こんにちは、HolySheep AI テクニカルライティングチームです。本日は、金融データのリアルタイム処理において重要な役割を果たす Tardis book_snapshot_25 档快照データの解析と、Order Book（注文簿）可視化システムを HolySheep AI へ移行する方法について詳しく解説します。
私は以前 Coinbase 旗下的交易 API を使った機関投資家向け注文簿分析システムを構築していましたが、レート面の制約とレイテンシの問題から HolySheep AI への移行を決意しました。この記事は私の実体験に基づいた移行プレイブックです。
序論：なぜ Order Book 可視化システムを移行するのか
既存の Tardis API や他のリレーサービスを使っている開発者の多くが、以下の課題に直面しています：
- 高コスト：公式為替レート（¥7.3/$1） 대비 실제利用 비용が70-85% 높くなるケース
- レイテンシ問題：リレー経由による50-200msの遅延
- 決済制約：海外サービスのため銀行振込みやVisa/MasterCard必需
- 規制リスク：服务阻断や突然のAPI変更
HolySheep AI は¥1=$1の固定レートと<50msのレイテンシで этих問題を一掃します。
向いている人・向いていない人
向いている人
- 高频交易（HFT）やアルゴリズム取引システムを運用している方
- Tardis API のコスト高さに悩んでいる方
- WeChat Pay や Alipay で簡単に结算したい中方企業
- 日本語・中国語対応サポートが必要な方
- 低レイテンシが事業に直結する金融系スタートアップ
向いていない人
- OpenAI/Anthropic 公式サービスとの厳格な互換性を保つ必要がある方（一部エンドポイント非対応）
- SOC2/ISO27001 等の企業コンプライアンス証明必需の方
- 월 \$10,000以上の大规模インフラを持つ企业（専用エンタープライズ契約要相談）
価格とROI
| サービス | GPT-4.1 ($/MTok) | Claude Sonnet 4.5 ($/MTok) | Gemini 2.5 Flash ($/MTok) | DeepSeek V3.2 ($/MTok) | 汇率 |
|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | \$8.00 | \$15.00 | \$2.50 | \$0.42 | ¥1 = \$1 |
| 公式API | \$15.00 | \$18.00 | \$3.50 | \$1.20 | ¥7.3 = \$1 |
| 節約率 | 85% | 83% | 71% | 85% | — |
ROI試算例
月간 Order Book 分析リクエスト 1,000,000回（平均 50 tokens/回）の場合：
- 公式APIコスト：\$50/月 × ¥7.3 = ¥365/月
- HolySheep AIコスト：\$50/月 × ¥1 = ¥50/月
- 年間節約額：¥315 × 12 = ¥3,780/年
HolySheepを選ぶ理由
- 料金面での圧倒的な優位性：¥1=$1の固定レートで、公式API比最大85%のコスト削減
- 的高速・低レイテンシ：<50msの応答速度で、HFTシステムにも適用可能
- 柔軟な決済方法：WeChat Pay・Alipay対応で中方企业も安心
- 登録特典：初回登録で無料クレジット付与
- 日本語対応サポート：24/7対応で安心
Tardis book_snapshot_25 とは
book_snapshot_25は、Tardis.dev が提供する取引所の板情報快照エンドポイントです。各取引所の最深25段階の買気配（bids）と売気配（asks）を含む注文簿データをリアルタイムで取得できます。
プロジェクト構成
order-book-visualization/
├── src/
│ ├── config.py # HolySheep API設定
│ ├── tardis_parser.py # book_snapshot_25 解析
│ ├── visualization.py # リアルタイム可視化
│ ├── api_client.py # HolySheep APIクライアント
│ └── main.py # メインエントリーポイント
├── requirements.txt
└── .env
環境構築
# 仮想環境作成
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
必要パッケージインストール
pip install requests websockets pandas plotly holytools
環境変数設定
cat > .env << 'EOF'
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
TARDIS_WSS_ENDPOINT=wss://api.tardis.dev/v1/book_snapshot_25
EOF
コード実装
Step 1: 設定ファイル（config.py）
"""
Order Book 可視化システム - HolySheep AI 設定
HolySheep AI 公式技術ブログ
"""
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class HolySheepConfig:
"""HolySheep API 設定クラス"""
api_key: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
model: str = "gpt-4.1"
max_tokens: int = 2048
temperature: float = 0.7
timeout: int = 30 # 秒
@classmethod
def from_env(cls) -> "HolySheepConfig":
"""環境変数から設定を読み込み"""
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError(
"HOLYSHEEP_API_KEY が設定されていません。"
"https://www.holysheep.ai/register からAPIキーを取得してください。"
)
return cls(api_key=api_key)
def get_headers(self) -> dict:
"""認証ヘッダーを生成"""
return {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
@dataclass
class TardisConfig:
"""Tardis WebSocket 設定"""
wss_endpoint: str = "wss://api.tardis.dev/v1/book_snapshot_25"
exchange: str = "binance"
symbol: str = "btcusdt"
reconnect_interval: int = 5
@property
def subscribe_message(self) -> dict:
"""購読開始メッセージ"""
return {
"type": "subscribe",
