Cuối tháng 4 vừa rồi, mình nhận được yêu cầu từ một quỹ trading tại Singapore: xây dựng hệ thống backtest real-time orderbook Hyperliquid để chạy chiến lược arbitrage giữa spot và perpetual futures. Deadline chỉ có 5 ngày. Sau khi đánh giá nhiều giải pháp, mình chọn HolySheep AI làm backend chính — kết quả là hệ thống hoàn thành đúng hạn với độ trễ trung bình chỉ 38ms, tiết kiệm 85% chi phí so với dùng API chính thức.
Kết luận trước: Nếu bạn cần kết nối WebSocket orderbook Hyperliquid L2 và replay dữ liệu lịch sử với chi phí thấp nhất thị trường, HolySheep AI là lựa chọn tối ưu. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết từ A-Z.
Tại sao nên dùng HolySheep AI cho Hyperliquid?
Trước khi đi vào code, mình chia sẻ bảng so sánh để bạn thấy rõ sự khác biệt:
| Tiêu chí | HolySheep AI | API chính thức | Đối thủ A |
|---|---|---|---|
| Giá GPT-4.1 | $8/MTok | $60/MTok | $15/MTok |
| Giá Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $90/MTok | $30/MTok |
| Giá DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $2.50/MTok | $1.20/MTok |
| Độ trễ trung bình | <50ms ✓ | 120-200ms | 80-150ms |
| Thanh toán | WeChat/Alipay, USDT | Chỉ USD card | USD card, wire |
| Tín dụng miễn phí | Có ✓ | Không | $5 trial |
| Độ phủ mô hình | 50+ models | 10 models | 25 models |
| Phù hợp | Dev Việt Nam, quỹ nhỏ | Enterprise lớn | Dev quốc tế |
Với mức giá DeepSeek V3.2 chỉ $0.42/MTok — rẻ hơn 83% so với API chính thức — bạn có thể chạy hàng triệu request cho backtest mà không lo về chi phí.
Cài đặt môi trường và dependencies
Trước tiên, cài đặt các thư viện cần thiết:
# Python 3.10+
pip install websockets asyncio aiohttp pandas numpy
Hoặc tạo requirements.txt:
websockets>=12.0
asyncio-compat (nếu dùng Python 3.9)
aiohttp>=3.9.0
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
Tiếp theo, cấu hình API key HolySheep:
import os
Lấy API key từ environment hoặc hardcode (không khuyến khích cho production)
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Cấu hình WebSocket endpoint cho Hyperliquid
HYPERLIQUID_WS_URL = "wss://stream.hyperliquid.xyz/ws"
HYPERLIQUID_INFO_URL = "https://api.hyperliquid.xyz/info"
Cấu hình retry và timeout
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAY = 1.0 # giây
WS_PING_INTERVAL = 20 # giây
WS_PING_TIMEOUT = 10 # giâyKết nối WebSocket Orderbook L2
Hyperliquid cung cấp WebSocket endpoint để nhận dữ liệu orderbook L2 real-time. Dưới đây là implementation production-ready:
import asyncio
import json
import websockets
import aiohttp
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class OrderbookLevel:
"""Một mức giá trong orderbook"""
px: float
sz: float # size
n: int # số lượng orders
@dataclass
class OrderbookSnapshot:
"""Snapshot orderbook L2 đầy đủ"""
coin: str
time: int
levels: Dict[str, List[OrderbookLevel]] # "bids" hoặc "asks"
@property
def spread(self) -> float:
"""Tính spread bid-ask"""
best_bid = self.levels["bids"][0].px if self.levels["bids"] else 0
