本記事は、Difyでカスタムノードを作成し、外部API（特にHolySheep AI）とシームレスに統合する方法を解説する。導入部分を購入検討者向けの比較表で構成し、その後、具体的な実装コードとトラブルシューティングを示す。
結論：HolySheep AIが最適な理由
第三方AI APIの選択肢として、HolySheep AIは以下の理由で最もコスト効率に優れている：
- レートの優位性：公式¥7.3=$1に対し、HolySheepは¥1=$1（85%節約）
- 高速応答：レイテンシ<50msの実測値を保持
- 柔軟な決済：WeChat Pay・Alipay対応で日本国外的ユーザーも容易に接続
- 登録特典：新規登録で無料クレジット付与
- 最新モデル対応：GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek V3.2を低価格で提供
主要AI API Provider比較表
| Provider | GPT-4.1 ($/MTok) | Claude Sonnet 4.5 ($/MTok) | Gemini 2.5 Flash ($/MTok) | DeepSeek V3.2 ($/MTok) | レイテンシ | 決済手段 | 最低料金 | 適任チーム |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | $8.00 | $15.00 | $2.50 | $0.42 | <50ms | WeChat Pay, Alipay, USDT | $1〜 | コスト重視・グローバル展開 |
| OpenAI公式 | $15.00 | -$15.00 | $2.50 | 非対応 | 80-200ms | カードのみ | $5〜 | エンタープライズ向け |
| Anthropic公式 | $15.00 | $18.00 | $2.50 | 非対応 | 100-300ms | カードのみ | $20〜 | 、長文処理多用 |
| Google AI | $8.00 | $15.00 | $1.25 | 非対応 | 60-150ms | カードのみ | $10〜 | GCP既存ユーザー |
| DeepSeek公式 | $8.00 | $15.00 | $2.50 | $0.50 | 100-250ms | カード・Alipay | $5〜 | 中国語圏ユーザー |
Difyカスタムノードとは
Difyのカスタムノードは、標準で提供されない処理ロジックをワークフローに組み込める拡張機能である。カスタムノードを使用することで、HolySheep AIのAPI呼び出しを最適化したり、複数のAI Providerを組み合わせたフォールバック機構を構築できる。
プロジェクト構成
my-dify-plugins/
├── holy_sheep_node/
│ ├── __init__.py
│ ├── manifest.json
│ ├── holy_sheep_assistant.py
│ └── requirements.txt
└── examples/
├── basic_chat.py
└── streaming_chat.py
STEP 1: manifest.jsonの作成
{
"name": "holy_sheep-assistant",
"version": "1.0.0",
"description": "HolySheep AI API integration for Dify workflows",
"provider": "holysheep",
"input_types": ["string", "number", "select"],
"output_types": ["string", "json"],
"category": "ai",
"icon": "https://www.holysheep.ai/icon.png",
"credentials": {
"api_key": {
"type": "secret",
"required": true,
"label": {
"en_US": "API Key",
"ja_JP": "APIキー"
}
}
},
"parameters": [
{
"name": "model",
"type": "select",
"required": true,
"options": [
{"label": "GPT-4.1", "value": "gpt-4.1"},
{"label": "Claude Sonnet 4.5", "value": "claude-sonnet-4.5"},
{"label": "Gemini 2.5 Flash", "value": "gemini-2.5-flash"},
{"label": "DeepSeek V3.2", "value": "deepseek-v3.2"}
],
"default": "gpt-4.1",
"label": {"ja_JP": "モデル選択"}
},
{
"name": "temperature",
"type": "number",
"required": false,
"default": 0.7,
"min": 0.0,
"max": 2.0,
"label": {"ja_JP": "temperature（創造性）"}
},
{
"name": "max_tokens",
"type": "number",
"required": false,
"default": 2048,
"min": 1,
"max": 128000,
"label": {"ja_JP": "最大トークン数"}
}
]
}
STEP 2: カスタムノード本体（holy_sheep_assistant.py）
"""
HolySheep AI Custom Node for Dify
HolySheep API Document: https://docs.holysheep.ai
"""
import json
import time
from typing import Any, Generator, Optional
from dify_plugin import Tool
from dify_plugin.file import MAX_CHARACTER_SIZE
HolySheep AI公式エンドポイント（絶対にapi.openai.com不使用）
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
実際のAPIキーはDifyの資格情報管理から取得
API_KEY_PLACEHOLDER = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class HolySheepAssistant(Tool):
"""
Difyカスタムノード：HolySheep AI API統合
対応モデル: GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2
特徴: <50msレイテンシ、¥1=$1の最優位レート
"""
def _invoke(self, tool_parameters: dict) -> str:
"""
ノード実行時のメインロジック
Difyワークフローから呼び出される
"""
# パラメータ取得
user_message = tool_parameters.get("text", "")
model = tool_parameters.get("model", "gpt-4.1")
temperature = float(tool_parameters.get("temperature", 0.7))
max_tokens = int(tool_parameters.get("max_tokens", 2048))
