データ分析チーム работает над созданием надёжной инфраструктуры для хранения и обработки данных о криптовалютах. В этой статье мы подробно рассмотрим, как построить полноценный конвейер данных с использованием Tardis CSV архивации, WebSocket соединений для получения рыночных данных в режиме реального времени, и как интегрировать аналитический ассистент от HolySheep AI для автоматического анализа собранных данных. Особое внимание уделим практическим аспектам реализации, включая настройку источников данных, обработку потоковой информации и визуализацию результатов с помощью современных инструментов.
私は以前、シグナル開発チームで 量化的取引戦略 のデータ基盤を構築していたとき、リアルタイム市場のデータ収集と 分析 の壁にぶつかりました。今日はその経験を基に、ゼロから実践的なデータパイプラインを構築する方法を 完全ガイドします。
データパイプラインの概要：3層アーキテクチャの設計思想
暗号量化チームにおけるデータアーキテクチャは、大きく分けて3つの層で構成されます。 첫째層はデータ収集層で、WebSocket経由でリアルタイムの市場データを Tardisから 直接受信します。 Tardisは криптовалютных бирж の高頻度取引データを提供する専門サービスであり、CSV形式での履歴データアーカイブにも対応しています。 둘째층はデータ一時保存と前処理層で、受信したデータをクリーニングし、RedisなどのメモリDBにキャッシュしながら必要に応じて永続化します。 셋째층は分析・与应用層で、HolySheep AIを活用して 自然言語 でデータの特徴や異常値を 分析бот 能够 帮助 交易者 理解 市场 趋势 和 预测 价格 变动，提高 交易 效率。
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暗号量化チーム データパイプライン設計図
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ データ収集層 (第1層) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Tardis CSV │ │ WebSocket │ │ REST API │ │
│ │ アーカイブ │ │ リアルタイム │ │ ヒストリカル │ │
│ │ (履歴) │ │ (板・歩み) │ │ (日次取得) │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
└─────────┼───────────────────┼───────────────────┼──────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ データ一時保存・前処理層 (第2層) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Redis │ │ PostgreSQL │ │ Apache │ │
│ │ (リアルタイム│ │ (永続化DB) │ │ Kafka │ │
│ │ キャッシュ) │ │ │ │ (メッセージ) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 分析・与应用層 (第3層) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ HolySheep AI │ │ 可視化 Dash │ │ 自動取引 │ │
│ │ 分析アシスタント│ │ (Grafana) │ │ Bot連携 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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 |
|---|---|
| 暗号資産の量化取引を始めたい完全初心者 | すでに完全な社内データ基盤を持つ大規模組織 |
| API経験ゼロからPythonでデータ収集を学びたい人 | 超低遅延（1ms以下）のHFT（高频取引）を目指す人 |
| 少量から始めて徐々にスケールしたいチーム | 即座に数百BTC規模の運用を始めたい人 |
| 日本語ドキュメントとサポートを求めるアジア圈的チーム | 完全に英語のみで運用したいグローバルチーム |
| コスト 효율を重視し、API費用を最適化したい人 | 無料ツールのみを利用したい人（インフラ費用は発生） |
TardisからCSVアーカイブデータを取得する
Tardisは криптовалютные биржи のリアルタイムデータと履歴データを提供する 전문 서비스입니다。CSVアーカイブ機能を使えば、過去の取引データを 後方分析 のために保存できます。 TardisのAPIを呼び出す基本的な手順を確認し、実際のコードを見ていきましょう。
import requests
import pandas as pd
import csv
from datetime import datetime, timedelta
import time
=====================================
Tardis API 設定
=====================================
TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key_here"
TARDIS_BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"
def fetch_tardis_csv_archives(exchange: str, symbol: str,
start_date: str, end_date: str,
data_type: str = "trades"):
"""
TardisからCSVアーカイブデータを取得
Parameters:
-----------
exchange : str
取引所名 (例: "binance", "bybit", "okx")
symbol : str
取引ペア (例: "BTC-USDT")
start_date : str
開始日 (YYYY-MM-DD)
end_date : str
終了日 (YYYY-MM-DD)
data_type : str
データ種別 ("trades", "book_snapshot", "funding")
Returns:
--------
str : 保存先ファイルパス
"""
# Tardis API認証ヘッダー
headers = {
"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# データソース一覧の取得
sources_url = f"{TARDIS_BASE_URL}/data-sources"
sources_response = requests.get(sources_url, headers=headers)
sources_data = sources_response.json()
# 該当するデータソースを検索
exchange_source = None
for source in sources_data:
if source.get("exchange") == exchange and source.get("symbol") == symbol:
exchange_source = source
break
if not exchange_source:
print(f"⚠️ データソースが見つかりません: {exchange} - {symbol}")
return None
# CSVアーカイブのダウンロードURL生成
archive_url = f"{TARDIS_BASE_URL}/data-sources/{exchange_source['id']}/download"
params = {
"from": start_date,
"to": end_date,
"format": "csv",
"type": data_type
}
print(f"📥 CSVアーカイブをダウンロード中...")
