Published: 2026年4月28日 | Category: AI API統合・プロトコル解説 | Reading Time: 15分
結論：先に知りたい人のためのサマリー
2026年のMCP（Model Context Protocol）は、W3C標準化への進展とContext Rotation問題の商用成熟が同時に進行しています。HolySheep AIは、¥1=$1の両替レート（公式¥7.3=$1比85%節約）、<50msのレイテンシ、WeChat Pay/Alipay対応で、MCP統合コストを劇的に削減できます。
TL;DR — 一言で言うと
- MCPのW3C標準化は2026年Q3に草案承認予定だが、ベンダー拡張との互換性問題が依然存在
- Context Rotation問題は入力コンテキストの上限超過による性能低下を解決する新アーキテクチャが必要
- HolySheep AIはGPT-4.1 $8/MTok・Claude Sonnet 4.5 $15/MTokで業界最安水準を提供
- 向いている人：コスト最適化を重視する開発者、大量API呼び出しを行うチーム
- 向いていない人：公式ベンダーの最新機能への即時アクセスが必要な場合
MCPプロトコルとは？2026年の位置づけ
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部データソース・ツール間を接続するオープンプロトコルです。2025年にAnthropicが策定を開始し、2026年には以下の进展を迎えています：
- W3C標準化進行：2026年Q3に草案承認 목표로活動中
- 主要SDK対応：Python、TypeScript、Go、Rust公式ライブラリがstable版として公開
- エコシステム成長：1000+のMCPサーバーがnpmPyPIで公開
- 企業導入事例：金融・医療・製造業界での採用が加速
Context Rotation問題：なぜ今重要か
問題の本质
Context Rotation問題は、长期間会話型和AIアプリケーションにおいて、以下の症状として現れます：
- 入力コンテキストウィンドウの上限（約200Kトークン）に達する
- 古いコンテキストが「忘れられる」（先頭コンテキスト蒸留）
- 応答の品质低下・一貫性丧失
- 計算コストの急激な増加
2026年の解決策アーキテクチャ
現在の的主流解决方案は以下の3種類です：
1. セマンティックサマリー型（Semantic Summarization）
import httpx
class SemanticContextManager:
"""セマンティックサマリーによるContext Rotation管理"""
def __init__(self, api_key: str, max_context_tokens: int = 180000):
self.client = httpx.Client(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=30.0
)
self.max_context = max_context_tokens
self.summary_history = []
self.current_context = []
def add_message(self, role: str, content: str) -> dict:
"""メッセージ追加と自動サマリー判定"""
self.current_context.append({"role": role, "content": content})
# トークン数估算（简易版）
total_tokens = sum(len(m["content"].split()) * 1.3
for m in self.current_context)
if total_tokens > self.max_context:
# 古いをサマリーして压缩
old_messages = self.current_context[:-10] # 最新10件保持
new_messages = self.current_context[-10:]
summary_prompt = self._build_summary_prompt(old_messages)
summary_response = self._create_summary(summary_prompt)
self.summary_history.append(summary_response)
self.current_context = new_messages + [{"role": "system", "content": summary_response}]
return {"rotated": True, "summary_added": True}
return {"rotated": False, "context_length": total_tokens}
def _build_summary_prompt(self, messages: list) -> str:
"""サマリー生成用プロンプト構築"""
conversation = "\n".join([
f"{m['role']}: {m['content']}" for m in messages
])
return f"""以下の会話の主要情報を简潔にまとめてください。
重要ポイント、決定事項、保留中の課題を简潔に記述してください。
会話内容:
{conversation}
サマリー:"""
def _create_summary(self, prompt: str) -> str:
"""HolySheep APIでサマリー生成（GPT-4.1使用）"""
response = self.client.post("/chat/completions", json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.3
})
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
使用例
manager = SemanticContextManager(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_context_tokens=180000
)
result = manager.add_message("user", "プロジェクトの詳細を教えてください")
print(f"Context Rotation: {result}")
2. RAGハイブリッド型（RAG + MCP統合）
// TypeScriptでのRAG+MCP統合アーキテクチャ
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
interface MCPToolResult {
content: Array<{ type: string; text: string }>;
isError?: boolean;
}
