結論：AI API の安定稼働には、レートリミット管理（429）、バックエンド障害対応（502）、モデル降級戦略の3点が不可欠です。HolySheep は¥1=$1の手数料構造で月額コストを最大85%削減しながら、<50msレイテンシとWeChat Pay/Alipay対応で中小チームにも最適な選択肢です。本稿では私が実際に運用で遭遇した事例とともに、production-ready な SLA 監視アーキテクチャを構築します。

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
月次APIコストが$500以上の開発チーム 自有GPUで完全自律運用したい企業
中国市場向けアプリを開発中のスタートアップ 最高水準のコンプライアンスが必要な医療・金融分野
WeChat Pay/Alipayで決済したい個人開発者 モデルベンダーに直接依存したい大企業
GPT-4.1・Claude Sonnet・DeepSeek V3.2を安く試したいチーム 99.99% uptime保証が絶対要件のミッションクリティカル環境

価格とROI：HolySheep vs 公式API vs 主要競合

サービス レート GPT-4.1
(/MTok出力)		 Claude Sonnet 4.5
(/MTok出力)		 DeepSeek V3.2
(/MTok出力)		 対応決済 レイテンシ 無料クレジット
HolySheep AI ¥1=$1 $8.00 $15.00 $0.42 WeChat Pay, Alipay, USDT <50ms 登録時付与
OpenAI 公式 ¥7.3=$1 $15.00 — — クレジットカード 100-300ms $5
Anthropic 公式 ¥7.3=$1 — $18.00 — クレジットカード 150-400ms $5
Azure OpenAI ¥7.3=$1 $15.00 — — 法人請求書 80-200ms なし
Google AI Studio ¥7.3=$1 — — — クレジットカード 50-150ms $300(新規)

ROI試算：月$1,000相当のAPI利用がある場合、HolySheep では¥73,000分（約$730）で同等の処理が可能。公式API比で月約$270（27%コスト削減）、年換算で$3,240の節約になります。

HolySheepを選ぶ理由

SLA 監視アーキテクチャの全体設計

production 環境での AI API 監視は、3層構造で設計します：

  1. アプリケーション層：SDK / クライアントサイドでのリトライ・ロギング
  2. プロキシ層：レートリミット追跡・フォールバック制御
  3. インフラ層：死活監視・メトリクス収集・アラート

実装コード：HolySheep API 向け堅牢なクライアント

"""
HolySheep AI API 堅牢クライアント v2.1348
- リトライロジック（指数バックオフ）
- 429/502/タイムアウト自動処理
- モデル降級フォールバックチェーン
"""

import time
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

import requests

logger = logging.getLogger(__name__)

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


class ModelTier(Enum):
    PRIMARY = "gpt-4.1"          # 最高品質
    SECONDARY = "claude-sonnet-4.5"  # フォールバック1
    TERTIARY = "gemini-2.5-flash"    # フォールバック2
    EMERGENCY = "deepseek-v3.2"      # 緊急時最安値


@dataclass
class APIResponse:
    success: bool
    data: Optional[Dict[str, Any]]
    error: Optional[str]
    model_used: str
    latency_ms: float
    status_code: Optional[int]


class HolySheepSLAClient:
    """
    SLA要件を満たすAI APIクライアント
    - タイムアウト: 30秒
    - 最大リトライ: 3回
    - 429発生時はRetry-Afterヘッダー参照
    """
    
    # SLA閾値設定
    TIMEOUT_SECONDS = 30
    MAX_RETRIES = 3
    CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD = 5  # 5連続エラーでサーキットオープン
    
    def __init__(self, api_key: str = API_KEY):
        self.api_key = api_key
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        self._error_count = 0
        self._circuit_open = False
        self._circuit_open_time = 0
        self._rate_limit_remaining = float('inf')
        self._rate_limit_reset = 0
    
    def _check_circuit_breaker(self) -> bool:
        """サーキットブレーカー：連続エラー5回で30秒間遮断"""
        if self._circuit_open:
            if time.time() - self._circuit_open_time > 30:
                logger.info("Circuit breaker reset after 30s cooldown")
                self._circuit_open = False
                self._error_count = 0
                return True
            return False
        return True
    
    def _handle_rate_limit(self, response: requests.Response) -> float:
        """429エラー時のクールダウン時間を計算"""
        retry_after = response.headers.get("Retry-After")
        if retry_after:
            wait_time = float(retry_after)
        else:
            # Retry-Afterなければ1秒 +
            wait_time = 1 + (2 ** self._error_count)  # 指数バックオフ
        
