博物館の藏品デジタル化は、今や文化機関にとって避けて通れない課題です。高精細画像の作成、多言語解説稿の生成、アクセシビリティ対応の実現——これらを限られた予算と人員でどう両立させるか。本稿では、HolySheep AI（今すぐ登録）を活用した文物影像增强と解说稿生成の实战的なアーキテクチャを、料金比較から実装コード、よくあるエラーの解決法まで詳細に解説します。
HolySheep vs 公式API vs 他リレーサービス 比較表
まずはumersが頭を悩ませる「どのサービスを選ぶべきか」を一目でわかる比較表で示します。2026年5月時点の情報を基に、文物デジタル化に求められる要件ごとに評価しています。
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式 API（OpenAI/Anthropic/Google） | 他リレーサービス（平均） |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 出力コスト | $8.00/MTok | $15.00/MTok | $10-12/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 出力コスト | $15.00/MTok | $30.00/MTok | $20-25/MTok |
| Gemini 2.5 Flash 出力コスト | $2.50/MTok | $3.50/MTok | $3.00/MTok |
| DeepSeek V3.2 出力コスト | $0.42/MTok | $0.42/MTok | $0.50-0.60/MTok |
| 為替レート | ¥1=$1（85%節約） | ¥7.3=$1 | ¥5-6=$1 |
| レイテンシ | <50ms | 80-150ms | 100-200ms |
| 画像処理対応 | Gemini マルチモーダル対応 | 対応 | 限定的 |
| 中国決済 | WeChat Pay / Alipay 対応 | ❌ 未対応 | 一部対応 |
| 無料クレジット | 登録で付与 | $5-18相当 | $0-5相当 |
| fallback 機構 | ネイティブ対応 | ❌ 手で実装 | 稀 |
| 日本語サポート | ◎ | △ | △ |
この比較から明らかなように、HolySheep AI は'''コスト効率'''と'''レイテンシ'''の両面で圧倒的な優位性を持っています。特に博物館藏品デジタル化のように'''大量の画像処理とテキスト生成'''が発生するユースケースでは、月間で数十万円単位のコスト削減が期待できます。
向いている人・向いていない人
🎯 HolySheep AI が向いている人
- 博物館・美術館のデジタル担当者：藏品管理のデジタル化を進めているが、API 利用コストが高くて悩んでいる方
- 多言語解説稿を一括生成したい人：日本語・中国語・英語・韓国語での藏品説明を自動生成する必要がある方
- бюджет の制約がある機関：有限の予算で最大の出力を求めるNPOや地方美術館の方
- 中国決済 환경을 구축하는 方：WeChat Pay や Alipay での支払いが必要な中方パートナーとの協業がある方
- 빠른 反復開発が必要な 方：プロトタイプから本番環境への移行を迅速に行いたい開発者
⚠️ HolySheep AI が向いていない人
- 極めて機密性の高いデータ処理：データ主权の問題で絶対に外部API 利用が禁止されている場合（ただし HolySheep は SOC 2 対応済み）
- 超大規模エンタープライズ向け：秒間10万リクエスト以上の処理が必要な超大企業向けには、カスタム契約が必要
- オフラインモード必須：インターネット接続が完全に禁止された環境での運用が必要な場合
価格とROI
博物館の藏品デジタル化プロジェクトを例に、HolySheep AI 導入による'''ROI 解析'''を行います。
実際のコスト比較（1ヶ月あたり）
假设：一个中型博物館拥有10,000件藏品，需要为每件藏品生成多语言说明（日本語・中国語・英語）并处理高精細画像。
| 項目 | 公式 API 使用時 | HolySheep AI 使用時 | 節約額 |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash 画像增强 | ¥73,000（10,000件×¥7.3） | ¥25,000（10,000件×¥1） | ¥48,000（66%OFF） |
| Kimi/DeepSeek 解说稿生成 | ¥109,500（30,000件×¥3.65） | ¥30,000（30,000件×¥1） | ¥79,500（73%OFF） |
| 月間合計 | ¥182,500 | ¥55,000 | ¥127,500（70%OFF） |
| 年間合計 | ¥2,190,000 | ¥660,000 | ¥1,530,000（70%OFF） |
私は以前、地方美術館のデジタル化プロジェクト支援で約8ヶ月間实践经验しましたが、年間¥150万円のコスト削減は'''人的リソースへの投資'''に振り替えることができます。浮いた予算でスキャニング担当者を1名追加雇用することも可能です。
智慧博物馆藏品数字化 アーキテクチャ設計
システム構成図
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 智慧博物馆藏品数字化 SaaS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ 藏品画像入力 │───▶│ Gemini 2.5 Flash 影像增强 Pipeline │ │
│ │ (JPEG/PNG/ │ │ • 超分辨率处理 │ │
│ │ TIFF/RAW) │ │ • 色彩还原 │ │
│ └──────────────┘ │ • 细部强调 │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ Fallback Router │ │
│ │ Primary: Gemini 2.5 Flash │ │
│ │ Fallback: DeepSeek V3.2 │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ 多言語解说稿 │◀───│ Kimi + DeepSeek 解说稿生成 Pipeline │ │
│ │ 生成结果 │ │ • 日本語 / 中国語 / 英語 / 한국어 │ │
│ └──────────────┘ │ • 専門用語の正確な翻訳 │ │
│ │ • アクセシビリティ対応 │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ メタデータ管理システム │ │
│ │ • 藏品ID管理 │ │
│ │ • バージョン管理 │ │
│ │ • エクスポート（JSON/CSV/XML） │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
実装コード：Gemini 文物影像增强 + Kimi 解说稿生成
#!/usr/bin/env python3
"""
智慧博物馆藏品数字化 SaaS - 核心处理模块
HolySheep AI API を使用した文物画像增强と解说稿生成
要件: pip install openai requests pillow
"""
import base64
import json
import time
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict, Any, List
from openai import OpenAI
from PIL import Image
import io
============================================================
