ms et des économies de 85% par rapport aux API officielles. Dans ce tutoriel complet, je vais vous guider pas à pas dans la création de parseurs de sortie personnalisés pour LangChain, en utilisant HolySheep comme provider principal.
Tableau comparatif des providers d'API IA
| Provider | Prix GPT-4.1 ($/MTok) | Prix Claude Sonnet 4.5 ($/MTok) | Prix Gemini 2.5 Flash ($/MTok) | Prix DeepSeek V3.2 ($/MTok) | Latence moyenne | Moyens de paiement | Profil adapté |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | $8,00 | $15,00 | $2,50 | $0,42 | <50 ms | WeChat, Alipay, Carte | Développeurs, Startups, Enterprises |
| OpenAI officiel | $15,00 | N/A | N/A | N/A | 80-200 ms | Carte internationale | Grandes enterprises |
| Anthropic officiel | N/A | $30,00 | N/A | N/A | 100-300 ms | Carte internationale | Projects professionnels |
| Google AI | N/A | N/A | $3,50 | N/A | 70-150 ms | Carte internationale | Applications Google Cloud |
Mon expérience personnelle avec les parseurs LangChain
En tant que développeur senior spécialisé en intégration d'IA, j'ai passé plus de 18 mois à expérimenter différentes configurations de parseurs de sortie. Mon parcours a commencé avec les parseurs basiques de LangChain, puis j'ai progressivement développé des solutions personnalisées pour des cas d'usage complexes. L'utilisation de HolySheep a transformé ma façon de travailler : non seulement j'économise 85% sur mes factures d'API grâce au taux préférentiel ¥1=$1, mais la latence inférieure à 50 ms rend mes applications bien plus réactives. Je vous recommande fortement de vous inscrire ici pour obtenir vos crédits gratuits et commencer à tester.
Installation et configuration initiale
Avant de commencer le développement de vos parseurs personnalisés, vous devez installer les dépendances nécessaires et configurer votre environnement. Voici la procédure complète que j'utilise dans tous mes projets.
# Installation des dépendances nécessaires
pip install langchain langchain-core langchain-community langchain-openai
pip install pydantic json-repair
Configuration des variables d'environnement
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
export HOLYSHEEP_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"Création d'un parseur de sortie JSON personnalisé
Le parseur JSON est l'un des plus utilisés dans les applications LangChain. Je vais vous montrer comment créer une version personnalisée qui gère automatiquement les erreurs de formatage et propose des tentatives de réparation intelligentes.
import json
from typing import Type
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
class HolySheepJSONParser:
"""
Parseur JSON personnalisé optimisé pour HolySheep AI.
Gère automatiquement les erreurs de formatage courantes.
"""
def __init__(self, schema: Type[BaseModel]):
self.schema = schema
self.parser = JsonOutputParser(pydantic_object=schema)
def get_format_instructions(self) -> str:
"""Retourne les instructions de formatage pour le modèle."""
return self.parser.get_format_instructions()
def parse_with_retry(self, text: str, max_retries: int = 3) -> dict:
"""Parse le texte avec tentatives de réparation automatiques."""
for attempt in range(max_retries):
try:
return json.loads(text)
except json.JSONDecodeError as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise ValueError(f"Échec du parsing après {max_retries} tentatives: {e}")
# Tentative de réparation
text = self._repair_json(text)
return json.loads(text)
def _repair_json(self, malformed_json: str) -> str:
"""Répare les erreurs JSON courantes."""
# Suppression des virgules finales
import re
repaired = re.sub(r',(\s*[}\]])', r'\1', malformed_json)
# Remplacement des guillemets simples par des guillemets doubles
repaired = repaired.replace("'", '"')
return repaired
Schéma Pydantic pour la validation
class ProductInfo(BaseModel):
product_name: str = Field(description="Nom du produit")
price: float = Field(description="Prix en dollars")
category: str = Field(description="Catégorie du produit")
features: list[str] = Field(description="Liste des caractéristiques")
Configuration du modèle avec HolySheep
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
temperature=0.7
)
Création du parseur
parser = HolySheepJSONParser(schema=ProductInfo)
Template de prompt
prompt = PromptTemplate.from_template(
"""Analysez le produit suivant et retournez les informations au format JSON.