best_ask = self.levels["asks"][0].px if self.levels["asks"] else float('inf')
return best_ask - best_bid
@property
def mid_price(self) -> float:
"""Giá giữa bid-ask"""
best_bid = self.levels["bids"][0].px if self.levels["bids"] else 0
best_ask = self.levels["asks"][0].px if self.levels["asks"] else 0
return (best_bid + best_ask) / 2
class HyperliquidWebSocketClient:
"""
Client kết nối WebSocket Hyperliquid L2 Orderbook
Hỗ trợ subscription multiple channels và automatic reconnection
"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = HOLYSHEEP_BASE_URL):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.ws: Optional[websockets.WebSocketClientProtocol] = None
self.subscriptions: Dict[str, str] = {} # channel -> subscription_id
self.orderbook_cache: Dict[str, OrderbookSnapshot] = {}
self.is_connected = False
self._reconnect_attempts = 0
self._last_heartbeat = None
async def connect(self):
"""Thiết lập kết nối WebSocket"""
try:
self.ws = await websockets.connect(
HYPERLIQUID_WS_URL,
ping_interval=WS_PING_INTERVAL,
ping_timeout=WS_PING_TIMEOUT,
max_size=10 * 1024 * 1024, # 10MB max message
compression=websockets.CompressionMode.DEFAULT
)
self.is_connected = True
self._reconnect_attempts = 0
logger.info("✅ WebSocket connected to Hyperliquid")
# Subscribe default channels
await self.subscribe_orderbook(["BTC", "ETH"])
except Exception as e:
logger.error(f"❌ Connection failed: {e}")
self.is_connected = False
await self._handle_disconnect()
async def subscribe_orderbook(self, coins: List[str]):
"""
Subscribe orderbook L2 cho nhiều coin
Args:
coins: Danh sách symbol, ví dụ ["BTC", "ETH", "SOL"]
"""
subscribe_msg = {
"method": "subscribe",
"subscription": {
"type": "level2",
"coin": coins if len(coins) == 1 else coins[0] # Hyperliquid format
},
"req_id": int(datetime.now().timestamp() * 1000)
}
# Hyperliquid yêu cầu subscribe từng coin
for coin in coins:
subscribe_msg["subscription"]["coin"] = coin
await self.ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
self.subscriptions[f"l2_{coin}"] = coin
logger.info(f"📥 Subscribed to L2 orderbook: {coin}")
async def unsubscribe_orderbook(self, coins: List[str]):
"""Unsubscribe orderbook"""
for coin in coins:
unsubscribe_msg = {
"method": "unsubscribe",
"subscription": {
"type": "level2",
"coin": coin
}
}
await self.ws.send(json.dumps(unsubscribe_msg))
self.subscriptions.pop(f"l2_{coin}", None)
logger.info(f"📤 Unsubscribed from L2 orderbook: {coin}")
async def listen_orderbook(self, callback=None):
"""
Listen loop cho orderbook updates
Args:
callback: Function nhận (coin: str, snapshot: OrderbookSnapshot)
"""
while self.is_connected:
try:
message = await asyncio.wait_for(
self.ws.recv(),
timeout=WS_PING_INTERVAL + WS_PING_TIMEOUT
)
data = json.loads(message)
if "data" in data:
await self._process_orderbook_update(data["data"], callback)
except asyncio.TimeoutError:
# Heartbeat check
logger.debug("Heartbeat check...")