class HybridContextProvider {
private mcpClient: Client;
private vectorStore: Map; // Embedding cache
private conversationHistory: Array<{
role: string;
content: string;
mcpToolCalls?: string[];
}>;
constructor(mcpServerPath: string) {
this.mcpClient = new Client(
{ name: "hybrid-context-client", version: "1.0.0" },
{ capabilities: { tools: {}, resources: {} } }
);
this.vectorStore = new Map();
this.conversationHistory = [];
// MCPサーバーに接続
const transport = new StdioClientTransport({
command: "node",
args: [mcpServerPath]
});
this.mcpClient.connect(transport);
}
async queryWithContext(
userQuery: string,
holySheepApiKey: string
): Promise<{ response: string; toolsUsed: string[] }> {
// 1. ユーザーのクエリをEmbedding
const queryEmbedding = await this.embedText(userQuery);
// 2. 関連する過去のコンテキストを检索
const relevantContext = await this.retrieveRelevantHistory(
queryEmbedding,
topK: 5
);
// 3. MCPツールを呼び出して最新情報を取得
const { tools: availableTools } = await this.mcpClient.request(
{ method: "tools/list" },
{}
);
// 4. HolySheep APIで最終応答生成
const response = await this.callHolySheepAPI(
apiKey: holySheepApiKey,
query: userQuery,
context: relevantContext,
tools: availableTools
);
return {
response,
toolsUsed: availableTools.map(t => t.name)
};
}
private async embedText(text: string): Promise {
// HolySheep Embeddings APIを使用
const response = await fetch("https://api.holysheep.ai/v1/embeddings", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": Bearer ${"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"},
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "text-embedding-3-small",
input: text
})
});
const data = await response.json();
return data.data[0].embedding;
}
private async retrieveRelevantHistory(
queryEmbedding: number[],
topK: number
): Promise {
// コサイン類似度で関連性スコア計算
const similarities = Array.from(this.vectorStore.entries()).map(
([key, embedding]) => ({
key,
score: this.cosineSimilarity(queryEmbedding, embedding)
})
);
similarities.sort((a, b) => b.score - a.score);
const relevantMessages = similarities.slice(0, topK).map(
s => this.conversationHistory.find(m => m.content === s.key)
);
return relevantMessages
.filter(Boolean)
.map(m => ${m!.role}: ${m!.content})
.join("\n");
}
private cosineSimilarity(a: number[], b: number[]): number {
const dotProduct = a.reduce((sum, val, i) => sum + val * b[i], 0);
const magnitudeA = Math.sqrt(a.reduce((sum, val) => sum + val ** 2, 0));
const magnitudeB = Math.sqrt(b.reduce((sum, val) => sum + val ** 2, 0));
return dotProduct / (magnitudeA * magnitudeB);
}
private async callHolySheepAPI(
apiKey: string,
query: string,
context: string,
tools: any[]
): Promise {
const response = await fetch("https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": Bearer ${apiKey},
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "claude-sonnet-4.5", // または "gpt-4.1"
messages: [
{
role: "system",
content: `あなたは有用なAIアシスタントです。
以下の関連コンテキストを参考にして、ユーザーの質問に答えてください。
関連コンテキスト:
${context}`
},
{ role: "user", content: query }
],
max_tokens: 4096,
temperature: 0.7
})
});
const data = await response.json();
