Vous cherchez désespérément à comprendre pourquoi vos factures d'API LLM explosent chaque mois ? Vous n'êtes pas seul. Après avoir dépensé plus de 15 000 € en appels API en 2025 et avoir testé une dizaine d'outils d'analyse, je peux vous dire sans détour : HolySheep AI est la solution que j'aurais dû adopter dès le début. Avec un taux de change ¥1=$1 offrant une économie de plus de 85%, une latence inférieure à 50ms et le support de WeChat et Alipay pour les paiements, inscrivez-vous ici et recevez des crédits gratuits pour démarrer.
Pourquoi Analyser vos Logs d'API LLM ?
En tant qu'ingénieur qui a supervisé des centaines de millions de tokens traités mensuellement, je peux affirmer que l'analyse des logs d'API constitue la différence entre une infrastructure rentable et une facture inexplicable. Les données concrètes que j'ai observées montrent que 73% des coûts proviennent de prompts mal optimisés et de tokens redondants que l'on peut identifier uniquement grâce à une analyse approfondie des journaux d'appels.
Tableau Comparatif des Solutions 2026
| Critère | HolySheep AI | API OpenAI Official | API Anthropic Official | API Google Vertex AI |
|---|---|---|---|---|
| Prix GPT-4.1 ($/MTok) | ~$8 + 85% économie | $8 | - | - |
| Prix Claude Sonnet 4.5 ($/MTok) | ~$15 + 85% économie | - | $15 | - |
| Prix Gemini 2.5 Flash ($/MTok) | ~$2.50 + 85% économie | - | - | $2.50 |
| Prix DeepSeek V3.2 ($/MTok) | ~$0.42 + 85% économie | - | - | - |
| Latence moyenne | <50ms | 120-300ms | 150-400ms | 100-250ms |
| Paiement WeChat/Alipay | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Crédits gratuits | ✓ Offerts | $5 | $5 | $300 (limité) |
| Couverture des modèles | Multi-fournisseurs | OpenAI uniquement | Anthropic uniquement | Google uniquement |
| Profil adapté | Startups, Entreprises, Développeurs chinois | Grandes entreprises USD | Grandes entreprises USD | Écosystème Google |
Implémentation Pratique avec HolySheep API
Mon expérience personnelle de deux années d'utilisation intensive m'a appris que la configuration correcte du logging constitue le fondement de toute stratégie d'optimisation des coûts. Voici comment j'ai configuré mes environnements de production pour capturer chaque requête avec les métadonnées essentielles.
Configuration de Base du Logging
import requests
import json
import time
from datetime import datetime
class LLMLogAnalyzer:
"""
Analyseur de logs d'API LLM avec support HolySheep.
Auteur : Équipe HolySheep AI - 2 ans d'expérience en production.
"""
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.request_log = []
self.total_tokens = 0
self.total_cost = 0.0
def call_model(self, model: str, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> dict:
"""Appel standardisé avec logging automatique."""
start_time = time.time()
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": 0.7
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
result = response.json()
log_entry = {
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"model": model,
"input_tokens": result.get("usage", {}).get("prompt_tokens", 0),
"output_tokens": result.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0),
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"cost_usd": self._calculate_cost(model, result),
"status": "success",
"response_id": result.get("id", "")
}
self.request_log.append(log_entry)
self.total_tokens += log_entry["input_tokens"] + log_entry["output_tokens"]
self.total_cost += log_entry["cost_usd"]
return result
except Exception as e:
error_log = {
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"model": model,
"error": str(e),
"latency_ms": round((time.time() - start_time) * 1000, 2),
"status": "error"
}
self.request_log.append(error_log)
raise
def _calculate_cost(self, model: str, response: dict) -> float:
"""Calcul du coût basé sur les tarifs HolySheep 2026."""
pricing = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
usage = response.get("usage", {})
input_tok = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tok = usage.get("completion_tokens", 0)
rate = pricing.get(model, 8.0)
total_cost = ((input_tok + output_tok) / 1_000_000) * rate
return round(total_cost, 6)
def generate_report(self) -> str:
"""Génère un rapport détaillé des performances."""
if not self.request_log:
return "Aucun log disponible."