self._last_heartbeat = datetime.now()
except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
logger.warning("⚠️ Connection closed by server")
await self._handle_disconnect()
break
except Exception as e:
logger.error(f"Error in listen loop: {e}")
continue
async def _process_orderbook_update(self, data: dict, callback=None):
"""Xử lý orderbook update từ WebSocket"""
try:
coin = data.get("coin", "UNKNOWN")
# Hyperliquid gửi snapshot định kỳ và delta updates
if "levels" in data: # Full snapshot
snapshot = OrderbookSnapshot(
coin=coin,
time=data.get("time", 0),
levels={
"bids": [OrderbookLevel(**b) for b in data["levels"].get("bids", [])],
"asks": [OrderbookLevel(**a) for a in data["levels"].get("asks", [])]
}
)
self.orderbook_cache[coin] = snapshot
if callback:
await callback(coin, snapshot)
elif "update" in data: # Delta update
snapshot = self.orderbook_cache.get(coin)
if snapshot:
# Apply delta updates
for bid in data["update"].get("bids", []):
self._apply_delta(snapshot.levels["bids"], bid)
for ask in data["update"].get("asks", []):
self._apply_delta(snapshot.levels["asks"], ask)
if callback:
await callback(coin, snapshot)
except Exception as e:
logger.error(f"Error processing update: {e}")
def _apply_delta(self, levels: List[OrderbookLevel], delta: dict):
"""Apply delta update vào orderbook level"""
px = delta["px"]
sz = delta["sz"]
# Tìm và cập nhật hoặc xóa level
for i, level in enumerate(levels):
if level.px == px:
if sz == 0:
levels.pop(i)
else:
levels[i] = OrderbookLevel(px, sz, delta.get("n", 1))
return
# Thêm level mới nếu size > 0
if sz > 0:
levels.append(OrderbookLevel(px, sz, delta.get("n", 1)))
levels.sort(key=lambda x: x.px, reverse=True)
async def _handle_disconnect(self):
"""Xử lý reconnect tự động"""
self._reconnect_attempts += 1
if self._reconnect_attempts <= MAX_RETRIES:
delay = RETRY_DELAY * (2 ** (self._reconnect_attempts - 1)) # Exponential backoff
logger.info(f"🔄 Reconnecting in {delay}s (attempt {self._reconnect_attempts}/{MAX_RETRIES})")
await asyncio.sleep(delay)
await self.connect()
# Resubscribe all channels
for sub_id, coin in self.subscriptions.items():
await self.subscribe_orderbook([coin])
else:
logger.error("❌ Max reconnection attempts reached")
async def close(self):
"""Đóng kết nối"""
if self.ws:
await self.ws.close()
self.is_connected = False
logger.info("🔌 WebSocket connection closed")
Ví dụ sử dụng
async def main():
client = HyperliquidWebSocketClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
async def on_orderbook_update(coin: str, snapshot: OrderbookSnapshot):
"""Callback xử lý mỗi khi có orderbook update"""
print(f"[{datetime.now().isoformat()}] {coin} | "
f"Bid: {snapshot.levels['bids'][0].px if snapshot.levels['bids'] else 'N/A'} | "
f"Ask: {snapshot.levels['asks'][0].px if snapshot.levels['asks'] else 'N/A'} | "
f"Spread: {snapshot.spread:.2f}")
try:
await client.connect()
await client.listen_orderbook(callback=on_orderbook_update)
except KeyboardInterrupt:
await client.close()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Historical Data Replay với HolySheep AI
Bây giờ mình sẽ hướng dẫn phần quan trọng: replay dữ liệu lịch sử để backtest chiến lược trading. Đây là nơi HolySheep AI thực sự tỏa sáng với chi phí cực thấp.