# APIキー取得（Dify資格情報から）
api_key = self.runtime.credentials.get("api_key")
if not api_key or api_key == API_KEY_PLACEHOLDER:
raise ValueError(
"HolySheep APIキーが設定されていません。"
"Difyの資格情報管理でAPIキーを登録してください。"
)
# HolySheep AI API呼び出し
start_time = time.time()
response = self._call_holysheep_api(
api_key=api_key,
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens
)
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# 結果整形
result = {
"response": response,
"model": model,
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tokens_used": self._estimate_tokens(response)
}
return json.dumps(result, ensure_ascii=False)
def _call_holysheep_api(
self,
api_key: str,
model: str,
messages: list,
temperature: float,
max_tokens: int
) -> str:
"""
HolySheep AI APIへのリクエスト実行
base_urlは api.holysheep.ai/v1 を使用
"""
import urllib.request
import urllib.error
url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
"stream": False
}
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(
url,
data=data,
headers={
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"User-Agent": "Dify-Plugin/1.0 (HolySheep-Integration)"
},
method="POST"
)
try:
with urllib.request.urlopen(request, timeout=30) as response:
result = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
return result["choices"][0]["message"]["content"]
except urllib.error.HTTPError as e:
error_body = e.read().decode("utf-8") if e.fp else "{}"
raise RuntimeError(
f"HolySheep APIエラー (HTTP {e.code}): {error_body}"
)
except urllib.error.URLError as e:
raise RuntimeError(
f"HolySheep API接続エラー: {e.reason}"
)
def _estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""トークン数の概算（日本語は1文字≈1.5トークン）"""
return int(len(text) * 1.5)
def invoke_stream(self, tool_parameters: dict) -> Generator[str, None, None]:
"""
ストリーミング対応版（長文生成時に使用）
レイテンシ<50msのHolySheep回線を活用
"""
import urllib.request
import urllib.error
api_key = self.runtime.credentials.get("api_key")
user_message = tool_parameters.get("text", "")
model = tool_parameters.get("model", "gpt-4.1")
url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": user_message}],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096,
"stream": True
}
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(
url,
data=data,
headers={
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
},
method="POST"
)
with urllib.request.urlopen(request, timeout=60) as response:
for line in response:
line = line.decode("utf-8").strip()
if line.startswith("data: "):
if line == "data: [DONE]":
break
data = json.loads(line[6:])
delta = data["choices"][0]["delta"].get("content", "")
if delta:
yield delta
STEP 3: Difyワークフローへの組み込み
Difyの管理画面から「スタジオ」→「カスタムノード」で上記プラグインを読み込む。ワークフローエディタでHolySheepノードを配置し、モデル・パラメータ・資格情報を設定する。
# ワークフロー例: 多段AI処理パイプライン
workflow = {
"nodes": [
{
"type": "user_input",
"params": {"question": "入力テキスト"}
},
{
"type": "holy_sheep-assistant",
"params": {
"model": "deepseek-v3.2", # コスト効率重視
"temperature": 0.3,
"text": "{{user_input}}"
}
},
{
"type": "holy_sheep-assistant",
"params": {
"model": "gpt-4.1", # 高品質処理
"temperature": 0.7,
"text": "以下の文章を校正してください:\n{{holy_sheep_assistant_1.response}}"
}
},
{
"type": "template",
"params": {
"output": "Latency: {{holy_sheep_assistant_2.latency_ms}}ms\n"
"Tokens: {{holy_sheep_assistant_2.tokens_used}}\n"
"Result: {{holy_sheep_assistant_2.response}}"
}
}
]
}
HolySheep APIのフォールバック機構実装
"""
複数のAI Providerをフォールバック機構で統合
HolySheep→OpenAI→Anthropicの優先順で可用性を確保
"""
import json
import time
from typing import Optional
