テキスト類似度計算は、検索エンジン、レコメンデーションシステム、テキスト分類、重複検出など、現代のAIアプリケーションにおいて不可欠な技術です。本稿では、OpenAI公式APIやAzure OpenAI Serviceなどの既存環境からHolySheep AIへ移行する方法を、具体的なコード例とともにくわしく解説します。移行による85%のコスト削減を実現した筆者の実践経験を交えながら、ロールバック計画やROI試算も含めた包括的なガイドをお届けします。
なぜHolySheep AIに移行するのか
テキスト類似度APIを選択する上で、成本、レイテンシ、支払いの柔軟性は最も重要な判断基準です。2026年現在の市場における各サービスの特性を見ると、HolySheep AIの優位性が明確になります。
| サービス | 為替レート | DeepSeek V3.2 コスト | レイテンシ | 支払方法 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI公式 | ¥7.3/$1 | $0.42/MTok | 100-300ms | クレジットカードのみ |
| Azure OpenAI | ¥7.3/$1 | $0.42/MTok | 150-400ms | 請求書払いのみ |
| Claude API | ¥7.3/$1 | $15/MTok | 80-250ms | クレジットカードのみ |
| HolySheep AI | ¥1/$1（85%節約） | $0.42/MTok | <50ms | WeChat Pay / Alipay / クレジットカード |
HolySheep AIは為替レートにおいて致命的な競争優位を持っています。DeepSeek V3.2を使用する場合、OpenAI公式APIと同等のモデル品質でありながら、コストは85%も削減できます。¥1=$1という固定レートは、円安進行時にも价格変動リスクを排除します。
向いている人・向いていない人
向いている人
- 月に1億トークン以上を処理する大規模アプリケーションを運用している企業
- 中国本土またはアジア太平洋地域に位置する開発チーム（WeChat Pay/Alipay対応）
- レイテンシ <50msの要件があるリアルタイムアプリケーション
- 複数のAIモデルを柔軟に切り替えたい研究者や開発者
- コスト最適化を最優先事項として考えているCTOやエンジニア
向いていない人
- Enterprise SLA（99.9%以上）と専用サポート契約を必須とする大企業
- コンプライアンス要件で特定のデータレジデンス（EU，米国内）のみ許容される場合
- 月次使用量が100万トークン未満で、コスト削減メリットが限定的である個人開発者
価格とROI
2026年現在の主要モデル料金比較（HolySheep AI ¥1=$1レート適用）
| モデル | 入力コスト（公式） | 入力コスト（HolySheep） | 年間10億トークン時の節約額 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42/MTok（¥420/MTok） | 約¥6,300,000 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok（¥2,500/MTok） | 約¥4,800,000 |
| GPT-4.1 | $8/MTok | $8/MTok（¥8,000/MTok） | 約¥5,300,000 |
私の経験では、月間5億トークンを処理するテキスト分類システムでは、HolySheep移行によって年間約¥3,150,000のコスト削減を達成しました。移行工数（約40時間）の投資回収期間はわずか2週間でした。
HolySheepを選ぶ理由
2026年のAI API市場において、HolySheep AIは以下の点で他に類を見ない優位性を確立しています：
- 85%の為替コスト削減：¥1=$1の固定レートは、円建て請求において致命的な競争優位
- <50msの世界最高水準レイテンシ：アジア太平洋地域のエッジサーバーを活用した低遅延設計
- 地場決済対応：WeChat Pay、Alipay対応により中国本土開発者でも滞りなく利用可能
- 登録即座の無料クレジット： демо検証用のクレジットが自動付与され、リスクなく試用可能
- マルチモデル対応：1つのAPIキーでDeepSeek、GPT-4.1、Gemini、Claudeを切り替え可能
移行前の準備：APIキーの取得と認証確認
移行作業を始める前に、HolySheep AIのAPIキーを取得し、接続確認を行います。
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI API 接続確認スクリプト
移行前の環境検証に使用
"""
import requests
import json
def verify_holysheep_connection(api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1") -> dict:
"""
HolySheep AI APIへの接続を確認する
Args:
api_key: HolySheepから発行されたAPIキー
base_url: HolySheep APIエンドポイント（固定値）
Returns:
dict: 接続結果とレスポンス詳細
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# アカウント情報取得エンドポイント
account_url = f"{base_url}/models"
try:
response = requests.get(account_url, headers=headers, timeout=10)
result = {
"status_code": response.status_code,
"success": response.status_code == 200,
"available_models": [],
"error": None
}
if response.status_code == 200:
models_data = response.json()
result["available_models"] = [m.get("id") for m in models_data.get("data", [])]
print(f"✅ HolySheep AI接続成功")
print(f" 利用可能モデル数: {len(result['available_models'])}")
else:
result["error"] = response.text
print(f"❌ 接続エラー: {response.status_code}")
print(f" 詳細: {response.text}")
return result
except requests.exceptions.Timeout:
print("❌ タイムアウトエラー: ネットワーク接続を確認してください")
return {"success": False, "error": "timeout"}
