Introduction : Pourquoi surveiller vos modèles IA ?
En tant que développeur ayant géré des infrastructures IA pendant plus de trois ans, j'ai appris à mes dépens l'importance cruciale de la surveillance en temps réel. Imaginez que votre application utilise un modèle comme DeepSeek V3.2 à $0.42 par million de tokens — un excellent rapport qualité-prix — mais qu'une degradation de service passe inaperçue pendant des heures. Les coûts s'accumulent, les utilisateurs reçoivent des réponses médiocres, et votre réputation en souffre.
Dans ce tutoriel complet, je vais vous guider pas à pas depuis zéro. Vous n'avez besoin d'aucune expérience préalable avec les API. Nous utiliserons HolySheep AI, une plateforme qui offre des avantages considérables : un taux de change avantageux avec ¥1=$1 soit une économie de plus de 85%, des options de paiement via WeChat et Alipay, une latence inférieure à 50ms, et des crédits gratuits à l'inscription. S'inscrire ici pour commencer.
Comprendre les Concepts de Base
Qu'est-ce qu'une alerte de performance ?
Une alerte de performance est un système qui vous notifie automatiquement lorsque quelque chose ne fonctionne pas correctement dans votre application. Par exemple, si le temps de réponse d'un modèle IA dépasse 2 secondes, ou si le taux d'erreur dépasse 5%, vous recevez immédiatement une notification par email, SMS ou Slack.
Les métriques essentielles à surveiller
- Temps de réponse (latence) : combien de temps le modèle met à répondre
- Taux d'erreur : pourcentage de requêtes qui échouent
- Utilisation des tokens : combien de tokens sont consommés
- Coût par requête : impact financier de chaque appel API
Prérequis : Créer votre premier projet HolySheep AI
Avant de commencer le code, vous devez disposer d'une clé API HolySheep. Après votre inscription sur la plateforme HolySheep AI, accédez à votre tableau de bord et généréz une nouvelle clé API. Conservez cette clé en sécurité — elle vous servira pour toutes les requêtes.
Étape 1 : Configurer l'Environnement de Développement
Installation de Python
Si vous n'avez pas encore Python installé sur votre ordinateur, téléchargez-le depuis python.org. Choisissez la version 3.8 ou supérieure. Pendant l'installation, cochez l'option "Add Python to PATH".
Installer les bibliothèques nécessaires
Ouvrez votre terminal (cmd sous Windows, Terminal sous Mac) et exécutez les commandes suivantes :
pip install requests python-dotenv scheduleCes trois bibliothèques sont essentielles :
- requests : pour effectuer les appels API
- python-dotenv : pour gérer vos variables d'environnement en sécurité
- schedule : pour planifier les vérifications automatiques
Étape 2 : Créer la Structure du Projet
Créez un nouveau dossier nommé "monitoring-alerte" et organisez vos fichiers comme ceci :
monitoring-alerte/
├── .env
├── config.py
├── monitoring.py
├── alertes.py
└── main.pyÉtape 3 : Configurer les Variables d'Environnement
Le fichier .env stocke vos informations sensibles. Ne partagez jamais ce fichier publiquement.
# Fichier .env
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
Seuls de surveillance (en secondes)
CHECK_INTERVAL=60
Seuils d'alerte
MAX_LATENCE_MS=2000
MAX_TAUX_ERREUR=0.05
MAX_COUT_PAR_REQUETE=0.50
Configuration des alertes
[email protected]
SLACK_WEBHOOK=https://hooks.slack.com/services/VOTRE/WEBHOOK/URLÉtape 4 : Créer le Module de Configuration
Le fichier config.py charge vos variables d'environnement et les rend accessibles à votre programme.
# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class Config:
"""Configuration centralisée pour le système de surveillance"""
# Clés API HolySheep
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL")
# Intervalles de vérification
CHECK_INTERVAL = int(os.getenv("CHECK_INTERVAL", 60))
# Seuls d'alerte
MAX_LATENCE_MS = float(os.getenv("MAX_LATENCE_MS", 2000))
MAX_TAUX_ERREUR = float(os.getenv("MAX_TAUX_ERREUR", 0.05))
MAX_COUT_PAR_REQUETE = float(os.getenv("MAX_COUT_PAR_REQUETE", 0.50))
# Destinataires d'alertes
EMAIL_ALERTE = os.getenv("EMAIL_ALERTE")
SLACK_WEBHOOK = os.getenv("SLACK_WEBHOOK")
# Modèles disponibles avec leurs prix (2026/MToken)
MODELES = {
"gpt-4.1": {"prix": 8.00, "description": "GPT-4.1 - Haute performance"},
"claude-sonnet-4.5": {"prix": 15.00, "description": "Claude Sonnet 4.5"},
"gemini-2.5-flash": {"prix": 2.50, "description": "Gemini 2.5 Flash - Rapide"},
"deepseek-v3.2": {"prix": 0.42, "description": "DeepSeek V3.2 - Économique"}
}
config = Config()Étape 5 : Créer le Module de Surveillance
Le fichier monitoring.py contient la logique principale pour effectuer les tests et collecter les métriques.
# monitoring.py
import requests
import time
from datetime import datetime
from config import config
class ModelMonitor:
"""Surveillance des performances des modèles IA HolySheep"""
def __init__(self):
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {config.API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.history = []
def tester_modele(self, modele: str, prompt_test: str = "Dis 'OK' en un mot") -> dict:
"""
Teste un modèle et mesure ses performances
Args:
modele: Nom du modèle à tester
prompt_test: Question de test simple
Returns:
Dict contenant les métriques de performance
"""
debut = time.time()
try:
# Construction de l'URL de l'API HolySheep
url = f"{config.BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": modele,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt_test}
],
"max_tokens": 50
}
# Exécution de la requête
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
latence = (time.time() - debut) * 1000 # Conversion en millisecondes
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# Extraction des métriques
usage = data.get("usage", {})
tokens_utilises = usage.get("total_tokens", 0)
# Calcul du coût
prix_modele = config.MODELES.get(modele, {}).get("prix", 1.0)
cout = (tokens_utilises / 1_000_000) * prix_modele
resultat = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"modele": modele,
"succes": True,
"latence_ms": round(latence, 2),
"tokens": tokens_utilises,
"cout": round(cout, 6),
"status_code": response.status_code,
"erreur": None
}
else:
# Gestion des erreurs HTTP
resultat = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"modele": modele,
"succes": False,
"latence_ms": round(latence, 2),
"tokens": 0,
"cout": 0,
"status_code": response.status_code,
"erreur": f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:100]}"
}
except requests.exceptions.Timeout:
resultat = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"modele": modele,
"succes": False,
"latence_ms": 30000,
"tokens": 0,
"cout": 0,
"status_code": 0,
"erreur": "Timeout - Le serveur n'a pas répondu"
}
except requests.exceptions.ConnectionError:
resultat = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"modele": modele,
"succes": False,
"latence_ms": 0,
"tokens": 0,
"cout": 0,
"status_code": 0,
"erreur": "Erreur de connexion - Vérifiez votre connexion internet"
}
except Exception as e:
resultat = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"modele": modele,
"succes": False,
"latence_ms": 0,
"tokens": 0,
"cout": 0,
"status_code": 0,
"erreur": str(e)
}
# Ajout aux historiques
self.history.append(resultat)
# Conservation des 100 derniers résultats
if len(self.history) > 100:
self.history = self.history[-100:]
return resultat
def obtenir_statistiques(self, modele: str = None) -> dict:
"""
Calcule les statistiques sur les tests effectués
Args:
modele: Filtre optionnel par modèle
Returns:
Dict contenant les statistiques calculées
"""
donnees = self.history
if modele:
donnees = [d for d in donnees if d["modele"] == modele]
if not donnees:
return {
"nb_tests": 0,
"taux_succes": 0,
"latence_moyenne_ms": 0,
"cout_total": 0
}
nb_total = len(donnees)
nb_succes = sum(1 for d in donnees if d["succes"])
latences = [d["latence_ms"] for d in donnees if d["succes"]]
couts = [d["cout"] for d in donnees]
return {
"nb_tests": nb_total,
"taux_succes": round(nb_succes / nb_total * 100, 2),
"taux_erreur": round((nb_total - nb_succes) / nb_total * 100, 2),
"latence_moyenne_ms": round(sum(latences) / len(latences), 2) if latences else 0,
"latence_min_ms": min(latences) if latences else 0,
"latence_max_ms": max(latences) if latences else 0,
"cout_total": round(sum(couts), 6),
"tokens_total": sum(d["tokens"] for d in donnees)
}
Création d'une instance globale
monitor = ModelMonitor()Étape 6 : Créer le Module d'Alertes
Le fichier alertes.py gère l'envoi des notifications lorsque les seuils sont dépassés.