class MultiProviderFallback:
"""
マルチProviderフォールバック機構
HolySheep AIを最優先で使用し、失敗時に次_providerへ切り替え
"""
PROVIDERS = {
"holysheep": {
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"priority": 1,
"models": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
},
"openai": {
"base_url": "https://api.openai.com/v1",
"priority": 2,
"models": ["gpt-4", "gpt-4-turbo"]
},
"anthropic": {
"base_url": "https://api.anthropic.com/v1",
"priority": 3,
"models": ["claude-3-sonnet-20240229"]
}
}
def __init__(self, api_keys: dict):
self.api_keys = api_keys
self.current_provider = "holysheep"
self.last_success_provider = None
self.metrics = {"latency": {}, "success_rate": {}}
def chat(self, message: str, model: str = "deepseek-v3.2") -> dict:
"""
フォールバック機能付きチャット実行
HolySheep優先で全Providerを試行
"""
start_time = time.time()
errors = []
# HolySheepを試行（最優先・最安値）
try:
result = self._call_provider(
"holysheep",
model if model in self.PROVIDERS["holysheep"]["models"] else "deepseek-v3.2",
message
)
self.last_success_provider = "holysheep"
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
self._record_metrics("holysheep", elapsed, True)
return {"provider": "holysheep", "latency_ms": elapsed, **result}
except Exception as e:
errors.append(f"holysheep: {str(e)}")
self._record_metrics("holysheep", 0, False)
# OpenAIにフォールバック
try:
result = self._call_provider(
"openai",
"gpt-4-turbo",
message
)
self.last_success_provider = "openai"
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
self._record_metrics("openai", elapsed, True)
return {"provider": "openai", "latency_ms": elapsed, **result}
except Exception as e:
errors.append(f"openai: {str(e)}")
self._record_metrics("openai", 0, False)
# Anthropicに最終フォールバック
try:
result = self._call_provider(
"anthropic",
"claude-3-sonnet-20240229",
message
)
self.last_success_provider = "anthropic"
elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
self._record_metrics("anthropic", elapsed, True)
return {"provider": "anthropic", "latency_ms": elapsed, **result}
except Exception as e:
errors.append(f"anthropic: {str(e)}")
self._record_metrics("anthropic", 0, False)
raise RuntimeError(
f"全Provider接続失敗: {'; '.join(errors)}"
)
def _call_provider(self, provider: str, model: str, message: str) -> dict:
"""各ProviderのAPIを呼び出す内部メソッド"""
import urllib.request
import urllib.error
config = self.PROVIDERS[provider]
url = f"{config['base_url']}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": message}]
}
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
# Provider別の認証方式
if provider == "holysheep":
headers["Authorization"] = f"Bearer {self.api_keys['holysheep']}"
elif provider == "openai":
headers["Authorization"] = f"Bearer {self.api_keys['openai']}"
elif provider == "anthropic":
headers["x-api-key"] = self.api_keys['anthropic']
headers["anthropic-version"] = "2023-06-01"
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(
url, data=data, headers=headers, method="POST"
)
with urllib.request.urlopen(request, timeout=30) as response:
result = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
return {"response": result["choices"][0]["message"]["content"]}
def _record_metrics(self, provider: str, latency: float, success: bool):
"""メトリクス記録"""
if provider not in self.metrics["latency"]:
self.metrics["latency"][provider] = []
self.metrics["success_rate"][provider] = {"success": 0, "total": 0}
if latency > 0:
self.metrics["latency"][provider].append(latency)
self.metrics["success_rate"][provider]["total"] += 1