        # X-RateLimit-* ヘッダーから情報を抽出
        remaining = response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", "0")
        reset = response.headers.get("X-RateLimit-Reset", "0")
        
        self._rate_limit_remaining = int(remaining) if remaining.isdigit() else 0
        self._rate_limit_reset = int(reset) if reset.isdigit() else 0
        
        logger.warning(f"Rate limited. Waiting {wait_time:.1f}s. Remaining: {remaining}")
        return wait_time
    
    def _execute_request(
        self, 
        model: str, 
        messages: List[Dict],
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 2048
    ) -> APIResponse:
        """実際のAPIリクエストを実行"""
        start_time = time.time()
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{BASE_URL}/chat/completions",
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=self.TIMEOUT_SECONDS
            )
            
            latency = (time.time() - start_time) * 1000
            
            if response.status_code == 200:
                self._error_count = 0
                return APIResponse(
                    success=True,
                    data=response.json(),
                    error=None,
                    model_used=model,
                    latency_ms=latency,
                    status_code=200
                )
            
            elif response.status_code == 429:
                wait_time = self._handle_rate_limit(response)
                raise RateLimitError(f"429 from HolySheep, wait {wait_time}s")
            
            elif response.status_code == 502:
                self._error_count += 1
                if self._error_count >= self.CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD:
                    self._circuit_open = True
                    self._circuit_open_time = time.time()
                    logger.error("Circuit breaker OPEN: too many 502 errors")
                raise BadGatewayError(f"502 Bad Gateway from HolySheep")
            
            elif response.status_code == 401:
                raise AuthenticationError("Invalid API key")
            
            else:
                self._error_count += 1
                return APIResponse(
                    success=False,
                    data=None,
                    error=f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:200]}",
                    model_used=model,
                    latency_ms=latency,
                    status_code=response.status_code
                )
                
        except requests.exceptions.Timeout:
            return APIResponse(
                success=False,
                data=None,
                error=f"Timeout after {self.TIMEOUT_SECONDS}s",
                model_used=model,
                latency_ms=self.TIMEOUT_SECONDS * 1000,
                status_code=None
            )
    
    def chat_with_fallback(
        self,
        messages: List[Dict],
        quality_requirement: str = "high"  # "high" | "medium" | "low"
    ) -> APIResponse:
        """
        フォールバックチェーンを実装したチャット実行
        
        quality_requirement:
        - "high": GPT-4.1 → Claude Sonnet 4.5 → Gemini 2.5 Flash
        - "medium": Claude Sonnet 4.5 → Gemini 2.5 Flash → DeepSeek V3.2
        - "low": Gemini 2.5 Flash → DeepSeek V3.2
        """
        if not self._check_circuit_breaker():
            # サーキットオープン時は最安モデルに直接フォールバック
            logger.warning("Circuit breaker open, using emergency model only")
            return self._execute_request(
                ModelTier.EMERGENCY.value, 
                messages
            )
        
        # 品質要件に応じたモデルチェーン
        if quality_requirement == "high":
            model_chain = [
                ModelTier.PRIMARY,
                ModelTier.SECONDARY, 
                ModelTier.TERTIARY
            ]
        elif quality_requirement == "medium":
            model_chain = [
                ModelTier.SECONDARY,
                ModelTier.TERTIARY,
                ModelTier.EMERGENCY
            ]
        else:
            model_chain = [
                ModelTier.TERTIARY,
                ModelTier.EMERGENCY
            ]
        
        last_error = None
        for i, model_tier in enumerate(model_chain):
            try:
                response = self._execute_request(model_tier.value, messages)
                
                if response.success:
                    logger.info(
                        f"Succeeded with {model_tier.value} "
                        f"(attempt {i+1}/{len(model_chain)}, "
                        f"latency={response.latency_ms:.0f}ms)"
                    )
                    return response
                else:
                    last_error = response.error
                    logger.warning(
                        f"Attempt {i+1} failed with {model_tier.value}: {last_error}"
                    )
            
            except (RateLimitError, BadGatewayError) as e:
                last_error = str(e)
                wait_time = (2 ** i) * 5  # 段階的バックオフ
                logger.warning(f"Attempt {i+1} exception: {e}. Retrying in {wait_time}s")
                time.sleep(wait_time)
                continue
        
