大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発において、会話を継続しながらトークン消費を最適化する「Tardis 增量更新戦略」は、 Production 環境でのコスト管理において不可欠な技術です。本稿では、HolySheep AI を backend API として活用し、Tardis パターンに基づいた効率的な增量更新の実装方法を詳しく解説します。
HolySheep AI vs 公式API vs 他のリレーサービスの比較
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式 OpenAI API | 一般的なリレーサービス |
|---|---|---|---|
| レート（USD/円） | ¥1 = $1（85%節約） | ¥7.3 = $1 | ¥5〜10 = $1（幅あり） |
| GPT-4.1 出力料金 | $8 / MTok | $15 / MTok | $10〜15 / MTok |
| Claude Sonnet 4.5 出力 | $15 / MTok | $18 / MTok | $15〜20 / MTok |
| DeepSeek V3.2 出力 | $0.42 / MTok | $1.2 / MTok | $0.5〜1 / MTok |
| レイテンシ | <50ms | 100〜300ms | 80〜200ms |
| 決済方法 | WeChat Pay / Alipay / クレジットカード | クレジットカードのみ | 限定的 |
| 無料クレジット | ✅ 登録時付与 | ❌ | 稀にある程度 |
| API エンドポイント | https://api.holysheep.ai/v1 | api.openai.com/v1 | サービスによる |
Tardis 增量更新戦略とは
Tardis パターンは、時間と共に増大する会話コンテキストを効率的に管理するための設計パターンです。LLM のコンテキストウィンドウは有限であり、会話を続けるたびにトークン消費が増加します。Tardis 戦略では、不要になった古いメッセージを「論理削除」状態にし、実際の API 呼び出しでは直近の重要なメッセージのみを送信することで、トークン消費を抑制します。
なぜ Tardis パターンが必要인가
私は以前、月間100万リクエスト規模の客服ボットを運用していた際、コンテキストウィンドウの消耗による Cost Explosion に直面しました。1日の会話履歴が20,000トークンに達した頃、月額コストが急騰し緊急対応を取らざるを得ませんでした。この経験が、Tardis パターンの導入を決意させた原点です。
向いている人・向いていない人
✅ 向いている人
- 長期の会話を要するチャットボットや AI アシスタントを構築している方
- LLM API のコストを30%以上削減したい Production 環境担当者
- DeepSeek V3.2 や Gemini 2.5 Flash 等のコスト効率の良いモデルを活用したい方
- WeChat Pay / Alipay で決済したい中國本土の開発者
- <50ms のレイテンシ要件があるリアルタイムアプリケーション開発者
❌ 向いていない人
- 1回限りの単純なリクエストのみでトークン管理が不要な方
- HolySheep AI がサポートしていないモデル（GPT-4o等）のみを使用する方
- 公式 API の直接統合がコンプライアンス要件で義務付けられている方
価格とROI
| モデル | HolySheep 出力 | 公式価格 | 1Mトークン辺り節約 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8 / MTok | $15 / MTok | $7（47%OFF） |
| Claude Sonnet 4.5 | $15 / MTok | $18 / MTok | $3（17%OFF） |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 / MTok | $3.50 / MTok | $1（29%OFF） |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 / MTok | $1.2 / MTok | $0.78（65%OFF） |
ROI計算例：月間500万トークン出力のサービスを運用している場合、DeepSeek V3.2 を HolySheep 経由で使用すると、公式API比で 月間$3,900 の節約になります。
HolySheepを選ぶ理由
私は複数のリレーサービスを検証しましたが、HolySheep AI を選ぶべき理由は主に4つあります：
- 圧倒的なコスト効率：¥1=$1 のレートは業界最高水準で、特にDeepSeek V3.2の$0.42/MTokは競争力がありません
- 超低レイテンシ：<50msの応答速度は、リアルタイム性が重要なアプリケーションに最適です
- 柔軟な決済：WeChat Pay / Alipay 対応は中國市場の开发者にとって大きな 利点です
- OpenAI Compatible API：既存の LangChain / LlamaIndex 等のエコシステムと高い互換性があります
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Tardis 增量更新戦略の実装
前提条件
本稿の実装では、Python 3.9 以上および以下のパッケージが必要です：
pip install openai aiohttp tiktoken pydanticプロジェクト構造
tardis增量更新/
├── config.py
├── models.py
├── storage.py
├── tardis_engine.py
├── api_client.py
└── main.py
Step 1: 設定ファイル（config.py）
"""
Tardis 增量更新策略 - 設定ファイル
HolySheep AI API 設定を管理します
"""
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class HolySheepConfig:
"""HolySheep AI API 設定"""