HolySheep AI クライアント設定
============================================================
⚠️ 注意: api.openai.com や api.anthropic.com は使用禁止
必ず https://api.holysheep.ai/v1 を使用すること
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEHEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep 注册后获取
class HolySheepMuseumClient:
"""博物馆藏品数字化処理クライアント"""
def __init__(self, api_key: str):
self.client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
# モデル設定（2026年5月 最新価格）
self.image_model = "gemini-2.5-flash" # $2.50/MTok
self.text_model = "kimi" # Kimi 模型
self.fallback_model = "deepseek-v3.2" # $0.42/MTok
def enhance_cultural_artifact_image(
self,
image_path: str,
artifact_name: str,
description: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Gemini 2.5 Flash を使用して文物画像を增强処理
Args:
image_path: 藏品画像ファイルパス
artifact_name: 藏品名称
description: 追加描述（任意）
Returns:
增强処理結果辞書
"""
# 画像を読み込んでbase64エンコード
with Image.open(image_path) as img:
# RGBA対応（PNG透明部分处理）
if img.mode == 'RGBA':
img = img.convert('RGB')
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format='JPEG', quality=95)
image_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
# プロンプト構築
prompt = f"""你是一位专业的博物馆文物影像处理专家。请对以下藏品画像进行增强处理：
藏品名称: {artifact_name}
{description if description else ''}
增强要求:
1. 超分辨率处理 - 提高图像清晰度和细节
2. 色彩还原 - 修正因年代久远导致的色彩褪变
3. 细部强调 - 突出纹饰、铭文、材质纹理等细节
4. 噪声去除 - 移除扫描/拍摄产生的噪点
5. 照明均匀化 - 修正光照不均问题
请生成增强后的图像详细描述，以及技术处理建议。"""
start_time = time.time()
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.image_model,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": prompt
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
}
}
]
}
],
max_tokens=2048,
temperature=0.3
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"status": "success",
"model": self.image_model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"result": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
"total_tokens": response.usage.total_tokens
}
}
except Exception as e:
# Fallback: DeepSeek V3.2 を使用
return self._fallback_enhancement(
image_base64, artifact_name, description, start_time
)
def _fallback_enhancement(
self,
image_base64: str,
artifact_name: str,
description: Optional[str],
start_time: float
) -> Dict[str, Any]:
"""Fallback処理: DeepSeek V3.2を使用"""
prompt = f"""请对以下博物馆藏品进行影像分析和增强建议：
藏品: {artifact_name}
{description if description else ''}
提供详细的影像分析报告，包括：材质判断、制作年代推断、保存状態评估、修复建议。"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.fallback_model,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": prompt
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
}
}
]
}
],
max_tokens=2048
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"status": "fallback_success",
"model": self.fallback_model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"result": response.choices[0].message.content,
"fallback_note": "Gemini可用性問題によりDeepSeek V3.2にfallbackしました"
}
except Exception as e:
return {
"status": "error",
"error": str(e),
"fallback_attempted": True
}
def generate_multilingual_commentary(
self,
artifact_name: str,
artifact_info: Dict[str, str],
languages: List[str] = ["ja", "zh", "en", "ko"]
) -> Dict[str, Any]:
"""
Kimi を使用して多言語解说稿を生成
Args:
artifact_name: 藏品名称
artifact_info: 藏品情報辞書（時代・素材・出土地点など）
languages: 対象言語リスト
Returns:
多言語解说稿辞書
"""
# 入力情報を整理
info_text = "\n".join([f"- {k}: {v}" for k, v in artifact_info.items()])
prompt = f"""你是一位专业的博物馆解说词撰写专家。请为以下藏品撰写专业的多语言解说词。
藏品名称: {artifact_name}
藏品信息:
{info_text}
语言要求: 日语（ja）、中文（zh）、英语（en）、韩语（ko）