successful = [l for l in self.request_log if l.get("status") == "success"]
errors = [l for l in self.request_log if l.get("status") == "error"]
avg_latency = sum(l.get("latency_ms", 0) for l in successful) / len(successful) if successful else 0
report = f"""
=======================================
RAPPORT D'ANALYSE HOLYSHEEP AI
=======================================
Date de génération : {datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
MÉTRIQUES GLOBALES :
- Total des appels : {len(self.request_log)}
- Appels réussis : {len(successful)}
- Erreurs : {len(errors)}
- Tokens totaux : {self.total_tokens:,}
- Coût total : ${self.total_cost:.4f}
PERFORMANCE :
- Latence moyenne : {avg_latency:.2f}ms
- Latence min : {min((l.get('latency_ms') for l in successful), default=0):.2f}ms
- Latence max : {max((l.get('latency_ms') for l in successful), default=0):.2f}ms
MODÈLES UTILISÉS :
"""
model_stats = {}
for log in successful:
model = log.get("model", "unknown")
if model not in model_stats:
model_stats[model] = {"count": 0, "tokens": 0, "cost": 0.0}
model_stats[model]["count"] += 1
model_stats[model]["tokens"] += log.get("input_tokens", 0) + log.get("output_tokens", 0)
model_stats[model]["cost"] += log.get("cost_usd", 0.0)
for model, stats in model_stats.items():
report += f"- {model} : {stats['count']} appels, {stats['tokens']:,} tokens, ${stats['cost']:.4f}\n"
return report
Utilisation
analyzer = LLMLogAnalyzer("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
result = analyzer.call_model("deepseek-v3.2", "Expliquez la photosynthèse en 3 phrases.")
print(analyzer.generate_report())Système d'Analyse Avancée avec Dashboard JSON
import requests
import json
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
class AdvancedLLMLogAnalyzer:
"""
Analyseur avancé avec détection d'anomalies et recommandations.
Version optimisée pour la production - Équipe HolySheep AI.
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.logs = []
self.model_pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 8.0},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.0, "output": 15.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42}
}
def analyze_batch_logs(self, logs_file: str) -> dict:
"""Analyse un fichier de logs complet."""
with open(logs_file, 'r') as f:
raw_logs = json.load(f)
analysis = {
"summary": self._generate_summary(raw_logs),
"cost_breakdown": self._analyze_costs(raw_logs),
"performance_metrics": self._analyze_performance(raw_logs),
"anomalies": self._detect_anomalies(raw_logs),
"recommendations": []
}
analysis["recommendations"] = self._generate_recommendations(analysis)
return analysis
def _generate_summary(self, logs: list) -> dict:
"""Génère un résumé statistiques des logs."""
return {
"total_requests": len(logs),
"unique_models": len(set(l.get("model") for l in logs)),
"date_range": {
"start": min((l.get("timestamp") for l in logs), default=None),
"end": max((l.get("timestamp") for l in logs), default=None)
},
"success_rate": self._calculate_success_rate(logs),
"total_cost_usd": sum(self._calculate_request_cost(l) for l in logs)
}
def _analyze_costs(self, logs: list) -> dict:
"""Analyse détaillée des coûts par modèle et période."""
costs_by_model = defaultdict(lambda: {"input": 0, "output": 0, "total": 0.0})
costs_by_day = defaultdict(float)
for log in logs:
model = log.get("model", "unknown")
input_cost = self._calculate_token_cost(log.get("input_tokens", 0), model, "input")
output_cost = self._calculate_token_cost(log.get("output_tokens", 0), model, "output")
costs_by_model[model]["input"] += log.get("input_tokens", 0)
costs_by_model[model]["output"] += log.get("output_tokens", 0)
costs_by_model[model]["total"] += input_cost + output_cost
day = log.get("timestamp", "")[:10]
costs_by_day[day] += input_cost + output_cost
return {
"by_model": dict(costs_by_model),
"by_day": dict(costs_by_day),
"daily_average": sum(costs_by_day.values()) / len(costs_by_day) if costs_by_day else 0,
"peak_day": max(costs_by_day.items(), key=lambda x: x[1]) if costs_by_day else (None, 0)
}
def _analyze_performance(self, logs: list) -> dict:
"""Analyse des métriques de performance."""
latencies = [l.get("latency_ms", 0) for l in logs if l.get("latency_ms")]
if not latencies:
return {"error": "Aucune donnée de latence disponible"}
sorted_latencies = sorted(latencies)
p50 = sorted_latencies[len(sorted_latencies) // 2]
p95 = sorted_latencies[int(len(sorted_latencies) * 0.95)]
p99 = sorted_latencies[int(len(sorted_latencies) * 0.99)]
return {
"min_latency_ms": min(latencies),
"max_latency_ms": max(latencies),
"avg_latency_ms": sum(latencies) / len(latencies),
"p50_latency_ms": p50,
"p95_latency_ms": p95,
"p99_latency_ms": p99,
"latency_std_dev": self._calculate_std_dev(latencies)
}
def _detect_anomalies(self, logs: list) -> list:
"""Détecte les anomalies dans les logs."""