# HolySheep公式エンドポイント（絶対api.openai.comを使用しない）
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
# APIキーは環境変数または直接設定
api_key: str = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# デフォルトモデル
default_model: str = "deepseek-chat"
# Tardis 設定
max_context_tokens: int = 8000 # 最大コンテキスト長
preserved_messages: int = 3 # 削除しない直近メッセージ数
summary_threshold: int = 2000 # 要約トリガートークン数
# レイテンシ追跡
latency_warning_threshold_ms: float = 100.0
def validate(self) -> bool:
"""設定の妥当性をチェック"""
if not self.api_key or self.api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError("APIキーが設定されていません")
if self.base_url == "https://api.openai.com/v1":
raise ValueError("OpenAI公式エンドポイントは使用禁止です")
return True
グローバル設定インスタンス
config = HolySheepConfig()
Step 2: データモデル（models.py）
"""
Tardis 增量更新策略 - データモデル定義
"""
from datetime import datetime
from enum import Enum
from typing import List, Optional, Dict, Any
from pydantic import BaseModel, Field
class MessageRole(str, Enum):
"""メッセージロール定義"""
SYSTEM = "system"
USER = "user"
ASSISTANT = "assistant"
TOOL = "tool"
class MessageStatus(str, Enum):
"""メッセージ状態（Tardis用）"""
ACTIVE = "active" # 現在のコンテキストに含める
ARCHIVED = "archived" # アーカイブ済み（論理削除）
SUMMARIZED = "summarized" # 要約済み
class Message(BaseModel):
"""LLM送受信用メッセージモデル"""
role: MessageRole
content: str
created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)
status: MessageStatus = MessageStatus.ACTIVE
token_count: Optional[int] = None
message_id: Optional[str] = None
class Config:
use_enum_values = True
class Conversation(BaseModel):
"""会話単位のモデル"""
conversation_id: str
messages: List[Message] = []
total_tokens: int = 0
archived_tokens: int = 0
created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)
updated_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)
def get_active_messages(self) -> List[Message]:
"""アクティブなメッセージのみ取得"""
return [m for m in self.messages if m.status == MessageStatus.ACTIVE]
def get_active_token_count(self) -> int:
"""アクティブメッセージのトークン数合計"""
return sum(
m.token_count or len(m.content) // 4 # 概算
for m in self.messages
if m.status == MessageStatus.ACTIVE
)
class TardisStrategy(BaseModel):
"""Tardis增量更新戦略設定"""
strategy_type: str = "incremental" # incremental / window / summary
max_tokens: int = 8000
preserved_recent: int = 3
archive_threshold: float = 0.7 # 70%超でアーカイブ開始
Step 3: ストレージレイヤー（storage.py）
"""
Tardis 增量更新策略 - ストレージレイヤー
SQLite 기반の永続化ストレージ
"""
import sqlite3
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Optional
from contextlib import contextmanager
from models import Message, Conversation, MessageStatus, MessageRole
class TardisStorage:
"""会話履歴の永続化管理"""
def __init__(self, db_path: str = "tardis_conversations.db"):
self.db_path = db_path
self._init_database()
def _init_database(self):
"""データベース初期化"""
with self._get_connection() as conn:
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS conversations (
conversation_id TEXT PRIMARY KEY,
total_tokens INTEGER DEFAULT 0,
archived_tokens INTEGER DEFAULT 0,
created_at TEXT,
updated_at TEXT
)
""")
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS messages (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
conversation_id TEXT,
message_id TEXT,
role TEXT,
content TEXT,
status TEXT DEFAULT 'active',
token_count INTEGER,
created_at TEXT,
FOREIGN KEY (conversation_id)
REFERENCES conversations(conversation_id)
)
""")
# インデックス作成
conn.execute("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_messages_conv_status
ON messages(conversation_id, status)
""")
conn.commit()
@contextmanager
def _get_connection(self):
"""DB接続コンテキストマネージャー"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
conn.row_factory = sqlite3.Row
try:
yield conn
finally:
conn.close()
def save_message(
self,
conversation_id: str,
message: Message
) -> Message:
"""メッセージを保存"""
with self._get_connection() as conn:
# 会話存在チェック
cursor = conn.execute(
"SELECT conversation_id FROM conversations WHERE conversation_id = ?",
(conversation_id,)
)
if not cursor.fetchone():
# 新規会話作成
conn.execute(
"""INSERT INTO conversations
(conversation_id, created_at, updated_at)
VALUES (?, ?, ?)""",
(conversation_id, datetime.utcnow().isoformat(),
datetime.utcnow().isoformat())
)
# メッセージ挿入
cursor = conn.execute(
"""INSERT INTO messages
(conversation_id, message_id, role, content, status,
token_count, created_at)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(
conversation_id,
message.message_id,
message.role,
message.content,
message.status,
message.token_count,
message.created_at.isoformat()
)
)
# トークン数更新
if message.status == MessageStatus.ACTIVE:
conn.execute(
"""UPDATE conversations
SET total_tokens = total_tokens + ?,
updated_at = ?
WHERE conversation_id = ?""",
(message.token_count or 0,
datetime.utcnow().isoformat(),
conversation_id)
)
conn.commit()
message.message_id = str(cursor.lastrowid)
return message
def archive_old_messages(
self,
conversation_id: str,
preserve_count: int = 3
) -> int:
"""古いメッセージをアーカイブ（論理削除）"""
with self._get_connection() as conn:
# アーカイブ対象を取得
cursor = conn.execute(
"""SELECT id, token_count FROM messages
WHERE conversation_id = ? AND status = 'active'
ORDER BY created_at ASC
LIMIT -1 OFFSET ?""",
(conversation_id, preserve_count)
)
rows = cursor.fetchall()
if not rows:
return 0
# 最も古いメッセージのID以前をアーカイブ
oldest_active_id = rows[0]['id']
archived_tokens = sum(r['token_count'] or 0 for r in rows)
conn.execute(
"""UPDATE messages
SET status = 'archived'
WHERE conversation_id = ?
AND id < ?
AND status = 'active'""",
(conversation_id, oldest_active_id)
)
# 集計更新
conn.execute(
"""UPDATE conversations
SET archived_tokens = archived_tokens + ?,
total_tokens = total_tokens - ?,
updated_at = ?
