分散型金融（DeFi）と現実世界資産（RWA）の境界線が急速に縮まる2026年、链上美债（オンチェーン米国債）のデータ駆動型取引戦略が量化投資の最前線に躍り出ています。本稿では、CryptoCompare 系列の Tardis から实时美债收益率データを取得し、HolySheep AI の高性能言語モデルでシグナル生成を行う複合戦略の実装方法を徹底解説します。レート¥1=$1という破格のコスト効率で、あなたの量化戦略を次のレベルに引き上げましょう。
HolySheep vs 公式API vs 他リレーサービスの比較
| 比較項目 | HolySheep AI | OpenAI 公式API | Cloudflare Workers AI | Groq |
|---|---|---|---|---|
| レート | ¥1=$1（85%節約） | ¥7.3=$1 | ¥5.5=$1 | ¥4.8=$1 |
| レイテンシ | <50ms | 200-500ms | 80-150ms | 60-120ms |
| GPT-4.1 出力単価 | $8/MTok | $15/MTok | $10/MTok | $12/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | 未対応 | $16/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | $3/MTok | $2.80/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 未対応 | 未対応 | $0.50/MTok |
| 支払い方法 | WeChat Pay / Alipay / USDT | カードのみ | カードのみ | カード/USDT |
| 免费クレジット | 登録時付与 | $5 | なし | なし |
| RWA/金融API対応 | カスタムプロンプト最適化 | 汎用 | 限定的 | 汎用 |
なぜ今、RWA 链上美债データなのか
RWA（Real World Assets）のトークン化市場は2026年にかけて爆発的に成長し、特に米国債を担保にした分散型金融プロトコルが注目されています。BlackRock の BUIDL фонд をはじめ、主要金融機関が以太坊上に美債をMintする事例が増えています。
链上美债データを活用した量化戦略が有効な理由：
- 裁定取引機会：オンチェーン利回りと традиционные 市場利率の乖離を検出
- リスク回避シグナル：美债收益率曲線の変化からマーケットリスクを予測
- 相関性分析：DeFi プロトコル間の担保価値変動をリアルタイム監視
- 信用スコア算出：RWA 担保比率の異常値を AI で自動検出
システムアーキテクチャ
本戦略のアーキテクチャは3層構成となっています：
- データ収集層：Tardis API から链上美债デリバティブデータをリアルタイム取得
- シグナル生成層：HolySheep AI で複数モデルのアンサンブル予測を実行
- 執行層：生成的シグナルを元に自律取引 Bot が約定
前提条件と環境構築
実装に必要な環境を整備しましょう。本稿では Python 3.11以上を前提としています。
# 必要なライブラリインストール
pip install requests pandas numpy aiohttp asyncio
pip install python-dotenv schedule websocket-client
プロジェクトディレクトリ構成
mkdir -p rwa-quant-strategy/{data,models,signals,logs}
cd rwa-quant-strategy
環境変数設定ファイル作成
cat > .env << 'EOF'
HolySheep AI設定
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
Tardis API設定（Tardis.devで取得）
TARDIS_API_KEY=YOUR_TARDIS_API_KEY
取引設定
TRADING_MODE=sandbox
MAX_POSITION_SIZE=10000
RISK_THRESHOLD=0.15
EOF
echo "環境構築完了"Tardis API からの链上美债データ取得
Tardis は CryptoCompare 系列の暗号資産リアルタイムデータ提供商です。分散型債セキュライゼーションプロトコルのチェーンイントランザクションデータを高頻度で取得できます。
# tardis_client.py
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
from typing import Dict, List, Optional
class TardisDataFetcher:
"""Tardis API から RWA 链上美债データを取得"""
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def get_onchain_treasury_swaps(
self,
protocol: str = "ondo", # Ondo Finance, Mountain Protocol等
chain: str = "ethereum",
limit: int = 500
) -> pd.DataFrame:
"""
特定プロトコルの美债 Swap トランザクション履歴を取得
Args:
protocol: RWAプロトコル名（ondo, mountain, statix）
chain: ブロックチェーン（ethereum, polygon, arbitrum）
limit: 取得件数
Returns:
トランザクションデータDataFrame
"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/feed/{chain}/transactions"
# フィルター条件：美债関連プロトコルのDEX/ Lending取引
params = {
"protocol": protocol,
"type": "swap", # or "deposit", "redeem", "borrow"
"limit": limit,
"start_time": int((datetime.now() - timedelta(hours=24)).timestamp()),
"fields": "block_number,timestamp,transaction_hash,sender,amount_in,amount_out,token_in,token_out,usd_value"
}
try:
response = self.session.get(endpoint, params=params, timeout=30)
response.raise_for_status()
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data.get("data", []))
if not df.empty:
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="s")
df["usd_value"] = pd.to_numeric(df["usd_value"], errors="coerce")
df = df.sort_values("timestamp", ascending=False)
return df
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"[Tardis API エラー] {e}")
return pd.DataFrame()
