私の経験では、政府機関のデジタルツイン城市プロジェクトでは、複数のAIモデルを連携させてリアルタイムの意思決定支援を行う必要があります。本稿では、HolySheep AI（今すぐ登録）を活用した政府デジタルツイン都市仿真の実装方法について詳しく解説します。
HolySheep vs 公式API vs 他リレーサービス 比較表
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式API | 他リレーサービス |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1（85%節約） | ¥7.3 = $1 | ¥5.5-8.0 = $1 |
| 平均レイテンシ | <50ms | 80-150ms | 100-300ms |
| GPT-4.1 出力価格 | $8/MTok | $15/MTok | $10-12/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 出力価格 | $15/MTok | $18/MTok | $16-17/MTok |
| Gemini 2.5 Flash 出力価格 | $2.50/MTok | $3.50/MTok | $2.80/MTok |
| DeepSeek V3.2 出力価格 | $0.42/MTok | $0.55/MTok | $0.48/MTok |
| 支払方法 | WeChat Pay / Alipay / 信用卡 | 信用卡のみ | 限定的 |
| 無料クレジット | 登録時付与 | $5相当 | なし |
| 政府調達対応 | 請求書払い対応 | 法人契約のみ | 非対応 |
向いている人・向いていない人
✓ 向いている人
- 政府機関・地方自治体のDX担当：デジタルツイン城市仿真の予算最適化が必要な方
- 智慧城市プロジェクトマネージャー：複数のAIモデルを統合管理したい方
- 科研院所・大学研究チーム：コスト効率の高い大規模言語モデル実験環境を探している方
- 中国企业・在华日企：WeChat Pay/Alipayで手軽
りたい方
✗ 向いていない人
- 极高精度の金融取引システム：公式APIの保証されたSLAが必要な場合
- 特定の規制業界向け：データ、主権要件で国内 전용APIが義務付けられている場合
- 個人開発者のみ：無料枠で十分な轻应用開発
価格とROI分析
私の実践では、政府デジタルツインプロジェクトにおける月額コストを試算しました。假设として、每月1億トークンの出力が必要な場合：
| モデル構成 | HolySheep AI | 公式API | 年間節約額 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 のみ（100M TTok） | $800/月 | $1,500/月 | $8,400/年 |
| Claude Sonnet 4.5 のみ（100M TTok） | $1,500/月 | $1,800/月 | $3,600/年 |
| ハイブリッド（50M+30M+20M） | $835/月 | $1,590/月 | $9,060/年 |
HolySheepの¥1=$1為替レートは、政府機関の的人民币予算での执行において非常に有利です。
HolySheepを選ぶ理由
私の経験）では、以下の3点がHolySheepを選擇する決定的な理由です：
- コスト競争力：公式API比85%のコスト削減は、長期プロジェクトの予算可持续性に直結します。
- 多元支付対応：WeChat Pay/Alipay対応により、中国本地の支付生態系を活用したスムーズな采购ができます。
- <50ms超低レイテンシ：リアルタイム都市仿真において、これは决策反応速度に直結します。
実装アーキテクチャ：政府デジタルツイン城市仿真システム
システム構成図
以下は、政府デジタルツイン城市仿真におけるマルチモデル連携アーキテクチャの概念図です：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 政府デジタルツイン都市仿真システム │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ 交通流量 │ │ 気象情報 │ │ エネルギーモニタリング │ │
│ │ データ │ │ データ │ │ データ │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────────┬───────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ HolySheep AI API Gateway │ │
│ │ (base_url: https://api.holysheep.ai/v1) │ │
│ └────────────────────────┬────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────┼──────────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │MiniMax │ │ Claude │ │ Gemini │ │
│ │(解说) │ │(决策推理) │ │(Flash) │ │
│ └────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────┐ │ │
│ │ DeepSeek V3.2 │◄─────────────────────┘ │
│ │ (コスト最適化処理) │ │
│ └──────────┬───────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 都市仿真ダッシュボード & SLA監視 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘実装コード：MiniMax・Claude統合APIクライアント
以下は、政府デジタルツイン城市仿真におけるMiniMaxモデル解说什么とClaudeモデル决策推理を統合したPython実装例です：
#!/usr/bin/env python3
"""
政府デジタルツイン城市仿真 - マルチモデルAI統合クライアント
HolySheep AI API対応版
author: HolySheep Technical Team
date: 2026-05-22
"""
import requests
import json
import time
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional, Any
class HolySheepDigitalTwinClient:
"""HolySheep AI API 用于政府デジタルツイン城市仿真"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url.rstrip('/')
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.request_count = 0
self.total_tokens = 0
self.error_log = []
def call_minimax_for_explanation(
self,
city_simulation_data: Dict[str, Any],
explanation_type: str = "traffic_flow"
) -> Dict[str, Any]:
"""
MiniMaxモデル用于城市交通流量解说的调用
HolySheep AIのMiniMax統合_ENDPOINT:
https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
"""
prompt = self._build_explanation_prompt(city_simulation_data, explanation_type)
payload = {
"model": "minimax-01",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """你是城市交通仿真专家。请用专业术语解释城市交通流量数据，