# alertes.py
import requests
import json
from datetime import datetime
from config import config
from monitoring import monitor
class AlerteManager:
"""Gestionnaire d'alertes pour la surveillance des modèles"""
def __init__(self):
self.derniere_alerte = {}
def verifier_et_alerter(self, resultat: dict) -> list:
"""
Vérifie si les seuils sont dépassés et génère des alertes
Args:
resultat: Résultat d'un test de surveillance
Returns:
Liste des alertes générées
"""
alertes = []
if not resultat["succes"]:
alerte = {
"type": "ERREUR",
"severite": "CRITIQUE",
"modele": resultat["modele"],
"message": f"Échec de connexion au modèle {resultat['modele']}",
"details": resultat.get("erreur", "Erreur inconnue"),
"timestamp": resultat["timestamp"]
}
alertes.append(alerte)
# Vérification de la latence
if resultat["succes"] and resultat["latence_ms"] > config.MAX_LATENCE_MS:
alerte = {
"type": "LATENCE",
"severite": "AVERTISSEMENT",
"modele": resultat["modele"],
"message": f"Latence élevée détectée : {resultat['latence_ms']}ms",
"seuil": f"{config.MAX_LATENCE_MS}ms",
"timestamp": resultat["timestamp"]
}
alertes.append(alerte)
# Vérification du coût par requête
if resultat["succes"] and resultat["cout"] > config.MAX_COUT_PAR_REQUETE:
alerte = {
"type": "COUT",
"severite": "INFORMATION",
"modele": resultat["modele"],
"message": f"Coût par requête élevé : ${resultat['cout']:.6f}",
"seuil": f"${config.MAX_COUT_PAR_REQUETE}",
"timestamp": resultat["timestamp"]
}
alertes.append(alerte)
# Envoyer les alertes
for alerte in alertes:
self.envoyer_alerte(alerte)
return alertes
def envoyer_alerte(self, alerte: dict):
"""
Envoie une alerte par différents canaux
Args:
alerte: Dict contenant les informations de l'alerte
"""
# Empêcher les alertes en double (même type dans les 5 dernières minutes)
clef_alerte = f"{alerte['type']}_{alerte['modele']}"
maintenant = datetime.now()
if clef_alerte in self.derniere_alerte:
derniere = self.derniere_alerte[clef_alerte]
difference = (maintenant - derniere).total_seconds()
if difference < 300: # 5 minutes
return # Alerte déjà envoyée récemment
self.derniere_alerte[clef_alerte] = maintenant
# Affichage console
symbole = "🔴" if alerte["severite"] == "CRITIQUE" else "🟡" if alerte["severite"] == "AVERTISSEMENT" else "🔵"
print(f"\n{symbole} ALERTE [{alerte['severite']}] - {alerte['type']}")
print(f" Modèle: {alerte['modele']}")
print(f" Message: {alerte['message']}")
if "details" in alerte:
print(f" Détails: {alerte['details']}")
print(f" Heure: {alerte['timestamp']}\n")
# Envoi par email (simulation)
if config.EMAIL_ALERTE:
self.envoyer_email(alerte)
# Envoi Slack
if config.SLACK_WEBHOOK:
self.envoyer_slack(alerte)
def envoyer_email(self, alerte: dict):
"""Envoie une alerte par email"""
print(f" 📧 Email envoyé à {config.EMAIL_ALERTE}")
# Dans un projet réel, vous utiliseriez smtplib ou un service comme SendGrid
def envoyer_slack(self, alerte: dict):
"""Envoie une alerte vers Slack"""
try:
payload = {
"text": f"🚨 Alerte {alerte['severite']} - {alerte['type']}",
"attachments": [{
"color": "#ff0000" if alerte["severite"] == "CRITIQUE" else "#ffff00",
"fields": [
{"title": "Modèle", "value": alerte["modele"], "short": True},
{"title": "Message", "value": alerte["message"], "short": False}
]
}]
}
response = requests.post(
config.SLACK_WEBHOOK,
json=payload,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print(" 💬 Notification Slack envoyée avec succès")
except Exception as e:
print(f" ⚠️ Erreur lors de l'envoi Slack: {e}")
alerte_manager = AlerteManager()Étape 7 : Créer le Programme Principal
Le fichier main.py orchestre tous les composants et lance la surveillance continue.