print(f" 取引所: {exchange}")
print(f" ペア: {symbol}")
print(f" 期間: {start_date} ～ {end_date}")
print(f" 種別: {data_type}")
# ダウンロード実行（大きなファイルは分割取得）
response = requests.get(archive_url, headers=headers, params=params, stream=True)
if response.status_code == 200:
# ファイル名を生成
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
filename = f"tardis_{exchange}_{symbol.replace('-','_')}_{data_type}_{timestamp}.csv"
# ファイルに保存
with open(filename, 'wb') as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)
print(f"✅ 保存完了: {filename}")
# データフレームとして読み込み（最初の100行をプレビュー）
df = pd.read_csv(filename)
print(f"\n📊 データ概要:")
print(f" 総レコード数: {len(df):,}")
print(f" 列: {list(df.columns)}")
print(f"\n🔍 プレビュー:")
print(df.head(3).to_string())
return filename
else:
print(f"❌ ダウンロード失敗: HTTP {response.status_code}")
return None
=====================================
使用例：Bitcoin USDT 過去1週間の取引データ取得
=====================================
if __name__ == "__main__":
# 日付設定
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=7)
result_file = fetch_tardis_csv_archives(
exchange="binance",
symbol="BTC-USDT",
start_date=start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=end_date.strftime("%Y-%m-%d"),
data_type="trades"
)
if result_file:
print(f"\n🎉 CSVファイルが正常に取得されました: {result_file}")
上のコードでは、Tardis APIに認証経由でアクセスし、指定期間のCSVアーカイブデータを 直接ダウンロード する方法を示しました。 Tardisのデータをローカルに保存出来后、Пандас 用于 数据 分析 の準備が整います。注意点として、大きなファイルはAPIのレートリミットに引っかかる場合があるため、分割取得を推奨します。
リアルタイムWebSocketで市場データをestream接收
CSVアーカイブは過去の 後方分析 に有効ですが、リアルタイムの取引機会を捉えるにはWebSocket経由でのストリーミングデータ受信が 必须です。 TardisのWebSocket APIに接続し、板情報（order book）や歩み（trade）をリアルタイムで受信してみましょう。
import websockets
import asyncio
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime
import threading
from queue import Queue
from typing import Optional, Callable
=====================================
Tardis WebSocket リアルタイムデータ受信
=====================================
class TardisWebSocketClient:
"""
Tardis WebSocketクライアント
リアルタイム市場データをestream接收してRedis/CSVに保存
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "wss://api.tardis.dev/v1/websocket"
self.queue = Queue(maxsize=10000) # バッファサイズ
self.running = False
self.df_buffer = []
self.buffer_size = 100 # バッファflushサイズ
self.save_path = "./realtime_data"
async def connect(self, exchange: str, symbols: list,
channels: list = ["trades", "book_snapshot"]):
"""
WebSocket接続確立
"""
# チャンネル订阅リスト生成
subscriptions = []
for symbol in symbols:
for channel in channels:
subscriptions.append({
"type": "subscribe",
"exchange": exchange,
"channel": channel,
"symbol": symbol
})
# 認証情報を含む接続URL
params = {"api_key": self.api_key}
uri = f"{self.base_url}?{requests.compat.urlencode(params)}"
print(f"🔌 WebSocket接続中: {uri}")
async with websockets.connect(uri) as ws:
print(f"✅ 接続確立!")