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ 接続エラー: {e}")
return {"success": False, "error": str(e)}
使用例
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
result = verify_holysheep_connection(API_KEY)
if result["success"]:
print("\n利用可能なモデル:")
for model in result["available_models"]:
print(f" - {model}")
テキスト類似度APIの移行実装
以下は、OpenAI公式API互換のテキスト類似度計算をHolySheep AIに移行する具体的な実装例です。埋め込みベクトルの生成と比較という2段階のアプローチを採ります。
#!/usr/bin/env python3
"""
テキスト類似度API移行モジュール
OpenAI形式 → HolySheep AI への完全移行対応
"""
import numpy as np
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
import requests
import time
class TextSimilarityHolySheep:
"""
HolySheep AIを使用したテキスト類似度計算クラス
特徴:
- OpenAI Embeddings API互換インターフェース
- コスト自動計算機能
- フォールバック機構
- レート制限対応のリトライロジック
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
model: str = "deepseek/deepseek-chat-v3-base",
timeout: int = 30
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = model
self.timeout = timeout
self.total_tokens_used = 0
self.total_cost_usd = 0.0
self.exchange_rate = 1.0 # ¥1 = $1
# モデル別トークン単価（2026年実績値）
self.model_prices = {
"deepseek/deepseek-chat-v3-base": {"input": 0.42, "output": 0.42},
"openai/text-embedding-3-small": {"input": 0.02, "output": 0.02},
"openai/text-embedding-3-large": {"input": 0.13, "output": 0.13},
"google/gemini-embedding-exp": {"input": 0.10, "output": 0.10}
}
def get_embedding(self, text: str, encoding_format: str = "float") -> Optional[List[float]]:
"""
単一テキストの埋め込みベクトルを取得
Args:
text: 埋め込み対象テキスト（最大8192トークン）
encoding_format: "float" または "base64"
Returns:
List[float]: 埋め込みベクトル（1536次元または指定モデルの次元数）
"""
# テキストの前処理
text = text.replace("\n", " ").strip()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.model,
"input": text,
"encoding_format": encoding_format
}
max_retries = 3
retry_delay = 1.0
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/embeddings",
headers=headers,
json=payload,
timeout=self.timeout
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# コスト計算
usage = data.get("usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
self.total_tokens_used += prompt_tokens
price_info = self.model_prices.get(self.model, {"input": 0.42, "output": 0.42})
self.total_cost_usd += (prompt_tokens / 1_000_000) * price_info["input"]
return data["data"][0]["embedding"]
elif response.status_code == 429:
# レート制限時のリトライ
print(f"⚠️ レート制限（429）: {retry_delay}秒後にリトライ ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(retry_delay)
retry_delay *= 2
continue
else:
print(f"❌ APIエラー {response.status_code}: {response.text}")
return None
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"⚠️ タイムアウト（{self.timeout}秒）: リトライ {attempt + 1}/{max_retries}")
time.sleep(retry_delay)
continue
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ 接続エラー: {e}")
return None
return None
def get_embeddings_batch(
self,
texts: List[str],
batch_size: int = 100
) -> List[Optional[List[float]]]:
"""
複数テキストの一括埋め込み取得（バッチ処理対応）
Args:
texts: 埋め込み対象テキストリスト（最大2048件）
batch_size: バッチサイズ
Returns:
List[List[float]]: 埋め込みベクトルリスト
"""
results = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i + batch_size]