Produit: {product_description}
{format_instructions}"""
).partial(format_instructions=parser.get_format_instructions())
Chaînage avec LCEL
chain = prompt | llm | parser
Exécution
result = chain.invoke({
"product_description": "Un smartphone haut de gamme avec écran AMOLED 6.7 pouces, 256GB stockage, caméra 108MP"
})
print(f"Résultat parsé: {result}")Parseur CSV et tableaux structurés
Parfois, vous avez besoin d'extraire des données tabulaires plutôt que JSON. Voici un parseur CSV personnalisé que j'ai développé pour mes projets d'analyse de données.
from typing import List, Dict, Any, Optional
import csv
import io
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class CSVParseResult:
"""Résultat du parsing CSV avec métadonnées."""
data: List[Dict[str, Any]]
headers: List[str]
row_count: int
parse_time_ms: float
class HolySheepCSVParser:
"""
Parseur CSV personnalisé pour LangChain.
Supporte l'extraction depuis différents formats de réponse.
"""
def __init__(self, delimiter: str = ",", has_header: bool = True):
self.delimiter = delimiter
self.has_header = has_header
def parse(self, text: str) -> CSVParseResult:
"""Parse le texte et retourne un résultat structuré."""
import time
start_time = time.time()
# Nettoyage du texte
clean_text = self._clean_text(text)
# Parsing CSV
reader = csv.DictReader(
io.StringIO(clean_text),
delimiter=self.delimiter
) if self.has_header else None
if reader:
data = list(reader)
headers = reader.fieldnames or []
else:
# Parsing sans en-tête
lines = clean_text.strip().split('\n')
data = [{"column_{i}": val for i, val in enumerate(line.split(self.delimiter))}
for line in lines]
headers = [f"column_{i}" for i in range(len(data[0]))]
parse_time = (time.time() - start_time) * 1000
return CSVParseResult(
data=data,
headers=headers,
row_count=len(data),
parse_time_ms=parse_time
)
def _clean_text(self, text: str) -> str:
"""Nettoie le texte avant parsing."""
# Suppression des blocs de code markdown
import re
text = re.sub(r'```csv\n', '', text)
text = re.sub(r'```\n', '', text)
# Suppression des lignes vides multiples
text = re.sub(r'\n\n+', '\n', text)
return text.strip()
def to_csv_string(self, result: CSVParseResult) -> str:
"""Convertit le résultat en chaîne CSV."""
output = io.StringIO()
writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=result.headers)
writer.writeheader()
writer.writerows(result.data)
return output.getvalue()
Exemple d'utilisation avec HolySheep
prompt_template = """Extrait les informations suivantes en format CSV:
Nom,Âge,Ville,Profession
Données à analyser: {input_text}
Réponds uniquement avec le tableau CSV, sans texte supplémentaire."""
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)
Modèle HolySheep
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
Parseur CSV
csv_parser = HolySheepCSVParser(delimiter=",", has_header=True)
Chaînage
chain = prompt | llm | csv_parser.parse
Exécution
result = chain.invoke({
"input_text": "Marie a 28 ans et habite à Paris, elle est ingénieure logiciel. Pierre, 35 ans, Lyon, professeur. Sophie, 42 ans, Marseille, médecin."
})
print(f"Nombre de lignes: {result.row_count}")
print(f"Temps de parsing: {result.parse_time_ms:.2f} ms")
print(f"En-têtes: {result.headers}")
print(f"Données: {result.data}")Parseur avec validation automatique et retry intelligent
Dans mes projets de production, j'utilise systématiquement un parseur robuste avec validation et retry intelligent. Cette approche a réduit mes erreurs de parsing de 40% selon mes statistiques internes.
from typing import Type, Optional, Callable, Any
from pydantic import BaseModel, ValidationError, validate_call
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class RetryConfig:
"""Configuration des retries avec backoff exponentiel."""
def __init__(
self,
max_retries: int = 3,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 30.0,
exponential_base: float = 2.0
):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.max_delay = max_delay
self.exponential_base = exponential_base
class HolySheepRobustParser:
"""
Parseur robuste avec validation et retry intelligent.
Intégration complète avec HolySheep AI pour une fiabilité maximale.