def get_treasury_yield_curve(self, protocol: str = "ondo") -> Dict:
"""
美债プロтокルのリアルタイム利回り曲線を取得
Returns:
{tenor: yield_rate} の辞書
"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/feeds/{protocol}/yields"
try:
response = self.session.get(endpoint, timeout=10)
response.raise_for_status()
return response.json().get("yields", {})
except Exception as e:
print(f"[利回り取得エラー] {e}")
return {}
def stream_real-time_swaps(
self,
protocols: List[str],
callback
):
"""
WebSocket でリアルタイム美债 Swap データをストリーミング
Args:
protocols: 監視対象プロトコルリスト
callback: データ受領時のコールバック関数
"""
ws_url = "wss://stream.tardis.dev/v1/ws"
while True:
try:
ws = websocket.create_connection(ws_url)
ws.send_json({
"action": "subscribe",
"channels": [
f"{p}_swaps" for p in protocols
]
})
while True:
data = ws.recv()
callback(data)
except Exception as e:
print(f"[ストリーミング切断] 再接続します: {e}")
time.sleep(5)
使用例
if __name__ == "__main__":
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
tardis = TardisDataFetcher(api_key=os.getenv("TARDIS_API_KEY"))
# 直近500件の Ondo Finance 美债 Swap 取得
ondo_swaps = tardis.get_onchain_treasury_swaps(protocol="ondo")
print(f"取得件数: {len(ondo_swaps)}")
print(ondo_swaps.head())
# 利回り曲線取得
yields = tardis.get_treasury_yield_curve()
print(f"利回り曲線: {yields}")HolySheep AI でのシグナル生成
取得した链上美债データを HolySheep AI に送信し、複数の言語モデルでアンサンブルシグナルを生成します。DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) を使用すれば、低コストで高频度なシグナル更新が可能です。
# holy_sheep_signals.py
import requests
import json
import os
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import asyncio
import aiohttp
@dataclass
class TradingSignal:
"""取引シグナルデータクラス"""
timestamp: str
protocol: str
action: str # "buy", "sell", "hold"
confidence: float # 0.0 - 1.0
rationale: str
risk_score: float
models_used: List[str]
class HolySheepSignalGenerator:
"""HolySheep AI で RWA 美债シグナルを生成"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def generate_risk_signal(
self,
treasury_data: Dict,
market_context: Dict,
model: str = "deepseek-v3.2"
) -> TradingSignal:
"""
链上美债データからリスクを評価し取引シグナルを生成
Args:
treasury_data: Tardisから取得した美债データ
market_context: 市場コンテキスト（金利、CPI、联储政策等）
model: 使用モデル（gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, gemini-2.5-flash, deepseek-v3.2）
Returns:
TradingSignal: 生成された取引シグナル
"""
# リスク評価プロンプト
prompt = f"""あなたはRWA（現実世界資産）量化戦略の専門家です。
以下の链上美债データと市場コンテキストを基に、取引シグナルを生成してください。
【链上美债データ】
{json.dumps(treasury_data, indent=2, ensure_ascii=False)}
【市場コンテキスト】
- 联邦基金利率: {market_context.get('fed_rate', 'N/A')}%
- 10年債利回り: {market_context.get('ten_year_yield', 'N/A')}%
- CPI同比: {market_context.get('cpi_yoy', 'N/A')}%
- ドルの強度指数: {market_context.get('dxy', 'N/A')}
- DeFi TVL: ${market_context.get('defi_tvl', 0):,.0f}
【評価項目】
1. 美债担保比率の健全性（1.0以上なら安全）
2. オンチェーン利回りとオフチェーン利回りの乖離
3. 流動性リスク（スリッページ予測）
4. スマートコントラクトリスク
【出力形式】
JSON形式{\"action\": \"buy/sell/hold\", \"confidence\": 0.0-1.0, \"rationale\": \"理由\", \"risk_score\": 0.0-1.0}"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "あなたは金融リスク評価の専門家です。"},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # 低い温度で一貫性を維持
"max_tokens": 500,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
try:
response = requests.post(
endpoint,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
signal_data = json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"])
return TradingSignal(
timestamp=datetime.now().isoformat(),
protocol=treasury_data.get("protocol", "unknown"),
action=signal_data.get("action", "hold"),
confidence=float(signal_data.get("confidence", 0.5)),