# サブスクリプション送信
for sub in subscriptions:
await ws.send(json.dumps(sub))
print(f"📡 購読登録: {sub}")
self.running = True
# データ受信用タスク起動
receive_task = asyncio.create_task(self._receive_messages(ws))
buffer_task = asyncio.create_task(self._flush_buffer())
await asyncio.gather(receive_task, buffer_task)
async def _receive_messages(self, ws):
"""
メッセージ受信ループ
"""
while self.running:
try:
message = await asyncio.wait_for(ws.recv(), timeout=30)
data = json.loads(message)
# トレードデータの場合
if "type" in data and data["type"] == "trade":
trade_info = {
"timestamp": pd.Timestamp.now(),
"exchange": data.get("exchange"),
"symbol": data.get("symbol"),
"price": data.get("price"),
"amount": data.get("amount"),
"side": data.get("side"), # buy/sell
"trade_id": data.get("id")
}
# キューに追加
if self.queue.qsize() < self.queue.maxsize:
self.queue.put(trade_info)
self.df_buffer.append(trade_info)
# バッファサイズに達したらflush
if len(self.df_buffer) >= self.buffer_size:
await self._save_buffer()
# 板情報の場合（デバッグ表示のみ）
elif "type" in data and data["type"] == "book_snapshot":
# 実際の運用ではRedisに保存することが多い
pass
except asyncio.TimeoutError:
# ハートビート（接続維持）
await ws.send(json.dumps({"type": "ping"}))
except Exception as e:
print(f"❌ 受信エラー: {e}")
self.running = False
break
async def _flush_buffer(self):
"""
定期バッファフラッシュ（5秒ごと）
"""
while self.running:
await asyncio.sleep(5)
await self._save_buffer()
async def _save_buffer(self):
"""
バッファ内容をCSVに保存
"""
if not self.df_buffer:
return
df = pd.DataFrame(self.df_buffer)
# ファイル名にタイムスタンプ
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H")
filename = f"{self.save_path}/realtime_{timestamp}.csv"
# 追記モードで保存
df.to_csv(filename, mode='a', header=False, index=False)
print(f"💾 バッファ保存: {len(self.df_buffer)}件 → {filename}")
self.df_buffer = [] # バッファクリア
def disconnect(self):
"""切断"""
self.running = False
print("🔌 切断しました")
=====================================
使用例
=====================================
async def main():
client = TardisWebSocketClient(api_key="your_tardis_api_key")
try:
await client.connect(
exchange="binance",
symbols=["BTC-USDT", "ETH-USDT"],
channels=["trades"]
)
except KeyboardInterrupt:
client.disconnect()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
このコードを実行すると、BinanceのBTC-USDTとETH-USDTペアの取引データをリアルタイムで受信し、每秒またはバッファサイズごとにCSVファイルに自動保存します。 asyncioを活用することで、ノンブロッキングなデータ受信が可能になり、他の処理と 並行処理 させることができます。
HolySheep AI分析アシスタントの統合
收集了大量的市场数据 后，需要对其进行有效 分析 才能产生価値。 HolySheep AIは、今すぐ登録で获得できる高性能AI分析アシスタントで、APIを通じて CSV/JSON 形式の 市场データを送信し、自然语言での分析结果を取得できます。 Tardisで收集したデータを HolySheep AIで 自动分析する例を见てみましょう。
import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
=====================================
HolySheep AI 分析アシスタント統合
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
=====================================
class HolySheepAnalytics:
"""
HolySheep AI 分析アシスタントクライアント
API仕様:
- base_url: https://api.holysheep.ai/v1
- モデル選択によるコスト最適化
- <50ms 超低レイテンシ
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def analyze_trade_data(self, csv_file_path: str,
analysis_type: str = "comprehensive") -> dict:
"""
CSVファイルから取引データを分析
Parameters:
-----------
csv_file_path : str
分析対象CSVファイルパス
analysis_type : str
分析タイプ ("summary", "anomaly", "pattern", "comprehensive")
Returns:
--------
dict : 分析结果
"""
# CSV読み込み
df = pd.read_csv(csv_file_path)
# 基本的な統計量を計算
stats = {
"total_trades": len(df),
"total_volume": df["amount"].sum() if "amount" in df.columns else 0,
"avg_price": df["price"].mean() if "price" in df.columns else 0,
"price_std": df["price"].std() if "price" in df.columns else 0,
"max_price": df["price"].max() if "price" in df.columns else 0,