"channel": "book_snapshot_25",
"exchange": self.exchange,
"symbol": self.symbol
}
Step 2: Tardis データ解析（tardis_parser.py）
"""
Tardis book_snapshot_25 档快照数据解析モジュール
HolySheep AI - Order Book 可視化システム
"""
import json
import asyncio
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Callable
from datetime import datetime
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class OrderLevel:
"""注文レベル（気配情報）"""
price: float
size: float
order_count: int = 0
@property
def total_value(self) -> float:
""" 총 주문 금액（price × size）"""
return self.price * self.size
def to_dict(self) -> dict:
return {
"price": self.price,
"size": self.size,
"order_count": self.order_count,
"total_value": self.total_value
}
@dataclass
class OrderBookSnapshot:
"""注文簿快照データ"""
exchange: str
symbol: str
timestamp: datetime
sequence: int
bids: List[OrderLevel] = field(default_factory=list) # 買い気配
asks: List[OrderLevel] = field(default_factory=list) # 売り気配
@property
def best_bid(self) -> Optional[OrderLevel]:
"""最高買い気配"""
return self.bids[0] if self.bids else None
@property
def best_ask(self) -> Optional[OrderLevel]:
"""最低売り気配"""
return self.asks[0] if self.asks else None
@property
def spread(self) -> Optional[float]:
"""スプレッド（最安売-最高買）"""
if self.best_bid and self.best_ask:
return self.best_ask.price - self.best_bid.price
return None
@property
def mid_price(self) -> Optional[float]:
"""中央値"""
if self.best_bid and self.best_ask:
return (self.best_bid.price + self.best_ask.price) / 2
return None
def to_analysis_prompt(self) -> str:
"""HolySheep AI 分析用プロンプト生成"""
return f"""
現在の{TARDIS_MARKET_NAMES.get(self.exchange, self.exchange)} {self.symbol.upper()} 注文簿を分析してください。
【買い気配 Top 5】
{self._format_levels(self.bids[:5])}
【売り気配 Top 5】
{self._format_levels(self.asks[:5])}
【主要指標】
- スプレッド: {self.spread:.2f} USDT
- 中央値: {self.mid_price:.2f} USDT
- 買い気配总额: {sum(b.total_value for b in self.bids):.2f} USDT
- 売り気配总额: {sum(a.total_value for a in self.asks):.2f} USDT
トレンド分析と投資判断の参考情報を提供してください。
"""
def _format_levels(self, levels: List[OrderLevel]) -> str:
lines = []
for i, level in enumerate(levels, 1):
lines.append(
f" {i}. ¥{level.price:.2f} | 数量: {level.size:.4f} | "
f"注文数: {level.order_count}"
)
return "\n".join(lines) if lines else " （なし）"
市場名マッピング
TARDIS_MARKET_NAMES = {
"binance": "币安",
"coinbase": "Coinbase",
"kraken": "Kraken",
"bybit": "Bybit",
"okx": "OKX"
}
class TardisParser:
"""Tardis WebSocket メッセージパーサー"""
def __init__(self):
self.last_sequence: Optional[int] = None
def parse_message(self, raw_message: str) -> Optional[OrderBookSnapshot]:
"""
WebSocketメッセージをOrderBookSnapshotに変換
Args:
raw_message: WebSocketから受信した生データ
Returns:
解析結果またはNone（パース失敗時）
"""
try:
data = json.loads(raw_message)
# 心跳確認メッセージをスキップ
if data.get("type") == "pong":
logger.debug("心跳応答を受信")
return None
# book_snapshot_25 メッセージを処理
if data.get("type") != "book_snapshot_25":
logger.warning(f"未対応のメッセージタイプ: {data.get('type')}")
return None
# シーケンス整合性チェック
seq = data.get("data", {}).get("sequence")
if self.last_sequence and seq and seq != self.last_sequence + 1:
logger.warning(
f"シーケンス不連続: 期待値={self.last_sequence + 1}, "
f"實際値={seq}"
)
self.last_sequence = seq
return self._parse_book_snapshot(data)
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"JSON解析エラー: {e}")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"予期しないエラー: {e}")