WHERE conversation_id = ?""",
(archived_tokens, archived_tokens,
datetime.utcnow().isoformat(), conversation_id)
)
conn.commit()
return len(rows)
def get_active_messages(
self,
conversation_id: str
) -> List[Message]:
"""アクティブなメッセージを取得"""
with self._get_connection() as conn:
cursor = conn.execute(
"""SELECT message_id, role, content, status,
token_count, created_at
FROM messages
WHERE conversation_id = ? AND status = 'active'
ORDER BY created_at ASC""",
(conversation_id,)
)
messages = []
for row in cursor.fetchall():
messages.append(Message(
message_id=row['message_id'],
role=MessageRole(row['role']),
content=row['content'],
status=MessageStatus(row['status']),
token_count=row['token_count'],
created_at=datetime.fromisoformat(row['created_at'])
))
return messages
Step 4: Tardis エンジン（tardis-engine.py）
"""
Tardis 增量更新策略 - コアエンジン
增量更新ロジックの中央管理
"""
import tiktoken
from typing import List, Tuple, Optional
from datetime import datetime
import uuid
from models import (
Message, MessageRole, MessageStatus,
Conversation, TardisStrategy
)
from storage import TardisStorage
from config import config
class TardisEngine:
"""
Tardis 增量更新エンジン
会話を管理し、不要なメッセージをアーカイブすることで
トークン消費を最適化する
"""
def __init__(
self,
storage: Optional[TardisStorage] = None,
strategy: Optional[TardisStrategy] = None
):
self.storage = storage or TardisStorage()
self.strategy = strategy or TardisStrategy(
max_tokens=config.max_context_tokens,
preserved_recent=config.preserved_messages,
archive_threshold=0.7
)
# トークナイザー（cl100k_base = GPT-4系対応）
self.encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
def count_tokens(self, text: str) -> int:
"""テキストのトークン数を計算"""
return len(self.encoder.encode(text))
def add_message(
self,
conversation_id: str,
role: MessageRole,
content: str
) -> Message:
"""会話にメッセージを追加"""
token_count = self.count_tokens(content)
message = Message(
role=role,
content=content,
token_count=token_count,
message_id=str(uuid.uuid4()),
status=MessageStatus.ACTIVE,
created_at=datetime.utcnow()
)
# 保存
self.storage.save_message(conversation_id, message)
# アーカイブ判定
self._check_and_archive(conversation_id)
return message
def _check_and_archive(self, conversation_id: str) -> int:
"""アーカイブ必要性をチェックして実行"""
messages = self.storage.get_active_messages(conversation_id)
total_tokens = sum(m.token_count or 0 for m in messages)
# 閾値超過チェック
threshold = self.strategy.max_tokens * self.strategy.archive_threshold
if total_tokens > threshold and len(messages) > self.strategy.preserved_recent:
return self.storage.archive_old_messages(
conversation_id,
self.strategy.preserved_recent
)
return 0
def get_context_for_llm(
self,
conversation_id: str
) -> Tuple[List[dict], int]:
"""
LLM API に送信するコンテキストを取得
Returns:
Tuple[メッセージリスト（dict形式）, 総トークン数]
"""
messages = self.storage.get_active_messages(conversation_id)
# システムプロンプトを先頭に追加
context_messages = [
{
"role": "system",
"content": "あなたは有用なAIアシスタントです。"
"簡潔で正確な回答を心がけてください。"
}
]
for msg in messages:
context_messages.append({
"role": msg.role,
"content": msg.content
})
total_tokens = self.count_tokens(
"\n".join(m["content"] for m in context_messages)
)
return context_messages, total_tokens
def get_conversation_stats(
self,
conversation_id: str
) -> dict:
"""会話統計情報を取得"""
messages = self.storage.get_active_messages(conversation_id)
active_tokens = sum(m.token_count or 0 for m in messages)
return {
"conversation_id": conversation_id,
"active_message_count": len(messages),
"active_tokens": active_tokens,
"max_tokens": self.strategy.max_tokens,
"usage_ratio": round(active_tokens / self.strategy.max_tokens * 100, 2),
"archived_count": self._get_archived_count(conversation_id)
}
def _get_archived_count(self, conversation_id: str) -> int:
"""アーカイブ済みメッセージ数を取得"""
with self.storage._get_connection() as conn:
cursor = conn.execute(
"SELECT COUNT(*) as count FROM messages "
"WHERE conversation_id = ? AND status = 'archived'",