# main.py
import schedule
import time
import json
from datetime import datetime
from monitoring import monitor
from alertes import alerte_manager
from config import config
def cycle_surveillance():
"""
Effectue un cycle complet de surveillance sur tous les modèles
"""
print("\n" + "="*60)
print(f"🔍 CYCLE DE SURVEILLANCE - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print("="*60)
# Liste des modèles à tester
modeles_a_tester = list(config.MODELES.keys())
for modele in modeles_a_tester:
print(f"\n📊 Test du modèle: {modele}")
print(f" Prix: ${config.MODELES[modele]['prix']}/MToken")
# Exécution du test
resultat = monitor.tester_modele(modele)
# Affichage des résultats
if resultat["succes"]:
print(f" ✅ Succès")
print(f" ⏱️ Latence: {resultat['latence_ms']}ms")
print(f" 🔢 Tokens: {resultat['tokens']}")
print(f" 💰 Coût: ${resultat['cout']:.6f}")
else:
print(f" ❌ Échec: {resultat['erreur']}")
# Vérification des seuils et envoi d'alertes
alertes_generees = alerte_manager.verifier_et_alerter(resultat)
if alertes_generees:
print(f" 📢 {len(alertes_generees)} alerte(s) générée(s)")
# Affichage des statistiques consolidées
stats = monitor.obtenir_statistiques()
print("\n" + "-"*40)
print("📈 STATISTIQUES CONSOLIDÉES")
print("-"*40)
print(f" Tests effectués: {stats['nb_tests']}")
print(f" Taux de succès: {stats['taux_succes']}%")
print(f" Taux d'erreur: {stats['taux_erreur']}%")
print(f" Latence moyenne: {stats['latence_moyenne_ms']}ms")
print(f" Coût total: ${stats['cout_total']:.6f}")
print("-"*40)
def afficher_menu():
"""Affiche le menu principal"""
print("\n" + "="*60)
print("🎯 SYSTÈME DE SURVEILLANCE HOLYSHEEP AI")
print("="*60)
print("1. Lancer la surveillance continue (toutes les 60 secondes)")
print("2. Effectuer un test unique sur tous les modèles")
print("3. Voir les statistiques")
print("4. Quitter")
print("="*60)
def main():
"""Point d'entrée principal du programme"""
afficher_menu()
choix = input("\nVotre choix (1-4): ").strip()
if choix == "1":
print("\n🚀 Lancement de la surveillance continue...")
print(f" Intervalle: {config.CHECK_INTERVAL} secondes")
print(" Appuyez sur Ctrl+C pour arrêter\n")
# Planification du cycle de surveillance
schedule.every(config.CHECK_INTERVAL).seconds.do(cycle_surveillance)
# Exécution immédiate du premier cycle
cycle_surveillance()
# Boucle principale
try:
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("\n\n🛑 Surveillance arrêtée par l'utilisateur")
print(f" Tests totaux effectués: {len(monitor.history)}")
elif choix == "2":
cycle_surveillance()
elif choix == "3":
stats = monitor.obtenir_statistiques()
print("\n📊 STATISTIQUES GLOBALES")
print(json.dumps(stats, indent=2))
elif choix == "4":
print("\n👋 Au revoir!")
else:
print("\n⚠️ Choix invalide. Veuillez réessayer.")
main()
if __name__ == "__main__":
main()Étape 8 : Lancer le Système de Surveillance
Vérification de la configuration
Avant de lancer le programme, vérifiez que votre fichier .env contient votre clé API HolySheep valide. Sans cette clé, le programme ne pourra pas se connecter aux modèles.
Exécution du programme
python main.pyVous devriez voir s'afficher le menu principal. Choisissez l'option 1 pour une surveillance continue ou l'option 2 pour un test unique.
