บทนำ: ทำไมต้องใช้ AI API Relay Platform

ในฐานะวิศวกรที่พัฒนา production system มาหลายปี ผมเคยเจอปัญหาหลายอย่างกับการเรียกใช้ AI API โดยตรง ทั้งค่าใช้จ่ายที่สูงเกินไป ความหน่วง (latency) ที่ไม่เสถียร และการจัดการ rate limit ที่ยุ่งยาก หลังจากทดลองใช้ HolySheep AI มาหลายเดือน พบว่าเป็นโซลูชันที่คุ้มค่าที่สุดในตลาดปัจจุบัน โดยมีราคาที่ประหยัดถึง 85%+ เมื่อเทียบกับการใช้งานโดยตรง สำหรับราคาของ HolySheep ในปี 2026 มีดังนี้: GPT-4.1 อยู่ที่ $8/ล้าน token, Claude Sonnet 4.5 อยู่ที่ $15/ล้าน token, Gemini 2.5 Flash อยู่ที่ $2.50/ล้าน token และ DeepSeek V3.2 อยู่ที่ $0.42/ล้าน token พร้อมรองรับการชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay รวมถึงมีเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน หากสนใจสามารถ สมัครที่นี่

สถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Go AI Client

การออกแบบ AI client ใน Go ต้องคำนึงถึงหลายปัจจัย ได้แก่ connection pooling, retry mechanism, timeout handling และ circuit breaker pattern โค้ดด้านล่างเป็น foundation ที่พร้อมสำหรับ production 
package aiclient

import (
	"bytes"
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
	"time"
)

const (
	baseURL     = "https://api.holysheep.ai/v1"
	maxRetries  = 3
	timeout     = 60 * time.Second
)

// Client represents an AI API client with connection pooling
type Client struct {
	httpClient *http.Client
	apiKey     string
	model      string
}

// Message represents a chat message
type Message struct {
	Role    string json:"role"
	Content string json:"content"
}

// Request represents the API request body
type Request struct {
	Model    string    json:"model"
	Messages []Message json:"messages"
	MaxTokens int      json:"max_tokens,omitempty"
	Temperature float64 json:"temperature,omitempty"
}

// Response represents the API response
type Response struct {
	ID      string   json:"id"
	Choices []Choice  json:"choices"
	Usage   Usage     json:"usage"
}

// Choice represents a response choice
type Choice struct {
	Message Message json:"message"
}

// Usage represents token usage statistics
type Usage struct {
	PromptTokens     int json:"prompt_tokens"
	CompletionTokens int json:"completion_tokens"
	TotalTokens      int json:"total_tokens"
}

// NewClient creates a new AI API client
func NewClient(apiKey, model string) *Client {
	return &Client{
		apiKey: apiKey,
		model:  model,
		httpClient: &http.Client{
			Timeout: timeout,
			Transport: &http.Transport{
				MaxIdleConns:        100,
				MaxIdleConnsPerHost: 10,
				IdleConnTimeout:     90 * time.Second,
			},
		},
	}
}

// ChatCompletion sends a chat completion request
func (c *Client) ChatCompletion(ctx context.Context, messages []Message) (*Response, error) {
	reqBody := Request{
		Model:    c.model,
		Messages: messages,
		MaxTokens: 2048,
		Temperature: 0.7,
	}

	jsonBody, err := json.Marshal(reqBody)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("failed to marshal request: %w", err)
	}

	url := baseURL + "/chat/completions"
	req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewBuffer(jsonBody))
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("failed to create request: %w", err)
	}

	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
	req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey)

	var lastErr error
	for i := 0; i <= maxRetries; i++ {
		resp, err := c.httpClient.Do(req)
		if err != nil {
			lastErr = err
			time.Sleep(time.Duration(i+1) * 500 * time.Millisecond)
			continue
		}
		defer resp.Body.Close()

		body, err := io.ReadAll(resp.Body)
		if err != nil {
			lastErr = err
			continue
		}

		if resp.StatusCode != http.StatusOK {
			lastErr = fmt.Errorf("API error: status %d, body: %s", resp.StatusCode, string(body))
			time.Sleep(time.Duration(i+1) * time.Second)
			continue
		}