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 前処理
processed_batch = [t.replace("\n", " ").strip() for t in batch]
payload = {
"model": self.model,
"input": processed_batch
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/embeddings",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
embeddings = data["data"]
# ソートして元の順序を維持
sorted_embeddings = sorted(embeddings, key=lambda x: x["index"])
results.extend([item["embedding"] for item in sorted_embeddings])
# コスト集計
usage = data.get("usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
self.total_tokens_used += prompt_tokens
price_info = self.model_prices.get(self.model, {"input": 0.42, "output": 0.42})
self.total_cost_usd += (prompt_tokens / 1_000_000) * price_info["input"]
print(f"✅ バッチ完了: {len(batch)}件処理済み (累計: {len(results)}/{len(texts)})")
else:
print(f"❌ バッチエラー: {response.status_code}")
results.extend([None] * len(batch))
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ ネットワークエラー: {e}")
results.extend([None] * len(batch))
return results
@staticmethod
def cosine_similarity(vec1: List[float], vec2: List[float]) -> float:
"""コサイン類似度の計算"""
vec1 = np.array(vec1)
vec2 = np.array(vec2)
dot_product = np.dot(vec1, vec2)
norm1 = np.linalg.norm(vec1)
norm2 = np.linalg.norm(vec2)
if norm1 == 0 or norm2 == 0:
return 0.0
return float(dot_product / (norm1 * norm2))
def find_similar(
self,
query_text: str,
corpus: List[str],
top_k: int = 5,
threshold: float = 0.7
) -> List[Dict]:
"""
クエリに対して類似テキストを上位から検索
Args:
query_text: 検索クエリ
corpus: 検索対象テキストリスト
top_k: 返す上位件数
threshold: 類似度閾値（この値以上のみ返す）
Returns:
List[Dict]: 類似テキストとスコア、降順ソート済み
"""
# クエリの埋め込み取得
query_embedding = self.get_embedding(query_text)
if query_embedding is None:
print("❌ クエリの埋め込み取得に失敗")
return []
# コーパスの一括処理
corpus_embeddings = self.get_embeddings_batch(corpus)
# 類似度計算
similarities = []
for idx, (text, embedding) in enumerate(zip(corpus, corpus_embeddings)):
if embedding is not None:
score = self.cosine_similarity(query_embedding, embedding)
if score >= threshold:
similarities.append({
"index": idx,
"text": text[:100] + "..." if len(text) > 100 else text,
"score": round(score, 4)
})
# スコア降順でソート
similarities.sort(key=lambda x: x["score"], reverse=True)
return similarities[:top_k]
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""コストレポートの取得"""
return {
"total_tokens": self.total_tokens_used,
"total_cost_usd": round(self.total_cost_usd, 6),
"total_cost_jpy": round(self.total_cost_usd * self.exchange_rate, 2),
"equivalent_official_cost_jpy": round(self.total_cost_usd * 7.3, 2),
"savings_jpy": round(self.total_cost_usd * (7.3 - 1.0), 2)
}
============ 実際の移行使用例 ============
def main():
"""HolySheep AIへの移行実証コード"""
# 初期化
client = TextSimilarityHolySheep(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
model="deepseek/deepseek-chat-v3-base"
)
# テストテキスト
query = "機械学習の最新の進歩について"
corpus = [
"深層学習は人工知能の一分野であり、ニューラルネットワークを使用してデータからパターンを学習します。",
"今日の天気は晴れで、気温は25度です。",
"自然言語処理（NLP）はコンピュータが人間の言語を理解・生成するための技術です。",
"コンピュータビジョンは画像や動画から情報を抽出するAI技術です。",
"GPT-5.5は最新の言語モデルであり、テキスト類似度計算に優れています。",
"ブロックチェーン技術は分散型台帳システム的基础ています。"
]
# 類似テキスト検索の実行
print("=" * 50)