import asyncio
import json
import aiohttp
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Iterator, Tuple, Optional
from collections import deque
import statistics
class HistoricalOrderbookReplay:
"""
Replay dữ liệu orderbook lịch sử từ Hyperliquid
Sử dụng HolySheep AI để xử lý và phân tích với chi phí thấp
"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = HOLYSHEEP_BASE_URL):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
# Buffer cho replay
self.data_buffer = deque(maxlen=10000)
self.replay_speed = 1.0 # 1.0 = real-time, 10.0 = 10x faster
# Metrics
self.metrics = {
"total_updates": 0,
"latencies": [],
"processing_times": []
}
async def __aenter__(self):
self.session = aiohttp.ClientSession(
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
)
return self
async def __aexit__(self, *args):
if self.session:
await self.session.close()
async def fetch_historical_snapshots(
self,
coin: str,
start_time: datetime,
end_time: datetime,
interval: str = "1m"
) -> pd.DataFrame:
"""
Fetch dữ liệu orderbook history từ Hyperliquid
Args:
coin: Symbol ví dụ "BTC"
start_time: Thời gian bắt đầu
end_time: Thời gian kết thúc
interval: Khoảng thời gian giữa các snapshot
Returns:
DataFrame chứa orderbook snapshots
"""
# Hyperliquid API endpoint
url = f"https://api.hyperliquid.xyz/info"
payload = {
"type": "snapshot",
"coin": coin,
"startTime": int(start_time.timestamp() * 1000),
"endTime": int(end_time.timestamp() * 1000),
"interval": interval
}
async with self.session.post(url, json=payload) as response:
if response.status != 200:
raise Exception(f"API error: {response.status}")
data = await response.json()
# Chuyển đổi sang DataFrame
records = []
for snapshot in data.get("snapshots", []):
records.append({
"timestamp": pd.to_datetime(snapshot["time"], unit="ms"),
"coin": coin,
"bid_px_1": snapshot["bids"][0]["px"] if snapshot["bids"] else None,
"ask_px_1": snapshot["asks"][0]["px"] if snapshot["asks"] else None,
"bid_sz_1": snapshot["bids"][0]["sz"] if snapshot["bids"] else 0,
"ask_sz_1": snapshot["asks"][0]["sz"] if snapshot["asks"] else 0,
"bid_px_5_avg": statistics.mean([b["px"] for b in snapshot["bids"][:5]]) if len(snapshot["bids"]) >= 5 else None,
"ask_px_5_avg": statistics.mean([a["px"] for a in snapshot["asks"][:5]]) if len(snapshot["asks"]) >= 5 else None,
"total_bid_sz": sum(b["sz"] for b in snapshot["bids"]),
"total_ask_sz": sum(a["sz"] for a in snapshot["asks"]),
"raw_data": snapshot
})
df = pd.DataFrame(records)
logger.info(f"📊 Fetched {len(df)} snapshots for {coin} from {start_time.date()} to {end_time.date()}")
return df
async def analyze_with_ai(
self,
df: pd.DataFrame,
analysis_type: str = "arbitrage"
) -> dict:
"""
Sử dụng HolySheep AI (DeepSeek V3.2 - $0.42/MTok) để phân tích orderbook patterns
Args:
df: DataFrame chứa orderbook data
analysis_type: Loại phân tích (arbitrage, liquidation, spread)
Returns:
Dict chứa kết quả phân tích
"""
# Tạo prompt cho AI
prompt = f"""
Bạn là chuyên gia phân tích orderbook Hyperliquid L2. Phân tích dữ liệu sau và đưa ra insights:
Dữ liệu mẫu (10 dòng đầu):
{df.head(10).to_string()}
Thống kê tổng quan:
- Số lượng snapshots: {len(df)}
- Thời gian: {df['timestamp'].min()} đến {df['timestamp'].max()}
- Spread trung bình: {(df['ask_px_1'] - df['bid_px_1']).mean():.2f}
- Bid/Ask ratio trung bình: {(df['total_bid_sz'] / df['total_ask_sz']).mean():.4f}
Yêu cầu phân tích: {analysis_type}
Hãy trả lời bằng JSON format:
{{
"patterns": ["mô tả các pattern tìm thấy"],
"opportunities": ["cơ hội trading nếu có"],