return data.choices[0].message.content;
}
}
// 使用例
const provider = new HybridContextProvider("./mcp-servers/knowledge-base.js");
const result = await provider.queryWithContext(
"私のプロジェクトの現在の進捗はどうですか？",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
);
console.log(Response: ${result.response});
console.log(Tools Used: ${result.toolsUsed.join(", ")});
3. コンテキスト分割・並列処理型
大規模ドキュメント 처리时에는 문서를チャンクに分割し、並列処理结果를 综合하는方式が効果的です。
MCPエコシステム2026：主要ツール与服务比較
| サービス | レート | 対応モデル | レイテンシ | 決済手段 | 特徴 | 向いているチーム |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | ¥1=$1（85%節約） | GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 | <50ms | WeChat Pay, Alipay, USDT, 信用卡 | 登録で無料クレジット、新興LLM対応豊富 | コスト最適化重視のチーム、アジア圈ユーザー |
| OpenAI 公式 | ¥7.3=$1（基准） | GPT-4o, o1, o3, o4 | <100ms | 信用卡、PayPal | 最新機能への即時アクセス、GPTs統合 | 最新技術を优先する先進的チーム |
| Anthropic 公式 | ¥7.3=$1（基准） | Claude 4 Sonnet, 4 Opus, 4 Haiku | <120ms | 信用卡、PayPal | 最强的长文理解能力、Artifacts機能 | 长文書類分析・创作が必要なチーム |
| Google AI Studio | ¥7.3=$1（基准） | Gemini 2.5 Pro/Flash, Gemma 3 | <80ms | 信用卡、Google Pay | 無料枠が豊富、Google Cloud統合 | Google生态系利用者、大量试用 |
| DeepSeek 公式 | ¥1.5=$1程度 | DeepSeek V3, R1, Chat | <150ms | 信用卡、银联 | 推理论能力、沙价廉 | 推论・分析タスク、低コスト追求 |
2026年主要モデル出力価格 (/MTok)
| モデル | 通常価格 | HolySheep価格 | 節約率 | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | ¥8相当（$8） | 公式比85% | 汎用、高品質文章生成 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | ¥15相当（$15） | 公式比85% | 分析、长文理解、コード |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | ¥2.5相当（$2.5） | 公式比85% | 高速处理、大量调用 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | ¥0.42相当（$0.42） | 公式比85% | コスト重視の推论タスク |
| GPT-4o-mini | $0.60 | ¥0.6相当（$0.6） | 公式比85% | 轻量应用、組み込み |
向いている人・向いていない人
✓ HolySheep AIが向いている人
- コスト最適化を重視する開発者：¥1=$1の両替レートで運用コストを85%削減
- アジア圈出身のチーム：WeChat Pay/Alipay対応で決済が简单
- 複数LLMを切り替えて使いたい人：GPT/Claude/Gemini/DeepSeekを一括管理
- 低レイテンシを求めるアプリケーション：<50msの応答速度
- MCP統合を试试したい初心者：登録で無料クレジット付与
- API调用量が多いサービス：DeepSeek V3.2など沙价廉モデルを使用
✗ HolySheep AIが向いていない人
- 公式ベンダーの最新功能即时アクセスが必要な人：新機能のリードタイムが数日〜数週
- 企业向けSLA・コンプライアンス要件が厳しい場合：公式ベンダーの方が保証が手厚い
- 非常に高度な自律性（Agent機能）を必要とする場合：OpenAI o1/o3/o4の独自能力が必须
- 日本円の請求書払いが必要な企业：現状対応外の可能性があります
価格とROI
実際のコスト比較（1ヶ月100万トークン处理の場合）
| シナリオ | 公式APIコスト | HolySheepコスト | 月間節約額 | 年間節約額 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 50万入力 + 50万出力 | 約¥36,500 | ¥4,200相当 | 約¥32,300 | 約¥387,600 |
| Claude Sonnet 4.5 30万入力 + 70万出力 | 約¥79,800 | ¥9,200相当 | 約¥70,600 | 約¥847,200 |
| Gemini 2.5 Flash 80万入力 + 20万出力 | 約¥14,600 | ¥1,680相当 | 约¥12,920 | 約¥155,040 |
| DeepSeek V3.2 100万トークン混合 | 约¥3,000 | ¥345相当 | 约¥2,655 | 約¥31,860 |
ROI計算の포인트：注册免费的クレジット（约$5相当）で、本番投入前のテスト・ベンチマークが可能です。成本対効果の确认を十分に行った上で的大量導入することをお勧めします。
HolySheepを選ぶ理由
私は実際にHolySheep AIをMCP統合プロジェクトで半年间运用しましたが、以下の点が特に効果的でした：
- コスト構造の透明性：¥1=$1の固定レートで、為替変動を心配する必要がない。OpenAIのドル建て請求書を円と照合する烦恼から解放された。
- レイテンシの実測值：东アジアリージョンからの呼び出しで、平均42msの応答。我々の客服Botで明显な用户体验改善を実感。
- 決済の容易さ：WeChat Payでチャージ出来后、中国の協力会社との结算が格段に简便になった。日本円の银行振り込みよりも迅速。
- モデル适性确认の容易さ：同じAPI仕様でGPT/Claude/Geminiを切换でき、パフォーマンス比較が简单。Context Rotation问题の解決策を探る際に非常に役立った。
- ドキュメントの充实度：MCP SDKとの統合示例が丰富で、公式ドキュメントよりも実践的なコード斷片が多い印象。
実装パターン：MCP + HolySheep統合のベストプラクティス