"min_price": df["price"].min() if "price" in df.columns else 0,
}
# 分析プロンプト生成
prompt = self._generate_analysis_prompt(df, stats, analysis_type)
# HolySheep AI API呼び出し
return self._call_holysheep_api(prompt, stats)
def _generate_analysis_prompt(self, df: pd.DataFrame, stats: dict,
analysis_type: str) -> str:
"""分析用プロンプト生成"""
# CSVデータを文字列化（先頭50行）
sample_data = df.head(50).to_csv(index=False)
prompts = {
"summary": f"""以下の取引データの要約を提供してください:
統計: {json.dumps(stats, indent=2, default=str)}
データサンプル:
{sample_data}
要約項目:
1. 取引量の概要
2. 価格変動の範囲
3. 主要な傾向""",
"anomaly": f"""以下の取引データから異常値を検出してください:
統計: {json.dumps(stats, indent=2, default=str)}
データサンプル:
{sample_data}
検出項目:
1. 異常な取引量
2. 価格離れ（спред）異常
3. 取引タイミングの異常""",
"pattern": f"""以下の取引データからパターンを分析してください:
統計: {json.dumps(stats, indent=2, default=str)}
データサンプル:
{sample_data}
分析項目:
1. 買い注文と売り注文のバランス
2. 価格帯別の取引集中度
3. 時間帯別の取引パターン""",
"comprehensive": f"""以下の暗号通貨取引データについて包括的な分析を行ってください:
【統計サマリー】
{json.dumps(stats, indent=2, default=str)}
【生データサンプル（前50件）】
{sample_data}
【分析依頼】
1. データの特徴と傾向
2. 異常値の検出と報告
3. 取引パターンの特定
4. リスク評価
5. 推奨される次の分析
日本語で詳細に回答してください。"""
}
return prompts.get(analysis_type, prompts["comprehensive"])
def _call_holysheep_api(self, prompt: str, context: dict) -> dict:
"""
HolySheep AI API呼び出し
コスト効率のため Gemini 2.5 Flash を使用
"""
# コスト最適化: 日常的分析は DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)
# 詳細分析は Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok)
model = "gpt-4.1" if len(prompt) > 2000 else "gemini-2.5-flash"
print(f"🤖 HolySheep AI 分析開始...")
print(f" 使用モデル: {model}")
payload = {
"model": model,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是专业的加密货币数据分析助手。请用日语详细分析数据。"
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
# 実際のAPI呼び出し
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return {
"status": "success",
"model": model,
"analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": result.get("usage", {}),
"context": context,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
else:
return {
"status": "error",
"error": f"API Error: {response.status_code}",
"detail": response.text
}
def real_time_analysis(self, message: str, use_deepseek: bool = True) -> str:
"""
リアルタイム分析（単純な質問応答）
コスト重視: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)
"""
model = "deepseek-v3.2" if use_deepseek else "gpt-4.1"
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "user", "content": message}
],
"temperature": 0.5
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"分析失敗: {response.text}")
=====================================
使用例
=====================================
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI クライアント初期化
analyzer = HolySheepAnalytics(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 方法1: CSVファイルの包括的分析
print("=" * 50)
print("包括的分析スタート")
print("=" * 50)
result = analyzer.analyze_trade_data(
csv_file_path="./realtime_data/realtime_20260115_10.csv",
analysis_type="comprehensive"
)
if result["status"] == "success":
print(f"\n📊 分析結果:")
print(result["analysis"])
print(f"\n💰 使用トークン: {result['usage']}")
else:
print(f"❌ 分析エラー: {result}")
# 方法2: リアルタイム質問
print("\n" + "=" * 50)
print("リアルタイム質問")
print("=" * 50)
answer = analyzer.real_time_analysis(
message="BTCの最近の価格トレンドについて、簡潔に説明してください。",
use_deepseek=True # コスト最適化
)
print(f"\n🤖 AI回答:\n{answer}")
価格とROI
暗号量化チームにとって、データパイプライン構築のコスト効率は 超重要 です。 Tardis、リアルタイムインフラ、HolySheep AIを組み合わせた場合の年間コストを試算してみましょう。 Tardisは使用量に応じた従量制、Binance WebSocketは免费、HolySheep AIは APIキー1つで 全モデル利用可能 という構成が理想的です。 2026年現在の HolySheep AI 出力価格は非常に競争力があり、GPT-4.1は $8/MTok、Claude Sonnet 4.5は $15/MTok、Gemini 2.5 Flashは $2.50/MTok、そして最も 经济的なDeepSeek V3.2は 仅$0.42/MTok です。 Officialレート（¥7.3=$1）と 比较すると85%のコスト削減が実現でき、¥1=$1の超有利なレートで運用できます。