包含：拥堵指数、平均车速、信号灯配时优化建议。"""
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self.request_count += 1
if 'usage' in result:
self.total_tokens += result['usage'].get('total_tokens', 0)
return {
"status": "success",
"model": "minimax-01",
"explanation": result['choices'][0]['message']['content'],
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tokens_used": result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
error_info = {
"status": "error",
"model": "minimax-01",
"error": str(e),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.error_log.append(error_info)
return error_info
def call_claude_for_decision_reasoning(
self,
city_scenarios: List[Dict[str, Any]],
decision_context: str = "emergency_response"
) -> Dict[str, Any]:
"""
Claude模型用于城市紧急决策推理的调用
使用Sonnet 4.5模型进行复杂决策推理
"""
prompt = self._build_decision_prompt(city_scenarios, decision_context)
payload = {
"model": "claude-sonnet-4-5",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """你是智慧城市决策支持系统。你的职责是：
1. 分析多源城市数据
2. 评估不同决策方案的优劣
3. 提供基于证据的决策建议
4. 量化风险和收益"""
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 3000
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=45
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self.request_count += 1
if 'usage' in result:
self.total_tokens += result['usage'].get('total_tokens', 0)
return {
"status": "success",
"model": "claude-sonnet-4-5",
"reasoning": result['choices'][0]['message']['content'],
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tokens_used": result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0),
"decision_confidence": self._extract_confidence(result['choices'][0]['message']['content']),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
error_info = {
"status": "error",
"model": "claude-sonnet-4-5",
"error": str(e),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.error_log.append(error_info)
return error_info
def call_gemini_flash_for_fast_analysis(
self,
data_stream: List[Dict[str, Any]]
) -> Dict[str, Any]:
"""
Gemini 2.5 Flash模型用于实时数据快速分析
低コスト・高速处理が要求される場面に最適
"""
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是实时城市数据分析助手。请简洁明了地分析传入的城市传感器数据。"
},
{
"role": "user",
"content": json.dumps(data_stream, ensure_ascii=False)
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 1000
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=15
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self.request_count += 1
if 'usage' in result:
self.total_tokens += result['usage'].get('total_tokens', 0)
return {
"status": "success",
"model": "gemini-2.5-flash",
"analysis": result['choices'][0]['message']['content'],
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tokens_used": result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
error_info = {
"status": "error",
"model": "gemini-2.5-flash",
"error": str(e),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.error_log.append(error_info)
return error_info
def call_deepseek_for_cost_optimized_processing(
self,
large_dataset: str
) -> Dict[str, Any]:
"""
DeepSeek V3.2用于大规模数据批量处理
$0.42/MTokの超低コストで大量処理が可能
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": f"请处理以下城市仿真历史数据，提取关键指标：\n{large_dataset[:8000]}"
}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 1500
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=60
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
self.request_count += 1
if 'usage' in result:
self.total_tokens += result['usage'].get('total_tokens', 0)
return {
"status": "success",
"model": "deepseek-v3.2",
"processed_result": result['choices'][0]['message']['content'],
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tokens_used": result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0),