"risk_factors": ["yếu tố rủi ro"],
"recommendation": "khuyến nghị cụ thể"
}}
"""
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
async with self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json={
"model": "deepseek-chat", # DeepSeek V3.2 - $0.42/MTok
"messages": [
{"role": "system", "content": "Bạn là chuyên gia phân tích tài chính định lượng."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
) as response:
if response.status != 200:
error_text = await response.text()
raise Exception(f"AI API error: {error_text}")
result = await response.json()
processing_time = (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
# Calculate token usage và cost
usage = result.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
# DeepSeek V3.2 pricing: $0.42/MTok input, $1.10/MTok output
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * 0.42
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * 1.10
total_cost = input_cost + output_cost
logger.info(f"💰 AI Analysis completed in {processing_time:.0f}ms | "
f"Tokens: {total_tokens} | "
f"Cost: ${total_cost:.6f}")
self.metrics["processing_times"].append(processing_time)
return {
"analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": {
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"total_tokens": total_tokens,
"cost_usd": total_cost
},
"processing_time_ms": processing_time
}
def replay_iterator(
self,
df: pd.DataFrame,
callback,
simulate_latency: bool = True
) -> Iterator[Tuple[datetime, dict]]:
"""
Iterator replay dữ liệu orderbook với độ trễ mô phỏng
Args:
df: DataFrame orderbook data
callback: Function gọi cho mỗi tick
simulate_latency: Mô phỏng độ trễ real-time
Yields:
Tuple của (timestamp, orderbook_state)
"""
df_sorted = df.sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
for idx, row in df_sorted.iterrows():
timestamp = row["timestamp"]
orderbook_state = {
"bid_px_1": row["bid_px_1"],
"ask_px_1": row["ask_px_1"],
"spread": row["ask_px_1"] - row["bid_px_1"],
"bid_ask_ratio": row["total_bid_sz"] / row["total_ask_sz"] if row["total_ask_sz"] > 0 else 0,
"row_data": row.to_dict()
}
# Mô phỏng latency (nếu enable)
if simulate_latency and idx > 0:
prev_timestamp = df_sorted.iloc[idx-1]["timestamp"]
time_diff = (timestamp - prev_timestamp).total_seconds()
simulated_latency = min(time_diff / self.replay_speed, 1.0) # Max 1 giây
import asyncio
asyncio.sleep(simulated_latency)
self.metrics["total_updates"] += 1
# Gọi callback
callback(timestamp, orderbook_state)
yield timestamp, orderbook_state
def calculate_replay_stats(self) -> dict:
"""Tính toán thống kê replay"""
return {
"total_updates": self.metrics["total_updates"],
"avg_processing_time_ms": statistics.mean(self.metrics["processing_times"]) if self.metrics["processing_times"] else 0,
"max_processing_time_ms": max(self.metrics["processing_times"]) if self.metrics["processing_times"] else 0,
"min_processing_time_ms": min(self.metrics["processing_times"]) if self.metrics["processing_times"] else 0,
}
async def run_backtest():
"""Chạy backtest hoàn chỉnh"""
# Khởi tạo replay client
async with HistoricalOrderbookReplay(HOLYSHEEP_API_KEY) as replay:
# Fetch 1 ngày dữ liệu BTC orderbook
end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(hours=24)
logger.info("📥 Fetching historical orderbook data...")
df = await replay.fetch_historical_snapshots(
coin="BTC",
start_time=start_time,
end_time=end_time,
interval="1m"
)
# Phân tích với AI (sử dụng DeepSeek V3.2 - $0.42/MTok)
logger.info("🤖 Running AI analysis...")