        # 全モデル失敗
        return APIResponse(
            success=False,
            data=None,
            error=f"All models failed. Last error: {last_error}",
            model_used="none",
            latency_ms=0,
            status_code=None
        )


class RateLimitError(Exception):
    pass


class BadGatewayError(Exception):
    pass


class AuthenticationError(Exception):
    pass

SLA 監視ダッシュボード実装

"""
SLA監視ダッシュボード用メトリクス収集
Prometheus/CloudWatch Compatible Metrics Export
"""

import json
import threading
import time
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List


class SLAMetricsCollector:
    """
    重要なSLA指標をリアルタイム収集
    
    監視対象:
    - 可用性: uptime_percentage (目標: 99.5%)
    - レイテンシ: p50, p95, p99 (目標: p99 < 500ms)
    - エラー率: error_rate_429, error_rate_502 (目標: < 1%)
    - コスト: daily_spend, cost_per_1k_tokens
    """
    
    def __init__(self):
        self._lock = threading.Lock()
        self._requests: List[Dict] = []
        self._daily_requests = 0
        self._daily_cost_usd = 0.0
        self._last_reset = datetime.now()
        
        # モデル別コスト（2026年5月時点）
        self._model_prices = {
            "gpt-4.1": {"output_per_mtok": 8.00},
            "claude-sonnet-4.5": {"output_per_mtok": 15.00},
            "gemini-2.5-flash": {"output_per_mtok": 2.50},
            "deepseek-v3.2": {"output_per_mtok": 0.42}
        }
    
    def record_request(self, response: APIResponse, tokens_used: int = 0):
        """リクエスト結果を記録"""
        with self._lock:
            entry = {
                "timestamp": datetime.now().isoformat(),
                "success": response.success,
                "model": response.model_used,
                "latency_ms": response.latency_ms,
                "status_code": response.status_code,
                "tokens_used": tokens_used,
                "error_type": self._classify_error(response)
            }
            
            self._requests.append(entry)
            self._daily_requests += 1
            
            # コスト計算（出力トークン基準）
            if response.success and response.model_used in self._model_prices:
                price = self._model_prices[response.model_used]["output_per_mtok"]
                cost = (tokens_used / 1_000_000) * price
                self._daily_cost_usd += cost
    
    def _classify_error(self, response: APIResponse) -> str:
        """エラーを分類"""
        if response.success:
            return "none"
        if response.status_code == 429:
            return "rate_limited"
        if response.status_code == 502:
            return "bad_gateway"
        if response.status_code == 401:
            return "auth_error"
        if "timeout" in (response.error or "").lower():
            return "timeout"
        return "other"
    
    def get_sla_report(self) -> Dict:
        """SLAレポート生成"""
        with self._lock:
            # 24時間以内に限定
            cutoff = datetime.now() - timedelta(hours=24)
            recent = [
                r for r in self._requests
                if datetime.fromisoformat(r["timestamp"]) > cutoff
            ]
            
            if not recent:
                return {"status": "no_data"}
            
            total = len(recent)
            successes = sum(1 for r in recent if r["success"])
            
            # 可用性
            uptime = (successes / total) * 100
            
            # レイテンシ統計
            latencies = sorted([r["latency_ms"] for r in recent if r["success"]])
            if latencies:
                p50_idx = int(len(latencies) * 0.50)
                p95_idx = int(len(latencies) * 0.95)
                p99_idx = int(len(latencies) * 0.99)
                latency_p50 = latencies[p50_idx] if latencies else 0
                latency_p95 = latencies[p95_idx] if latencies else 0
                latency_p99 = latencies[p99_idx] if latencies else 0
            else:
                latency_p50 = latency_p95 = latency_p99 = 0
            
            # エラー率内訳
            errors_429 = sum(1 for r in recent if r["error_type"] == "rate_limited")
            errors_502 = sum(1 for r in recent if r["error_type"] == "bad_gateway")
            errors_timeout = sum(1 for r in recent if r["error_type"] == "timeout")
            
            return {
                "generated_at": datetime.now().isoformat(),
                "period": "24h",
                "total_requests": total,
                "success_rate": f"{uptime:.2f}%",
                "sla_target_met": uptime >= 99.5,
                
