Câu Chuyện Thực Tế: Startup AI Ở Hà Nội Giảm 57% Chi Phí Với HolySheep
Một startup AI tại Hà Nội chuyên cung cấp dịch vụ chatbot cho thương mại điện tử đã phải đối mặt với bài toán nan giải: hệ thống CrewAI của họ xử lý hàng nghìn tác vụ mỗi ngày nhưng chi phí API OpenAI lên tới $4,200/tháng. Độ trễ trung bình 420ms khiến khách hàng liên tục phàn nàn về tốc độ phản hồi.
Sau khi chuyển sang HolySheep AI với cùng logic điều phối, kết quả 30 ngày sau go-live cho thấy: độ trễ giảm xuống 180ms và hóa đơn hàng tháng chỉ còn $680. Tiết kiệm 85% chi phí nhờ tỷ giá ¥1=$1 và giá cả cạnh tranh: DeepSeek V3.2 chỉ $0.42/MTok, Gemini 2.5 Flash chỉ $2.50/MTok.
Tại Sao Cần Task Priority Scheduling Trong CrewAI?
Khi xây dựng multi-agent system với CrewAI, không phải tác vụ nào cũng có độ ưu tiên như nhau. Một hệ thống xử lý đơn hàng TMĐT cần ưu tiên:
- Tác vụ khẩn cấp: Xử lý thanh toán, xác thực OTP — cần độ trễ thấp nhất
- Tác vụ quan trọng: Tư vấn sản phẩm, theo dõi đơn hàng — có SLA cần đảm bảo
- Tác vụ nền: Phân tích hành vi, training model — có thể chờ đợi
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn triển khai thuật toán Weighted Priority Queue với CrewAI, kết hợp tối ưu chi phí bằng cách chọn model phù hợp cho từng mức ưu tiên.
Kiến Trúc Tổng Quan
Cấu trúc thư mục dự án
crewai-priority-scheduler/
├── config/
│ ├── models.py # Cấu hình model theo priority
│ └── priority_rules.py # Luật phân loại tác vụ
├── core/
│ ├── scheduler.py # Weighted Priority Queue
│ ├── task_router.py # Định tuyến tác vụ
│ └── cost_optimizer.py # Tối ưu chi phí
├── agents/
│ ├── urgent_agent.py # Agent xử lý khẩn cấp
│ ├── important_agent.py # Agent xử lý quan trọng
│ └── background_agent.py# Agent xử lý nền
├── main.py # Entry point
└── requirements.txt
Triển Khai Weighted Priority Queue
Thuật toán cốt lõi sử dụng priority score = weight × urgency × deadline_factor. Tác vụ có score cao nhất sẽ được đẩy lên đầu hàng đợi.
config/models.py
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict
@dataclass
class ModelConfig:
name: str
provider: str
cost_per_mtok: float
avg_latency_ms: float
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1" # LUÔN dùng HolySheep
Bảng giá 2026 — So sánh chi phí thực tế
MODEL_CATALOG: Dict[str, ModelConfig] = {
# Tier 1: Khẩn cấp — Cần tốc độ, chấp nhận chi phí cao hơn
"urgent": ModelConfig(
name="gpt-4.1",
provider="openai",
cost_per_mtok=8.00,
avg_latency_ms=45,
),
# Tier 2: Quan trọng — Cân bằng chi phí và chất lượng
"important": ModelConfig(
name="claude-sonnet-4.5",
provider="anthropic",
cost_per_mtok=15.00,
avg_latency_ms=60,
),
# Tier 3: Nền — Ưu tiên chi phí thấp nhất
"background": ModelConfig(
name="deepseek-v3.2",
provider="deepseek",
cost_per_mtok=0.42,
avg_latency_ms=35,
),
# Tier 4: Batch — Gemini Flash cho tác vụ lớn
"batch": ModelConfig(
name="gemini-2.5-flash",
provider="google",
cost_per_mtok=2.50,
avg_latency_ms=25,
),
}
Priority weights cho thuật toán
PRIORITY_WEIGHTS = {
"urgent": 100,
"important": 50,
"background": 10,
"batch": 5,
}
Deadline factors — tác vụ sắp hết hạn được boost priority
DEADLINE_BOOST = {
"critical": 3.0, # Còn < 1 phút
"high": 2.0, # Còn < 5 phút
"normal": 1.0, # Bình thường
"low": 0.5, # Còn nhiều thời gian
}
Scheduler Core — Priority Queue Implementation
core/scheduler.py
import heapq
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional, Dict, Any
from enum import Enum
from datetime import datetime, timedelta
class Priority(Enum):
URGENT = "urgent"
IMPORTANT = "important"
BACKGROUND = "background"
BATCH = "batch"
@dataclass(order=True)
class PrioritizedTask:
# Tự động so sánh dựa trên priority_score (đảo ngược để max-heap)
priority_score: float = field(compare=True, repr=False)
task_id: str = field(compare=False)
task_type: Priority = field(compare=False)
payload: Dict[str, Any] = field(compare=False)
created_at: float = field(compare=False, default_factory=time.time)
deadline: Optional[float] = field(compare=False, default=None)
retry_count: int = field(compare=False, default=0)
def __repr__(self):
return f"Task({self.task_id}, {self.task_type.value}, score={self.priority_score:.2f})"
class PriorityScheduler:
"""
Weighted Priority Queue với deadline awareness.
Priority Score = base_weight × deadline_factor × retry_multiplier
"""
def __init__(self, weights: Dict[str, float], deadline_boost: Dict[str, float]):
self.weights = weights
self.deadline_boost = deadline_boost
self._queue: List[PrioritizedTask] = []
self._task_map: Dict[str, PrioritizedTask] = {}
def _calculate_score(self, task: PrioritizedTask) -> float:
"""Tính priority score dựa trên multiple factors"""
# Base weight từ task type
base_weight = self.weights.get(task.task_type.value, 1.0)
# Deadline factor — tác vụ gần deadline được boost
deadline_factor = 1.0
if task.deadline:
time_remaining = task.deadline - time.time()
if time_remaining < 60: # < 1 phút
deadline_factor = self.deadline_boost["critical"]
elif time_remaining < 300: # < 5 phút
deadline_factor = self.deadline_boost["high"]
elif time_remaining > 3600: # > 1 giờ
deadline_factor = self.deadline_boost["low"]
# Retry multiplier — tác vụ đã fail nhiều lần được ưu tiên hơn
retry_multiplier = 1 + (task.retry_count * 0.2)
# Final score
score = base_weight * deadline_factor * retry_multiplier
return -score # Negative để heapq trở thành max-heap
def enqueue(self, task: PrioritizedTask) -> None:
"""Thêm task vào queue với priority calculated"""
task.priority_score = self._calculate_score(task)
heapq.heappush(self._queue, task)
self._task_map[task.task_id] = task
def dequeue(self) -> Optional[PrioritizedTask]:
"""Lấy task có priority cao nhất"""
if not self._queue:
return None
task = heapq.heappop(self._queue)
del self._task_map[task.task_id]
return task
def peek(self) -> Optional[PrioritizedTask]:
"""Xem task tiếp theo mà không remove"""
if not self._queue:
return None
return self._queue[0]
def update_task(self, task_id: str) -> bool:
"""Cập nhật priority khi task deadline thay đổi"""
if task_id not in self._task_map:
return False
# Remove và re-add với score mới
task = self._task_map[task_id]
self._queue.remove(task)
heapq.heapify(self._queue)
task.priority_score = self._calculate_score(task)
heapq.heappush(self._queue, task)
return True
def get_queue_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""Thống kê queue hiện tại"""
stats = {
"total_tasks": len(self._queue),
"by_priority": {},
"avg_score": 0,
}
for task in self._queue:
p_type = task.task_type.value
stats["by_priority"][p_type] = stats["by_priority"].get(p_type, 0) + 1
if self._queue:
scores = [abs(t.priority_score) for t in self._queue]
stats["avg_score"] = sum(scores) / len(scores)
return stats
Tích Hợp HolySheep AI Vào CrewAI
core/cost_optimizer.py
import os
from typing import List, Dict, Any
from crewai import Agent, Task, Crew
from langchain_openai import ChatOpenAI
⚠️ LUÔN LUÔN sử dụng HolySheep AI endpoint
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
class HolySheepLLMFactory:
"""Factory tạo LLM instances kết nối HolySheep AI"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@staticmethod
def create_llm(
model_name: str,
api_key: str = None,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> ChatOpenAI:
"""
Tạo LLM instance kết nối HolySheep.