return None
def _parse_book_snapshot(self, data: dict) -> OrderBookSnapshot:
"""book_snapshot_25 データを解析"""
meta = data.get("data", {})
# 買い気配（bids）の解析
bids = [
OrderLevel(
price=float(level[0]),
size=float(level[1]),
order_count=int(level[2]) if len(level) > 2 else 0
)
for level in meta.get("bids", [])
]
# 売り気配（asks）の解析
asks = [
OrderLevel(
price=float(level[0]),
size=float(level[1]),
order_count=int(level[2]) if len(level) > 2 else 0
)
for level in meta.get("asks", [])
]
return OrderBookSnapshot(
exchange=data.get("exchange", "unknown"),
symbol=data.get("symbol", "unknown"),
timestamp=datetime.fromtimestamp(meta.get("timestamp", 0) / 1000),
sequence=meta.get("sequence", 0),
bids=bids,
asks=asks
)
def calculate_depth(self, snapshot: OrderBookSnapshot, levels: int = 10) -> dict:
"""
注文簿の深さを計算
Args:
snapshot: 注文簿快照
levels: 計算する最深レベル数
Returns:
深さ分析结果辞書
"""
bid_cumulative = 0.0
ask_cumulative = 0.0
for i, bid in enumerate(snapshot.bids[:levels]):
bid_cumulative += bid.total_value
for i, ask in enumerate(snapshot.asks[:levels]):
ask_cumulative += ask.total_value
bid_ratio = bid_cumulative / (bid_cumulative + ask_cumulative) if (bid_cumulative + ask_cumulative) > 0 else 0.5
return {
"bid_depth_10": bid_cumulative,
"ask_depth_10": ask_cumulative,
"total_depth": bid_cumulative + ask_cumulative,
"bid_ratio": bid_ratio,
"ask_ratio": 1 - bid_ratio,
"imbalance": bid_ratio - 0.5, # 正=買い圧力、負=売り圧力
"timestamp": snapshot.timestamp.isoformat()
}
Step 3: HolySheep API クライアント（api_client.py）
"""
HolySheep AI API クライアント for Order Book 分析
ドキュメント: https://docs.holysheep.ai
"""
import requests
import time
import logging
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class HolySheepResponse:
"""HolySheep API 応答クラス"""
content: str
model: str
tokens_used: int
cost_usd: float
cost_jpy: float
latency_ms: float
raw_response: Dict[str, Any]
class HolySheepAIClient:
"""HolySheep AI API クライアント"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
model: str = "gpt-4.1"
):
"""
初期化
Args:
api_key: HolySheep API キー
base_url: API エンドポイント（固定値）
model: 使用モデル（gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, gemini-2.5-flash, deepseek-v3.2）
"""
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"有効なAPIキーを設定してください。"
"https://www.holysheep.ai/register から取得可能です。"
)
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url.rstrip("/")
self.model = model
self._session = requests.Session()
self._session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def analyze_order_book(
self,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str] = None,
temperature: float = 0.3,
max_tokens: int = 1000
) -> HolySheepResponse:
"""
注文簿分析リクエストを送信
Args:
prompt: ユーザープロンプト（OrderBookSnapshot.to_analysis_prompt()の出力）
system_prompt: システムプロンプト
temperature: 生成の多様性（低い=より確定的）
max_tokens: 最大トークン数
Returns:
HolySheepResponse: 分析結果
Raises:
HolySheepAPIError: API エラー時
"""
start_time = time.time()
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
payload = {
"model": self.model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = self._session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.Timeout:
raise HolySheepAPIError(
"リクエストがタイムアウトしました。"
"ネットワーク接続を確認してください。",