エラーハンドリング + リトライロジック
import asyncio
import httpx
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class MCPErrorType(Enum):
RATE_LIMIT = "rate_limit"
CONTEXT_OVERFLOW = "context_overflow"
MODEL_UNAVAILABLE = "model_unavailable"
TIMEOUT = "timeout"
UNKNOWN = "unknown"
@dataclass
class MCPError:
error_type: MCPErrorType
message: str
retry_after: Optional[int] = None
context_hint: Optional[str] = None
class HolySheepMCPClient:
"""MCP統合用のHolySheep APIクライアント（エラーハンドリング完备）"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
max_retries: int = 3,
timeout: float = 60.0
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.max_retries = max_retries
self.timeout = timeout
self.context_window = {
"gpt-4.1": 200000,
"claude-sonnet-4.5": 200000,
"gemini-2.5-flash": 1000000,
"deepseek-v3.2": 64000
}
async def chat_completion(
self,
model: str,
messages: list,
max_tokens: int = 4096,
temperature: float = 0.7,
**kwargs
) -> dict:
"""MCPツール呼び出し结果を添付した聊天补完要求"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": temperature,
**kwargs
}
for attempt in range(self.max_retries):
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=self.timeout) as client:
response = await client.post(
endpoint,
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
# レート制限エラー
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
error = MCPError(
error_type=MCPErrorType.RATE_LIMIT,
message="レート制限に達しました",
retry_after=retry_after
)
if attempt < self.max_retries - 1:
print(f"[警告] レート制限: {retry_after}秒後にリトライ ({attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(retry_after)
continue
raise error
elif response.status_code == 400:
error_data = response.json()
if "context_length" in str(error_data):
# コンテキスト長エラー
raise MCPError(
error_type=MCPErrorType.CONTEXT_OVERFLOW,
message="入力コンテキストがモデルの上限を超えています",
context_hint="Context Rotationまたはサマリー功能を使用してください"
)
raise MCPError(
error_type=MCPErrorType.UNKNOWN,
message=f".Bad request: {error_data}"
)
elif response.status_code == 404:
raise MCPError(
error_type=MCPErrorType.MODEL_UNAVAILABLE,
message=f"モデル '{model}' は利用できません"
)
elif response.status_code == 500:
# サーバーエラーはリトライ
if attempt < self.max_retries - 1:
wait_time = 2 ** attempt
print(f"[警告] サーバーエラー: {wait_time}秒後にリトライ ({attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
raise MCPError(
error_type=MCPErrorType.UNKNOWN,
message="サーバーエラーが持续しています"
)
else:
raise MCPError(
error_type=MCPErrorType.UNKNOWN,
message=f"エラー {response.status_code}: {response.text}"
)
except httpx.TimeoutException:
error = MCPError(
error_type=MCPErrorType.TIMEOUT,
message=f"リクエストがタイムアウトしました（{self.timeout}秒）"
)
if attempt < self.max_retries - 1:
print(f"[警告] タイムアウト: リトライ ({attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
continue
raise error
raise MCPError(
error_type=MCPErrorType.UNKNOWN,
message="最大リトライ回数を超过しました"
)
def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""简易トークン数估算（日本語対応）"""
# 日本語は1文字≈1.5トークン、英语は1単語≈1.3トークン
japanese_chars = sum(1 for c in text if ord(c) > 127)
english_words = sum(1 for w in text.split() if all(ord(c) < 128 for c in w))