| 項目 | 構成 | 月額コスト見込 | 年額コスト見込 |
|---|---|---|---|
| Tardis CSVアーカイブ | BTC+ETH+JPY 1週間分 | 約$15 | 約$180 |
| Tardis WebSocket | 3シンボル × 2チャンネル | 約$50 | 約$600 |
| WebSocketサーバー | ec2 t3.medium × 2台 | 約$60 | 約$720 |
| Redis/PostgreSQL | ElastiCache + RDS t3.micro | 約$40 | 約$480 |
| HolySheep AI分析 | 日次50分析（月1500分析） | 約$8* | 約$96* |
| 合計 | 約$173/月 | 約$2,076/年 | |
|
* HolySheep AI: Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) + DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) 混合利用 * 日本円換算（¥1=$1レート）: 約¥173/月、約¥2,076/年 |
|||
HolySheepを選ぶ理由
暗号量化チームにとって、HolySheep AIは以下のような理由から 必须のツール 입니다。 第一に、¥1=$1の超有利なレートでOfficial的比85%节约でき、月額コストを大幅に压缩できます。 第二に、WeChat PayとAlipayに対応しているため、アジア圈のチームでも hassle-free に決済でき、银联カード不要で即座に利用開始できます。 第三に、<50msの超低レイテンシを提供しており、リアルタイム分析において他のサービス相比して 明らかな優位性 があります。 第四に、新規登録で 免费クレジットが发放されるため、実際の费用発生前に 功能を试すことができます。 第五に、全モデル（GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek V3.2）を1つのAPI키で统一的に利用でき、用途に応じてモデル切换が可能です。 私は以前、複数のAIサービスを 别々に契約して管理成本的増大に困扰しましたが、HolySheepに统一后发现、月额コストが40%削减され、分析速度も向上しました。
| 比較項目 | HolySheep AI | Official OpenAI | Official Anthropic |
|---|---|---|---|
| 汇率 | ¥1 = $1 (85%節約) | ¥7.3 = $1 (基準) | ¥7.3 = $1 (基準) |
| 決済方法 | WeChat Pay / Alipay対応 | 国際クレジットカードのみ | 国際クレジットカードのみ |
| レイテンシ | <50ms | 100-300ms | 150-400ms |
| 無料クレジット | 登録時发放 | $5 初回 | $5 初回 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 非対応 | 非対応 |
| モデル統一管理 | 1つのAPI키で全モデル | OpenAIモデルのみ | Anthropicモデルのみ |
よくあるエラーと対処法
実際にデータパイプラインを構築・運用过程中，会遇到各种各样的错误。这里总结最常见的错误及其解决方案，帮助您快速解决问题。
エラー1: WebSocket接続が切断される（切断频繁）
❌ エラー例：切断後、再接続尝试しない
async def receive_messages(self, ws):
while True:
message = await ws.recv() # 切断时会 Exception
# 再接続処理がない
✅ 修正版：自動再接続机制付き
async def receive_messages(self, ws, max_retries=5, backoff=1):
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
async for message in ws:
# 心跳检测
if message.type == websockets.MessageType.ping:
await ws.pong(message.data)
else:
# 正常処理
await self._process_message(message)
except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e:
retries += 1
wait_time = backoff * (2 ** retries) # 指数バックオフ
print(f"⚠️ 接続切断 (試行 {retries}/{max_retries})")
print(f" {wait_time}秒後に再接続...")
await asyncio.sleep(wait_time)
# 再接続
ws = await websockets.connect(self.uri)
except Exception as e:
print(f"❌ 予期しないエラー: {e}")
raise
if retries >= max_retries:
print("❌ 最大再試行回数超過。接続を終了します。")
エラー2: HolySheep API呼び出しで403 Forbidden
❌ エラー例：APIキー无效或过期
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}, # 無効なキー
json=payload
)
Result: HTTP 403 Forbidden
✅ 修正版：有效的APIキー確認と代替モデルFallback
class HolySheepAPIError(Exception):
"""カスタム例外クラス"""
pass
def call_holysheep_with_fallback(self, prompt: str) -> dict:
"""Fallback机制付きAPI呼び出し"""
# APIキー有効性確認
if not self.api_key or self.api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise HolySheepAPIError(
"APIキーが設定されていません。"
"https://www.holysheep.ai/register でAPIキーを取得してください。"
)
# モデルリスト（安い順から尝试）
models_to_try = [
("deepseek-v3.2", {"max_tokens": 1000}),
("gemini-2.5-flash", {"max_tokens": 1500}),
("gpt-4.1", {"max_tokens": 2000})
]
for model, options in models_to_try:
try:
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
**options
}
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 == 403:
print(f"⚠️ モデル {model} 利用不可 (403)")
continue # 次のモデルを試す
else:
raise HolySheepAPIError(f"API Error: {response.status_code}")
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"⏰ モデル {model} タイムアウト")