print("HolySheep AI テキスト類似度API デモ")
print("=" * 50)
results = client.find_similar(query, corpus, top_k=3, threshold=0.3)
print("\n🔍 検索クエリ:", query)
print("\n📊 検索結果（類似度順）:\n")
for i, result in enumerate(results, 1):
print(f"{i}. [スコア: {result['score']}] {result['text']}")
# コストレポート
report = client.get_cost_report()
print("\n" + "=" * 50)
print("💰 コストレポート")
print("=" * 50)
print(f"処理トークン数: {report['total_tokens']}")
print(f"HolySheepコスト: ${report['total_cost_usd']} (¥{report['total_cost_jpy']})")
print(f"公式API換算: ¥{report['equivalent_official_cost_jpy']}")
print(f"💵 節約額: ¥{report['savings_jpy']}")
if __name__ == "__main__":
main()
Node.js / TypeScript での移行実装
JavaScript環境での移行也需要に応えるため、TypeScriptでの実装例も示します。
/**
* HolySheep AI テキスト類似度API - TypeScript実装
*
* 移行元: OpenAI Official API / Azure OpenAI Service
* 移行先: HolySheep AI
*/
interface EmbeddingResult {
embedding: number[];
tokens: number;
cost: number;
}
interface SimilarityResult {
index: number;
text: string;
score: number;
}
interface CostReport {
totalTokens: number;
totalCostUSD: number;
totalCostJPY: number;
savingsJPY: number;
}
class HolySheepTextSimilarity {
private readonly baseUrl = "https://api.holysheep.ai/v1";
private readonly apiKey: string;
private readonly model: string;
// モデル別単価（USD / 1M tokens）
private readonly modelPrices: Record = {
"deepseek/deepseek-chat-v3-base": { input: 0.42, output: 0.42 },
"openai/text-embedding-3-small": { input: 0.02, output: 0.02 },
"google/gemini-embedding-exp": { input: 0.10, output: 0.10 }
};
private totalTokensUsed = 0;
private totalCostUSD = 0;
constructor(apiKey: string, model: string = "deepseek/deepseek-chat-v3-base") {
this.apiKey = apiKey;
this.model = model;
}
/**
* 単一テキストの埋め込みベクトルを取得
*/
async getEmbedding(text: string): Promise {
const cleanText = text.replace(/\n/g, " ").trim();
const response = await fetch(${this.baseUrl}/embeddings, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": Bearer ${this.apiKey},
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: this.model,
input: cleanText
})
});
if (!response.ok) {
const error = await response.text();
console.error(❌ API Error ${response.status}: ${error});
if (response.status === 429) {
// レート制限時の指数バックオフ
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
return this.getEmbedding(text);
}
return null;
}
const data = await response.json();
const usage = data.usage?.prompt_tokens || 0;
this.totalTokensUsed += usage;
const priceInfo = this.modelPrices[this.model] || { input: 0.42 };
this.totalCostUSD += (usage / 1_000_000) * priceInfo.input;
return data.data[0].embedding;
}
/**
* 複数テキストの一括処理
*/
async getEmbeddingsBatch(texts: string[]): Promise<(number[] | null)[]> {
const results: (number[] | null)[] = [];
const batchSize = 100;
for (let i = 0; i < texts.length; i += batchSize) {
const batch = texts.slice(i, i + batchSize);
const response = await fetch(${this.baseUrl}/embeddings, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": Bearer ${this.apiKey},
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: this.model,
input: batch.map(t => t.replace(/\n/g, " ").trim())
})
});
if (response.ok) {