Comprendre les Résultats
Lecture des métriques
Après chaque cycle de surveillance, le programme affiche :
- Latence : Le temps de réponse du modèle en millisecondes. HolySheep AI offre une latence inférieure à 50ms, ce qui est excellent pour les applications temps réel.
- Taux de succès : Le pourcentage de requêtes qui ont réussi. Visez toujours 99%+.
- Coût total : La somme des coûts de tous les tests. Avec DeepSeek V3.2 à $0.42/MToken, les coûts restent très bas.
Personnalisation Avancée
Ajouter d'autres modèles
Pour ajouter un nouveau modèle à votre surveillance, modifiez simplement le dictionnaire MODELES dans config.py :
# Ajouter dans config.py
MODELES = {
# ... modèles existants ...
"votre-nouveau-modele": {
"prix": 1.50, # Prix en $/MToken
"description": "Votre description"
}
}Intégrer avec Prometheus/Grafana
Pour une visualisation plus avancée, vous pouvez exporter les métriques au format Prometheus :
# exporter_prometheus.py
from monitoring import monitor
def generer_metrics_prometheus():
"""Génère des métriques au format Prometheus"""
stats = monitor.obtenir_statistiques()
output = f"""# HELP holysheep_tests_total Nombre total de tests
TYPE holysheep_tests_total counter
holysheep_tests_total {stats['nb_tests']}
HELP holysheep_success_rate Taux de succès en pourcentage
TYPE holysheep_success_rate gauge
holysheep_success_rate {stats['taux_succes']}
HELP holysheep_latence_moyenne Latence moyenne en millisecondes
TYPE holysheep_latence_moyenne gauge
holysheep_latence_moyenne {stats['latence_moyenne_ms']}
HELP holysheep_cout_total Coût total en dollars
TYPE holysheep_cout_total counter
holysheep_cout_total {stats['cout_total']}
"""
with open("/var/lib/node_exporter/textfile_collector/holysheep.prom", "w") as f:
f.write(output)
print("📊 Métriques Prometheus mises à jour")Exemple Concret : Surveillance d'une Application de Chatbot
Prenons un cas réel. Vous avez développé un chatbot utilisant le modèle DeepSeek V3.2 pour son excellent rapport qualité-prix de $0.42/MToken. Votre application traite environ 10 000 requêtes par jour. Avec HolySheep AI et sa latence inférieure à 50ms, vos utilisateurs bénéficient d'une expérience fluide.
En configurant les alertes comme décrit dans ce tutoriel, vous serez immédiatement notifié si :
- La latence dépasse 2 secondes (indiquant un problème serveur)
- Le taux d'erreur dépasse 5% (signifiant une dégradation du service)
- Le coût par requête dépasse $0.50 (possible tentative d'abus)
Calculateur de Coûts
Pour estimer vos coûts mensuels avec HolySheep AI, utilisez cette formule simple :
# calculateur_couts.py
def calculer_cout_mensuel(nb_requetes_jour, tokens_par_requete, modele_prix):
"""
Calcule le coût mensuel estimé
Args:
nb_requetes_jour: Nombre de requêtes par jour
tokens_par_requete: Tokens moyens par requête
modele_prix: Prix du modèle en $/MToken
Returns:
Coût mensuel estimé
"""
tokens_mensuels = nb_requetes_jour * tokens_par_requete * 30
cout_mensuel = (tokens_mensuels / 1_000_000) * modele_prix
return cout_mensuel
Exemple avec DeepSeek V3.2
cout = calculer_cout_mensuel(
nb_requetes_jour=10000,
tokens_par_requete=500,
modele_prix=0.42
)
print(f"Coût mensuel estimé avec DeepSeek V3.2: ${cout:.2f}")
Résultat: Coût mensuel estimé avec DeepSeek V3.2: $63.00
Erreurs courantes et solutions
Erreur 1 : "Connection Error - Impossible de se connecter"
Symptôme : Le programme affiche "Erreur de connexion" malgré une connexion internet active.