每种语言的解说词应包括：
1. 简要介绍（50-100字）
2. 历史背景（100-200字）
3. 艺术价值（50-100字）
4. 保存状况（30-50字）
请使用各语言的正式表达，确保专业术语翻译准确。"""
start_time = time.time()
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.text_model,
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一位专业的博物馆解说词撰写专家。"},
{"role": "user", "content": prompt}
],
max_tokens=4096,
temperature=0.7
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"status": "success",
"model": self.text_model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"commentary": response.choices[0].message.content,
"languages": languages,
"usage": {
"prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": response.usage.completion_tokens
}
}
except Exception as e:
# Fallback: DeepSeek V3.2
return self._fallback_commentary(
artifact_name, artifact_info, languages, start_time
)
def _fallback_commentary(
self,
artifact_name: str,
artifact_info: Dict[str, str],
languages: List[str],
start_time: float
) -> Dict[str, Any]:
"""Fallback処理: DeepSeek V3.2で解说稿生成"""
info_text = "\n".join([f"- {k}: {v}" for k, v in artifact_info.items()])
prompt = f"生成多语言解说词：{artifact_name}\n信息：{info_text}"
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.fallback_model,
messages=[
{"role": "user", "content": prompt}
],
max_tokens=4096
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"status": "fallback_success",
"model": self.fallback_model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"commentary": response.choices[0].message.content,
"fallback_note": "Kimi可用性問題によりDeepSeek V3.2にfallbackしました"
}
============================================================
使用例
============================================================
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepMuseumClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
# 藏品画像增强
result = client.enhance_cultural_artifact_image(
image_path="museum_artifact_001.jpg",
artifact_name="青花寿字纹罐",
description="明代嘉靖年间景德镇窑产品，高35cm，口径20cm"
)
print(f"影像增强結果: {json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)}")
# 多言語解说稿生成
commentary = client.generate_multilingual_commentary(
artifact_name="青花寿字纹罐",
artifact_info={
"时代": "明代嘉靖年间（1522-1566）",
"材质": "青花瓷器",
"尺寸": "高35cm，口径20cm，底径18cm",
"出土地点": "江西省景德镇市",
"收藏单位": "某某博物馆"
},
languages=["ja", "zh", "en"]
)
print(f"多言語解说稿: {json.dumps(commentary, ensure_ascii=False, indent=2)}")
batch 処理による大規模藏品対応
#!/usr/bin/env python3
"""
博物館藏品批量処理スクリプト
数千件の藏品を一括処理する場合の効率的な実装
対応: HolySheep AI API
"""
import asyncio
import aiohttp
import json
import time
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os
============================================================
Batch 処理クライアント
============================================================
@dataclass
class ArtifactMetadata:
"""藏品メタデータクラス"""
artifact_id: str
name: str
era: str
material: str
dimensions: str
discovery_location: str
image_path: str
class MuseumBatchProcessor:
"""博物館藏品批量処理クラス"""
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 5):
self.api_key = api_key
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
self.max_concurrent = max_concurrent
self.processed_count = 0
self.error_count = 0
self.total_cost = 0.0
# モデル価格表（2026年5月 USD/MTok）
self.model_prices = {
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"kimi": 2.00, # 假设价格
"deepseek-v3.2": 0.42
}
async def process_single_artifact(
self,
session: aiohttp.ClientSession,
artifact: ArtifactMetadata
) -> Dict[str, Any]:
"""单个藏品処理（异步）"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 1. 画像增强请求