                "latency": {
                    "p50_ms": round(latency_p50, 1),
                    "p95_ms": round(latency_p95, 1),
                    "p99_ms": round(latency_p99, 1),
                    "target_met_p99": latency_p99 < 500
                },
                
                "error_breakdown": {
                    "429_rate_limited": errors_429,
                    "502_bad_gateway": errors_502,
                    "timeout": errors_timeout,
                    "429_rate_pct": f"{(errors_429/total)*100:.2f}%",
                    "502_rate_pct": f"{(errors_502/total)*100:.2f}%"
                },
                
                "cost": {
                    "daily_requests": self._daily_requests,
                    "daily_cost_usd": round(self._daily_cost_usd, 2),
                    "avg_cost_per_request": round(
                        self._daily_cost_usd / max(self._daily_requests, 1), 4
                    )
                }
            }
    
    def export_prometheus_format(self) -> str:
        """Prometheusスクレイピング用フォーマット出力"""
        report = self.get_sla_report()
        
        if report.get("status") == "no_data":
            return ""
        
        lines = [
            "# HELP holysheep_api_uptime_percentage API uptime percentage",
            "# TYPE holysheep_api_uptime_percentage gauge",
            f'holysheep_api_uptime_percentage{{service="api"}} {report["success_rate"].rstrip("%")}',
            "",
            "# HELP holysheep_api_latency_p99_ms P99 latency in milliseconds",
            "# TYPE holysheep_api_latency_p99_ms gauge",
            f'holysheep_api_latency_p99_ms{{service="api"}} {report["latency"]["p99_ms"]}',
            "",
            "# HELP holysheep_api_requests_total Total API requests",
            "# TYPE holysheep_api_requests_total counter",
            f'holysheep_api_requests_total{{service="api"}} {report["total_requests"]}',
            "",
            "# HELP holysheep_api_cost_daily_usd Daily cost in USD",
            "# TYPE holysheep_api_cost_daily_usd gauge",
            f'holysheep_api_cost_daily_usd{{service="api"}} {report["cost"]["daily_cost_usd"]}'
        ]
        
        return "\n".join(lines)



使用例

if __name__ == "__main__":
    metrics = SLAMetricsCollector()
    client = HolySheepSLAClient()
    
    # テストリクエスト
    test_messages = [
        {"role": "user", "content": "SLA監視のテストメッセージ"}
    ]
    
    response = client.chat_with_fallback(
        test_messages,
        quality_requirement="medium"
    )
    
    metrics.record_request(response, tokens_used=150)
    
    # レポート出力
    report = metrics.get_sla_report()
    print(json.dumps(report, indent=2, ensure_ascii=False))
    
    # Prometheus形式
    print("\n--- Prometheus Format ---")
    print(metrics.export_prometheus_format())

よくあるエラーと対処法

エラー1：429 Too Many Requests（永久ループ）

症状：リトライしても常に429が返り、API呼び出しが完全に失敗する。

原因：リクエスト頻度がHolySheepのレートリミットを超過。 exponential backoff なしでの無制御リトライ。

解決コード：

"""
429永久ループ対策：トークンバケツ算法によるレート制御
"""

import time
import threading
from collections import deque


class TokenBucketRateLimiter:
    """
    スレッドセーフなトークンバケツ式レートリミッター
    
    HolySheep推奨:
    - GPT-4.1: 500 req/min (RPM)
    - Claude Sonnet 4.5: 400 req/min
    - Gemini 2.5 Flash: 1000 req/min
    - DeepSeek V3.2: 2000 req/min
    """
    
    def __init__(self, rpm: int = 500, burst: int = 50):
        """
        Args:
            rpm: 1分あたりの最大リクエスト数
            burst: バースト許容数
        """
        self.rpm = rpm
        self.burst = burst
        self.tokens = burst
        self.last_update = time.time()
        self._lock = threading.Lock()
        self.request_times = deque(maxlen=100)  # 過去100件のタイムスタンプ保持
        
    def _refill_tokens(self):
        """時間経過でトークン補充"""
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_update
        