Args:
model_name: Tên model (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, deepseek-v3.2, gemini-2.5-flash)
api_key: HolySheep API key — lấy từ https://www.holysheep.ai/register
temperature: Độ random của output
max_tokens: Số token tối đa trong response
"""
if api_key is None:
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
return ChatOpenAI(
model=model_name,
openai_api_base=HolySheepLLMFactory.BASE_URL,
openai_api_key=api_key,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
)
class CostOptimizer:
"""
Tối ưu chi phí bằng cách chọn model phù hợp cho từng priority.
Ví dụ thực tế với giá 2026:
- GPT-4.1: $8/MTok → Chỉ cho tác vụ URGENT
- Claude Sonnet 4.5: $15/MTok → Tác vụ IMPORTANT
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok → Tác vụ BACKGROUND (tiết kiệm 95%!)
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok → Tác vụ BATCH
"""
MODEL_MAPPING = {
"urgent": "gpt-4.1",
"important": "claude-sonnet-4.5",
"background": "deepseek-v3.2",
"batch": "gemini-2.5-flash",
}
ESTIMATED_COST_PER_1K_TOKENS = {
"urgent": 0.008, # $8/MTok
"important": 0.015, # $15/MTok
"background": 0.00042, # $0.42/MTok ← Rẻ nhất!
"batch": 0.0025, # $2.50/MTok
}
@classmethod
def select_model(cls, priority: str) -> str:
"""Chọn model tối ưu chi phí theo priority"""
return cls.MODEL_MAPPING.get(priority, "deepseek-v3.2")
@classmethod
def estimate_cost(cls, priority: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""
Ước tính chi phí cho một tác vụ.
Ví dụ: Tác vụ background với 1000 input + 500 output tokens
Chi phí = (1000 + 500) × $0.00042 = $0.63
So với GPT-4.1: $12 → Tiết kiệm 95%!
"""
total_tokens = input_tokens + output_tokens
cost_per_token = cls.ESTIMATED_COST_PER_1K_TOKENS.get(priority, 0.00042)
return (total_tokens / 1000) * cost_per_token
CrewAI Agent Với Priority-Aware Configuration
agents/priority_agents.py
import os
from crewai import Agent, Task, Crew
from core.cost_optimizer import HolySheepLLMFactory, CostOptimizer
class PriorityAwareCrewFactory:
"""
Factory tạo Crew với agents được cấu hình theo priority.
Mỗi agent dùng model phù hợp để tối ưu chi phí.
"""
@staticmethod
def create_urgent_crew(api_key: str = None) -> Crew:
"""Crew xử lý tác vụ khẩn cấp — dùng GPT-4.1 cho tốc độ"""
llm = HolySheepLLMFactory.create_llm(
model_name="gpt-4.1",
api_key=api_key,
temperature=0.3, # Low temperature cho consistency
max_tokens=1024,
)
urgent_agent = Agent(
role="Urgent Task Handler",
goal="Xử lý ngay lập tức các tác vụ khẩn cấp với độ chính xác cao",
backstory="Bạn là agent chuyên xử lý các tác vụ time-critical. "
"Mỗi giây trễ đều ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.",
llm=llm,
verbose=True,
)
return Crew(
agents=[urgent_agent],
tasks=[],
process="hierarchical",
)
@staticmethod
def create_background_crew(api_key: str = None) -> Crew:
"""Crew xử lý nền — dùng DeepSeek V3.2 để tiết kiệm 95% chi phí"""
llm = HolySheepLLMFactory.create_llm(
model_name="deepseek-v3.2",
api_key=api_key,
temperature=0.7,
max_tokens=4096, # DeepSeek hỗ trợ context dài
)
bg_agent = Agent(
role="Background Analyst",
goal="Phân tích dữ liệu hiệu quả với chi phí tối thiểu",
backstory="Bạn là agent phân tích chuyên xử lý các tác vụ batch. "
"Ưu tiên tối ưu chi phí và throughput.",
llm=llm,
verbose=False,
)
return Crew(
agents=[bg_agent],
tasks=[],
process="sequential",
)
Main Orchestrator — Kết Hợp Tất Cả
main.py
import os
import asyncio
import time
from typing import Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from core.scheduler import PriorityScheduler, Priority, PrioritizedTask
from core.cost_optimizer import CostOptimizer, HolySheepLLMFactory
from agents.priority_agents import PriorityAwareCrewFactory
@dataclass
class TaskResult:
task_id: str
success: bool
result: Any
latency_ms: float
cost_usd: float
class TaskOrchestrator:
"""
Orchestrator chính điều phối task theo priority.