if success:
self.metrics["success_rate"][provider]["success"] += 1
def get_optimal_provider(self) -> str:
"""成功率と平均レイテンシから最適Providerを返す"""
scores = {}
for provider in self.PROVIDERS:
if provider not in self.metrics["success_rate"]:
scores[provider] = 0
continue
sr = self.metrics["success_rate"][provider]
success_rate = sr["success"] / sr["total"] if sr["total"] > 0 else 0
latencies = self.metrics["latency"].get(provider, [999999])
avg_latency = sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 999999
# スコア計算（成功率70%、レイテンシ30%）
scores[provider] = (success_rate * 0.7) + ((1000 / avg_latency) * 0.3)
return max(scores, key=scores.get)
使用例
if __name__ == "__main__":
client = MultiProviderFallback({
"holysheep": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"openai": "sk-your-openai-key",
"anthropic": "sk-ant-your-anthropic-key"
})
result = client.chat("日本の四季について教えてください")
print(f"Provider: {result['provider']}")
print(f"Latency: {result['latency_ms']}ms")
print(f"Response: {result['response'][:100]}...")
料金計算シミュレーター
"""
HolySheep AI料金計算ツール
公式¥7.3=$1 vs HolySheep ¥1=$1の節約額を算出
"""
from typing import Dict, List
class HolySheepPricingCalculator:
"""
HolySheep AI料金計算
2026年最新価格表に基づく
"""
# HolySheep AI公式価格（$/MTok入力・出力）
HOLYSHEEP_PRICES = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.00, "output": 15.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42}
}
# OpenAI公式価格（比較用）
OPENAI_PRICES = {
"gpt-4": {"input": 30.00, "output": 60.00},
"gpt-4-turbo": {"input": 10.00, "output": 30.00}
}
# Anthropic公式価格（比較用）
ANTHROPIC_PRICES = {
"claude-3-sonnet-20240229": {"input": 3.00, "output": 15.00}
}
USD_TO_JPY = 7.3 # 公式レート
HOLYSHEEP_USD_RATE = 1.0 # HolySheep ¥1 = $1
def calculate_holysheep_cost(
self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> Dict[str, float]:
"""
HolySheep AI，成本計算
input_tokens: 入力トークン数
output_tokens: 出力トークン数
"""
if model not in self.HOLYSHEEP_PRICES:
raise ValueError(f"未対応のモデル: {model}")
prices = self.HOLYSHEEP_PRICES[model]
# MTok単位に変換
input_mtok = input_tokens / 1_000_000
output_mtok = output_tokens / 1_000_000
# USD計算
input_usd = input_mtok * prices["input"]
output_usd = output_mtok * prices["output"]
total_usd = input_usd + output_usd
# 円換算（HolySheepレートの場合）
total_jpy_holysheep = total_usd * self.HOLYSHEEP_USD_RATE
# 公式レートとの比較
total_jpy_official = total_usd * self.USD_TO_JPY
return {
"model": model,
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"input_cost_usd": round(input_usd, 4),
"output_cost_usd": round(output_usd, 4),
"total_cost_usd": round(total_usd, 4),
"total_cost_jpy_holysheep": round(total_jpy_holysheep, 2),
"total_cost_jpy_official": round(total_jpy_official, 2),
"savings_jpy": round(total_jpy_official - total_jpy_holysheep, 2),
"savings_percent": round(
(total_jpy_official - total_jpy_holysheep) / total_jpy_official * 100, 1
)
}
def compare_providers(
self,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> List[Dict]:
"""
全Providerの料金比較
"""
results = []
for model, prices in self.HOLYSHEEP_PRICES.items():
result = self.calculate_holysheep_cost(model, input_tokens, output_tokens)
result["provider"] = "HolySheep AI"
result["rate_advantage"] = "85% cheaper than official"
results.append(result)
# OpenAI比較
for model, prices in self.OPENAI_PRICES.items():
input_mtok = input_tokens / 1_000_000
output_mtok = output_tokens / 1_000_000
total_jpy = (input_mtok * prices["input"] + output_mtok * prices["output"]) * self.USD_TO_JPY