Causes possibles :
- La clé API n'est pas configurée correctement dans le fichier .env
- Le BASE_URL est incorrect ou mal orthographié
- Le pare-feu bloque les connexions sortantes
Solution :
# Vérification de la configuration
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
Afficher les premières lettres de la clé (ne jamais afficher la clé complète)
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if api_key:
print(f"✅ Clé API configurée: {api_key[:8]}...")
else:
print("❌ Clé API non trouvée dans .env")
Vérifier l'URL de base
base_url = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL", "https://api.holysheep.ai/v1")
print(f"✅ BASE_URL: {base_url}")
Tester la connexion manuellement
import requests
try:
response = requests.get(f"{base_url}/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10)
print(f"✅ Connexion réussie: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur de connexion: {e}")Erreur 2 : "HTTP 401 - Unauthorized"
Symptôme : La réponse de l'API indique "401 Unauthorized" ou "Invalid API key".
Causes possibles :
- La clé API a expiré
- La clé API a été révoquée depuis le tableau de bord HolySheep
- Il y a des espaces ou caractères invisibles dans la clé
Solution :
# Nettoyer et vérifier la clé API
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
Lire la clé brute
cle_api_brute = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "")
Nettoyer la clé (supprimer espaces, sauts de ligne)
cle_api_nettoyee = cle_api_brute.strip()
Vérifier qu'elle n'est pas vide et ne contient pas d'espaces
if not cle_api_nettoyee:
print("❌ ERREUR: La clé API est vide!")
print(" → Inscrivez-vous sur https://www.holysheep.ai/register")
elif " " in cle_api_nettoyee:
print("❌ ERREUR: La clé API contient des espaces!")
print(f" → Clé actuelle: '{cle_api_nettoyee}'")
else:
# Mettre à jour le fichier .env
with open(".env", "w") as f:
f.write(f'HOLYSHEEP_API_KEY={cle_api_nettoyee}\n')
print("✅ Clé API nettoyée et enregistrée")Erreur 3 : "Timeout - Le serveur n'a pas répondu"
Symptôme : Les requêtes échouent avec un timeout après 30 secondes.
Causes possibles :
- Le réseau est saturé ou instable
- Le modèle est temporairement surchargé
- Le prompt de test est trop long
Solution :
# monitoring_timeout.py
import requests
import time
from config import config
class MonitorAvecRetry:
"""Surveillance avec gestion intelligente des timeout"""
def __init__(self, max_retries=3, timeout=30):
self.max_retries = max_retries
self.timeout = timeout
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {config.API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
def requete_avec_retry(self, modele: str) -> dict:
"""Effectue une requête avec tentatives de reconnexion"""
for tentative in range(1, self.max_retries + 1):
try:
print(f" Tentative {tentative}/{self.max_retries}...")
debut = time.time()
response = requests.post(
f"{config.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": modele,
"messages": [{"role": "user", "content": "OK"}],
"max_tokens": 10
},
timeout=self.timeout
)
latence = (time.time() - debut) * 1000
if response.status_code == 200:
return {
"succes": True,
"latence_ms": latence,
"tentatives": tentative
}
except requests.exceptions.Timeout:
print(f" ⏱️ Timeout à la tentative {tentative}")
if tentative < self.max_retries:
temps_attente = tentative * 5 # Backoff exponentiel
print(f" ⏳ Attente de {temps_attente}s avant retry...")
time.sleep(temps_attente)
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print(f" 🔌 Erreur de connexion: {e}")
if tentative < self.max_retries:
time.sleep(tentative * 3)
return {
"succes": False,
"latence_ms": 0,
"tentatives": self.max_retries,
"erreur": "Toutes les tentatives ont échoué"
}
Utilisation
monitor_retry = MonitorAvecRetry(max_retries=3, timeout=30)
resultat = monitor_retry.requete_avec_retry("deepseek-v3.2")
print(f"Résultat: {resultat}")Erreur 4 : "Le BASE_URL est défini sur api.openai.com"
Symptôme : Le programme fonctionne mais vous recevez des factures d'OpenAI au lieu de HolySheep.
Cause : Une erreur de configuration dans le code ou une variable d'environnement incorrecte.
Solution :
# verification_url.py
import os
Vérification explicite de l'URL
url_actuelle = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL", "")
print("🔍 Vérification de la configuration de l'URL API")
print("-" * 50)
if not url_actuelle:
print("⚠️ HOLYSHEEP_BASE_URL n'est pas défini!")
print(" → Util