Kết hợp scheduler + cost optimizer + CrewAI agents.
"""
def __init__(self, api_key: str = None):
self.api_key = api_key or os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Initialize scheduler với weights
from config.models import PRIORITY_WEIGHTS, DEADLINE_BOOST
self.scheduler = PriorityScheduler(PRIORITY_WEIGHTS, DEADLINE_BOOST)
# Pre-warm crews theo priority
self.crews = {
"urgent": PriorityAwareCrewFactory.create_urgent_crew(self.api_key),
"important": PriorityAwareCrewFactory.create_important_crew(self.api_key),
"background": PriorityAwareCrewFactory.create_background_crew(self.api_key),
"batch": PriorityAwareCrewFactory.create_batch_crew(self.api_key),
}
# Metrics tracking
self.metrics = {
"total_processed": 0,
"total_cost_usd": 0.0,
"avg_latency_ms": 0,
"by_priority": {},
}
def submit_task(
self,
task_id: str,
task_type: Priority,
payload: Dict[str, Any],
deadline_seconds: float = None
) -> None:
"""Submit task vào scheduler với priority được chỉ định"""
deadline = time.time() + deadline_seconds if deadline_seconds else None
task = PrioritizedTask(
priority_score=0, # Sẽ được calculate
task_id=task_id,
task_type=task_type,
payload=payload,
deadline=deadline,
)
self.scheduler.enqueue(task)
print(f"✓ Task {task_id} submitted with priority {task_type.value}")
async def process_next(self) -> TaskResult:
"""Lấy và xử lý task có priority cao nhất"""
task = self.scheduler.dequeue()
if not task:
return None
start_time = time.time()
try:
# Chọn crew phù hợp với priority
crew = self.crews[task.task_type.value]
# Tạo task cho crew
task_obj = Task(
description=f"Xử lý: {task.payload.get('description', 'No description')}",
agent=crew.agents[0],
expected_output=task.payload.get("expected_output", "Kết quả xử lý"),
)
crew.tasks = [task_obj]
# Kickoff crew — đo latency thực tế
result = crew.kickoff()
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# Ước tính chi phí
estimated_tokens = task.payload.get("estimated_tokens", 1000)
cost = CostOptimizer.estimate_cost(
task.task_type.value,
input_tokens=estimated_tokens,
output_tokens=int(estimated_tokens * 0.3)
)
# Update metrics
self._update_metrics(task.task_type.value, latency_ms, cost)
return TaskResult(
task_id=task.task_id,
success=True,
result=result,
latency_ms=latency_ms,
cost_usd=cost,
)
except Exception as e:
return TaskResult(
task_id=task.task_id,
success=False,
result=str(e),
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
cost_usd=0,
)
def _update_metrics(self, priority: str, latency_ms: float, cost: float):
"""Cập nhật metrics sau mỗi task"""
self.metrics["total_processed"] += 1
self.metrics["total_cost_usd"] += cost
if priority not in self.metrics["by_priority"]:
self.metrics["by_priority"][priority] = {
"count": 0,
"total_latency": 0,
"total_cost": 0,
}
p_metrics = self.metrics["by_priority"][priority]
p_metrics["count"] += 1
p_metrics["total_latency"] += latency_ms
p_metrics["total_cost"] += cost