"estimated_cost": result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0) * 0.00000042,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
error_info = {
"status": "error",
"model": "deepseek-v3.2",
"error": str(e),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.error_log.append(error_info)
return error_info
def _build_explanation_prompt(
self,
data: Dict[str, Any],
explanation_type: str
) -> str:
"""构建解说提示词"""
return f"""分析以下{explanation_type}数据：
{json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)}
请提供：
1. 当前状态分析
2. 问题诊断
3. 优化建议"""
def _build_decision_prompt(
self,
scenarios: List[Dict[str, Any]],
context: str
) -> str:
"""构建决策推理提示词"""
return f"""在{context}场景下，评估以下决策方案：
{json.dumps(scenarios, ensure_ascii=False, indent=2)}
请输出：
1. 方案对比分析
2. 风险评估
3. 推荐决策
4. 实施步骤"""
def _extract_confidence(self, reasoning_text: str) -> float:
"""从推理文本中提取置信度"""
import re
match = re.search(r'置信度[：:]\s*(\d+\.?\d*)%?', reasoning_text)
if match:
return float(match.group(1))
return 0.75 # 默认置信度
def get_usage_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""获取使用统计"""
return {
"total_requests": self.request_count,
"total_tokens": self.total_tokens,
"estimated_cost_usd": self.total_tokens * 0.000008, # 平均价格
"error_count": len(self.error_log),
"errors": self.error_log[-10:] # 最近10个错误
}
使用示例
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI API初始化
client = HolySheepDigitalTwinClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep API密钥
)
# 示例：城市交通数据解说（MiniMax使用）
traffic_data = {
"timestamp": "2026-05-22T16:00:00",
"district": "浦东新区",
"congestion_index": 8.5,
"average_speed_kmh": 25.3,
"traffic_light_optimization_needed": True,
"sensor_data": {
"vehicle_count": 15420,
"accident_reported": False,
"weather": "雨天"
}
}
# MiniMax解说调用
minimax_result = client.call_minimax_for_explanation(
city_simulation_data=traffic_data,
explanation_type="traffic_flow"
)
print("=== MiniMax解说结果 ===")
print(f"延迟: {minimax_result['latency_ms']}ms")
print(f"Token使用: {minimax_result['tokens_used']}")
print(f"解说内容:\n{minimax_result['explanation']}")
# Claude决策推理调用
city_scenarios = [
{
"scenario_id": "S001",
"name": "扩大单双号限行范围",
"pros": ["预计减少15%交通流量", "空气质量改善"],
"cons": ["市民出行不便", "商业区影响"],
"cost_estimate": "¥500万/日"
},
{
"scenario_id": "S002",
"name": "智能信号灯全城联动",
"pros": ["提高通行效率20%", "无需限行"],
"cons": ["初期投资¥2亿", "技术实施周期6个月"],
"cost_estimate": "¥2亿（一次性）"
}
]
claude_result = client.call_claude_for_decision_reasoning(
city_scenarios=city_scenarios,
decision_context="emergency_traffic_management"
)
print("\n=== Claude决策推理结果 ===")
print(f"延迟: {claude_result['latency_ms']}ms")
print(f"决策置信度: {claude_result['decision_confidence']}")
print(f"推理内容:\n{claude_result['reasoning']}")
# 使用统计
stats = client.get_usage_stats()
print(f"\n=== 使用统计 ===")
print(f"总请求数: {stats['total_requests']}")
print(f"总Token: {stats['total_tokens']}")
print(f"预估费用: ${stats['estimated_cost_usd']:.4f}")SLA監視ダッシュボード実装
以下は、マルチモデルのSLA（Service Level Agreement）監視機能を実装したダッシュボードコードです：
#!/usr/bin/env python3
"""
政府デジタルツイン城市仿真 - マルチモデルSLA監視システム
HolySheep AI API統合監視ダッシュボード
対応モデル:
- GPT-4.1: $8/MTok
- Claude Sonnet 4.5: $15/MTok
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
"""
import time
import threading
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional
import json
@dataclass
class SLAConfig:
"""SLA設定クラス"""
model_name: str
target_latency_ms: float
target_availability: float # 0-100%
target_success_rate: float # 0-100%
price_per_mtok: float
@dataclass
class RequestMetrics:
"""リクエストメトリクス"""
request_id: str
model: str
timestamp: datetime
latency_ms: float
success: bool
tokens_used: int
error_message: Optional[str] = None
@dataclass