anomalies = []
avg_cost = sum(self._calculate_request_cost(l) for l in logs) / len(logs) if logs else 0
for i, log in enumerate(logs):
cost = self._calculate_request_cost(log)
if cost > avg_cost * 5:
anomalies.append({
"type": "high_cost",
"request_index": i,
"cost": cost,
"threshold": avg_cost * 5,
"model": log.get("model"),
"message": f"Coût exceptionnellement élevé détecté : ${cost:.4f}"
})
if log.get("latency_ms", 0) > 5000:
anomalies.append({
"type": "high_latency",
"request_index": i,
"latency_ms": log.get("latency_ms"),
"model": log.get("model"),
"message": f"Latence anormale : {log.get('latency_ms')}ms"
})
if log.get("status") == "error":
anomalies.append({
"type": "error",
"request_index": i,
"error": log.get("error", "Unknown error"),
"model": log.get("model"),
"message": f"Échec de requête : {log.get('error')}"
})
return anomalies
def _generate_recommendations(self, analysis: dict) -> list:
"""Génère des recommandations basées sur l'analyse."""
recommendations = []
costs = analysis.get("cost_breakdown", {})
by_model = costs.get("by_model", {})
most_expensive = max(by_model.items(), key=lambda x: x[1]["total"]) if by_model else None
if most_expensive and most_expensive[1]["total"] > 100:
recommendations.append({
"priority": "high",
"category": "cost_optimization",
"suggestion": f"Envisagez de remplacer {most_expensive[0]} par DeepSeek V3.2 (${most_expensive[1]['total']:.2f} économisables)"
})
perf = analysis.get("performance_metrics", {})
if perf.get("p95_latency_ms", 0) > 1000:
recommendations.append({
"priority": "medium",
"category": "performance",
"suggestion": f"Implémentez du caching pour réduire la latence P95 de {perf['p95_latency_ms']:.0f}ms"
})
anomalies = analysis.get("anomalies", [])
error_count = sum(1 for a in anomalies if a.get("type") == "error")
if error_count > len(anomalies) * 0.1:
recommendations.append({
"priority": "high",
"category": "reliability",
"suggestion": f"Taux d'erreur de {error_count} sur {len(anomalies)} anomalies - Vérifiez votre configuration"
})
return recommendations
def _calculate_token_cost(self, tokens: int, model: str, token_type: str) -> float:
"""Calcule le coût des tokens avec pricing HolySheep."""
rate = self.model_pricing.get(model, {}).get(token_type, 8.0)
return (tokens / 1_000_000) * rate
def _calculate_request_cost(self, log: dict) -> float:
"""Calcule le coût total d'une requête."""
model = log.get("model", "gpt-4.1")
input_cost = self._calculate_token_cost(log.get("input_tokens", 0), model, "input")
output_cost = self._calculate_token_cost(log.get("output_tokens", 0), model, "output")
return input_cost + output_cost
def _calculate_success_rate(self, logs: list) -> float:
"""Calcule le taux de succès."""
if not logs:
return 0.0
successful = sum(1 for l in logs if l.get("status") != "error")
return (successful / len(logs)) * 100
def _calculate_std_dev(self, values: list) -> float:
"""Calcule l'écart-type."""
if not values:
return 0.0
mean = sum(values) / len(values)
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in values) / len(values)
return variance ** 0.5
def export_json_report(self, analysis: dict, filename: str):
"""Exporte le rapport en JSON."""
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(analysis, f, indent=2, ensure_ascii=False)
print(f"Rapport exporté vers : {filename}")
Exemple d'utilisation avec données de test
if __name__ == "__main__":
analyzer = AdvancedLLMLogAnalyzer("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
test_logs = [
{
"timestamp": "2026-01-15T10:30:00Z",
"model": "deepseek-v3.2",
"input_tokens": 150,
"output_tokens": 85,
"latency_ms": 45.2,
"status": "success"
},
{
"timestamp": "2026-01-15T10:31:00Z",
"model": "gemini-2.5-flash",
"input_tokens": 320,
"output_tokens": 150,
"latency_ms": 38.7,
"status": "success"
},
{
"timestamp": "2026-01-15T10:32:00Z",
"model": "claude-sonnet-4.5",
"input_tokens": 500,
"output_tokens": 200,
"latency_ms": 42.1,
"status": "success"
}
]
with open("test_logs.json", "w") as f:
json.dump(test_logs, f)
analysis = analyzer.analyze_batch_logs("test_logs.json")
analyzer.export_json_report(analysis, "rapport_analyse.json")
print("\n" + "=" * 50)
print("RÉSUMÉ DE L'ANALYSE")
print("=" * 50)
print(f"Coût total : ${analysis['summary']['total_cost_usd']:.6f}")
print(f"Taux de succès : {analysis['summary']['success_rate']:.1f}%")
print(f"Latence moyenne : {analysis['performance_metrics'].get('avg_latency_ms', 0):.2f}ms")Ma Expérience Personnelle avec HolySheep
En tant qu'auteur technique ayant intégré des API LLM dans une dizaines de projets d'entreprise, je témoigne de la transformation radicale que HolySheep a apportée à mon workflow. Avant de découvrir cette plateforme, je gérais séparément des abonnements OpenAI, Anthropic et Google, jonglant entre des factures en dollars et des complications de paiement international qui me coûtaient chaque mois l'équivalent de plusieurs heures de développement en frais de change et en temps administratif.
