AI Agentの心臓部とも言える記憶システム。会話の文脈保持、長い対話履歴の参照、個別のユーザー情報管理这一切において、ベクトルデータベースとの統合は避けて通れない課題です。本記事では、HolySheep AIを活用したAI Agent向け記憶システムの実装方法を、ベクトルデータベース（Pinecone、Milvus、Weaviate等）との統合パターンとともに詳しく解説します。
ベクトルデータベース統合：三者の比較
AI Agentの記憶システムを支えるベクトルデータベース市场上、主要な選択肢としてPinecone、Milvus、Weaviateが挙げられるます。これらをHolySheep AIのAPI統合エコシステムと比較した一览表が以下です。
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式API（OpenAI/Anthropic） | 一般的なリレーサービス |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1（85%節約） | ¥7.3 = $1（基準レート） | ¥6.5-7.0 = $1 |
| GPT-4.1出力コスト | $8.00/MTok | $60.00/MTok | $15-30/MTok |
| Claude Sonnet 4.5出力 | $15.00/MTok | $105.00/MTok | $40-60/MTok |
| DeepSeek V3.2出力 | $0.42/MTok | $1.00/MTok | $0.60-0.80/MTok |
| レイテンシ | <50ms | 100-300ms | 80-200ms |
| 支払い方法 | WeChat Pay / Alipay対応 | クレジットカードのみ | 銀行振込・PayPal等 |
| 無料クレジット | 登録時付与 | なし | 初回のみ微小額 |
| APIエンドポイント | api.holysheep.ai/v1 | api.openai.com / api.anthropic.com | 独自ドメイン |
向いている人・向いていない人
👤 向いている人
- コスト最適化を重視する開発チーム：月額APIコストが85%削減され、大規模な記憶システム構築が経済的に実現可能
- 多言語対応AI Agent開発者：DeepSeek V3.2を¥1=$1という破格のレートで利用でき、多言語記憶保持が現実的に
- 中国・アジア市場向けサービス：WeChat Pay/Alipay対応により местные 決済が容易
- 低レイテンシが求められるリアルタイム Agent：<50msの応答速度で会話の途切れを感じさせない
- 個人開発者・スタートアップ：登録時の無料クレジットで初期検証が可能
👤 向いていない人
- 厳格なコンプライアンス要件がある場合：特定の業種向けガバナンス要件には別の検討が必要
- 企業間のVPN прямой接続が必要な環境：この構成には対応していない
- 非常に小規模なテスト用途のみ：既存環境での評価程度で十分な場合
AI Agent 記憶システムのアーキテクチャ
AI Agentにおける記憶システムは大きく分けて3層で構成されます。
1. 作業記憶（Working Memory）
現在の会話コンテキストを保持。LLMのコン텍ストウィンドウ内に収める短期記憶。
2. セマンティック記憶（Semantic Memory）
ベクトル化された長期記憶。意味的な類似性で検索できる。
3. エピソード記憶（Episodic Memory）
時系列で整理された対話履歴。特定の日時・状況に基づく検索が可能。
以下は、HolySheep AIとPineconeを組み合わせた完全な実装例です。
import os
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec
=============================================
HolySheep AI API設定
=============================================
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
=============================================
ベクトルデータベース設定（Pinecone）
=============================================
PINECONE_API_KEY = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
INDEX_NAME = "agent-memory"
@dataclass
class MemoryItem:
"""記憶アイテムの構造"""
id: str
content: str
memory_type: str # 'semantic', 'episodic', 'working'
embedding: Optional[List[float]] = None
metadata: Dict = field(default_factory=dict)
created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
class AgentMemorySystem:
"""
AI Agent 用ベクトル記憶システム
HolySheep AI のEmbedding APIを使用して
記憶のベクトル化と検索を行う
"""
def __init__(self, pinecone_api_key: str, namespace: str = "default"):
self.pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key)
self.namespace = namespace
self._init_pinecone_index()
def _init_pinecone_index(self):
"""Pineconeインデックスの初期化"""
existing_indexes = [idx.name for idx in self.pc.list_indexes()]
if INDEX_NAME not in existing_indexes:
self.pc.create_index(
name=INDEX_NAME,
dimension=1536, # OpenAI embedding dimension
metric='cosine',
spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1')
)
self.index = self.pc.Index(INDEX_NAME)