        # 每秒 (rpm/60) トークン補充
        refill = elapsed * (self.rpm / 60)
        self.tokens = min(self.burst, self.tokens + refill)
        self.last_update = now
    
    def acquire(self, timeout: float = 60.0) -> bool:
        """
        トークンを取得、成功ならTrueを返す
        
        timeout: 最大待機時間（秒）
        """
        start_time = time.time()
        
        while True:
            with self._lock:
                self._refill_tokens()
                
                if self.tokens >= 1:
                    self.tokens -= 1
                    self.request_times.append(time.time())
                    return True
                
                # 多久待つべきか計算
                wait_time = (1 - self.tokens) / (self.rpm / 60)
                
                # 過去1分のリクエスト数チェック（セカンダリプロテクション）
                now = time.time()
                recent_requests = sum(
                    1 for t in self.request_times 
                    if now - t < 60
                )
                
                if recent_requests >= self.rpm:
                    wait_time = max(
                        wait_time,
                        60 - (now - (self.request_times[0] if self.request_times else now))
                    )
            
            if time.time() - start_time >= timeout:
                return False
            
            time.sleep(min(wait_time, 1.0))  # 最大1秒待機


class HolySheepRateLimitedClient:
    """レート制御付きのHolySheepクライアント"""
    
    def __init__(self, api_key: str, rpm: int = 500):
        self.client = HolySheepSLAClient(api_key)
        self.limiter = TokenBucketRateLimiter(rpm=rpm)
    
    def chat(self, messages: list, quality: str = "high") -> APIResponse:
        """レート制御付きでチャット実行"""
        if not self.limiter.acquire(timeout=30.0):
            return APIResponse(
                success=False,
                data=None,
                error="Rate limit timeout: could not acquire token within 30s",
                model_used="none",
                latency_ms=0,
                status_code=429
            )
        
        return self.client.chat_with_fallback(messages, quality_requirement=quality)



使用例：_safe_api_call デコレータ

def rate_limited(rpm: int = 500):
    """関数デコレータとしてのレート制限"""
    limiter = TokenBucketRateLimiter(rpm=rpm)
    
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if not limiter.acquire(timeout=60.0):
                raise RuntimeError(
                    f"Rate limit exceeded for {func.__name__}. "
                    f"Current limit: {rpm} RPM"
                )
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator



使用

@rate_limited(rpm=500)
def call_holy_sheep(messages):
    client = HolySheepSLAClient()
    return client.chat_with_fallback(messages)

エラー2：502 Bad Gateway（バックエンド障害）

症状：突然502エラーが発生し、その後数時間にわたり断続的に失敗する。

原因：HolySheepのアップストリームプロバイダー（一時的障害またはメンテナンス）。

解決コード：

"""
502対策：サーキットブレーカー + 外部ヘルスチェック
"""

import time
import threading
from typing import Callable, Optional
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class CircuitBreakerState:
    CLOSED = "closed"      # 正常動作
    OPEN = "open"          # 遮断中
    HALF_OPEN = "half_open"  # 試験再開


class CircuitBreaker:
    """
    サーキットブレーカーパターン実装
    
    設定:
    - failure_threshold: 5回失敗でオープン
    - recovery_timeout: 30秒後に試験再開
    - success_threshold: 試験中3回成功でクローズ
    """
    
    def __init__(
        self,
        failure_threshold: int = 5,
        recovery_timeout: float = 30.0,
        success_threshold: int = 3
    ):
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.recovery_timeout = recovery_timeout
        self.success_threshold = success_threshold
        
        self._state = CircuitBreakerState.CLOSED
        self._failure_count = 0
        self._success_count = 0
        self._last_failure_time = 0
        self._lock = threading.Lock()
    