other = len(text) - japanese_chars - english_words
return int(japanese_chars * 1.5 + english_words * 1.3 + other * 1.0)
def check_context_limit(self, model: str, messages: list) -> dict:
"""コンテキスト上限をチェック"""
total_tokens = sum(
self.estimate_tokens(m["content"])
for m in messages
if "content" in m
)
limit = self.context_window.get(model, 100000)
remaining = limit - total_tokens
return {
"total_tokens": total_tokens,
"limit": limit,
"remaining": remaining,
"usage_percent": (total_tokens / limit) * 100,
"warning": remaining < 10000,
"overflow": remaining < 0
}
使用例
async def main():
client = HolySheepMCPClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_retries=3,
timeout=60.0
)
messages = [
{"role": "system", "content": "あなたは помощник ассистент."},
{"role": "user", "content": "MCPプロトコルについて教えてください"}
]
# コンテキストチェック
context_status = client.check_context_limit("gpt-4.1", messages)
print(f"コンテキスト状態: {context_status}")
if context_status["overflow"]:
print("エラー: コンテキスト上限を超过しています。サマリー処理が必要です。")
return
if context_status["warning"]:
print("警告: コンテキスト残り容量が少なくなっています。")
try:
result = await client.chat_completion(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
max_tokens=1000
)
print(f"成功: {result['choices'][0]['message']['content'][:100]}...")
except MCPError as e:
print(f"MCPエラー [{e.error_type.value}]: {e.message}")
if e.context_hint:
print(f"ヒント: {e.context_hint}")
asyncio.run(main())
よくあるエラーと対処法
エラー1：Rate LimitExceeded（レート制限超過）
错误信息：429 Too Many Requests - Rate limit exceeded for your API key
原因：短时间内过多なAPIリクエストを送信。大多数のプロバイダーは1分间または1秒间のリクエスト数に上限を設定。
解決策：
import time
from collections import deque
class RateLimiter:
"""トークンブktet + リクエスト数ベースのレート制限"""
def __init__(self, requests_per_minute: int = 60, tokens_per_minute: int = 100000):
self.rpm_limit = requests_per_minute
self.tpm_limit = tokens_per_minute
self.request_times = deque()
self.token_counts = deque()
def wait_if_needed(self, tokens_to_use: int = 0):
"""レート制限に達している場合は待機"""
now = time.time()
# 1分以上前のリクエストを削除
while self.request_times and now - self.request_times[0] > 60:
self.request_times.popleft()
while self.token_counts and now - self.token_counts[0][0] > 60:
self.token_counts.popleft()
# リクエスト数チェック
if len(self.request_times) >= self.rpm_limit:
wait_time = 60 - (now - self.request_times[0])
print(f"[RateLimiter] リクエスト数上限到達: {wait_time:.1f}秒待機")
time.sleep(max(0, wait_time) + 0.1)
self.wait_if_needed(tokens_to_use)
return
# トークン数チェック
if tokens_to_use > 0:
total_tokens_recent = sum(t[1] for t in self.token_counts)
if total_tokens_recent + tokens_to_use > self.tpm_limit:
oldest_time = self.token_counts[0][0] if self.token_counts else now
wait_time = 60 - (now - oldest_time)
print(f"[RateLimiter] トークン数上限到達: {wait_time:.1f}秒待機")
time.sleep(max(0, wait_time) + 0.1)
self.wait_if_needed(tokens_to_use)
return
# 正常通過
self.request_times.append(time.time())
if tokens_to_use > 0:
self.token_counts.append((time.time(), tokens_to_use))
使用例
limiter = RateLimiter(requests_per_minute=60, tokens_per_minute=100000)
API呼び出し前
limiter.wait_if_needed(tokens_to_use=2000) # 这次请求使用约2000トークン
... HolySheep API呼び出し ...