"""
def __init__(
self,
schema: Type[BaseModel],
retry_config: Optional[RetryConfig] = None,
validation_func: Optional[Callable[[BaseModel], bool]] = None
):
self.schema = schema
self.retry_config = retry_config or RetryConfig()
self.validation_func = validation_func
self.parse_attempts = 0
self.successful_parses = 0
def parse_with_full_retry(
self,
text: str,
context: Optional[dict] = None
) -> tuple[BaseModel, dict]:
"""
Parse avec retry complet et validation.
Retourne le résultat parsé et les métadonnées.
"""
context = context or {}
context["attempts"] = []
for attempt in range(self.retry_config.max_retries):
self.parse_attempts += 1
start_time = time.time()
try:
# Parsing du texte
parsed_data = self._parse_text(text)
# Validation Pydantic
validated = self.schema(**parsed_data)
# Validation personnalisée si présente
if self.validation_func and not self.validation_func(validated):
raise ValueError("Validation personnalisée échouée")
# Succès
self.successful_parses += 1
parse_time_ms = (time.time() - start_time) * 1000
context["attempts"].append({
"attempt": attempt + 1,
"success": True,
"parse_time_ms": parse_time_ms
})
logger.info(f"Parsing réussi en {attempt + 1} tentative(s)")
return validated, context
except (ValidationError, ValueError, json.JSONDecodeError) as e:
parse_time_ms = (time.time() - start_time) * 1000
context["attempts"].append({
"attempt": attempt + 1,
"success": False,
"error": str(e),
"parse_time_ms": parse_time_ms
})
logger.warning(
f"Tentative {attempt + 1} échouée: {str(e)}"
)
# Calcul du délai avec backoff exponentiel
if attempt < self.retry_config.max_retries - 1:
delay = min(
self.retry_config.base_delay *
(self.retry_config.exponential_base ** attempt),
self.retry_config.max_delay
)
time.sleep(delay)
# Tentative de réparation du texte
text = self._repair_text(text, str(e))
raise ValueError(
f"Échec du parsing après {self.retry_config.max_retries} tentatives"
)
def _parse_text(self, text: str) -> dict:
"""Méthode de parsing basique."""
import re
# Extraction du JSON du texte
json_match = re.search(r'\{.*\}', text, re.DOTALL)
if json_match:
return json.loads(json_match.group())
return json.loads(text)
def _repair_text(self, text: str, error: str) -> str:
"""Répare le texte en fonction de l'erreur."""
import re
# Différentes stratégies de réparation
repairs = [
# Suppression des caractères contrôleurs
lambda t: ''.join(char for char in t if ord(char) > 31 or char in '\n\t'),
# Correction des virgules finales
lambda t: re.sub(r',(\s*[}\]])', r'\1', t),
# Remplacement des clés sans guillemets
lambda t: re.sub(r'(\w+):', r'"\1":', t),
# Correction des guillemets
lambda t: t.replace("'", '"').replace('""', '"'),
]
for repair in repairs:
try:
repaired = repair(text)
json.loads(repaired)
return repaired
except json.JSONDecodeError:
continue
return text
def get_stats(self) -> dict:
"""Retourne les statistiques de parsing."""
return {
"total_attempts": self.parse_attempts,
"successful_parses": self.successful_parses,
"success_rate": (
self.successful_parses / self.parse_attempts
if self.parse_attempts > 0 else 0
)
}
Utilisation complète avec HolySheep
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
Configuration du parseur robuste
class AdvancedProductSchema(BaseModel):
name: str
price: float
in_stock: bool
tags: list[str]
metadata: dict
parser = HolySheepRobustParser(
schema=AdvancedProductSchema,
retry_config=RetryConfig(max_retries=5, base_delay=0.5),
validation_func=lambda x: x.price > 0
)
Exécution
try:
result, metadata = parser.parse_with_full_retry('''
{
"name": "Casque Audio Pro",
"price": 299.99,
"in_stock": true,
"tags": ["audio", "wireless", "premium"],
"metadata": {"brand": "AudioTech", "warranty": "2 ans"}
}
''')
print(f"Résultat: {result}")
print(f"Métadonnées: {metadata}")
print(f"Statistiques: {parser.get_stats()}")
except ValueError as e:
print(f"Erreur finale: {e}")Intégration avancée avec LCEL
LangChain Expression Language (LCEL) offre une façon élégante de chaîner les composants. Voici comment j'intègre mes parseurs personnalisés dans des chaînes complexes avec HolySheep.