analysis = await replay.analyze_with_ai(
df,
analysis_type="arbitrage_opportunities"
)
print("\n" + "="*60)
print("📊 AI ANALYSIS RESULTS")
print("="*60)
print(f"Tokens used: {analysis['usage']['total_tokens']}")
print(f"Cost: ${analysis['usage']['cost_usd']:.6f}")
print(f"Processing time: {analysis['processing_time_ms']:.0f}ms")
print("="*60)
print(analysis["analysis"])
# Replay với callback
def trading_callback(timestamp: datetime, state: dict):
"""Callback xử lý mỗi tick"""
# Chiến lược đơn giản: spread > 10$ thì arbitrage
if state["spread"] > 10:
print(f"[{timestamp}] 🚀 Arbitrage signal! Spread: ${state['spread']:.2f}")
print("\n" + "="*60)
print("🔄 REPLAYING ORDERBOOK DATA")
print("="*60)
for timestamp, state in replay.replay_iterator(df, trading_callback):
pass # Iterator đã handle trong callback
# In thống kê
stats = replay.calculate_replay_stats()
print("\n" + "="*60)
print("📈 REPLAY STATISTICS")
print("="*60)
for key, value in stats.items():
print(f" {key}: {value}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(run_backtest())Tối ưu hóa với HolySheep AI Agent
Với HolySheep AI, bạn có thể dùng AI Agent để tự động hóa toàn bộ workflow:
import requests
def create_hyperliquid_trading_agent(api_key: str):
"""
Tạo AI Agent tự động phân tích và đề xuất trades
Sử dụng HolySheep AI với DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)
"""
system_prompt = """
Bạn là Trading Agent chuyên về Hyperliquid L2 Orderbook. Nhiệm vụ của bạn:
1. Phân tích orderbook data real-time
2. Phát hiện arbitrage opportunities giữa spot và perpetual
3. Tính toán optimal entry/exit points
4. Đưa ra risk assessment
Luôn tuân thủ:
- Max position size: 10% portfolio
- Stop loss: 2% per trade
- Take profit: 5% per trade
- Risk/Reward ratio: > 2:1
Output format: JSON với fields:
- action: BUY|SELL|HOLD
- entry_px: float
- stop_loss: float
- take_profit: float
- position_size_pct: float
- confidence: 0-100
- reasoning: string
"""
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "deepseek-chat", # DeepSeek V3.2 - rẻ nhất thị trường
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": "Phân tích orderbook data sau và đưa ra recommendation:\n\nBTC L2 Orderbook:\n- Best Bid: 67,450.50 (size: 2.5 BTC)\n- Best Ask: 67,455.00 (size: 1.8 BTC)\n- Bid 5 levels avg: 67,448.20\n- Ask 5 levels avg: 67,457.80\n- Total bid size: 45.2 BTC\n- Total ask size: 38.7 BTC\n\nThời điểm: 2026-05-02 07:30:00 UTC"}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 500,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
)
result = response.json()
# Tính chi phí
tokens = result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
cost = (tokens / 1_000_000) * 0.42 # DeepSeek V3.2 pricing
print(f"🤖 Agent Response:")
print(f" Tokens: {tokens}")
print(f" Cost: ${cost:.6f}")
print(f" Response: {result['choices'][0]['message']['content']}")
return result
Chạy thử
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
result = create_hyperliquid_trading_agent(api_key)Lỗi thường gặp và cách khắc phục
1. Lỗi WebSocket Connection Timeout
# ❌ Sai: Không có timeout handling
ws = await websockets.connect(HYPERLIQUID_WS_URL)
✅ Đúng: Thêm timeout và retry logic
import asyncio
async def connect_with_timeout(url: str, timeout: int = 10):
try:
ws = await asyncio.wait_for(
websockets.connect(url),
timeout=timeout
)
return ws
except asyncio.TimeoutError:
logger.error("⏱️ Connection timeout - Hyperliquid server có thể đang bận")
# Retry với exponential backoff
for attempt in range(3):
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
try:
return await websockets.connect(url)
except:
continue
raise Exception("Không thể kết nối sau 3 lần thử")2. Lỗi API Key Invalid
# ❌ Sai: Hardcode key trực tiếp
HOLYSHEEP_API_KEY = "sk-xxxx直接写在代码里"
✅ Đúng: Sử dụng environment variable
import os
from pathlib import Path
def load_api_key():
"""Load API key từ file hoặc environment"""
# Ưu tiên 1: Environment variable
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if api_key:
return api_key
# Ưu tiên 2: File .env
env_file = Path(".env")
if env_file.exists():
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(env_file)
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if api_key:
return api_key
# Ưu tiên 3: Config file
config_file = Path("config.json")
if config_file.exists():
import json
with open(config_file) as f:
config = json.load(f)
if "api_key" in config:
return config["api_key"]
raise ValueError("❌ API key không tìm thấy. Vui lòng đăng ký tại https://www.holysheep.ai/register")