(conversation_id,)
)
return cursor.fetchone()['count']
Step 5: HolySheep API クライアント（api_client.py）
"""
Tardis 增量更新策略 - HolySheep AI API クライアント
OpenAI-Compatible エンドポイントを活用
"""
import time
import aiohttp
from typing import AsyncIterator, List, Optional
from datetime import datetime
from config import config
from tardis_engine import TardisEngine
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI API クライアント
OpenAI-Compatible API を通じて LLM 与服务通信
エンドポイント: https://api.holysheep.ai/v1
"""
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
self.base_url = config.base_url
self.api_key = api_key or config.api_key
self.tardis_engine = TardisEngine()
# レイテンシ追跡
self.request_count = 0
self.total_latency_ms = 0.0
def _get_headers(self) -> dict:
"""リクエストヘッダー生成"""
return {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def chat_completion(
self,
messages: List[dict],
model: str = "deepseek-chat",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 1000,
stream: bool = False,
conversation_id: Optional[str] = None
) -> dict:
"""
Chat Completion API 呼び出し
Args:
messages: メッセージリスト
model: モデル名（deepseek-chat, gpt-4.1, claude-sonnet-4.5等）
temperature: 生成多様性
max_tokens: 最大出力トークン
stream: ストリーミングモード
conversation_id: 会話ID（Tardis用）
"""
# Tardis からコンテキスト取得
if conversation_id:
messages, context_tokens = self.tardis_engine.get_context_for_llm(
conversation_id
)
start_time = time.perf_counter()
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
"stream": stream
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self._get_headers(),
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)
) as response:
if response.status != 200:
error_text = await response.text()
raise RuntimeError(
f"API Error {response.status}: {error_text}"
)
result = await response.json()
# レイテンシ記録
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
self._record_latency(latency_ms)
# Tardis にアシスタント応答を保存
if conversation_id and "choices" in result:
assistant_message = result["choices"][0]["message"]
self.tardis_engine.add_message(
conversation_id,
role="assistant",
content=assistant_message.get("content", "")
)
return result
async def stream_chat_completion(
self,
messages: List[dict],
model: str = "deepseek-chat",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 1000,
conversation_id: Optional[str] = None
) -> AsyncIterator[str]:
"""
ストリーミング Chat Completion
Yields:
生成されたテキストの断片
"""
# Tardis からコンテキスト取得
if conversation_id:
messages, _ = self.tardis_engine.get_context_for_llm(
conversation_id
)
start_time = time.perf_counter()
accumulated_content = ""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
"stream": True
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self._get_headers(),
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)
) as response:
if response.status != 200:
error_text = await response.text()
raise RuntimeError(
f"API Error {response.status}: {error_text}"
)
async for line in response.content:
line = line.decode("utf-8").strip()
if not line or not line.startswith("data: "):
continue
if line == "data: [DONE]":
break
# SSE イベント解析
data = line[6:] # "data: " を除去
try:
import json
event = json.loads(data)
if "choices" in event:
delta = event["choices"][0].get("delta", {})
if "content" in delta:
content = delta["content"]
accumulated_content += content
yield content
except json.JSONDecodeError:
continue
# レイテンシ記録
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
self._record_latency(latency_ms)
# Tardis にアシスタント応答を保存
if conversation_id and accumulated_content:
self.tardis_engine.add_message(
conversation_id,
role="assistant",
content=accumulated_content
)
def _record_latency(self, latency_ms: float):
"""レイテンシを記録"""
self.request_count += 1
self.total_latency_ms += latency_ms
# 警告閾値チェック
if latency_ms > config.latency_warning_threshold_ms:
print(f"⚠️ Latency warning: {latency_ms:.2f}ms "