    @property
    def state(self) -> str:
        with self._lock:
            if self._state == CircuitBreakerState.OPEN:
                if time.time() - self._last_failure_time >= self.recovery_timeout:
                    self._state = CircuitBreakerState.HALF_OPEN
                    self._success_count = 0
            return self._state
    
    def record_success(self):
        with self._lock:
            if self._state == CircuitBreakerState.HALF_OPEN:
                self._success_count += 1
                if self._success_count >= self.success_threshold:
                    self._state = CircuitBreakerState.CLOSED
                    self._failure_count = 0
                    print("[CircuitBreaker] CLOSED - Service recovered")
            elif self._state == CircuitBreakerState.CLOSED:
                self._failure_count = 0
    
    def record_failure(self):
        with self._lock:
            self._failure_count += 1
            self._last_failure_time = time.time()
            
            if self._state == CircuitBreakerState.HALF_OPEN:
                self._state = CircuitBreakerState.OPEN
                print("[CircuitBreaker] OPEN - Half-open test failed")
            elif (self._failure_count >= self.failure_threshold and 
                  self._state == CircuitBreakerState.CLOSED):
                self._state = CircuitBreakerState.OPEN
                print("[CircuitBreaker] OPEN - Too many failures")
    
    def can_execute(self) -> bool:
        return self.state != CircuitBreakerState.OPEN
    
    def execute(self, func: Callable, *args, **kwargs):
        if not self.can_execute():
            raise CircuitOpenError(
                f"Circuit is OPEN. Service unavailable. "
                f"Try again in {self.recovery_timeout}s"
            )
        
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            self.record_success()
            return result
        except Exception as e:
            self.record_failure()
            raise


class CircuitOpenError(Exception):
    pass


def check_holy_sheep_health() -> bool:
    """HolySheep API のヘルスチェック（軽量ping）"""
    import requests
    try:
        response = requests.get(
            "https://api.holysheep.ai/v1/models",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            timeout=5
        )
        return response.status_code == 200
    except:
        return False



実装例

circuit_breaker = CircuitBreaker(
    failure_threshold=5,
    recovery_timeout=30.0,
    success_threshold=3
)

def safe_api_call(messages, quality="high"):
    """サーキットブレーカー保護下的API呼び出し"""
    
    def _do_call():
        client = HolySheepSLAClient()
        return client.chat_with_fallback(messages, quality_requirement=quality)
    
    return circuit_breaker.execute(_do_call)



バックグラウンドヘルスチェック（30秒마다）

def background_health_check():
    """バックグラウンドでサーキット状態を確認・ログ出力"""
    while True:
        time.sleep(30)
        is_healthy = check_holy_sheep_health()
        
        if is_healthy:
            circuit_breaker.record_success()
            print(f"[HealthCheck] OK - Circuit state: {circuit_breaker.state}")
        else:
            circuit_breaker.record_failure()
            print(f"[HealthCheck] FAIL - Circuit state: {circuit_breaker.state}")

エラー3：モデル降級の嵐（無限フォールバック）

症状：全ての高品質モデルが失敗し続け、DeepSeek V3.2 への極端なフォールバックが発生する。

原因：フォールバックチェーンに出口がなく、最悪ケースのモデルに固定される。

解決コード：

"""
モデル降級対策：スマートフォールバック戦略
- コスト上限
- 品質下限
- 人間へのエスカレーション
"""

from enum import Enum
from typing import Optional, List
from dataclasses import dataclass
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)


class DegradationLevel(Enum):
    NONE = 0      # 正常
    MINOR = 1     # Gemini Flash に降級
    MODERATE = 2  # DeepSeek V3.2 に降級
    SEVERE = 3   # 手動対応が必要
    DOWN = 4     # 完全停止


@dataclass
class FallbackPolicy:
    """フォールバックポリシー定義"""
    max_cost_per_request: float = 0.50  # $0.50/request上限
    min_quality_score: int = 3         # 最低品質スコア（1-5）
    escalation_timeout: int = 300      # 300秒後に人間に通知
    
    # モデル品質スコア（高いほど高品質）
    model_quality = {
        "gpt-4.1": 5,
        "claude-sonnet-4.5": 5,
        "gemini-2.5-flash": 3,
        "deepseek-v3.2": 2
    }
    
    # モデルコスト（$ per 1M tokens output）
    model_cost = {
        "gpt-4.1": 8.00,
        "claude-sonnet-4.5": 15.00,
        "gemini-2.5-flash": 2.50,
        "deepseek-v3.2": 0.42
    }


class SmartFallbackManager:
    """
    スマートフォールバックマネージャー
    
    機能:
    - コストベースの自動遮断
    - 品質閾値監視
    - 人間へのエスカレーション
    - インシデント自動記録
    """
    
    def __init__(self, policy: FallbackPolicy = None):
        self.policy = policy or FallbackPolicy()
        self._

関連リソース
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