class SLAMetrics:
"""SLAメトリクス集計"""
model: str
total_requests: int = 0
successful_requests: int = 0
failed_requests: int = 0
avg_latency_ms: float = 0.0
min_latency_ms: float = float('inf')
max_latency_ms: float = 0.0
total_tokens: int = 0
total_cost_usd: float = 0.0
sla_breaches: List[Dict] = field(default_factory=list)
@property
def availability(self) -> float:
"""可用性计算（百分比）"""
if self.total_requests == 0:
return 100.0
return (self.successful_requests / self.total_requests) * 100
@property
def success_rate(self) -> float:
"""成功率计算"""
return self.availability
class MultiModelSLAMonitor:
"""HolySheep AI マルチモデルSLA監視システム"""
def __init__(self):
# SLA設定（各モデルの目標値）
self.sla_configs: Dict[str, SLAConfig] = {
"minimax-01": SLAConfig(
model_name="minimax-01",
target_latency_ms=100.0,
target_availability=99.5,
target_success_rate=99.0,
price_per_mtok=5.0
),
"claude-sonnet-4-5": SLAConfig(
model_name="claude-sonnet-4-5",
target_latency_ms=150.0,
target_availability=99.5,
target_success_rate=99.0,
price_per_mtok=15.0
),
"gemini-2.5-flash": SLAConfig(
model_name="gemini-2.5-flash",
target_latency_ms=50.0,
target_availability=99.8,
target_success_rate=99.5,
price_per_mtok=2.50
),
"deepseek-v3.2": SLAConfig(
model_name="deepseek-v3.2",
target_latency_ms=80.0,
target_availability=99.0,
target_success_rate=98.5,
price_per_mtok=0.42
)
}
# モデル别SLAメトリクス
self.model_metrics: Dict[str, SLAMetrics] = {
model: SLAMetrics(model=model)
for model in self.sla_configs.keys()
}
# 生リクエストログ（最新10000件保持）
self.request_log: List[RequestMetrics] = []
self.max_log_size = 10000
# ロック（并发安全）
self._lock = threading.Lock()
# 監視スレッド
self._monitoring = False
self._monitor_thread: Optional[threading.Thread] = None
def record_request(
self,
request_id: str,
model: str,
latency_ms: float,
success: bool,
tokens_used: int = 0,
error_message: Optional[str] = None
) -> None:
"""
APIリクエストの結果を記録
Args:
request_id: リクエスト一意識別子
model: モデル名
latency_ms: 応答遅延（ミリ秒）
success: 成功フラグ
tokens_used: 使用トークン数
error_message: エラーメッセージ（失敗時）
"""
metrics = RequestMetrics(
request_id=request_id,
model=model,
timestamp=datetime.now(),
latency_ms=latency_ms,
success=success,
tokens_used=tokens_used,
error_message=error_message
)
with self._lock:
# ログ追加
self.request_log.append(metrics)
if len(self.request_log) > self.max_log_size:
self.request_log = self.request_log[-self.max_log_size:]
# モデル别集計更新
if model in self.model_metrics:
m = self.model_metrics[model]
m.total_requests += 1
if success:
m.successful_requests += 1
else:
m.failed_requests += 1
# レイテンシ集計
m.min_latency_ms = min(m.min_latency_ms, latency_ms)
m.max_latency_ms = max(m.max_latency_ms, latency_ms)
# 移动平均计算
m.avg_latency_ms = (
(m.avg_latency_ms * (m.total_requests - 1) + latency_ms)
/ m.total_requests
)
# コスト計算
m.total_tokens += tokens_used
if model in self.sla_configs:
price = self.sla_configs[model].price_per_mtok
m.total_cost_usd += (tokens_used / 1_000_000) * price
# SLA逸脱チェック
self._check_sla_breach(model, latency_ms, success)
def _check_sla_breach(
self,
model: str,
latency_ms: float,
success: bool
) -> None:
"""SLA逸脱を検出して記録"""
config = self.sla_configs.get(model)
if not config:
return
breaches = []
# レイテンシ逸脱
if latency_ms > config.target_latency_ms:
breaches.append({
"type": "latency",
"actual": latency_ms,
"target": config.target_latency_ms,
"breach_rate": round(
(latency_ms - config.target_latency_ms)
/ config.target_latency_ms * 100, 2
)
})
# 成功率逸脱（直近100件で判定）
recent = [
r for r in self.request_log[-100:]
if r.model == model
]
if len(recent) >= 10:
success_count = sum(1 for r in recent if r.success)
actual_rate = (success_count / len(recent)) * 100
if actual_rate < config.target_success_rate:
breaches.append({
"type": "success_rate",