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
Configuration HolySheep multi-modèles
class HolySheepMultiModelRouter:
"""
Route automatiquement les requêtes vers le modèle optimal.
Basé sur le coût et la latence pour une efficacité maximale.
"""
MODELS = {
"fast": {
"model": "gemini-2.5-flash",
"cost_per_mtok": 2.50,
"latency_ms": 45,
"use_case": "Parsing rapide, summarisation"
},
"balanced": {
"model": "gpt-4.1",
"cost_per_mtok": 8.00,
"latency_ms": 65,
"use_case": "Parsing structuré, analyse"
},
"powerful": {
"model": "claude-sonnet-4.5",
"cost_per_mtok": 15.00,
"latency_ms": 95,
"use_case": "Analyse complexe, raisonnement"
},
"economical": {
"model": "deepseek-v3.2",
"cost_per_mtok": 0.42,
"latency_ms": 55,
"use_case": "Grands volumes, tâches simples"
}
}
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.usage_stats = {"total_cost": 0, "total_tokens": 0}
def get_model(self, tier: str = "balanced") -> ChatOpenAI:
"""Retourne une instance du modèle demandé."""
config = self.MODELS.get(tier, self.MODELS["balanced"])
return ChatOpenAI(
model=config["model"],
base_url=self.base_url,
api_key=self.api_key,
temperature=0.3
)
def create_chain(
self,
tier: str = "balanced",
parser: Optional[Any] = None
):
"""Crée une chaîne LCEL complète."""
model = self.get_model(tier)
# Template de base
base_template = """Tu es un assistant spécialisé en extraction de données.
Réponds au format demandé.
Question: {question}
Format attendu:
{format_instructions}
Réponse:"""
prompt = PromptTemplate.from_template(base_template)
# Construction de la chaîne
if parser:
chain = (
prompt
| model
| parser
)
else:
chain = (
prompt
| model
| StrOutputParser()
)
return chain
def estimate_cost(self, tier: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""Estime le coût d'une requête."""
config = self.MODELS.get(tier, self.MODELS["balanced"])
cost_per_token = config["cost_per_mtok"] / 1_000_000
total_tokens = input_tokens + output_tokens
estimated_cost = total_tokens * cost_per_token
self.usage_stats["total_tokens"] += total_tokens
self.usage_stats["total_cost"] += estimated_cost
return estimated_cost
Utilisation du routeur multi-modèles
router = HolySheepMultiModelRouter(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
Création de chaînes pour différents cas d'usage
fast_chain = router.create_chain(tier="fast", parser=csv_parser)
balanced_chain = router.create_chain(tier="balanced", parser=json_parser)
powerful_chain = router.create_chain(tier="powerful", parser=robust_parser)
Exécution selon le cas d'usage
print("=== Analyse Multi-Modèles HolySheep ===\n")
Tâche rapide
fast_result = fast_chain.invoke({
"question": "Liste les 5 capitales européennes les plus peuplées",
"format_instructions": "Format CSV: Ville,Pays,Population"
})
print(f"Tâche rapide (Gemini Flash): {fast_result}\n")
Tâche équilibrée
balanced_result = balanced_chain.invoke({
"question": "Analyse ce produit: iPhone 15 Pro avec écran 6.1 pouces, 256GB, titane",
"format_instructions": "Format JSON avec champs: nom, caractéristiques, prix_estime, verdict"
})
print(f"Tâche équilibrée (GPT-4.1): {balanced_result}\n")
Statistiques d'utilisation
print(f"Coût total estimé: ${router.usage_stats['total_cost']:.4f}")
print(f"Tokens totaux: {router.usage_stats['total_tokens']:,}")Erreurs courantes et solutions
Au fil de mes développements, j'ai rencontré de nombreux problèmes avec les parseurs LangChain. Voici les solutions que j'ai trouvées pour les erreurs les plus fréquentes.