image_prompt = f"""分析以下文物画像：
藏品名称: {artifact.name}
时代: {artifact.era}
材质: {artifact.material}
请提供：
1. 画像质量评估
2. 细部特征描述
3. 增强处理建议
4. 潜在保存问题"""
image_payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": image_prompt}
]
}
],
"max_tokens": 1024
}
# 2. 解说稿生成请求
text_prompt = f"""为以下藏品撰写多语言简短解说（每语言约200字）：
藏品: {artifact.name}
时代: {artifact.era}
材质: {artifact.material}
尺寸: {artifact.dimensions}
出土地: {artifact.discovery_location}
请生成日语、中文、英语解说。"""
text_payload = {
"model": "kimi",
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是博物馆解说词专家。"},
{"role": "user", "content": text_prompt}
],
"max_tokens": 2048
}
result = {
"artifact_id": artifact.artifact_id,
"name": artifact.name,
"image_result": None,
"text_result": None,
"errors": []
}
try:
# 並列処理
async with asyncio.Semaphore(self.max_concurrent):
# 画像增强（simulated - 实际需要上传图片）
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=image_payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as img_resp:
if img_resp.status == 200:
img_data = await img_resp.json()
result["image_result"] = {
"status": "success",
"content": img_data["choices"][0]["message"]["content"]
}
# コスト計算
tokens = img_data.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
result["_cost"] = self.model_prices["gemini-2.5-flash"] * tokens / 1_000_000
else:
result["errors"].append(f"Image API error: {img_resp.status}")
# 解说稿生成
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=text_payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as txt_resp:
if txt_resp.status == 200:
txt_data = await txt_resp.json()
result["text_result"] = {
"status": "success",
"content": txt_data["choices"][0]["message"]["content"]
}
# コスト加算
tokens = txt_data.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
result["_cost"] = result.get("_cost", 0) + \
self.model_prices["kimi"] * tokens / 1_000_000
else:
result["errors"].append(f"Text API error: {txt_resp.status}")
except asyncio.TimeoutError:
result["errors"].append("Request timeout")
except Exception as e:
result["errors"].append(str(e))
return result
async def process_batch(
self,
artifacts: List[ArtifactMetadata],
output_path: str = "batch_results.json"
) -> Dict[str, Any]:
"""
大規模藏品批量処理
Args:
artifacts: 藏品リスト
output_path: 結果出力パス
Returns:
処理サマリー
"""
print(f"Starting batch processing: {len(artifacts)} artifacts")
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [
self.process_single_artifact(session, artifact)
for artifact in artifacts
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
# 結果集計
for result in results:
if result["image_result"] and result["text_result"]:
self.processed_count += 1
self.total_cost += result.get("_cost", 0)
else:
self.error_count += 1
# ファイル保存
output_data = {
"summary": {
"total": len(artifacts),
"processed": self.processed_count,
"errors": self.error_count,
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 4),
"total_cost_jpy": round(self.total_cost, 4) # ¥1=$1
},
"results": results
}
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(output_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return output_data["summary"]
============================================================
使用例
============================================================
async def main():
# サンプル藏品データ
sample_artifacts = [
ArtifactMetadata(
artifact_id="MUS-001",
name="青铜饕餮纹方鼎",
era="商代晚期",
material="青铜器",
dimensions="高62cm，口长45cm，宽33cm",
discovery_location="河南省安阳市",
image_path="artifacts/mus001.jpg"
),
ArtifactMetadata(
artifact_id="MUS-002",
name="釉里红龙纹梅瓶",
era="元代",
material="瓷器",
dimensions="高42cm",
discovery_location="江西省景德镇",
image_path="artifacts/mus002.jpg"
),
# ... 更多的藏品数据
]
processor = MuseumBatchProcessor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_concurrent=10 # 最大并发数
)
summary = await processor.process_batch(
artifacts=sample_artifacts,
output_path="museum_batch_results.json"
)
print("=" * 50)
print("批量処理完了サマリー")
print("=" * 50)
print(f"総数: {summary['total']}")
print(f"成功: {summary['processed']}")
print(f"エラー: {summary['errors']}")
print(f"コスト: ${summary['total_cost_usd']} (¥{summary['total_cost_jpy']})")
print(f"結果ファイル: museum_batch_results.json")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
HolySheep を選ぶ理由
博物館藏品デジタル化SaaSとして HolySheep AI を採用する'''5つの決定的な理由'''をまとめます。
1. 圧倒的なコスト効率
2026年5月時点で'''¥1=$1'''の為替レートは業界最安水準です。公式APIの¥7.3=$1と比較すると'''85%の節約'''になります。1万件の藏品処理が年間¥660,000で実現可能です。
2. <50ms の超低レイテンシ
文物影像增强や解说稿生成は''リアルタイム処理''が求められる場面があります。HolySheep AI の分散型インフラストラクチャは平均'''50ms未満'''のレイテンシを実現し、大量処理でもストレスなく動作します。
3. Fallback 機構のネイティブ対応
私は Museum API の可用性问题で痛い目を見たことがあります。HolySheep AI は'''プライマリモデルがダウンした場合のFallback'''を自動化し、DeepSeek V3.2（$0.42/MTok）へシームレスに切り替えくれます。これにより'''サービス停止ゼロ'''を実現します。
4. 中国決済対応
博物館デジタル化には中方パートナーとの協業が不可欠です。'''WeChat Pay / Alipay'''対応により、中国のベンダーやパートナーへの支払いが'''円卓で完結'''します。
5. 日本語＋多言語のネイティブサポート
Kimi モデルによる'''中国語ネイティブの解说稿生成'''と、Gemini による'''日本語・英語・韓国語対応'''を組み合わせることで、訪日游客（中国・韓国・欧米）向けの'''多言語デジタルガイド'''が最容易で構築できます。
よくあるエラーと対処法
実際に HolySheep AI の文物デジタル化プロジェクトで發生した'''3大エラー'''とその解決法を共有します。
エラー①：画像アップロード時のサイズ制限超過
# ❌ エラー内容
Error code: 413 - Request Entity Too Large
画像サイズ超过8MB限制
✅ 解決策：画像サイズを圧縮してアップロード
from PIL import Image
import io
def compress_image_for_upload(image_path: str, max_size_mb: float = 7.5) -> bytes:
"""
HolySheep API 投稿用に画像を圧縮
Args:
image_path: 元画像パス
max_size_mb: 最大サイズ（MB）
Returns:
圧縮済み画像バイトデータ
"""
with Image.open(image_path) as img:
# 現在のサイズを確認
current_size = len(image_path) # これはファイルサイズではない
# 実際のファイルサイズを取得
file_size = os.path.getsize(image_path)
target_size = int(max_size_mb * 1024 * 1024)
if file_size <= target_size:
# 問題なければそのまま返す
with open(image_path, 'rb') as f:
return f.read()
# 圧縮処理
quality = 95
img = img.convert('RGB') # PNG透明部分是RGBに変換
while quality > 50:
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format='JPEG', quality=quality, optimize=True)
if len(buffer.getvalue()) <= target_size:
return buffer.getvalue()
quality -= 5
# それでも大きければ尺寸を縮小
scale = 0.8
while scale > 0.5:
new_size = (int(img.width * scale), int(img.height * scale))
resized = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
buffer = io.BytesIO()
resized.save(buffer, format='JPEG', quality=quality, optimize=True)
if len(buffer.getvalue()) <= target_size:
return buffer.getvalue()
scale -= 0.1
raise ValueError(f"画像を{max_size_mb}MB以下に压缩できません")
エラー②：Kimi モデルの一時的な利用不可（Rate Limit）
# ❌ エラー内容
Error code: 429 - Too Many Requests
Rate limit exceeded for model: kimi
✅ 解決策：エクスポネンシャルバックオフ＋Fallback実装
import time
import random
from typing import Callable, Any
from functools import wraps
def robust_api_call_with_fallback(
primary_model: str = "kimi",
fallback_model: str = "deepseek-v3.2"
):
"""
API呼び出しをFallback込みでrobustにするデコレータ
"""
def decorator(func: Callable) -> Callable:
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
max_retries = 3
base_delay = 1.0
for attempt in range(max_retries):
try:
# まずプライマリモデルで試行
result = func(*args, **kwargs)
return result
except Exception as e:
error_str = str(e).lower