f"(threshold: {config.latency_warning_threshold_ms}ms)")
def get_average_latency(self) -> float:
"""平均レイテンシを取得"""
if self.request_count == 0:
return 0.0
return self.total_latency_ms / self.request_count
async def estimate_cost(
self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> dict:
"""
コスト見積りを計算
2026年出力価格(/MTok)参考：
- GPT-4.1: $8
- Claude Sonnet 4.5: $15
- Gemini 2.5 Flash: $2.50
- DeepSeek V3.2: $0.42
"""
# モデル価格設定（$ / MTok）
pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 2.0, "output": 8.0},
"gpt-4.1-turbo": {"input": 10.0, "output": 30.0},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.0, "output": 15.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.125, "output": 2.50},
"deepseek-chat": {"input": 0.27, "output": 0.42},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.27, "output": 0.42}
}
model_key = model.lower()
if model_key not in pricing:
model_key = "deepseek-chat"
prices = pricing[model_key]
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
return {
"model": model,
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"input_cost_usd": round(input_cost, 4),
"output_cost_usd": round(output_cost, 4),
"total_cost_usd": round(total_cost, 4),
"total_cost_jpy": round(total_cost * 110, 2) # 概算
}
Step 6: メインアプリケーション（main.py）
"""
Tardis 增量更新策略 - メインアプリケーション
使用例とデモ
"""
import asyncio
import os
from tardis_engine import TardisEngine
from api_client import HolySheheepAIClient
from models import MessageRole
環境変数または直接設定
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
async def demo_basic_chat():
"""基本的なチャットデモ"""
print("=== Tardis 增量更新デモ ===\n")
# 初期化
client = HolySheepAIClient(api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"])
conversation_id = "demo-conversation-001"
# 会話開始
print("💬 ユーザー: 日本の首都は何ですか？")
client.tardis_engine.add_message(
conversation_id,
role=MessageRole.USER,
content="日本の首都は何ですか？"
)
# API呼び出し
response = await client.chat_completion(
messages=[], # Tardisが自動管理
model="deepseek-chat",
conversation_id=conversation_id
)
assistant_reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"🤖 AI: {assistant_reply}\n")
# 統計表示
stats = client.tardis_engine.get_conversation_stats(conversation_id)
print(f"📊 会話統計:")
print(f" - アクティブメッセージ数: {stats['active_message_count']}")
print(f" - アクティブトークン数: {stats['active_tokens']}")
print(f" - 使用率: {stats['usage_ratio']}%")
print(f" - 平均レイテンシ: {client.get_average_latency():.2f}ms\n")
async def demo_long_conversation():
"""長文会話デモ（自動アーカイブ確認）"""
print("=== 長文会話デモ（自動アーカイブ） ===\n")
client = HolySheepAIClient()
conversation_id = "long-demo-001"
# 複数のメッセージを追加
test_queries = [
"機械学習について教えてください",
"深層学習と従来手法の違いは何ですか？",
"Transformer モデルについて詳しく",
"Attention 機構の動作原理は？",
"BERT と GPT の違いを説明してください",
"Few-shot Learning とは？",
"プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス",
"LangChain の主要なコンポーネントは？",
"RAG アーキテクチャの設計指針は？",
"ベクトルデータベースの選定基準は？"
]
for i, query in enumerate(test_queries, 1):
print(f"💬 [{i}/10] ユーザー: {query}")
# メッセージ追加
client.tardis_engine.add_message(
conversation_id,
role=MessageRole.USER,
content=query
)
# API呼び出し（実際の応答は省略）
await client.chat_completion(
model="deepseek-chat",
conversation_id=conversation_id
)
# 現在の状態を表示
stats = client.tardis_engine.get_conversation_stats(conversation_id)
print(f" 📊 状態: {stats['active_message_count']}メッセージ, "
f"{stats['active_tokens']}トークン, "
f"使用率{stats['usage_ratio']}%, "
f"アーカイブ済み{stats['archived_count']}件\n")
# 少し待機
await asyncio.sleep(0.1)
async def demo_cost_estimation():
"""コスト見積デモ"""
print("=== コスト見積デモ ===\n")
client = HolySheheepAIClient()
models_to_compare = [
"gpt-4.1",
"claude-sonnet-4.5",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-chat"
]
input_tokens = 5000
output_tokens = 2000
print(f"入力トークン: {input_tokens}, 出力トークン: {output_tokens}\n")
print("-" * 60)
for model in models_to_compare:
cost_info = await client.estimate_cost(
model