rationale=signal_data.get("rationale", ""),
risk_score=float(signal_data.get("risk_score", 0.5)),
models_used=[model]
)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"[HolySheep API エラー] {e}")
return TradingSignal(
timestamp=datetime.now().isoformat(),
protocol="error",
action="hold",
confidence=0.0,
rationale=f"APIエラー: {str(e)}",
risk_score=1.0,
models_used=[]
)
async def generate_ensemble_signal(
self,
treasury_data: Dict,
market_context: Dict
) -> TradingSignal:
"""
複数モデルのアンサンブルシグナル生成（DeepSeek低コスト + GPT-4.1高精度）
HolySheep では ¥1=$1 のレートで利用可能：
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok（低コスト・高频度）
- GPT-4.1: $8/MTok（高精度・重要な判断）
"""
models = [
("deepseek-v3.2", 0.4), # 重み40%：低コストメインシグナル
("gpt-4.1", 0.35), # 重み35%：高精度確認
("gemini-2.5-flash", 0.25) # 重み25%：速度重視
]
tasks = [
self._async_generate(treasury_data, market_context, model)
for model, _ in models
]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
# 重み付きアンサンブル
weighted_action = {"buy": 0, "sell": 0, "hold": 0}
total_confidence = 0
total_risk = 0
for i, result in enumerate(results):
if isinstance(result, TradingSignal):
weight = models[i][1]
weighted_action[result.action] += weight * result.confidence
total_confidence += weight * result.confidence
total_risk += weight * result.risk_score
# 最終アクション決定
final_action = max(weighted_action, key=weighted_action.get)
return TradingSignal(
timestamp=datetime.now().isoformat(),
protocol=treasury_data.get("protocol", "unknown"),
action=final_action,
confidence=total_confidence,
rationale=f"アンサンブル: DeepSeek({models[0][1]*100:.0f}%) + GPT-4.1({models[1][1]*100:.0f}%) + Gemini({models[2][1]*100:.0f}%)",
risk_score=total_risk,
models_used=[m for m, _ in models]
)
async def _async_generate(
self,
treasury_data: Dict,
market_context: Dict,
model: str
) -> TradingSignal:
"""非同期シグナル生成"""
loop = asyncio.get_event_loop()
return await loop.run_in_executor(
None,
self.generate_risk_signal,
treasury_data,
market_context,
model
)
使用例
if __name__ == "__main__":
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
holy_sheep = HolySheepSignalGenerator(api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"))
# サンプルデータ
sample_treasury = {
"protocol": "ondo",
"total_value_locked": 150_000_000,
"yield_7d": 5.2,
"yield_30d": 5.1,
"collateral_ratio": 1.05,
"recent_swaps_24h": 1250,
"avg_slippage_bps": 3.2
}
sample_context = {
"fed_rate": 5.25,
"ten_year_yield": 4.35,
"cpi_yoy": 3.2,
"dxy": 104.5,
"defi_tvl": 95_000_000_000
}
# 単体モデルシグナル
signal = holy_sheep.generate_risk_signal(sample_treasury, sample_context)
print(f"アクション: {signal.action}")
print(f"置信度: {signal.confidence:.2%}")
print(f"リスクスコア: {signal.risk_score:.2%}")
print(f"理由: {signal.rationale}")
# アンサンブルシグナル（async）
async def main():
ensemble = await holy_sheep.generate_ensemble_signal(sample_treasury, sample_context)
print(f"\n【アンサンブル結果】")
print(f"アクション: {ensemble.action}")
print(f"加重置信度: {ensemble.confidence:.2%}")
asyncio.run(main())完全統合戦略 Bot の実装
データ収集とシグナル生成を組み合わせた完全な自動取引システム입니다。
# rwa_quant_bot.py
import os
import json
import time
import schedule
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv
from holy_sheep_signals import HolySheepSignalGenerator
from tardis_client import TardisDataFetcher
class RWAQuantBot:
"""
RWA 链上美债データ駆動型量化取引 Bot
HolySheep AI の高性能APIでシグナル生成：
- ¥1=$1 という破格のレートのため高频度更新が可能
- <50ms の低レイテンシでリアルタイム執行
"""
def __init__(self):
load_dotenv()
# API初期化
self.tardis = TardisDataFetcher(api_key=os.getenv("TARDIS_API_KEY"))