# Recalculate avg
total = self.metrics["total_processed"]
self.metrics["avg_latency_ms"] = sum(
m["total_latency"] for m in self.metrics["by_priority"].values()
) / total if total > 0 else 0
def get_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""Generate báo cáo chi phí và hiệu suất"""
report = {
"total_tasks": self.metrics["total_processed"],
"total_cost_usd": round(self.metrics["total_cost_usd"], 4),
"avg_latency_ms": round(self.metrics["avg_latency_ms"], 2),
"breakdown_by_priority": {},
}
for priority, m in self.metrics["by_priority"].items():
if m["count"] > 0:
report["breakdown_by_priority"][priority] = {
"count": m["count"],
"avg_latency_ms": round(m["total_latency"] / m["count"], 2),
"total_cost_usd": round(m["total_cost"], 4),
"model": CostOptimizer.select_model(priority),
}
return report
Sử dụng
async def main():
orchestrator = TaskOrchestrator()
# Submit tasks với priority khác nhau
orchestrator.submit_task(
task_id="payment-001",
task_type=Priority.URGENT,
payload={"description": "Xác thực thanh toán", "estimated_tokens": 500},
deadline_seconds=30,
)
orchestrator.submit_task(
task_id="analysis-001",
task_type=Priority.BACKGROUND,
payload={"description": "Phân tích hành vi users", "estimated_tokens": 10000},
deadline_seconds=3600,
)
# Process all tasks
results = []
while True:
result = await orchestrator.process_next()
if not result:
break
results.append(result)
# Print report
print("\n" + "="*60)
print("BÁO CÁO SAU KHI CHUYỂN SANG HOLYSHEEP AI")
print("="*60)
report = orchestrator.get_report()
print(f"Tổng tác vụ: {report['total_tasks']}")
print(f"Tổng chi phí: ${report['total_cost_usd']}")
print(f"Latency TB: {report['avg_latency_ms']}ms")
print("\nChi tiết theo priority:")
for p, data in report["breakdown_by_priority"].items():
print(f" [{p.upper()}] Model: {data['model']}")
print(f" Tasks: {data['count']}, Latency: {data['avg_latency_ms']}ms")
print(f" Cost: ${data['total_cost_usd']}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Demo: So Sánh Chi Phí Thực Tế
demo_cost_comparison.py
from core.cost_optimizer import CostOptimizer
def demo_monthly_cost_saving():
"""
Demo so sánh chi phí hàng tháng giữa OpenAI và HolySheep AI.
Giả định: 100,000 tác vụ/tháng với phân bổ priority.
"""
print("="*70)
print("SO SÁNH CHI PHÍ HÀNG THÁNG: OPENAI VS HOLYSHEEP AI")
print("="*70)
# Phân bổ tác vụ điển hình của một startup TMĐT
task_distribution = {
"urgent": {"count": 5000, "avg_tokens": 800},
"important": {"count": 20000, "avg_tokens": 1200},
"background": {"count": 50000, "avg_tokens": 3000},
"batch": {"count": 25000, "avg_tokens": 5000},
}
# Giá OpenAI
OPENAI_PRICES = {
"urgent": 8.00, # GPT-4
"important": 15.00, # Claude
"background": 8.00, # GPT-4
"batch": 8.00,
}
# Giá HolySheep AI (tỷ giá ¥1=$1, tiết kiệm 85%+)
HOLYSHEEP_PRICES = {
"urgent": 8.00, # GPT-4.1
"important": 15.00, # Claude Sonnet 4.5
"background": 0.42, # DeepSeek V3.2 ← Rẻ nhất!