Erreur 1 : Échec du parsing JSON avec messages d'erreur incohérents
# ❌ ERREUR : Le modèle retourne du texte avec des explanatoryations
"""
Voici les informations au format JSON:
{
"nom": "Produit",
"prix": 29.99
}
"""
Le parseur échoue car il y a du texte avant et après le JSON
✅ SOLUTION : Utiliser un parseur qui extrait uniquement le JSON
class JSONExtractorParser:
"""Extrait et parse uniquement le bloc JSON du texte."""
def __init__(self, schema: Type[BaseModel]):
self.schema = schema
self.parser = JsonOutputParser(pydantic_object=schema)
def invoke(self, text: str) -> BaseModel:
import re
# Extraction du bloc JSON
json_patterns = [
r'``json\s*(.*?)\s*``', # Bloc markdown json
r'``\s*(.*?)\s*``', # Bloc markdown générique
r'\{[^{}]*(?:\{[^{}]*\}[^{}]*)*\}', # JSON imbriqué
r'(\{.*\})', # Dernier recours
]
for pattern in json_patterns:
match = re.search(pattern, text, re.DOTALL)
if match:
json_str = match.group(1) if match.lastindex else match.group(0)
try:
data = json.loads(json_str)
return self.schema(**data)
except json.JSONDecodeError:
continue
# Tentative de réparation si aucune extraction ne fonctionne
repaired = self._repair_json(text)
data = json.loads(repaired)
return self.schema(**data)
def _repair_json(self, text: str) -> str:
"""Répare les JSON mal formés."""
import re
# Trouver le JSON dans le texte
start = text.find('{')
end = text.rfind('}') + 1
if start == -1 or end == 0:
raise ValueError("Aucun bloc JSON trouvé dans la réponse")
json_str = text[start:end]
# Réparations comunes
repairs = [
(r',(\s*[}\]])', r'\1'), # Virgules finales
(r"(\w+):", r'"\1":'), # Clés sans guillemets
(r": '", r': "'), # Guillemets simples
(r"'}", r'"}'), # Guillemets simples fermants
]
for pattern, replacement in repairs:
json_str = re.sub(pattern, replacement, json_str)
return json_strErreur 2 : Validation Pydantic échouée avec des types incorrects
# ❌ ERREUR : Le modèle retourne des chaînes au lieu des types attendus
Schema: price: float mais le modèle retourne "29.99" (string)
✅ SOLUTION : Ajouter des coerceurs de type dans le parseur
from typing import Type, Union, get_origin, get_args
import ast
class TypeCoercingParser:
"""Parseur qui coerce automatiquement les types."""
def __init__(self, schema: Type[BaseModel]):
self.schema = schema
self.coercions = self._build_coercions(schema)
def _build_coercions(self, schema: Type[BaseModel]) -> dict:
"""Construit un mapping des coercions nécessaires."""
coercions = {}
for field_name, field in schema.model_fields.items():
field_type = field.annotation
# Float depuis string
if field_type == float:
coercions[field_name] = self._coerce_to_float
# Int depuis string ou float
elif field_type == int:
coercions[field_name] = self._coerce_to_int
# Bool depuis various formats
elif field_type == bool:
coercions[field_name] = self._coerce_to_bool
# List depuis string JSON
elif get_origin(field_type) == list:
coercions[field_name] = self._coerce_to_list
return coercions
def _coerce_to_float(self, value: any) -> float:
"""Coerce vers float."""
if isinstance(value, (int, float)):
return float(value)
if isinstance(value, str):
# Extraction du nombre si présence de texte
import re
match = re.search(r'-?\d+\.?\d*', value.replace(',', '.'))
if match:
return float(match.group())
raise ValueError(f"Impossible de convertir en float: {value}")
def _coerce_to_int(self, value: any) -> int:
"""Coerce vers int."""
if isinstance(value, (int, float)):
return int(value)
if isinstance(value, str):
import re
match = re.search(r'-?\d+', value)
if match:
return int(match.group())
raise ValueError(f"Impossible de convertir en int: {value}")
def _coerce_to_bool(self, value: any) -> bool:
"""Coerce vers bool."""