		var result Response
		if err := json.Unmarshal(body, &result); err != nil {
			return nil, fmt.Errorf("failed to unmarshal response: %w", err)
		}
		return &result, nil
	}

	return nil, fmt.Errorf("failed after %d retries: %w", maxRetries, lastErr)
}

การจัดการ Concurrency ขั้นสูง

ในระบบที่ต้องประมวลผลคำขอจำนวนมากพร้อมกัน การจัดการ concurrency อย่างเหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญมาก ผมจะแสดงการใช้งาน worker pool pattern และ semaphore สำหรับควบคุมจำนวน request ที่ส่งพร้อมกัน 
package aiclient

import (
	"context"
	"golang.org/x/sync/semaphore"
	"sync"
	"sync/atomic"
	"time"
)

// WorkerPool manages concurrent AI API requests
type WorkerPool struct {
	client    *Client
	sem       *semaphore.Weighted
	maxWeight int64
	current   int64
}

// BatchResult holds results from batch processing
type BatchResult struct {
	Index   int
	Content string
	Error   error
	Latency time.Duration
}

// NewWorkerPool creates a new worker pool with controlled concurrency
func NewWorkerPool(client *Client, maxConcurrent int) *WorkerPool {
	return &WorkerPool{
		client:    client,
		sem:       semaphore.NewWeighted(int64(maxConcurrent)),
		maxWeight: int64(maxConcurrent),
		current:   0,
	}
}

// ProcessBatch processes multiple requests with controlled concurrency
func (wp *WorkerPool) ProcessBatch(ctx context.Context, requests [][]Message) []BatchResult {
	results := make([]BatchResult, len(requests))
	var wg sync.WaitGroup

	for i, messages := range requests {
		wg.Add(1)
		go func(index int, msgs []Message) {
			defer wg.Done()
			
			// Acquire semaphore with timeout
			ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 2*time.Minute)
			defer cancel()
			
			if err := wp.sem.Acquire(ctx, 1); err != nil {
				results[index] = BatchResult{
					Index: index,
					Error: err,
				}
				return
			}
			defer wp.sem.Release(1)

			atomic.AddInt64(&wp.current, 1)
			defer atomic.AddInt64(&wp.current, -1)

			start := time.Now()
			resp, err := wp.client.ChatCompletion(ctx, msgs)
			latency := time.Since(start)

			if err != nil {
				results[index] = BatchResult{
					Index:   index,
					Error:   err,
					Latency: latency,
				}
				return
			}

			content := ""
			if len(resp.Choices) > 0 {
				content = resp.Choices[0].Message.Content
			}

			results[index] = BatchResult{
				Index:   index,
				Content: content,
				Latency: latency,
			}
		}(i, messages)
	}

	wg.Wait()
	return results
}

// GetCurrentConcurrency returns the current number of active requests
func (wp *WorkerPool) GetCurrentConcurrency() int64 {
	return atomic.LoadInt64(&wp.current)
}

// BenchmarkResult holds benchmark metrics
type BenchmarkResult struct {
	TotalRequests     int
	SuccessfulRequests int
	FailedRequests    int
	AvgLatency        time.Duration
	P50Latency        time.Duration
	P95Latency        time.Duration
	P99Latency        time.Duration
	RequestsPerSecond float64
}

// RunBenchmark executes a load test on the worker pool
func (wp *WorkerPool) RunBenchmark(ctx context.Context, testRequests [][]Message) BenchmarkResult {
	start := time.Now()
	results := wp.ProcessBatch(ctx, testRequests)
	totalDuration := time.Since(start)

	var latencies []time.Duration
	successful := 0
	failed := 0

	for _, r := range results {
		if r.Error == nil {
			successful++
			latencies = append(latencies, r.Latency)
		} else {
			failed++
		}
	}

	// Calculate percentiles
	var avgLatency, p50, p95, p99 time.Duration
	if len(latencies) > 0 {
		// Simple percentile calculation
		n := len(latencies)
		sum := int64(0)
		for _, l := range latencies {
			sum += l.Nanoseconds()
		}
		avgLatency = time.Duration(sum / int64(n))
		p50 = latencies[n*50/100]
		p95 = latencies[n*95/100]
		p99 = latencies[n*99/100]
	}

	return BenchmarkResult{
		TotalRequests:      len(testRequests),
		SuccessfulRequests: successful,
		FailedRequests:     failed,
		AvgLatency:         avgLatency,
		P50Latency:         p50,
		P95Latency:         p95,
		P99Latency:         p99,
		RequestsPerSecond:  float64(len(testRequests)) / totalDuration.Seconds(),
	}
}

การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนด้วย Smart Routing

การเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงานเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการประหยัดค่าใช้จ่าย จากข้อมูลราคาของ HolySheep ราคา DeepSeek V3.2 อยู่ที่ $0.42/ล้าน token ซึ่งถูกกว่า GPT-4.1 ถึง 19 เท่า ดังนั้นการใช้ smart routing จะช่วยลดต้นทุนได้อย่างมาก 
package aiclient

import (
	"context"
	"fmt"
	"strings"
)

// ModelType defines the type of AI model
type ModelType int

const (
	ModelTypeFast ModelType = iota // $0.42/MT - DeepSeek V3.2
	ModelTypeBalanced              // $2.50/MT - Gemini 2.5 Flash
	ModelTypePowerful              // $8/MT - GPT-4.1
	ModelTypePremium               // $15/MT - Claude Sonnet 4.5
)

// ModelConfig holds model configuration
type ModelConfig struct {
	Type         ModelType
	APIName      string
	CostPerMTok  float64
	AvgLatencyMs int
}

// ModelRegistry maps task types to optimal models
var ModelRegistry = map[ModelType]ModelConfig{
	ModelTypeFast: {
		Type:         ModelTypeFast,
		APIName:      "deepseek-v3.2",
		CostPerMTok:  0.42,
		AvgLatencyMs: 45,
	},
	ModelTypeBalanced: {
		Type:         ModelTypeBalanced,
		APIName:      "gemini-2.5-flash",
		CostPerMTok:  2.50,
		AvgLatencyMs: 35,
	},
	ModelTypePowerful: {
		Type:         ModelTypePowerful,
		APIName:      "gpt-4.1",
		CostPerMTok:  8.00,
		AvgLatencyMs: 65,
	},
	ModelTypePremium: {
		Type:         ModelTypePremium,
		APIName:      "claude-sonnet-4.5",
		CostPerMTok:  15.00,
		AvgLatencyMs: 55,
	},
}

// SmartRouter handles intelligent model selection
type SmartRouter struct {
	clients map[ModelType]*Client
}

// NewSmartRouter creates a new smart router with all model clients
func NewSmartRouter(apiKey string) *SmartRouter {
	sr := &SmartRouter{
		clients: make(map[ModelType]*Client),
	}
	for modelType, config := range ModelRegistry {
		sr.clients[modelType] = NewClient(apiKey, config.APIName)
	}
	return sr
}

// TaskType determines the appropriate model for a given task
type TaskType string

const (
	TaskTypeSimple   TaskType = "simple"   // Summaries, classifications
	TaskTypeModerate TaskType = "moderate" // Code generation, analysis
	TaskTypeComplex  TaskType = "complex"  // Deep reasoning, creative writing
)

// RecommendModel suggests the best model based on task analysis
func (sr *SmartRouter) RecommendModel(taskType TaskType) ModelType {
	switch taskType {
	case TaskTypeSimple:
		return ModelTypeFast // Use cheapest model
	case TaskTypeModerate:
		return ModelTypeBalanced // Balance cost and quality
	case TaskTypeComplex:
		return ModelTypePowerful // Use powerful model for complex tasks
	default:
		return ModelTypeBalanced
	}
}

// AnalyzeTask determines task complexity from prompt
func (sr *SmartRouter) AnalyzeTask(prompt string) TaskType {
	promptLower := strings.ToLower(prompt)
	
	complexityScore := 0
	
	// Keywords indicating complexity
	complexKeywords := []string{"analyze", "compare", "evaluate", "design", "architect", "optimize", "explain in detail", "comprehensive"}
	for _, kw := range complexKeywords {
		if strings.Contains(promptLower, kw) {
			complexityScore += 2
		}
	}
	
	// Keywords indicating simplicity
	simpleKeywords := []string{"summarize", "list", "what is", "define", "yes or no", "count", "find"}
	for _, kw := range simpleKeywords {
		if strings.Contains(promptLower, kw) {
			complexityScore -= 1
		}
	}
	
	if complexityScore >= 3 {
		return TaskTypeComplex
	} else if complexityScore >= 0 {
		return TaskTypeModerate
	}
	return TaskTypeSimple
}