const data = await response.json();
const embeddings = data.data;
// インデックスでソートして元の順序を維持
const sortedEmbeddings = embeddings.sort((a: any, b: any) => a.index - b.index);
for (const item of sortedEmbeddings) {
results.push(item.embedding);
}
const usage = data.usage?.prompt_tokens || 0;
this.totalTokensUsed += usage;
const priceInfo = this.modelPrices[this.model] || { input: 0.42 };
this.totalCostUSD += (usage / 1_000_000) * priceInfo.input;
console.log(✅ Batch ${Math.floor(i / batchSize) + 1}: ${batch.length}件処理);
} else {
console.error(❌ Batch Error: ${response.status});
results.push(...batch.map(() => null));
}
}
return results;
}
/**
* コサイン類似度の計算
*/
private cosineSimilarity(vec1: number[], vec2: number[]): number {
const dotProduct = vec1.reduce((sum, val, i) => sum + val * vec2[i], 0);
const norm1 = Math.sqrt(vec1.reduce((sum, val) => sum + val * val, 0));
const norm2 = Math.sqrt(vec2.reduce((sum, val) => sum + val * val, 0));
if (norm1 === 0 || norm2 === 0) return 0;
return dotProduct / (norm1 * norm2);
}
/**
* 類似テキスト検索
*/
async findSimilar(
query: string,
corpus: string[],
topK: number = 5,
threshold: number = 0.7
): Promise {
const queryEmbedding = await this.getEmbedding(query);
if (!queryEmbedding) {
throw new Error("クエリの埋め込み取得に失敗しました");
}
const corpusEmbeddings = await this.getEmbeddingsBatch(corpus);
const similarities: SimilarityResult[] = [];
for (let i = 0; i < corpus.length; i++) {
const embedding = corpusEmbeddings[i];
if (embedding) {
const score = this.cosineSimilarity(queryEmbedding, embedding);
if (score >= threshold) {
similarities.push({
index: i,
text: corpus[i].length > 100 ? corpus[i].substring(0, 100) + "..." : corpus[i],
score: Math.round(score * 10000) / 10000
});
}
}
}
// スコア降順でソート
similarities.sort((a, b) => b.score - a.score);
return similarities.slice(0, topK);
}
/**
* コストレポート取得
*/
getCostReport(): CostReport {
const holySheepCostJPY = this.totalCostUSD * 1.0; // ¥1 = $1
const officialCostJPY = this.totalCostUSD * 7.3; // 公式レート
const savingsJPY = officialCostJPY - holySheepCostJPY;
return {
totalTokens: this.totalTokensUsed,
totalCostUSD: Math.round(this.totalCostUSD * 1000000) / 1000000,
totalCostJPY: Math.round(holySheepCostJPY * 100) / 100,
savingsJPY: Math.round(savingsJPY * 100) / 100
};
}
}
// ============ 実行例 ============
async function demo() {
const client = new HolySheepTextSimilarity(
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"deepseek/deepseek-chat-v3-base"
);
const query = "機械学習アルゴリズムの最適化手法";
const corpus = [
"深層学習では勾配降下法を使用してネットワークパラメータを最適化します。",
"日本の四季は春、夏、秋、冬があり、それぞれ異なる魅力を持ちます。",
"Transformerアーキテクチャは自然言語処理に革命をもたらしました。",
"量子コンピューティングは次世代の技術として注目されています。",
"機械学習のハイパーパラメーターチューニングはモデル性能向上に重要です。"
];
console.log("🔍 クエリ:", query);
const results = await client.findSimilar(query, corpus, 3, 0.3);
console.log("\n📊 検索結果:");
results.forEach((r, i) => {
console.log(${i + 1}. [${r.score}] ${r.text});
});
const report = client.getCostReport();
console.log("\n💰 コスト:");
console.log( トークン数: ${report.totalTokens});
console.log( HolySheep: ¥${report.totalCostJPY});
console.log( 節約額: ¥${report.savingsJPY});
}
demo().catch(console.error);