"actual": round(actual_rate, 2),
"target": config.target_success_rate
})
if breaches:
self.model_metrics[model].sla_breaches.extend(breaches)
# 最新10件のみ保持
self.model_metrics[model].sla_breaches = \
self.model_metrics[model].sla_breaches[-10:]
def get_model_sla_status(self, model: str) -> Dict:
"""特定モデルのSLA状態を返す"""
if model not in self.model_metrics:
return {"error": f"Unknown model: {model}"}
m = self.model_metrics[model]
config = self.sla_configs[model]
# SLA遵守率计算
latency_compliance = 100.0
if m.avg_latency_ms > 0:
latency_compliance = min(
100.0,
(config.target_latency_ms / m.avg_latency_ms) * 100
)
status = "healthy"
if latency_compliance < 90 or m.availability < 99:
status = "warning"
if latency_compliance < 80 or m.availability < 95:
status = "critical"
return {
"model": model,
"status": status,
"metrics": {
"total_requests": m.total_requests,
"availability": round(m.availability, 2),
"success_rate": round(m.success_rate, 2),
"avg_latency_ms": round(m.avg_latency_ms, 2),
"min_latency_ms": round(m.min_latency_ms, 2) if m.min_latency_ms != float('inf') else 0,
"max_latency_ms": round(m.max_latency_ms, 2),
"total_tokens": m.total_tokens,
"total_cost_usd": round(m.total_cost_usd, 4)
},
"sla_targets": {
"target_latency_ms": config.target_latency_ms,
"target_availability": config.target_availability,
"target_success_rate": config.target_success_rate,
"price_per_mtok": config.price_per_mtok
},
"sla_compliance": {
"latency_compliance": round(latency_compliance, 2),
"availability_compliance": round(
(m.availability / config.target_availability) * 100, 2
)
},
"recent_breaches": m.sla_breaches[-5:] if m.sla_breaches else []
}
def get_dashboard_summary(self) -> Dict:
"""ダッシュボード用サマリーを返す"""
summary = {
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"total_requests_all_models": sum(
m.total_requests for m in self.model_metrics.values()
),
"total_cost_all_models_usd": sum(
m.total_cost_usd for m in self.model_metrics.values()
),
"models": {}
}
overall_health = "healthy"
for model in self.sla_configs.keys():
model_status = self.get_model_sla_status(model)
summary["models"][model] = model_status
if model_status["status"] == "critical":
overall_health = "critical"
elif model_status["status"] == "warning" and overall_health != "critical":
overall_health = "warning"
summary["overall_health"] = overall_health
return summary
def export_metrics_json(self) -> str:
"""JSON形式で全メトリクスをエクスポート"""
return json.dumps(
self.get_dashboard_summary(),
ensure_ascii=False,
indent=2
)
def start_monitoring(self, interval_seconds: int = 60):
"""定期監視を開始"""
self._monitoring = True
self._monitor_thread = threading.Thread(
target=self._monitoring_loop,
args=(interval_seconds,),
daemon=True
)
self._monitor_thread.start()
def _monitoring_loop(self, interval: int):
"""監視ループ"""
while self._monitoring:
time.sleep(interval)
summary = self.get_dashboard_summary()
print(f"[{datetime.now().isoformat()}] SLA監視:")
print(f" 全体健康状態: {summary['overall_health']}")
print(f" 全モデル合計コスト: ${summary['total_cost_all_models_usd']:.4f}")
for model, data in summary['models'].items():
print(f" - {model}: {data['status']} "
f"(可用性: {data['metrics']['availability']}%, "
f"延迟: {data['metrics']['avg_latency_ms']}ms)")
def stop_monitoring(self):
"""監視を停止"""
self._monitoring = False
if self._monitor_thread:
self._monitor_thread.join(timeout=5)
使用示例
if __name__ == "__main__":
# SLAモニター初期化
monitor = MultiModelSLAMonitor()
# 模拟API调用を记录
test_requests = [
{
"request_id": "req_001",
"model": "minimax-01",
"latency_ms": 85.3,
"success": True,
"tokens_used": 1500
},
{
"request_id": "req_002",
"model": "claude-sonnet-4-5",
"latency_ms": 145.2,
"success": True,
"tokens_used":