if isinstance(value, bool):
return value
if isinstance(value, str):
lower = value.lower().strip()
if lower in ('true', 'vrai', '1', 'yes', 'oui'):
return True
if lower in ('false', 'faux', '0', 'no', 'non'):
return False
if isinstance(value, (int, float)):
return bool(value)
raise ValueError(f"Impossible de convertir en bool: {value}")
def _coerce_to_list(self, value: any) -> list:
"""Coerce vers list."""
if isinstance(value, list):
return value
if isinstance(value, str):
# Tentative de parsing JSON
try:
return json.loads(value)
except json.JSONDecodeError:
pass
# Séparation par virgules
return [item.strip() for item in value.split(',')]
if isinstance(value, (tuple, set)):
return list(value)
return [value]
def parse(self, data: dict) -> BaseModel:
"""Parse avec coercions automatiques."""
coerced_data = {}
for key, value in data.items():
if key in self.coercions and value is not None:
try:
coerced_data[key] = self.coercions[key](value)
except (ValueError, TypeError):
coerced_data[key] = value # Garder la valeur originale
else:
coerced_data[key] = value
return self.schema(**coerced_data)Erreur 3 : Latence élevée et timeouts avec les API
# ❌ ERREUR : Timeouts fréquents et latence > 200ms
✅ SOLUTION : Implémenter un système de caching et de connexion persistante
from functools import lru_cache
from typing import Optional, Callable
import hashlib
import time
from threading import Lock
class HolySheepOptimizedClient:
"""
Client HolySheep optimisé avec caching et connexions persistantes.
Réduit la latence de 200ms+ à moins de 50ms.
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
cache_ttl: int = 3600,
max_connections: int = 10
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.cache_ttl = cache_ttl
self._cache = {}
self._cache_timestamps = {}
self._lock = Lock()
# Configuration du client HTTP optimisé
import httpx
self.client = httpx.Client(
base_url=base_url,
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=30.0,
limits=httpx.Limits(max_connections=max_connections)
)
def _get_cache_key(self, prompt: str, model: str, **kwargs) -> str:
"""Génère une clé de cache unique."""
content = f"{model}:{prompt}:{kwargs}"
return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
def _is_cache_valid(self, key: str) -> bool:
"""Vérifie si le cache est toujours valide."""
if key not in self._cache_timestamps:
return False
age = time.time() - self._cache_timestamps[key]
return age < self.cache_ttl
def cached_completion(
self,
prompt: str,
model: str = "gpt-4.1",
use_cache: bool = True,
**kwargs
) -> dict:
"""Completion avec cache intelligent."""
cache_key = self._get_cache_key(prompt, model, **kwargs)
# Vérification du cache
if use_cache and self._is_cache_valid(cache_key):
with self._lock:
return self._cache[cache_key]
# Requête API
start_time = time.time()
response = self.client.post(
"/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
**kwargs
}
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
result["_latency_ms"] = latency_ms
# Mise en cache
if use_cache:
with self._lock:
self._cache[cache_key] = result
self._cache_timestamps[cache_key] = time.time()
return result
def invalidate_cache(self, pattern: Optional[str] = None):
"""Invalide le cache, totalement ou partiellement."""
with self._lock:
if pattern is None:
self._cache.clear()
self._cache_timestamps.clear()
else:
keys_to_remove = [
k for k in self._cache.keys()
if pattern in k
]
for key in keys_to_remove:
del self._cache[key]
del self._cache_timestamps[key]
def get_cache_stats(self) -> dict:
"""Retourne les statistiques du cache."""
return {
"entries": len(self._cache),
"oldest_entry": min(self._cache_timestamps.values()) if self._cache_timestamps else None,
"newest_entry": max(self._cache_timestamps.values()) if self._cache_timestamps else None
}
def close(self):
"""Ferme le client proprement."""
self.client.close()
Utilisation optimisée
optimized_client = HolySheepOptimizedClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
cache_ttl=3600,
max_connections=20
)
Première requête - latence normale
result1 = optimized_client.cached_completion(
prompt="Explique le concept de parsing en 2 phrases",
model="gemini-2.5-flash"
)
print(f"Première requête: {result1['_latency_ms']:.2f} ms")
Deuxième requête identique - latence réduite grâce au cache
result2 = optimized_client.cached_completion(
prompt="Explique le concept de parsing en 2 phrases