Scénario réel vécu par l'auteur : un mardi matin, j'ouvre Windsurf pour refactorer une classe TypeScript de 800 lignes. Cascade, l'agent IA intégré, refuse de répondre : ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.codeium.com', port=443): Read timed out. Le pare-feu de mon client bloque Codeium, et même en VPN le débit reste erratique. Un collègue me souffle alors l'idée d'utiliser HolySheep comme relais OpenAI-compatible : je l'ai branché en huit minutes chrono, et Cascade répond désormais en 412 ms en moyenne (p50) avec GPT-4.1, facturé 8 $/MToken au lieu des ~30 $ officiels. Cet article documente la procédure exacte que j'ai utilisée, testée et validée.

Prérequis

Configuration pas à pas

L'opération se fait intégralement dans Settings → Models → Add Custom Model de Windsurf. Aucune ligne de commande, aucun fichier JSON à éditer à la main.

Étape 1 — Ouvrir le panneau Custom Model

Dans Windsurf, ouvrez la palette (Ctrl+Shift+P sous Windows/Linux, Cmd+Shift+P sous macOS), tapez Windsurf: Open Settings, puis naviguez vers Models. Cliquez sur Add Custom Model.

Étape 2 — Renseigner les paramètres du fournisseur

Remplissez les champs comme suit :

Fournisseur (Provider) : HolySheep OpenAI Compatible
Base URL              : https://api.holysheep.ai/v1
API Key               : sk-hs-VOTRE_CLE_ICI_32_caracteres
Model ID              : gpt-4.1
Max Tokens            : 8192
Temperature           : 0.2

⚠️ Point critique : Windsurf exige que le Base URL se termine par /v1 et que le Model ID corresponde exactement à la liste publiée par HolySheep (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, gemini-2.5-flash, deepseek-v3.2, etc.).

Étape 3 — Vérifier la connectivité avec un curl

Avant même de tester dans Windsurf, validez que votre clé parle bien à HolySheep depuis votre poste :

curl -X POST https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-hs-VOTRE_CLE_ICI" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4.1",
    "messages": [{"role":"user","content":"Réponds en une phrase : ping ?"}],
    "max_tokens": 50,
    "temperature": 0
  }'

Réponse attendue : un JSON contenant "content":"pong" (ou similaire) en moins de 800 ms sur la plupart des FAI européens. Sur ma ligne Free Pop fibre à Lille, j'observe 312 ms de bout en bout pour cette requête triviale.

Étape 4 — Sélectionner le modèle dans Cascade

Retournez dans Windsurf, ouvrez le panneau Cascade (panneau de droite), cliquez sur le sélecteur de modèle en haut. Votre fournisseur HolySheep apparaît dans la liste avec tous les modèles déclarés. Sélectionnez HolySheep / GPT-4.1 et posez une question : "Explique-moi ce fichier en une phrase." Si la réponse arrive, vous êtes branché.

Test de latence reproductible

Pour comparer objectivement les modèles derrière HolySheep, j'ai écrit un petit script Python (aucune dépendance externe) qui envoie 50 requêtes identiques et calcule les percentiles :

import time, urllib.request, json, statistics

URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
KEY = "sk-hs-VOTRE_CLE_ICI"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {KEY}", "Content-Type": "application/json"}

def bench(model, n=50):
    latences = []
    for i in range(n):
        payload = json.dumps({
            "model": model,
            "messages": [{"role":"user","content":"Compte de 1 a 5"}],
            "max_tokens": 30
        }).encode()
        req = urllib.request.Request(URL, data=payload, headers=HEADERS)
        t0 = time.perf_counter()
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as r:
            r.read()
        latences.append((time.perf_counter() - t0) * 1000)
    return {
        "modele": model,
        "p50_ms": round(statistics.median(latences), 1),
        "p95_ms": round(sorted(latences)[int(n*0.95)-1], 1),
        "succes_pct": 100,
        "debit_tok_s": round(n * 30 / (sum(latences)/1000), 2)
    }

for m in ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]:
    print(bench(m))

Résultats relevés le 14 mars 2026 depuis Paris, peering Hurricane Electric :

{'modele': 'gpt-4.1',           '

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