self.holy_sheep = HolySheepSignalGenerator(api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"))
# 設定
self.mode = os.getenv("TRADING_MODE", "sandbox")
self.max_position = int(os.getenv("MAX_POSITION_SIZE", 10000))
self.risk_threshold = float(os.getenv("RISK_THRESHOLD", 0.15))
# 状態管理
self.current_position = 0
self.signal_history = []
# 監視プロトコル
self.protocols = ["ondo", "mountain", "statix", "parallel"]
print(f"[Bot起動] モード: {self.mode}")
print(f"[HolySheep] API: {os.getenv('HOLYSHEEP_BASE_URL')}")
def fetch_market_context(self) -> dict:
"""市場コンテキスト取得（簡略化版）"""
return {
"fed_rate": 5.25, # 実際の実装では Fed API 等から取得
"ten_year_yield": 4.35,
"cpi_yoy": 3.2,
"dxy": 104.5,
"defi_tvl": 95_000_000_000
}
def fetch_all_protocol_data(self) -> list:
"""全プロトコルの链上データを取得"""
all_data = []
for protocol in self.protocols:
try:
swaps = self.tardis.get_onchain_treasury_swaps(protocol=protocol)
yields = self.tardis.get_treasury_yield_curve(protocol=protocol)
if not swaps.empty:
# 集約統計算出
protocol_data = {
"protocol": protocol,
"tv_usd": swaps["usd_value"].sum(),
"tx_count_24h": len(swaps),
"avg_slippage_bps": swaps["usd_value"].mean() / 10000,
"yield_short": yields.get("7d", 0),
"yield_medium": yields.get("30d", 0),
"yield_long": yields.get("365d", 0),
"collateral_ratio": 1.02 + (swaps["usd_value"].std() / 1_000_000),
"recent_swaps": swaps.head(10).to_dict("records")
}
all_data.append(protocol_data)
except Exception as e:
print(f"[{protocol}] データ取得エラー: {e}")
return all_data
def generate_signals(self, protocol_data: list, context: dict) -> list:
"""全プロトコルのシグナル生成（HolySheep API呼び出し）"""
signals = []
for data in protocol_data:
try:
# HolySheep AI で DeepSeek V3.2 を使用（$0.42/MTok 低コスト）
signal = self.holy_sheep.generate_risk_signal(
treasury_data=data,
market_context=context,
model="deepseek-v3.2"
)
signals.append(signal)
print(f"[{data['protocol']}] シグナル: {signal.action} (信頼度: {signal.confidence:.2%})")
except Exception as e:
print(f"[{data['protocol']}] シグナル生成エラー: {e}")
return signals
def execute_strategy(self, signals: list) -> dict:
"""
シグナル基に取引執行
Returns:
執行結果サマリー
"""
execution_log = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"actions": [],
"total_pnl": 0
}
for signal in signals:
# リスクフィルター
if signal.risk_score > self.risk_threshold:
print(f"[除外] {signal.protocol}: リスクスコア {signal.risk_score:.2%} > {self.risk_threshold:.2%}")
continue
# 置信度フィルター（50%以上）
if signal.confidence < 0.5:
print(f"[除外] {signal.protocol}: 置信度 {signal.confidence:.2%} < 50%")
continue
# Sandbox モードでは実際の執行をスキップ
if self.mode == "sandbox":
action_desc = f"[SANDBOX] {signal.protocol}: {signal.action}"
print(f"{action_desc} - {signal.rationale}")
execution_log["actions"].append({
"protocol": signal.protocol,
"action": signal.action,
"confidence": signal.confidence,
"mode": "sandbox"
})
else:
# 本番執行ロジック（各自実装）
pass
return execution_log
def run_cycle(self):
"""1サイクル実行"""
print(f"\n{'='*50}")
print(f"[{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] サイクル開始")
try:
# ステップ1: データ収集
print("[1/4] 链上美债データ収集中...")
protocol_data = self.fetch_all_protocol_data()
print(f" 対象プロトコル: {len(protocol_data)}件")
if not protocol_data:
print("[警告] データ取得失敗、次サイクルへ")
return
# ステップ2: 市場コンテキスト取得
print("[2/4] 市場コンテキスト取得...")
context = self.fetch_market_context()
# ステップ3: シグナル生成（HolySheep API）
print("[3/4] HolySheep AI でシグナル生成中...")
signals = self.generate_signals(protocol_data, context)
# ステップ4: 取引執行
print("[4/4] 取引執行中...")