results.append({
"provider": "OpenAI公式",
"model": model,
"total_cost_jpy_official": round(total_jpy, 2),
"savings_percent": 0
})
return sorted(results, key=lambda x: x.get("total_cost_jpy_holysheep", x.get("total_cost_jpy_official", 999999)))
def estimate_monthly_budget(
self,
daily_requests: int,
avg_input_tokens: int,
avg_output_tokens: int,
model: str = "deepseek-v3.2"
) -> Dict:
"""月間予算見積もり（DeepSeek V3.2使用時）"""
daily_cost = self.calculate_holysheep_cost(
model, avg_input_tokens, avg_output_tokens
)
monthly_tokens_input = daily_requests * avg_input_tokens * 30
monthly_tokens_output = daily_requests * avg_output_tokens * 30
monthly = self.calculate_holysheep_cost(
model, monthly_tokens_input, monthly_tokens_output
)
return {
"daily_requests": daily_requests,
"monthly_requests": daily_requests * 30,
"model": model,
"monthly_cost_jpy": monthly["total_cost_jpy_holysheep"],
"monthly_cost_usd": monthly["total_cost_usd"],
"equivalent_credits": f"${monthly['total_cost_usd']:.2f}相当"
}
if __name__ == "__main__":
calc = HolySheepPricingCalculator()
# 例：1,000トークン入力、2,000トークン出力の処理
result = calc.calculate_holysheep_cost("deepseek-v3.2", 1000, 2000)
print(f"モデル: {result['model']}")
print(f"入力コスト: ${result['input_cost_usd']}")
print(f"出力コスト: ${result['output_cost_usd']}")
print(f"合計コスト: ${result['total_cost_usd']} (¥{result['total_cost_jpy_holysheep']})")
print(f"公式比較: ¥{result['total_cost_jpy_official']}")
print(f"節約額: ¥{result['savings_jpy']} ({result['savings_percent']}% OFF)")
print("\n--- Provider比較 ---")
comparison = calc.compare_providers(5000, 3000)
for r in comparison[:4]:
print(f"{r['provider']} {r['model']}: ¥{r.get('total_cost_jpy_holysheep', r.get('total_cost_jpy_official', 'N/A'))}")
print("\n--- 月間予算見積もり ---")
budget = calc.estimate_monthly_budget(
daily_requests=100,
avg_input_tokens=500,
avg_output_tokens=1000,
model="deepseek-v3.2"
)
print(f"月間コスト: ¥{budget['monthly_cost_jpy']} ({budget['monthly_cost_usd']})")
よくあるエラーと対処法
エラー1: APIキー認証失敗（401 Unauthorized）
# 問題: API呼び出し時に401エラーが発生
原因: APIキーが正しく設定されていない・有効期限切れ
解決策: Dify資格情報管理で正しいキーを設定
1. Dify管理画面 → 設定 → 資格情報
2. 「新しい資格情報を追加」をクリック
3. プロバイダー: "holysheep"、キー名: "api_key"
4. 実際のAPIキーをペースト
キーの有効性確認コード
import urllib.request
import json
def verify_api_key(api_key: str) -> dict:
"""HolySheep APIキーの有効性をチェック"""
url = "https://api.holysheep.ai/v1/models"
request = urllib.request.Request(
url,
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
method="GET"
)
try:
with urllib.request.urlopen(request, timeout=10) as response:
return {"status": "valid", "models": json.loads(response.read())}
except urllib.error.HTTPError as e:
if e.code == 401:
return {"status": "invalid", "error": "APIキーが無効です。新規取得してください。"}
return {"status": "error", "error": f"HTTP {e.code}"}
使用
result = verify_api_key("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
print(result)
エラー2: レートリミットExceeded（429 Too Many Requests）
# 問題: リクエスト过快で429エラー
原因: 短时间内太多リクエスト
解決策: リトライ機構＋エクスポネンシャルバックオフ実装
import time
import random
from functools import wraps
def retry_with_backoff(max_retries=3, base_delay=1.0, max_delay=60.0):
"""エクスポネンシャルバックオフ付きリトライデコレータ"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for attempt in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if "429" in str(e) and attempt < max_retries - 1:
# バックオフ時間計算（ジッター付き）
delay = min(base_delay * (2 ** attempt), max_delay)
jitter = random.uniform(0, delay * 0.1)
print(f"レートリミット到達。{delay + jitter:.1f}秒後にリトライ...")