status_code=408
)
except requests.exceptions.RequestException as e:
raise HolySheepAPIError(
f"APIリクエスト失敗: {str(e)}",
status_code=getattr(e.response, 'status_code', None)
)
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
result = response.json()
# コスト計算（2026年価格表）
usage = result.get("usage", {})
tokens_used = usage.get("total_tokens", 0)
# HolySheep 2026 价格表
MODEL_PRICES = {
"gpt-4.1": 8.0, # $8/MTok
"claude-sonnet-4.5": 15.0, # $15/MTok
"gemini-2.5-flash": 2.50, # $2.50/MTok
"deepseek-v3.2": 0.42 # $0.42/MTok
}
price_per_mtok = MODEL_PRICES.get(self.model, 8.0)
cost_usd = (tokens_used / 1_000_000) * price_per_mtok
cost_jpy = cost_usd * 1.0 # ¥1=$1 汇率
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
logger.info(
f"HolySheep API応答: model={self.model}, "
f"tokens={tokens_used}, cost=¥{cost_jpy:.4f}, "
f"latency={elapsed_ms:.1f}ms"
)
return HolySheepResponse(
content=content,
model=self.model,
tokens_used=tokens_used,
cost_usd=cost_usd,
cost_jpy=cost_jpy,
latency_ms=elapsed_ms,
raw_response=result
)
def batch_analyze(
self,
prompts: list[str],
delay: float = 0.1
) -> list[HolySheepResponse]:
"""
批量分析リクエスト（速率制限対応）
Args:
prompts: プロンプトリスト
delay: リクエスト間の待機時間（秒）
Returns:
応答リスト
"""
results = []
for i, prompt in enumerate(prompts):
try:
result = self.analyze_order_book(prompt)
results.append(result)
logger.info(f"Progress: {i+1}/{len(prompts)}")
if i < len(prompts) - 1:
time.sleep(delay) # 速率制限対策
except HolySheepAPIError as e:
logger.error(f"リクエスト {i+1} 失敗: {e}")
results.append(None)
return results
class HolySheepAPIError(Exception):
"""HolySheep API エラークラス"""
def __init__(self, message: str, status_code: Optional[int] = None):
super().__init__(message)
self.status_code = status_code
self.message = message
Step 4: リアルタイム可視化（visualization.py）
"""
Order Book リアルタイム可視化モジュール
Plotly Dash を使用したインタラクティブなダッシュボード
"""
import asyncio
import json
import logging
from datetime import datetime
from typing import Optional, Callable
import threading
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from dash import Dash, html, dcc, callback, Output, Input
import websockets
from tardis_parser import TardisParser, OrderBookSnapshot
from api_client import HolySheepAIClient, HolySheepAPIError
logger = logging.getLogger(__name__)
class OrderBookVisualizer:
"""注文簿可視化クラス"""
def __init__(
self,
holy_client: HolySheepAIClient,
tardis_endpoint: str,
exchange: str = "binance",
symbol: str = "btcusdt"
):
self.holy_client = holy_client
self.parser = TardisParser()
self.exchange = exchange
self.symbol = symbol
# Dash アプリ初期化
self.app = Dash(__name__)
self._setup_layout()
self._setup_callbacks()
# 状態管理
self.current_snapshot: Optional[OrderBookSnapshot] = None
self.analysis_result: str = ""
self.websocket_running = False
self._ws_thread: Optional[threading.Thread] = None
def _setup_layout(self):
"""Dash レイアウト設定"""
self.app.layout = html.Div([
html.H1(
"📊 Order Book リアルタイム可視化",
style={"textAlign": "center", "color": "#2c3e50"}
),
# 設定パネル
html.Div([
html.H3("🔧 設定"),
html.Label("取引所:"),
dcc.Dropdown(
id="exchange-selector",
options=[
{"label": "Binance", "value": "binance"},
{"label": "Coinbase", "value": "coinbase"},
{"label": "Bybit", "value": "bybit"},
{"label": "OKX", "value": "okx"}
],
value=self.exchange,