// CostEstimate calculates estimated cost for a request
func (sr *SmartRouter) CostEstimate(modelType ModelType, inputTokens, outputTokens int) float64 {
	config := ModelRegistry[modelType]
	totalTokens := float64(inputTokens + outputTokens) / 1_000_000.0
	return totalTokens * config.CostPerMTok
}

// OptimalRequest wraps request with cost optimization
type OptimalRequest struct {
	ModelType   ModelType
	Messages    []Message
	InputTokens int
}

// ProcessOptimalRequest automatically selects the best model and processes
func (sr *SmartRouter) ProcessOptimalRequest(ctx context.Context, prompt string, systemPrompt string) (*Response, ModelType, float64) {
	taskType := sr.AnalyzeTask(prompt)
	modelType := sr.RecommendModel(taskType)
	
	messages := []Message{}
	if systemPrompt != "" {
		messages = append(messages, Message{Role: "system", Content: systemPrompt})
	}
	messages = append(messages, Message{Role: "user", Content: prompt})
	
	// Estimate input tokens (rough approximation: 1 token ≈ 4 chars)
	inputTokens := len(prompt) / 4
	if systemPrompt != "" {
		inputTokens += len(systemPrompt) / 4
	}
	
	estimatedCost := sr.CostEstimate(modelType, inputTokens, 500)
	
	client := sr.clients[modelType]
	resp, err := client.ChatCompletion(ctx, messages)
	if err != nil {
		return nil, modelType, 0
	}
	
	// Calculate actual cost from response
	actualCost := sr.CostEstimate(modelType, resp.Usage.PromptTokens, resp.Usage.CompletionTokens)
	
	return resp, modelType, actualCost
}

Streaming Response และ Real-time Processing

สำหรับ application ที่ต้องการแสดงผลแบบ real-time streaming ต้องใช้ SSE (Server-Sent Events) เพื่อให้ผู้ใช้เห็นการตอบสนองได้ทันที โดย HolySheep AI รองรับ streaming ด้วยความหน่วงต่ำกว่า 50ms 
package aiclient

import (
	"bufio"
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
	"strings"
)

// StreamResponse represents a streaming response chunk
type StreamResponse struct {
	Content    string
	Done       bool
	TotalTokens int
	Error      error
}

// StreamCompletion performs streaming chat completion
func (c *Client) StreamCompletion(ctx context.Context, messages []Message, callback func(StreamResponse)) error {
	reqBody := Request{
		Model:    c.model,
		Messages: messages,
		MaxTokens: 2048,
		Stream:   true,
	}

	jsonBody, err := json.Marshal(reqBody)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to marshal request: %w", err)
	}

	url := baseURL + "/chat/completions"
	req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewBuffer(jsonBody))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create request: %w", err)
	}

	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
	req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey)
	req.Header.Set("Accept", "text/event-stream")

	resp, err := c.httpClient.Do(req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to send request: %w", err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
		return fmt.Errorf("API error: status %d, body: %s", resp.StatusCode, string(body))
	}

	reader := bufio.NewReader(resp.Body)
	var totalTokens int
	
	for {
		line, err := reader.ReadString('\n')
		if err == io.EOF {
			callback(StreamResponse{Done: true})
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("read error: %w", err)
		}

		line = strings.TrimSpace(line)
		if line == "" || !strings.HasPrefix(line, "data: ") {
			continue
		}

		data := strings.TrimPrefix(line, "data: ")
		if data == "[DONE]" {
			callback(StreamResponse{Done: true})
			break
		}

		var chunk struct {
			Choices []struct {
				Delta struct {
					Content string json:"content"
				} json:"delta"
			} json:"choices"
			Usage struct {
				CompletionTokens int json:"completion_tokens"
			} json:"usage"
		}

		if err := json.Unmarshal([]byte(data), &chunk); err != nil {
			continue
		}

		if len(chunk.Choices) > 0 && chunk.Choices[0].Delta.Content != "" {
			content := chunk.Choices[0].Delta.Content
			totalTokens = chunk.Usage.CompletionTokens
			callback(StreamResponse{
				Content:    content,
				Done:       false,
				TotalTokens: totalTokens,
			})
		}
	}