time.sleep(delay + jitter)
else:
raise
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@retry_with_backoff(max_retries=5, base_delay=2.0)
def call_holysheep_with_retry(api_key: str, model: str, message: str) -> str:
"""リトライ機能付きHolySheep API呼び出し"""
import urllib.request
import json
url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": message}]
}
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(
url,
data=data,
headers={
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
},
method="POST"
)
with urllib.request.urlopen(request, timeout=30) as response:
result = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
return result["choices"][0]["message"]["content"]
使用
result = call_holysheep_with_retry(
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"deepseek-v3.2",
"Hello!"
)
print(result)
エラー3: タイムアウト・接続エラー（Connection Timeout）
# 問題: API呼び出しがタイムアウトする
原因: ネットワーク問題・HolySheepサーバーダウン
解決策: タイムアウト設定＋代替エンドポイント対応
import socket
import urllib.error
from typing import Optional
class HolySheepConnectionManager:
"""
HolySheep AI接続管理
タイムアウト・代替エンドポイント対応
"""
# メインエンドポイント
ENDPOINTS = [
"https://api.holysheep.ai/v1",
"https://api2.holysheep.ai/v1", # 代替
]
DEFAULT_TIMEOUT = 30 # 秒
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.current_endpoint_index = 0
def get_base_url(self) -> str:
"""現在のエンドポイントURLを取得"""
return self.ENDPOINTS[self.current_endpoint_index]
def switch_endpoint(self):
"""代替エンドポイントに切り替え"""
self.current_endpoint_index = (self.current_endpoint_index + 1) % len(self.ENDPOINTS)
print(f"エンドポイント切替: {self.get_base_url()}")
def call_api(
self,
model: str,
messages: list,
timeout: Optional[int] = None
) -> dict:
"""
タイムアウト付きAPI呼び出し
失敗時に代替エンドポイントを試行
"""
import urllib.request
import json
timeout = timeout or self.DEFAULT_TIMEOUT
# 全エンドポイントを試行
for endpoint in self.ENDPOINTS:
try:
url = f"{endpoint}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"timeout": timeout
}
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(
url,
data=data,
headers={
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
},
method="POST"
)
# カスタムタイムアウト設定
response = urllib.request.urlopen(request, timeout=timeout)
result = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
return {
"success": True,
"endpoint": endpoint,
"response": result
}
except socket.timeout:
print(f"タイムアウト: {endpoint}")
continue
except urllib.error.URLError as e:
print(f"接続エラー ({endpoint}): {e.reason}")
continue
# 全エンドポイント失敗
return {
"success": False,
"error": "全エンドポイントへの接続に失敗しました"
}
def health_check(self) -> dict:
"""接続テスト（各エンドポイント）"""
import urllib.request
results = {}
for endpoint in self.ENDPOINTS:
try:
url = f"{endpoint}/models"
request = urllib.request.Request(
url,
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
},
method="GET"
)
start = time.time()
urllib.request.urlopen(request, timeout=5)
latency = (time.time() - start) * 1000
results[endpoint] = {
"status": "healthy",
"latency_ms": round(latency, 2)
}
except Exception as e