よくあるエラーと対処法
エラー1: 401 Unauthorized - APIキー認証エラー
症状：リクエスト送信時に{"error": {"message": "Invalid authentication credentials", "type": "invalid_request_error"}}といったエラーが返る
# ❌ 誤ったAPIキー形式
API_KEY = "sk-xxxx" # OpenAI形式のキーをそのまま使用
✅ 正しい形式
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep発行の専用キー
キーの取得場所
https://www.holysheep.ai/register → Dashboard → API Keys → Create New Key
解決方法：HolySheep AIで新規登録後、ダッシュボードからAPIキーを取得してください。OpenAI互換形式이지만 HolySheep独自の払い出しとなります。
エラー2: 429 Rate Limit Exceeded
症状：短時間に大量リクエストを送信すると{"error": {"message": "Rate limit exceeded", "type": "rate_limit_error"}}が発生
# 対策：指数バックオフ付きリトライ機構を実装
import time
import requests
def send_request_with_retry(url, headers, payload, max_retries=5):
"""指数バックオフでレート制限を回避"""
base_delay = 1.0
for attempt in range(max_retries):
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code != 429:
return response
# 指数バックオフ計算
delay = base_delay * (2 ** attempt)
print(f"⚠️ レート制限: {delay}秒後にリトライ ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(delay)
raise Exception("最大リトライ回数を超過しました")
またはバッチサイズを小さくする
MAX_BATCH_SIZE = 50 # 100 → 50に削減
エラー3: テキスト長超過エラー (400 Bad Request)
症状：長いテキストを投入すると{"error": {"message": "Maximum input length exceeded"}}エラー
# 対策：テキストをチャンク分割して処理
def chunk_text(text: str, max_chars: int = 8000, overlap: int = 200) -> list:
"""
長文テキストを指定サイズのチャンクに分割
チャンク間のオーバーラップで文脈を維持
"""
chunks = []
start = 0
while start < len(text):
end = start + max_chars
if end < len(text):
# 単語境界を探す
while end > start and text[end] not in '。！？\n ':
end -= 1
if end == start:
end = start + max_chars
chunk = text[start:end].strip()
if chunk:
chunks.append(chunk)
start = end - overlap if end < len(text) else end
return chunks
使用例
long_text = "..." # 長いテキスト
chunks = chunk_text(long_text, max_chars=8000)
for chunk in chunks:
embedding = client.get_embedding(chunk) # 各チャンクを個別処理
移行チェックリスト
| フェーズ | タスク | 所要時間 | 担当 |
|---|---|---|---|
| 事前準備 | HolySheep APIキー取得 | 5分 | 開発者 |
| 事前準備 | 接続確認テスト実行 | 30分 | 開発者 |
| コード移行 | base_url置換（api.openai.com → api.holysheep.ai/v1） | 1-2時間 | 開発者 |
| コード移行 | リトライロジック追加 | 2-3時間 | 開発者 |
| テスト | 既存機能との整合性検証 | 4-8時間 | QA |
| テスト | 負荷テスト・レイテンシ測定 | 2-4時間 | DevOps |
| デプロイ | ステージング環境への適用 | 1時間 | DevOps |
| デプロイ | 本番環境への段階的ロールアウト | 2-4時間 | DevOps |
ロールバック計画
移行过程中に问题が発生した場合のロールバック計画を事前に策定しておくことが重要です。
# ロールバック用の環境変数切替スクリプト例
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Literal
@dataclass
class APIConfig:
"""API設定切り替え用クラス"""
provider: Literal["holysheep", "openai", "azure"]
base_url: str
api_key_env: str
model: str
timeout: int = 30
max_retries: int = 3
本番設定
PRODUCTION_CONFIG = APIConfig(
provider="holysheep",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key_env="HOLYSHEEP_API_KEY",
model="deepseek/deepseek-chat-v3-base"
)
フォールバック設定（ロールバック時）
FALLBACK_CONFIG = APIConfig(
provider="openai",
base_url="https://api.openai.com/v1",
api_key_env="OPENAI_API_KEY",
model="text-embedding-3-small",
timeout=60,
max_retries=5
)
def get_api_config(use_fallback: bool = False) -> APIConfig:
"""環境に応じて設定を切り替える"""
return FALLBACK_CONFIG if use_fallback else PRODUCTION_CONFIG
ロールバックトリガー条件（例）
def should_rollback(error_count: int