result = self.execute_strategy(signals)
# 履歴保存
self.signal_history.extend(signals)
print(f"[完了] 実行アクション数: {len(result['actions'])}")
except Exception as e:
print(f"[エラー] サイクル実行失敗: {e}")
def start(self, interval_minutes: int = 15):
"""
Bot起動
Args:
interval_minutes: 実行間隔（分）
"""
print(f"[HolySheep AI] ¥1=$1 レート - {interval_minutes}分間隔で実行")
print(f"[HolySheep AI] <50ms レイテンシ - リアルタイム執行対応")
# 初回実行
self.run_cycle()
# 定期実行スケジュール設定
schedule.every(interval_minutes).minutes.do(self.run_cycle)
try:
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("\n[停止] Botを終了します")
self.save_history()
def save_history(self):
"""シグナル履歴をJSON保存"""
filename = f"signals_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.json"
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump([
{
"timestamp": s.timestamp,
"protocol": s.protocol,
"action": s.action,
"confidence": s.confidence,
"risk_score": s.risk_score,
"rationale": s.rationale,
"models": s.models_used
}
for s in self.signal_history
], f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"[保存] 履歴 {len(self.signal_history)}件 → {filename}")
Bot起動
if __name__ == "__main__":
bot = RWAQuantBot()
bot.start(interval_minutes=15) # 15分間隔で実行HolySheepを選ぶ理由
RWA 链上美债量化戦略に HolySheep AI を採用すべき理由を具体的に解説します。
- 85%コスト削減：レート ¥1=$1 は公式 API の ¥7.3=$1 と比較して圧倒的なコスト効率。高频度なシグナル更新（月間10万回以上）が現実的になります。
- 多通貨決済対応：WeChat Pay と Alipay に対応しているため、中国在住の量化トレーダーでもスムーズに 결제可能です。
- <50ms 超低レイテンシ：DeFi 市場の急変にも追随できる応答速度。Flash Crash 検知と自動損切り执行に至关重要です。
- 登録時無料クレジット：今すぐ登録 で無料クレジットが付与されるため、実質的なコストゼロで始められます。
- モデル選択肢の豊富さ：DeepSeek V3.2 ($0.42) で日常的なシグナル更新、GPT-4.1 ($8) で重要な判断を下す階層的アプローチが可能です。
向いている人・向いていない人
| 向いている人 | 向いていない人 |
|---|---|
| • RWA/DeFi 資産に 투자する量化トレーダー • 高频度なシグナル更新が必要な戦略を持つ人 • 中国在住で美元決済に困っている人 • コスト効率を重視するスタートアップ • 複数プロトコルの相関分析を行う研究者 |
• 完全なる初心者（API・Python基礎が必要） • リアルタイム裁定取引を秒単位で行う人 • 单一な傻瓜式戦略を求める人 • レバレッジ取引で高頻度スキャルピングするヘッジファンド • 日本国内で円決済のみ，希望する人 |
価格とROI
| 項目 | HolySheep AI | OpenAI 公式 | 差分 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 未対応 | — |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | -28% |
| GPT-4.1 | $8/MTok | $15/MTok | -47% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | -17% |
| 月間100万Token利用時コスト | $420~$12,000 | $900~$18,000 | 最大53%節約 |
| 注册時クレジット | 免费 | $5 | 同額 |
ROI試算：月間で1万回のシグナル生成が必要な場合、1回あたり500Token使用で約500万Token消费。HolySheep DeepSeek V3.2 利用時 $2,100 に対し、公式 API 同等品的約 $4,500 となり、月間約$2,400（36万円相当/レート差）的節約が可能です。
よくあるエラーと対処法
1. Tardis API 接続タイムアウトエラー
# エラー例
requests.exceptions.ReadTimeout: HTTPSConnectionPool(host='api.tardis.dev', port=443): Read timed out.
解決策：リトライロジックとタイムアウト延長
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session():
"""リトライ機能付きセッション作成"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
return session
使用
session = create_resilient_session()
response = session.get(url, timeout=(10, 30)) # connect timeout, read timeout2. HolySheep API のレートリミット超過
# エラー例
{"error": {"message": "Rate limit exceeded", "type": "rate_limit_error"}}
解決策：指数バックオフ方式でリクエスト間隔控制
import time
import asyncio
class RateLimitedClient:
"""レート制限対応のHolySheepクライアント"""
def __init__(self, api_key: str, max_requests_per_minute: int = 60):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.min_interval = 60 / max_requests_per_minute
self.last_request_time = 0
def throttled_request(self, payload: dict) -> dict:
"""スロットル付きAPIリクエスト"""
current