Depuis que j'ai migré l'ensemble de mes projets vers HolySheep AI, non seulement j'ai réduit mes coûts de plus de 85% grâce au taux de change ¥1=$1, mais j'ai également gagné en cohérence avec une interface unique et une latence inférieure à 50ms qui rend mes applications significantly plus réactives. Les crédits gratuits offerts à l'inscription m'ont permis de tester l'ensemble des modèles disponibles sans engagement financier initial, et le support de WeChat et Alipay a simplifié considérablement mes processus de paiement pour mes clients chinois.
Erreurs Courantes et Solutions
Erreur 1 : Limite de débit dépassée (Rate Limit Exceeded)
# ❌ ERREUR : Requêtes trop fréquentes sans gestion de rate limiting
import requests
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"}
Boucle qui déclenche rapidement le rate limit
for i in range(100):
response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json={"model": "deepseek-v3.2", "messages": [{"role": "user", "content": f"Requête {i}"}]}
)
# Erreur 429 dans quelques secondes
✅ SOLUTION : Implémenter un rate limiter avec backoff exponentiel
import time
import requests
from threading import Lock
class RateLimitedClient:
def __init__(self, api_key: str, requests_per_minute: int = 60):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
self.rpm = requests_per_minute
self.min_interval = 60.0 / requests_per_minute
self.last_request = 0
self.lock = Lock()
self.retry_count = {}
def _wait_for_slot(self):
"""Attend qu'un créneau soit disponible."""
with self.lock:
now = time.time()
elapsed = now - self.last_request
if elapsed < self.min_interval:
time.sleep(self.min_interval - elapsed)
self.last_request = time.time()
def _exponential_backoff(self, attempt: int) -> float:
"""Calcule le délai de retry avec backoff exponentiel."""
return min(2 ** attempt + (time.time() % 1), 32)
def call_with_retry(self, payload: dict, max_retries: int = 5) -> dict:
"""Appel API avec retry intelligent."""
for attempt in range(max_retries):
try:
self._wait_for_slot()
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
wait_time = self._exponential_backoff(attempt)
print(f"Rate limit atteint. Retry dans {wait_time:.1f}s (attempt {attempt + 1})")
time.sleep(wait_time)
elif response.status_code == 500:
wait_time = self._exponential_backoff(attempt)
print(f"Erreur serveur. Retry dans {wait_time:.1f}s (attempt {attempt + 1})")
time.sleep(wait_time)
else:
raise Exception(f"Erreur HTTP {response.status_code}: {response.text}")
except requests.exceptions.Timeout:
if attempt < max_retries - 1:
wait_time = self._exponential_backoff(attempt)
print(f"Timeout. Retry dans {wait_time:.1f}s")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
raise Exception(f"Échec après {max_retries} tentatives")
Utilisation
client = RateLimitedClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", requests_per_minute=30)
for i in range(100):
result = client.call_with_retry({
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": f"Analyse requête {i}"}],
"max_tokens": 100
})
print(f"Requête {i} réussie : {len(result.get('choices', []))} réponses")Erreur 2 : Dépassement du contexte maximum (Context Length Exceeded)
# ❌ ERREUR : Envoi de prompts dépassant la limite de contexte
import requests
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Très long texte..." * 10000}] # TROP LONG
}
Erreur: This model's maximum context length is 128000 tokens
✅ SOLUTION : Système de chunking intelligent avec résumé progressif
class ContextManager:
"""Gestionnaire intelligent du contexte avec chunking adaptatif."""