エラー2：ContextLengthExceeded（コンテキスト長超過）
错误信息：400 Bad Request - This model's maximum context length is X tokens
原因：入力メッセージ的总トークン数がモデルのコンテキストウィンドウを超过。
解決策：
def smart_truncate_messages(
messages: list,
model_max_tokens: int,
reserved_output_tokens: int = 500,
preserve_system: bool = True
) -> list:
"""インテリジェントなメッセージ切り詰め（重要なコンテキストを保持）"""
max_input_tokens = model_max_tokens - reserved_output_tokens
if preserve_system:
# システムプロンプトを分离
system_message = next(
(m for m in messages if m.get("role") == "system"),
None
)
other_messages = [m for m in messages if m.get("role") != "system"]
if system_message:
# システムメッセージを 살려最大长まで保持
system_tokens = count_tokens(system_message["content"])
available_for_history = max_input_tokens - system_tokens
# 最新的なメッセージから保持
truncated = []
current_tokens = 0
for msg in reversed(other_messages):
msg_tokens = count_tokens(msg["content"])
if current_tokens + msg_tokens <= available_for_history:
truncated.insert(0, msg)
current_tokens += msg_tokens
else:
break
result = [system_message] + truncated if system_tokens < max_input_tokens * 0.3 else truncated
return result
# システムメッセージなしの場合：最新のみ保持
truncated = []
current_tokens = 0
for msg in reversed(messages):
msg_tokens = count_tokens(msg["content"])
if current_tokens + msg_tokens <= max_input_tokens:
truncated.insert(0, msg)
current_tokens += msg_tokens
else:
break
return truncated
def count_tokens(text: str) -> int:
"""简易トークン数計算（多言語対応）"""
japanese_chars = sum(1 for c in text if ord(c) > 127)
english_words = sum(1 for w in text.split() if all(ord(c) < 128 for c in w))
other = len(text) - japanese_chars - english_words
return int(japanese_chars * 1.5 + english_words * 1.3 + other * 1.0)
使用例
messages = [...] # 非常に長い会話履歴
model_max = 200000 # GPT-4.1のコンテキストウィンドウ
truncated_messages = smart_truncate_messages(
messages,
model_max_tokens=model_max,
reserved_output_tokens=500,
preserve_system=True
)
print(f"トークン数: {count_tokens(str(truncated_messages))}")
エラー3：InvalidAPIKey（APIキー無効）
错误信息：401 Unauthorized - Invalid API key provided
原因：
- APIキーが正しく入力されていない
- コピー时有りのスペースや改行が含まれている
- 利用许容量を超过した（クォータ消费完毕）
解決策：
import os
import re
def validate_and_sanitize_api_key(raw_key: str) -> str:
"""APIキーのvalidationとクリーニング"""
if not raw_key:
raise ValueError("APIキーが空です。HolySheep AIでキーを発行してください。")
# 空白文字の移除
cleaned = raw_key.strip()
# 常见な前缀パターン
if cleaned.startswith("sk-"):
# OpenAI形式のキーはそのまま（HolySheepも互換性保持）
pass
elif cleaned.startswith("Bearer "):
cleaned = cleaned[7:] # "Bearer " 部分を除去
# 长度チェック（HolySheepのキーは通常32-64文字）
if len(cleaned) < 20:
raise ValueError(f"APIキーが短すぎます（{len(cleaned)}文字）。正しいキーを入力してください。")
if len(cleaned) > 128:
raise ValueError("APIキーが长すぎます。正しい形式ではありません。")
# 使用可能な文字チェック
if not re.match(r'^[a-zA-Z0-9_-]+$', cleaned):
raise ValueError("APIキーに無効な文字が含まれています。")
return cleaned
def check_api_key_health(api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1") -> dict:
"""APIキーの状态確認"""
import httpx
try:
response = httpx.get(
f"{base_url}/models",
headers={"