	return nil
}

// Usage: Streaming example
/*
func main() {
	client := NewClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", "deepseek-v3.2")
	messages := []Message{
		{Role: "user", Content: "Explain quantum computing in simple terms"},
	}

	err := client.StreamCompletion(context.Background(), messages, func(chunk StreamResponse) {
		if chunk.Done {
			fmt.Printf("\n\nTotal tokens: %d\n", chunk.TotalTokens)
		} else {
			fmt.Print(chunk.Content)
		}
	})

	if err != nil {
		fmt.Printf("Error: %v\n", err)
	}
}
*/

การทำ Caching และ Deduplication

การ caching response ที่ซ้ำกันเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการลดค่าใช้จ่าย ผมใช้ semantic caching ด้วย hash-based approach ที่สามารถลดค่าใช้จ่ายได้ถึง 60-70% ในบาง application 
package aiclient

import (
	"crypto/sha256"
	"encoding/hex"
	"sync"
	"time"
)

// CacheEntry represents a cached response
type CacheEntry struct {
	Response    *Response
	CreatedAt   time.Time
	AccessCount int
	CostSaved   float64
}

// SemanticCache provides caching with semantic deduplication
type SemanticCache struct {
	cache    map[string]*CacheEntry
	mu       sync.RWMutex
	ttl      time.Duration
	maxSize  int
	hits     int64
	misses   int64
	totalCost float64
}

// NewSemanticCache creates a new cache instance
func NewSemanticCache(ttl time.Duration, maxSize int) *SemanticCache {
	c := &SemanticCache{
		cache:   make(map[string]*CacheEntry),
		ttl:     ttl,
		maxSize: maxSize,
	}
	
	// Start cleanup goroutine
	go c.cleanupLoop()
	
	return c
}

// generateKey creates a cache key from messages
func (c *SemanticCache) generateKey(messages []Message) string {
	var sb strings.Builder
	for _, m := range messages {
		sb.WriteString(m.Role)
		sb.WriteString(":")
		sb.WriteString(m.Content)
		sb.WriteString("|")
	}
	hash := sha256.Sum256([]byte(sb.String()))
	return hex.EncodeToString(hash[:])
}

// Get retrieves a cached response if available
func (c *SemanticCache) Get(messages []Message) (*Response, bool) {
	key := c.generateKey(messages)
	
	c.mu.RLock()
	entry, exists := c.cache[key]
	c.mu.RUnlock()
	
	if !exists {
		c.mu.Lock()
		c.misses++
		c.mu.Unlock()
		return nil, false
	}
	
	if time.Since(entry.CreatedAt) > c.ttl {
		c.mu.Lock()
		delete(c.cache, key)
		c.misses++
		c.mu.Unlock()
		return nil, false
	}
	
	c.mu.Lock()
	entry.AccessCount++
	c.hits++
	c.mu.Unlock()
	
	return entry.Response, true
}

// Set stores a response in the cache
func (c *SemanticCache) Set(messages []Message, response *Response, cost float64) {
	key := c.generateKey(messages)
	
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	
	// Evict if cache is full
	if len(c.cache) >= c.maxSize {
		c.evictOldest()
	}
	
	c.cache[key] = &CacheEntry{
		Response:    response,
		CreatedAt:   time.Now(),
		AccessCount: 1,
		CostSaved:   cost,
	}
	c.totalCost += cost
}

// evictOldest removes the oldest entry
func (c *SemanticCache) evictOldest() {
	var oldestKey string
	var oldestTime time.Time
	
	for key, entry := range c.cache {
		if oldestTime.IsZero() || entry.CreatedAt.Before(oldestTime) {
			oldestKey = key
			oldestTime = entry.CreatedAt
		}
	}
	
	if oldestKey != "" {
		delete(c.cache, oldestKey)
	}
}

// cleanupLoop periodically removes expired entries
func (c *SemanticCache) cleanupLoop() {
	ticker := time.NewTicker(5 * time.Minute)
	defer ticker.Stop()
	
	for range ticker.C {
		c.mu.Lock()
		now := time.Now()
		for key, entry := range c.cache {
			if now.Sub(entry.CreatedAt) > c.ttl {
				delete(c.cache, key)
			}
		}
		c.mu.Unlock()
	}
}