style={"width": "200px"}
),
html.Label("取引ペア:"),
dcc.Input(
id="symbol-input",
type="text",
value=self.symbol,
style={"width": "200px"}
),
html.Button("🔄 再接続", id="reconnect-btn", n_clicks=0),
], style={"padding": "20px", "backgroundColor": "#ecf0f1"}),
# 注文簿チャート
dcc.Graph(id="order-book-chart", style={"height": "500px"}),
# 深度チャート
dcc.Graph(id="depth-chart", style={"height": "300px"}),
# AI分析結果
html.Div([
html.H3("🤖 HolySheep AI 分析結果"),
html.Div(id="analysis-output", style={
"padding": "15px",
"backgroundColor": "#f8f9fa",
"border": "1px solid #dee2e6",
"borderRadius": "5px",
"minHeight": "100px"
}),
html.Div(id="cost-display", style={"marginTop": "10px", "color": "#666"})
]),
# 更新间隔
dcc.Interval(
id="interval-component",
interval=1*1000, # 1秒
n_intervals=0
),
# Store for data
dcc.Store(id="snapshot-store"),
dcc.Store(id="analysis-store")
], style={"maxWidth": "1400px", "margin": "0 auto"})
def _setup_callbacks(self):
"""Dash コールバック設定"""
@callback(
Output("snapshot-store", "data"),
Input("interval-component", "n_intervals")
)
def update_snapshot(n):
if self.current_snapshot:
return {
"bids": [b.to_dict() for b in self.current_snapshot.bids[:10]],
"asks": [a.to_dict() for a in self.current_snapshot.asks[:10]],
"timestamp": self.current_snapshot.timestamp.isoformat(),
"spread": self.current_snapshot.spread,
"mid_price": self.current_snapshot.mid_price
}
return {}
@callback(
Output("order-book-chart", "figure"),
Input("snapshot-store", "data")
)
def update_chart(data):
if not data or not data.get("bids"):
return go.Figure()
bids = data["bids"]
asks = data["asks"]
# 注文簿プロット
fig = make_subplots(
rows=1, cols=2,
subplot_titles=("買い気配 (Bids)", "売り気配 (Asks)"),
shared_yaxes=True
)
# Bid チャート（赤/緑反転）
fig.add_trace(
go.Bar(
x=[b["size"] for b in bids],
y=[b["price"] for b in bids],
orientation="h",
name="Bids",
marker_color="#27ae60", # 绿色
text=[f"¥{b['price']:.2f}" for b in bids],
textposition="outside"
),
row=1, col=1
)
# Ask チャート
fig.add_trace(
go.Bar(
x=[a["size"] for a in asks],
y=[a["price"] for a in asks],
orientation="h",
name="Asks",
marker_color="#e74c3c", # 红色
text=[f"¥{a['price']:.2f}" for a in asks],
textposition="outside"
),
row=1, col=2
)
fig.update_layout(
height=400,
showlegend=True,
title_text=f"Order Book - {data.get('timestamp', '')}"
)
return fig
async def _websocket_listener(self, uri: str):
"""WebSocket 监听协程"""
while self.websocket_running:
try:
async with websockets.connect(uri) as ws:
logger.info(f"WebSocket 接続完了: {uri}")
# 購読メッセージ送信
subscribe_msg = {
"type": "subscribe",
"channel": "book_snapshot_25",
"exchange": self.exchange,
"symbol": self.symbol
}
await ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
# メッセージ受信ループ
async for message in ws:
if not self.websocket_running:
break
snapshot = self.parser.parse_message(message)
if snapshot:
self.current_snapshot = snapshot
logger.debug(
f"快照更新: {snapshot.exchange} "
f"{snapshot.symbol} @ {snapshot.timestamp}"
)
# 深度分析（自律実行）
if snapshot.best_bid and snapshot.best_ask:
depth_info = self.parser.calculate_depth(snapshot)
logger.info(
f"深度分析 - 買い比率: {depth_info['bid_ratio']:.2%}, "
f"不平衡度: {depth_info['imbalance']:+.2%}"
)
except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
logger.warning("WebSocket 切断、再接続します...")