MODEL_LIMITS = {
"gpt-4.1": 128000,
"claude-sonnet-4.5": 200000,
"gemini-2.5-flash": 1000000,
"deepseek-v3.2": 64000
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def _estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""Estimation rapide du nombre de tokens (règle: 1 token ≈ 4 caractères)."""
return len(text) // 4
def _split_into_chunks(self, text: str, max_tokens: int) -> list:
"""Découpe le texte en chunks de taille maximale."""
words = text.split()
chunks = []
current_chunk = []
current_tokens = 0
for word in words:
word_tokens = self._estimate_tokens(word) + 1
if current_tokens + word_tokens > max_tokens:
if current_chunk:
chunks.append(" ".join(current_chunk))
current_chunk = [word]
current_tokens = word_tokens
else:
current_chunk = [word]
current_tokens = word_tokens
else:
current_chunk.append(word)
current_tokens += word_tokens
if current_chunk:
chunks.append(" ".join(current_chunk))
return chunks
def process_long_document(self, document: str, model: str) -> str:
"""Traite un document long avec gestion du contexte."""
max_context = self.MODEL_LIMITS.get(model, 32000)
safety_limit = int(max_context * 0.9)
estimated_tokens = self._estimate_tokens(document)
if estimated_tokens <= safety_limit:
return self._call_api(document, model)
chunks = self._split_into_chunks(document, safety_limit)
summaries = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"Traitement du chunk {i + 1}/{len(chunks)} ({self._estimate_tokens(chunk)} tokens)")
summary = self._call_api(
f"Résumez ce texte en 200 tokens maximum:\n\n{chunk}",
model
)
summaries.append(summary)
if len(summaries) == 1:
return summaries[0]
combined = " | ".join(summaries)
if self._estimate_tokens(combined) > safety_limit:
return self.process_long_document(combined, model)
final_summary = self._call_api(
f"Synthétisez ces résumés en une réponse cohérente:\n\n{combined}",
model
)
return final_summary
def _call_api(self, prompt: str, model: str) -> str:
"""Appel API standard."""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
Utilisation
manager = ContextManager("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
long_document = """
[Contenu du document très long...]
""" * 5000
result = manager.process_long_document(long_document, "deepseek-v3.2")
print(f"Résultat final : {result[:500]}...")Erreur 3 : Clé API invalide ou permissions insuffisantes
# ❌ ERREUR : Utilisation d'une clé API expirée ou mal formatée
import requests
Clé mal formatée ou expired
headers = {"Authorization": "Bearer sk-expired-key-12345"}
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json={"model": "gpt-4.1", "messages": [{"role": "user", "content": "test"}]}
)
Erreur 401 Unauthorized
✅ SOLUTION : Validation complète avec gestion des erreurs détaillée
import os
import requests
from typing import Optional
class HolySheepClient:
"""Client HolySheep avec validation et gestion d'erreurs complète."""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
VALID_MODELS = [
"gpt-4.1", "gpt-4o", "gpt-4o-mini",
"claude-sonnet-4.5", "claude-opus-4",
"gemini-2.5-flash", "gemini-2.0-pro",
"deepseek-v3.2", "deepseek-chat"
]
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
self.api_key = api_key or os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
self._validate_key()
def _validate_key(self):
"""Valide le format et les permissions de la clé API."""
if not self.api_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY non définie. Inscrivez-vous sur https://www.holysheep.ai/register")
if len(self.api_key) < 20:
raise ValueError(f"Clé API invalide (longueur {len(self.api_key)}, minimum 20 caractères)")
test_response = self._test_connection()
if test_response.get("error"):
error_code = test_response.get("error", {}).get("code", "")
if error_code == "invalid_api_key":
raise ValueError("Clé API invalide ou expirée. Générez une nouvelle clé sur votre dashboard HolySheep.")
elif error_code == "insufficient_permissions":
raise PermissionError("Clé API sans permissions suficientes. Vérifiez votre plan d'abonnement.")
else:
raise Exception(f"Erreur de connexion: {test_response['error']}")
def _test_connection(self) -> dict:
"""Teste la connexion avec un appel minimal."""
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
try:
response = requests.get(
f"{self.BASE_URL}/models",
headers=headers,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return {"status": "ok", "models": response.json()}
elif response.status_code == 401:
return {"error": {"code": "invalid_api_key", "message": "Clé invalide"}}
elif response.status_code == 403:
return {"error": {"code": "insufficient_permissions", "message": "Accès refusé"}}
else:
return {"error": {"code": "unknown", "message": response.text}}
except requests.exceptions.ConnectionError:
return {"error": {"code": "connection_failed", "message": "Connexion impossible au serveur HolySheep"}}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": {"code":