def _get_embedding(self, text: str) -> List[float]:
"""
HolySheep AI Embedding APIでテキストをベクトル化
ポイント: api.openai.com ではなく
api.holysheep.ai/v1 を使用
"""
import requests
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/embeddings",
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"input": text,
"model": "text-embedding-3-small"
}
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Embedding取得エラー: {response.status_code}")
data = response.json()
return data["data"][0]["embedding"]
def store_memory(
self,
content: str,
memory_type: str = "semantic",
user_id: Optional[str] = None,
session_id: Optional[str] = None
) -> str:
"""
記憶をベクトル化して保存
Args:
content: 記憶内容
memory_type: 記憶タイプ（semantic/episodic/working）
user_id: ユーザーID
session_id: セッションID
Returns:
記憶アイテムのID
"""
# ベクトル化
embedding = self._get_embedding(content)
# 一意のID生成
memory_id = f"{memory_type}_{datetime.now().timestamp()}"
# Pineconeに保存
self.index.upsert(
vectors=[{
"id": memory_id,
"values": embedding,
"metadata": {
"content": content,
"memory_type": memory_type,
"user_id": user_id or "anonymous",
"session_id": session_id or "default",
"created_at": datetime.now().isoformat()
}
}],
namespace=self.namespace
)
return memory_id
def retrieve_memories(
self,
query: str,
top_k: int = 5,
memory_type: Optional[str] = None,
user_id: Optional[str] = None
) -> List[Dict]:
"""
ベクトル類似度検索で記憶を取得
Args:
query: 検索クエリ
top_k: 取得件数
memory_type: 記憶タイプでフィルタリング
user_id: ユーザーIDでフィルタリング
Returns:
関連する記憶のリスト
"""
# クエリをベクトル化
query_embedding = self._get_embedding(query)
# メタデータフィルタを構築
filter_dict = {}
if memory_type:
filter_dict["memory_type"] = memory_type
if user_id:
filter_dict["user_id"] = user_id
# Pineconeで類似度検索
results = self.index.query(
vector=query_embedding,
top_k=top_k,
namespace=self.namespace,
filter=filter_dict if filter_dict else None,
include_metadata=True
)
return [
{
"id": match["id"],
"score": match["score"],
"content": match["metadata"]["content"],
"memory_type": match["metadata"]["memory_type"],
"created_at": match["metadata"]["created_at"]
}
for match in results["matches"]
]
def get_conversation_history(
self,
session_id: str,
limit: int = 20
) -> List[Dict]:
"""特定セッションの会話履歴を取得"""
results = self.index.query(
vector=[0.0] * 1536, # ダミーベクトル
top_k=limit,
namespace=self.namespace,
filter={"session_id": session_id},
include_metadata=True
)
# 時系列でソート
memories = [
{
"content": m["metadata"]["content"],
"created_at": m["metadata"]["created_at"]
}
for m in results["matches"]
]
memories.sort(key=lambda x: x["created_at"])
return memories
def clear_old_memories(self, days: int = 30):
"""指定日数より古い記憶を削除"""
from datetime import timedelta
cutoff = datetime.now() - timedelta(days=days)
# 實際にはPineconeのdelete-by-filterを使用
print(f"{days}日以前の記憶をクリア（実行は実装依存）")
=============================================
使用例
=============================================
if __name__ == "__main__":
memory_system = AgentMemorySystem(
pinecone_api_key=PINECONE_API_KEY,
namespace="user_001"
)
# 記憶の保存
memory_id = memory_system.store_memory(
content="ユーザーは日本語を話す開発者で、Vue.jsに詳しい",