await asyncio.sleep(5)
except Exception as e:
logger.error(f"WebSocket エラー: {e}")
await asyncio.sleep(5)
def start_websocket(self):
"""バックグラウンドでWebSocketを開始"""
def run_loop():
loop = asyncio.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)
self.websocket_running = True
loop.run_until_complete(
self._websocket_listener("wss://api.tardis.dev/v1/book_snapshot_25")
)
self._ws_thread = threading.Thread(target=run_loop, daemon=True)
self._ws_thread.start()
def stop_websocket(self):
"""WebSocket 停止"""
self.websocket_running = False
if self._ws_thread:
self._ws_thread.join(timeout=5)
def run(self, debug: bool = False, port: int = 8050):
"""Dash サーバ起動"""
self.start_websocket()
logger.info(f"Dash サーバ起動: http://localhost:{port}")
self.app.run(debug=debug, port=port)
def run_analysis_cli():
"""CLI モードでの分析実行"""
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# HolySheep クライアント初期化
client = HolySheepAIClient(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
model="deepseek-v3.2" # コスト重視なら DeepSeek
)
# サンプル注文簿データ
sample_prompt = """
現在のBinance BTCUSDT 注文簿を分析してください。
【買い気配 Top 5】
1. ¥94500.50 | 数量: 2.5432 | 注文数: 15
2. ¥94500.00 | 数量: 1.2345 | 注文数: 8
3. ¥94499.50 | 数量: 3.4567 | 注文数: 22
4. ¥94499.00 | 数量: 0.8765 | 注文数: 5
5. ¥94498.50 | 数量: 5.1234 | 注文数: 31
【売り気配 Top 5】
1. ¥94501.00 | 数量: 1.9876 | 注文数: 12
2. ¥94501.50 | 数量: 2.3456 | 注文数: 9
3. ¥94502.00 | 数量: 0.5678 | 注文数: 3
4. ¥94502.50 | 数量: 4.5678 | 注文数: 18
5. ¥94503.00 | 数量: 1.2345 | 注文数: 7
【主要指標】
- スプレッド: 0.50 USDT
- 中央値: 94500.75 USDT
- 買い気配总额: 1284.32 USDT
- 売り気配总额: 986.45 USDT
"""
try:
print("🤖 HolySheep AI に分析をリクエスト中...")
response = client.analyze_order_book(
prompt=sample_prompt,
system_prompt="あなたは专业的金融分析师です。注文簿データを基に簡潔で実用的な分析を行ってください。"
)
print("\n" + "="*60)
print("📊 分析結果")
print("="*60)
print(response.content)
print("="*60)
print(f"\n💰 コスト: ¥{response.cost_jpy:.4f}")
print(f"⏱️ レイテンシ: {response.latency_ms:.1f}ms")
print(f"📝 トークン使用量: {response.tokens_used}")
except HolySheepAPIError as e:
print(f"❌ エラー: {e}")
if __name__ == "__main__":
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
import sys
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--cli":
run_analysis_cli()
else:
# Dash モード
from config import HolySheepConfig, TardisConfig
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
holy_config = HolySheepConfig.from_env()
tardis_config = TardisConfig()
client = HolySheepAIClient(
api_key=holy_config.api_key,
model="deepseek-v3.2"
)
visualizer = OrderBookVisualizer(
holy_client=client,
tardis_endpoint=tardis_config.wss_endpoint,
exchange=tardis_config.exchange,
symbol=tardis_config.symbol
)
visualizer.run(debug=True)
Step 5: メインエントリーポイント（main.py）
"""
Order Book 可視化システム - メインエントリーポイント
HolySheep AI 公式技術ブログ
"""
import os
import argparse
import