"batch": 2.50, # Gemini 2.5 Flash
}
total_openai = 0
total_holysheep = 0
print(f"\n{'Priority':<12} {'Số tác vụ':<12} {'Tokens/TK':<12} {'OpenAI':<15} {'HolySheep':<15} {'Tiết kiệm':<10}")
print("-"*70)
for priority, data in task_distribution.items():
count = data["count"]
tokens = data["avg_tokens"]
# Tính chi phí (input + output)
total_tokens_per_task = tokens * 1.3
openai_cost = (total_tokens_per_task / 1_000_000) * OPENAI_PRICES[priority] * count
holysheep_cost = (total_tokens_per_task / 1_000_000) * HOLYSHEEP_PRICES[priority] * count
savings = openai_cost - holysheep_cost
savings_pct = (savings / openai_cost * 100) if openai_cost > 0 else 0
total_openai += openai_cost
total_holysheep += holysheep_cost
print(f"{priority:<12} {count:<12,} {tokens:<12,} ${openai_cost:<14,.2f} ${holysheep_cost:<14,.2f} {savings_pct:.1f}%")
print("-"*70)
total_savings = total_openai - total_holysheep
total_savings_pct = (total_savings / total_openai * 100)
print(f"\n{'TỔNG CỘNG':<38} ${total_openai:<14,.2f} ${total_holysheep:<14,.2f}")
print(f"\n🎉 TIẾT KIỆM HÀNG THÁNG: ${total_savings:,.2f} ({total_savings_pct:.1f}%)")
print("\n📊 Với HolySheep AI, startup có thể:")
print(" • Mở rộng x5 quy mô với cùng ngân sách")
print(" • Giảm 50%+ latency nhờ endpoint <50ms")
print(" • Thanh toán qua WeChat/Alipay tiện lợi")
return {
"openai_cost": total_openai,
"holysheep_cost": total_holysheep,
"savings": total_savings,
"savings_pct": total_savings_pct,
}
if __name__ == "__main__":
demo_monthly_cost_saving()
Lỗi Thường Gặp Và Cách Khắc Phục
1. Lỗi Authentication - API Key Không Hợp Lệ
Mô tả lỗi: Khi gọi API HolySheep, nhận được response 401 Unauthorized hoặc Invalid API key.
❌ SAI: Hardcode key trực tiếp trong code
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
openai_api_base="https://api.holysheep.ai/v1",
openai_api_key="sk-abc123...", # ⚠️ KHÔNG BAO GIỜ làm thế này!
)
✅ ĐÚNG: Sử dụng biến môi trường hoặc secrets manager
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # Load .env file
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
openai_api_base="https://api.holysheep.ai/v1",
openai_api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"), # Lấy từ env
)
Hoặc sử dụng AWS Secrets Manager / HashiCorp Vault
from botocore.exceptions import ClientError
secret = get_secret("holysheep-api-key")
llm = ChatOpenAI(openai_api_key=secret)
2. Lỗi Rate Limit - Quá Nhiều Request
Mô tả lỗi: Nhận được 429 Too Many Requests khi xử lý số lượng lớn task đồng thời.
❌ SAI: Gửi request không kiểm soát
for task in tasks:
result = crew.kickoff_async() # ⚠️ Có thể trigger rate limit
✅ ĐÚNG: Implement exponential backoff và rate limiter
import asyncio
import time
from typing import List
from functools import wraps
class RateLimiter:
def __init__(self, max_requests_per_second: int = 10):
self.max_rps = max_requests_per_second
self.last_request_time = 0
self.min_interval = 1.0 / max_requests_per_second
self._lock = asyncio.Lock()
async def acquire(self):
"""Chờ đến khi được phép gửi request"""
async with self._lock:
now = time.time()
elapsed = now - self.last_request_time
if elapsed < self.min_interval:
await asyncio.sleep(self.min_interval - elapsed)
self.last_request_time = time.time()
async def execute_with_retry(self, func, max_retries: int = 3):
"""Execute function với exponential backoff"""
for attempt in range(max_retries):
try:
await self.acquire()
return await func()
except Exception as e:
if "429" in str(e) and attempt < max_retries - 1:
wait_time = (2 ** attempt) * 1.0 # Exponential backoff
print(f"Rate limited, retrying in {wait_time}s...")
await asyncio.sleep(wait_time