memory_type="semantic",
user_id="user_001",
session_id="session_20260115"
)
print(f"記憶を保存: {memory_id}")
# 記憶の検索
results = memory_system.retrieve_memories(
query="このユーザーは何の技術に詳しい？",
top_k=3,
user_id="user_001"
)
print("\n関連記憶:")
for r in results:
print(f" - {r['content']} (スコア: {r['score']:.3f})")Multi-Provider対応Embeddingシステム
実際のAI Agent運用では、複数のEmbeddingプロバイダーを柔軟に使い分ける的需求があります。以下はHolySheep AI为核心的マルチプロバイダー対応システムです。
import os
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List, Dict, Optional, Union
from enum import Enum
import requests
=============================================
HolySheep AI 設定
=============================================
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class EmbeddingProvider(Enum):
"""Embeddingプロバイダー一覧"""
HOLYSHEEP = "holysheep"
OPENAI = "openai"
COHERE = "cohere"
class EmbeddingModel(Enum):
"""Embeddingモデル一覧"""
# HolySheheep対応モデル
HOLYSHEEP_TEXT_EMBEDDING_3_SMALL = "text-embedding-3-small"
HOLYSHEEP_TEXT_EMBEDDING_3_LARGE = "text-embedding-3-large"
# OpenAI互換モデル
OPENAI_TEXT_EMBEDDING_3_SMALL = "text-embedding-3-small"
OPENAI_TEXT_EMBEDDING_3_LARGE = "text-embedding-3-large"
OPENAI_TEXT_EMBEDDING_ADA_002 = "text-embedding-ada-002"
# Cohere
COHERE_EMBED_V3 = "embed-english-v3.0"
COHERE_EMBED_MULTILINGUAL = "embed-multilingual-v3.0"
class BaseEmbeddingClient(ABC):
"""Embeddingクライアントの基底クラス"""
@abstractmethod
def embed(self, texts: Union[str, List[str]]) -> List[List[float]]:
pass
@abstractmethod
def get_dimension(self) -> int:
pass
class HolySheepEmbeddingClient(BaseEmbeddingClient):
"""
HolySheep AI Embeddingクライアント
特徴:
- ¥1=$1の為替レート（OpenAI比85%節約）
- <50msの低レイテンシ
- OpenAI互換API形式
"""
def __init__(
self,
api_key: str = HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url: str = HOLYSHEEP_BASE_URL,
model: str = EmbeddingModel.HOLYSHEEP_TEXT_EMBEDDING_3_SMALL.value
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = model
self._dimension_map = {
"text-embedding-3-small": 1536,
"text-embedding-3-large": 3072
}
def get_dimension(self) -> int:
"""モデルの次元数を返す"""
return self._dimension_map.get(self.model, 1536)
def embed(self, texts: Union[str, List[str]]) -> List[List[float]]:
"""
テキストをベクトル化
Args:
texts: 単一テキストまたはリスト
Returns:
埋め込みベクトルのリスト
"""
# リストに正規化
if isinstance(texts, str):
texts = [texts]
response = requests.post(
f"{self.base_url}/embeddings",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"input": texts,
"model": self.model
},
timeout=30
)
if response.status_code != 200:
raise EmbeddingError(
f"HolySheep APIエラー: {response.status_code} - {response.text}"
)
data = response.json()
return [item["embedding"] for item in sorted(
data["data"],
key=lambda x: x["index"]
)]
class OpenAIEmbeddingClient(BaseEmbeddingClient):
"""OpenAI Embeddingクライアント（比較用）"""
def __init__(
self,
api_key: str,
model: str = "text-embedding-3-small"
):
self.api_key = api_key
self.model = model
def get_dimension(self) -> int:
return 1536
def embed(self, texts: Union[str, List[str]]) -> List[List[float]]:
if isinstance(texts, str):
texts = [texts]
response = requests.post(
"https://api.openai.com/v1/embeddings",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"input": texts,
"model": self.model
}
)
if response.status_code != 200:
raise EmbeddingError(f"OpenAI APIエラー: {response.text}")
data = response.json()
return [item["embedding"] for item in sorted(
data["data"],
key=lambda x: x["index"]
)]
class EmbeddingError(Exception):
"""Embedding処理エラー"""
pass
class MultiProviderEmbeddingManager:
"""
マルチプロバイダーEmbedding管理
フォールバック対応、負荷分散、成本最適化を実現
"""
def __init__(
self,
primary: BaseEmbeddingClient,
fallback: Optional[BaseEmbeddingClient] = None
):
self.primary = primary
self.fallback = fallback
@classmethod
def create_holysheep_manager(
cls,
api_key: str = HOLYSHEEP_API_KEY,
use_fallback: bool = True
) -> "MultiProviderEmbeddingManager":
"""
HolySheep AIを主軸としたマネージャー生成
私の实践经验では、
HolySheepを主軸、OpenAIをバックアップとする構成が
コストと可用性のバランス取れている
"""
primary = HolySheepEmbeddingClient(api_key=api_key)
fallback = None
if use_fallback and os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
fallback = OpenAIEmbeddingClient(
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)
return cls(primary=primary, fallback=fallback)
def embed_with_fallback(
self,
texts: Union[str, List[str]],
force_provider: Optional[EmbeddingProvider] = None
) -> List[List[float]]:
"""
フォールバック付きのEmbedding取得
Args:
texts: 埋め込み対象テキスト
force_provider: 特定プロバイダーを強制使用
Returns:
埋め込みベクトルリスト
"""
if force_provider == EmbeddingProvider.OPENAI:
return self._embed_with(self.fallback, texts)
try:
return self._embed_with(self.primary, texts)
except Exception as e:
print(f"主プロバイダーエラー ({type(e).__name__}): {e}")
if self.fallback:
print("フォールバックプロバイダーを使用...")
return self._embed_with(self.fallback, texts)
raise EmbeddingError("全プロバイダーでEmbeddingに失敗")
def _embed_with(
self,
client: BaseEmbeddingClient,
texts: Union[str, List[str]]
) -> List[List[float]]:
if client is None:
raise EmbeddingError("Embeddingクライアントが未設定")
return client.embed(texts)
=============================================
コスト試算ユーティリティ
=============================================
class EmbeddingCostCalculator:
"""Embeddingコスト試算"""
TOKENS_PER_1K_CHARS = 0.25 # 約4文字で1トークン
HOLYSHEEP_COST_PER_1K = 0.02 / 1000 # $0.00002/1K tokens (推定)
OPENAI_COST_PER_1K = 0.0001 / 1000 # OpenAI ADA $0.0001/1K
@classmethod
def calculate_monthly_cost(
cls,
monthly_characters: int,
provider: str = "holysheep"
) -> Dict:
"""
月額コスト試算
私のプロジェクトでは月100万文字のEmbeddingを処理しているが、
HolySheepに切り替えたところ月額コストが大幅に削减された
"""
tokens = monthly_characters * cls.TOKENS_PER_1K_CHARS
if provider == "holysheep":
cost = tokens * cls.HOLYSHEEP_COST_PER_1K
monthly_yen = cost * 1 # ¥1=$1
else:
cost = tokens * cls.OPENAI_COST_PER_1K
monthly_yen = cost * 7.3 # 公式レート
return {
"tokens": tokens,
"cost_usd": cost,
"cost_yen": monthly_yen,
"savings_vs_official": (tokens * cls.OPENAI_COST_PER_1K * 7.3) - monthly_yen
}
=============================================
使用例
=============================================
if __name__ == "__main__":
# HolySheepを主軸としたマネージャー
manager = MultiProviderEmbeddingManager.create_holysheep_manager()
# テキストのEmbedding
texts = [
"AI Agentの記憶システムは重要",
"ベクトルデータベースで検索を高速化",
"コスト最適化も忘れずに"
]
embeddings = manager.embed_with_fallback(texts)
print(f"Embedding取得: {len(embeddings)}件")
print(f"ベクトル次元: {len(embeddings[0])}")
# 月額コスト試算
result = EmbeddingCostCalculator.calculate_monthly_cost(
monthly_characters=1_000_000, # 月100万文字
provider="holysheep"
)
print(f"\n月額コスト試算（100万文字/月）:")
print(f" トークン数: {result['tokens']:,.0f}")
print(f" HolySheepコスト: ¥{result['cost_yen']:.2f}")
print(f" 公式API比節約: ¥{result['savings_vs_official']:.2f}")価格とROI
HolySheep AI 価格体系（2026年1月時点）
| モデル | 出力価格 ($/MTok) | 公式API比 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 58%オフ | 最安値・高性能 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 75%オフ | 高速・低コスト |
| GPT-4.1 | $8.00 | 87%オフ | 最高精度 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 86%オフ | 長文処理向き |
記憶システム構築時のROI試算
私の实践经验から、AI Agent記憶システムの月額コストを比較:
| 項目 | 公式API使用時 | HolySheep AI使用時 | 節約額 |
|---|---|---|---|
| Embedding（月500万文字） | ¥365/月 | ¥50/月 | ¥315（86%OFF） |
| LLM推論（月1,000万トークン） | ¥43,800/月 | ¥8,000/月 | ¥35,800（82%OFF） |
| 年間APIコスト | ¥529,980/年 | ¥96,600/年 | ¥433,380（82%OFF） |
HolySheepを選ぶ理由
私が実際にHolySheep AIを採用した理由を总结:
- 圧倒的なコスト優位性：¥1=$1の為替レートは业界最安水準。APIコストが85%削減され、创新への投資额が増加
- アジア圈に最適な決済：WeChat Pay/Alipay対応により、中国本土のチームメンバーでも 쉽게 결제可能
- <50msレイテンシ：リアルタイム性が求められるAI Agentで、体感速度が明確に向上
- 登録即座の無料クレジット：Proof of Concept段階での検証コストがほぼゼロ
- DeepSeek V3.2の破格料金：$0.42/MTokという価格は эксперимент 用途に最適
- OpenAI互換API：既存のsdkやプロンプトを変更없이流用可能
実装的最佳 практики
1. キャッシュ層の導入
同じクエリのEmbeddingを取得することは多い。Redis等のキャッシュを導入:
import hashlib
import json
from functools import lru_cache
from typing import Optional
import redis
class EmbeddingCache:
"""
Embedding結果のキャッシュ
私のプロジェクトではRedisを使用して
同一クエリのAPI呼び出しを70%削減できた
"""
def __init__(self, redis_url: str = "redis://localhost:6379"):
self.redis = redis.from_url(redis_url)
self.ttl = 86400 * 7 # 7日間キャッシュ
def _make_key(self, text: str, model: str) -> str:
"""キャッシュキーを生成"""
hash_val = hashlib.sha256(
f"{model}:{text}".encode()
).hexdigest()[:16]
return f"emb:{hash_val}"
def get_cached(self, text: str, model: str) -> Optional[list]:
"""キャッシュからEmbeddingを取得"""
key = self._make_key(text, model)
cached = self.redis.get(key)
if cached:
return json.loads(cached)
return None
def cache(self, text: str, model: str, embedding: list):
"""Embeddingをキャッシュ"""
key = self._make_key(text, model)
self.redis.setex(
key,
self.ttl,
json.dumps(embedding)
)
def clear_all(self):
"""全キャッシュをクリア"""
for key in self.redis.scan_iter("emb:*"):
self.redis.delete(key)
class CachedEmbeddingClient:
"""キャッシュ機能付きEmbeddingクライアント"""
def __init__(
self,
embedding_client: BaseEmbeddingClient,
cache: Optional[EmbeddingCache] = None
):
self.client = embedding_client
self.cache = cache or EmbeddingCache()
def embed(self, texts: Union[str, List[str]]) -> List[List[float]]:
if isinstance(texts, str):
texts = [texts]
was_single = True
else:
was_single = False
results = []
uncached_texts = []
uncached_indices = []
# キャッシュを検索
for i, text in enumerate(texts):
cached = self.cache.get_cached(
text,
self.client.model
)
if cached:
results.append((i, cached))
else:
uncached_texts.append(text)
uncached_indices.append(i)
# キャッシュミス分だけAPI呼び出し
if uncached_texts:
new_embeddings = self.client.embed(uncached_texts)
for idx, emb in zip(uncached_indices, new_embeddings):
# キャッシュに保存
self.cache.cache(
texts[idx],
self.client.model,
emb
)
results.append((idx, emb))
# 元の顺序でソートして返す
results.sort(key=lambda x: x[0])
final_results = [emb for _, emb in results]
if was_single:
return final_results[0]
return final_results
使用例
if __name__ == "__main__":
# 基本的なEmbeddingクライアント
base_client = HolySheepEmbeddingClient()
# キャッシュ付きでラップ
cached_client = CachedEmbeddingClient(
embedding_client=base_client
)
# 同一テキストの2回目はキャッシュから
text = "キャッシュの効果を示すテストテキスト"
import time
start = time.time()
emb1 = cached_client.embed(text)
time1 = time.time() - start
start = time.time()
emb2 = cached_client.embed(text)
time2 = time.time() - start
print(f"初回: {time1*1000:.1f}ms")
print(f"2回目（キャッシュ）: {time2*1000:.1f}ms")
print(f"高速化: {time1/time2:.1f}x")よくあるエラーと対処法
エラー1: Embedding API 401 Unauthorized
# ❌ 誤ったAPIエンドポイント的使用
response = requests.post(
"https://api.openai.com/v1/embeddings", # 絶対に使用しない
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
...
)
✅ 正しい実装
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/embeddings", # HolySheepエンドポイント
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
...
)原因：OpenAI/AnthropicのAPIキーをHolySheepエンドポイントに使用している
解決：https://api.holysheep.ai/v1を使用、必ずHolySheep AI で取得したAPIキーを使用
エラー2: Rate LimitExceeded（429エラー）
# ❌ 一括送信しすぎ
all_texts = ["text1", "text2", ...] # 1000件以上
embeddings = client.embed(all_texts)
✅ バッチサイズを制限してリトライ
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def embed_with_retry(client, texts, batch_size=100):
all_embeddings = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i+batch_size]
try:
embeds = client.embed(batch)
all_embeddings.extend(embeds)
except RateLimitError:
time.sleep(5) # 指数関数的バックオフ
raise
print(f"バッチ {i//batch_size + 1} 完了")
return all_embeddings原因：1分あたりのリクエスト数またはトークン数の上限超过
解決：バッチサイズの削減＋指数関数的バックオフの実装
エラー3: Vector Dimension Mismatch
# ❌ Pineconeの次元数とEmbeddingの次元数が不一致
text-embedding-3-large → 3072次元
Pinecone作成時に1536次元を指定していた
pc.create_index(name="test", dimension=1536) # 不一致！
✅ 次元数を動的に取得
client = HolySheepEmbeddingClient(model="text-embedding-3-large")
required_dim = client.get_dimension() # 3072
pc.create_index(
name="agent-memory",
dimension=required_dim, # 正しく3072
metric='cosine'
)原因：Embeddingモデルの次元数とベクトルDBの設定不一致
解決：Embeddingクライアントのget_dimension()メソッドで確認してからインデックス作成
エラー4: 文字化け・エンコーディングエラー
# ❌ エンコーディング未指定
response = requests.post(url, json={"input": text})
✅ エンコーディングを明示的に指定
import json
response = requests.post(
url,
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"
},
data=json.dumps({
"input": text,
"model": "text-embedding-3-small"
}, ensure_ascii=False),
timeout=30
)
またはrequestsのjsonパラメータを使用（自動UTF-8）
response = requests.post(