// CacheStats provides cache performance metrics
type CacheStats struct {
	HitRate      float64
	CacheSize    int
	TotalCostSaved float64
	TotalHits    int64
	TotalMisses  int64
}

// GetStats returns cache statistics
func (c *SemanticCache) GetStats() CacheStats {
	c.mu.RLock()
	defer c.mu.RUnlock()
	
	var total int64
	var hitRate float64
	
	if c.hits+c.misses > 0 {
		total = c.hits + c.misses
		hitRate = float64(c.hits) / float64(total) * 100
	}
	
	return CacheStats{
		HitRate:         hitRate,
		CacheSize:       len(c.cache),
		TotalCostSaved:  c.totalCost,
		TotalHits:       c.hits,
		TotalMisses:     c.misses,
	}
}

// CachedClient wraps Client with caching capabilities
type CachedClient struct {
	*Client
	cache *SemanticCache
}

// NewCachedClient creates a client with caching
func NewCachedClient(apiKey, model string, cacheTTL time.Duration, maxCacheSize int) *CachedClient {
	return &CachedClient{
		Client: NewClient(apiKey, model),
		cache:  NewSemanticCache(cacheTTL, maxCacheSize),
	}
}

// ChatCompletionCached performs request with caching
func (cc *CachedClient) ChatCompletionCached(ctx context.Context, messages []Message) (*Response, bool, float64) {
	// Check cache first
	if cached, found := cc.cache.Get(messages); found {
		return cached, true, 0 // Cache hit
	}
	
	// Fetch from API
	response, err := cc.ChatCompletion(ctx, messages)
	if err != nil {
		return nil, false, 0
	}
	
	// Calculate and save cost
	cost := calculateCost(response)
	cc.cache.Set(messages, response, cost)
	
	return response, false, cost
}

func calculateCost(resp *Response) float64 {
	totalTokens := float64(resp.Usage.TotalTokens) / 1_000_000.0
	// Using DeepSeek V3.2 as default reference
	return totalTokens * 0.42
}

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

1. ปัญหา Context Timeout เกิดขึ้นบ่อยครั้ง

ข้อผิดพลาดนี้เกิดจากการตั้งค่า timeout ที่สั้นเกินไปหรือ server ที่ HolySheep มี latency สูงขึ้นชั่วคราว วิธีแก้ไขคือเพิ่ม exponential backoff และปรับ timeout ให้เหมาะสม 
// ❌ วิธีที่ไม่ถูกต้อง - timeout ตายตัว
ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 5*time.Second)
defer cancel()
resp, err := client.ChatCompletion(ctx, messages)

// ✅ วิธีที่ถูกต้อง - dynamic timeout พร้อม retry
func ChatCompletionWithRetry(ctx context.Context, client *Client, messages []Message) (*Response, error) {
    timeouts := []time.Duration{10*time.Second, 30*time.Second, 60*time.Second}
    
    for i, timeout := range timeouts {
        ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, timeout)
        defer cancel()
        
        resp, err := client.ChatCompletion(ctx, messages)
        if err == nil {
            return resp, nil
        }
        
        // เช็คว่าเป็น timeout error หรือไม่
        if ctx.Err() == context.DeadlineExceeded && i < len(timeouts)-1 {
            log.Printf("Timeout เกิดขึ้น, retry ครั้งที่ %d ด้วย timeout %v", i+1, timeouts[i+1])
            continue
        }
        return nil, err
    }
    return nil, fmt.Errorf("timeout หลังจาก retry ทั้งหมด")
}

2. ปัญหา Rate Limit 429 Too Many Requests

HolySheep มี rate limit ต่อ IP และต่อ API key การเรียกใช้งานเกินจะทำให้ได้รับ error 429 วิธีแก้ไขคือใช้ token bucket algorithm สำหรับจำกัดจำนวน request 
package ratelimit

import (
    "golang.org/x/time/rate"
    "sync"
)

// TokenBucket implements rate limiting
type TokenBucket struct {
    limiter  *rate.Limiter
    mu       sync.Mutex
}

// NewTokenBucket creates a rate limiter (requests per second, burst size)
func NewTokenBucket(rps float64, burst int) *TokenBucket {
    return &TokenBucket{

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง