Trong thị trường crypto đầy biến động, việc triển khai market making bot qua API không còn là lựa chọn xa xỉ mà đã trở thành nhu cầu thiết yếu cho các sàn giao dịch và nhà đầu tư tổ chức. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn hoàn chỉnh quy trình API integration từ cấu hình websocket đến xử lý order book thời gian thực, đồng thời so sánh chi phí vận hành giữa các nhà cung cấp để bạn đưa ra quyết định tối ưu.

Tại sao cần API cho Market Making Bot?

Market making bot hoạt động dựa trên nguyên lý đặt lệnh mua/bán liên tục quanh giá thị trường để thu hồi spread. Để thực hiện điều này với độ trễ dưới 100ms, bạn cần kết nối trực tiếp qua API thay vì giao diện web. Các tác vụ then chốt bao gồm:

So sánh HolySheep AI vs Official API vs Đối thủ

Tiêu chí HolySheep AI Official Exchange API Binance Connors Coinbase Advanced
Giá tham chiếu $8-15/MTok $25-50/MTok $12-20/MTok $30-60/MTok
Độ trễ trung bình <50ms 80-150ms 60-120ms 100-200ms
Phương thức thanh toán WeChat/Alipay/USD Chỉ USD USD wire USD bank
Tỷ giá quy đổi ¥1 = $1 Không hỗ trợ CNY Không hỗ trợ CNY Không hỗ trợ CNY
Độ phủ mô hình GPT-4.1, Claude 4.5, Gemini 2.5, DeepSeek V3.2 Tuỳ sàn Mixed models Proprietary only
Tín dụng miễn phí Có khi đăng ký Không Không $10 trial
API endpoint api.holysheep.ai api.exchange.com api.binance.com api.coinbase.com

Phù hợp và không phù hợp với ai

✅ Nên sử dụng HolySheep AI khi:

❌ Không phù hợp khi:

Triển khai Market Making Bot - Code thực chiến

Bước 1: Kết nối WebSocket Real-time

Đầu tiên, bạn cần thiết lập kết nối WebSocket để nhận dữ liệu order book. Dưới đây là code Python hoàn chỉnh sử dụng HolySheep AI cho việc xử lý logic phân tích:

#!/usr/bin/env python3
"""
Market Making Bot - WebSocket Connection & Order Book Handler
Base URL: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import asyncio
import json
import websockets
import hmac
import hashlib
import time
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from collections import defaultdict


=== HOLYSHEEP AI CONFIGURATION ===

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

@dataclass
class OrderBookEntry:
    price: float
    quantity: float
    orders: int = 1

@dataclass
class OrderBook:
    bids: List[OrderBookEntry] = field(default_factory=list)
    asks: List[OrderBookEntry] = field(default_factory=list)
    symbol: str = ""
    timestamp: int = 0
    
    @property
    def best_bid(self) -> Optional[float]:
        return self.bids[0].price if self.bids else None
    
    @property
    def best_ask(self) -> Optional[float]:
        return self.asks[0].price if self.asks else None
    
    @property
    def mid_price(self) -> Optional[float]:
        if self.best_bid and self.best_ask:
            return (self.best_bid + self.best_ask) / 2
        return None
    
    @property
    def spread(self) -> Optional[float]:
        if self.best_bid and self.best_ask:
            return (self.best_ask - self.best_bid) / self.mid_price
        return None

class MarketMakingBot:
    def __init__(
        self,
        symbol: str,
        api_key: str,
        api_secret: str,
        base_spread: float = 0.001,
        order_size: float = 0.001,
        api_base_url: str = HOLYSHEEP_BASE_URL
    ):
        self.symbol = symbol
        self.api_key = api_key
        self.api_secret = api_secret
        self.base_spread = base_spread
        self.order_size = order_size
        self.api_base_url = api_base_url
        
        self.order_book = OrderBook(symbol=symbol)
        self.active_orders: Dict[str, dict] = {}
        self.pnl_history: List[float] = []
        
        # HolySheep AI client for ML predictions
        self.ai_client = HolySheepAIClient(api_key)
        
    async def connect_websocket(self):
        """Kết nối WebSocket với exchange"""
        ws_url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{self.symbol.lower()}@depth20@100ms"
        
        print(f"[INFO] Connecting to WebSocket: {ws_url}")
        
        async with websockets.connect(ws_url) as ws:
            print(f"[SUCCESS] WebSocket connected for {self.symbol}")
            
            while True:
                try:
                    message = await asyncio.wait_for(ws.recv(), timeout=30)
                    data = json.loads(message)
                    
                    await self.process_order_book_update(data)
                    
                    # Quyết định market making sau mỗi 100ms
                    if time.time() % 0.1 < 0.01:
                        await self.execute_market_making_strategy()
                        
                except asyncio.TimeoutError:
                    print("[WARNING] No message received for 30 seconds")
                except Exception as e:
                    print(f"[ERROR] WebSocket error: {e}")
                    await asyncio.sleep(5)
                    
    async def process_order_book_update(self, data: dict):
        """Xử lý cập nhật order book"""
        bids = [
            OrderBookEntry(
                price=float(b[0]),
                quantity=float(b[1])
            )
            for b in data.get('bids', [])[:10]
        ]
        
        asks = [
            OrderBookEntry(
                price=float(a[0]),
                quantity=float(a[1])
            )
            for a in data.get('asks', [])[:10]
        ]
        
        self.order_book = OrderBook(
            bids=bids,
            asks=asks,
            symbol=self.symbol,
            timestamp=int(time.time() * 1000)
        )
        
        print(f"[DEBUG] OrderBook updated - Spread: {self.order_book.spread:.4%}")
        
    async def execute_market_making_strategy(self):
        """Chiến lược market making cơ bản"""
        if not self.order_book.mid_price:
            return
            
        mid = self.order_book.mid_price
        spread = self.base_spread
        
        # Tính toán giá đặt lệnh
        bid_price = round(mid * (1 - spread / 2), 2)
        ask_price = round(mid * (1 + spread / 2), 2)
        
        # Gọi HolySheep AI để tối ưu spread
        optimized_params = await self.ai_client.optimize_spread(
            symbol=self.symbol,
            volatility=self.calculate_volatility(),
            order_book_depth=self.get_depth_ratio()
        )
        
        if optimized_params:
            spread = optimized_params.get('suggested_spread', spread)
            bid_price = round(mid * (1 - spread / 2), 2)
            ask_price = round(mid * (1 + spread / 2), 2)
            
        # Huỷ lệnh cũ nếu giá đã thay đổi đáng kể
        await self.cancel_stale_orders()
        
        # Đặt lệnh mới
        await self.place_order(side='BUY', price=bid_price, quantity=self.order_size)
        await self.place_order(side='SELL', price=ask_price, quantity=self.order_size)
        
    def calculate_volatility(self) -> float:
        """Tính volatility dựa trên spread hiện tại"""
        return self.order_book.spread or 0.001
    
    def get_depth_ratio(self) -> float:
        """Tính tỷ lệ bid/ask depth"""
        bid_depth = sum(b.quantity for b in self.order_book.bids)
        ask_depth = sum(a.quantity for a in self.order_book.asks)
        
        if ask_depth > 0:
            return bid_depth / ask_depth
        return 1.0
        
    async def place_order(self, side: str, price: float, quantity: float) -> dict:
        """Đặt lệnh limit"""
        order_payload = {
            'symbol': self.symbol,
            'side': side,
            'type': 'LIMIT',
            'price': str(price),
            'quantity': str(quantity),
            'timeInForce': 'GTX',
            'timestamp': int(time.time() * 1000),
            'recvWindow': 5000
        }
        
        # Tạo signature
        query_string = '&'.join([f"{k}={v}" for k, v in order_payload.items()])
        signature = hmac.new(
            self.api_secret.encode('utf-8'),
            query_string.encode('utf-8'),
            hashlib.sha256
        ).hexdigest()
        
        order_payload['signature'] = signature
        
        # Gửi request
        headers = {'X-MBX-APIKEY': self.api_key}
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                'https://api.binance.com/api/v3/order',
                params=order_payload,
                headers=headers
            ) as resp:
                result = await resp.json()
                
                if 'orderId' in result:
                    self.active_orders[str(result['orderId'])] = result
                    print(f"[ORDER PLACED] {side} {quantity} @ {price} - ID: {result['orderId']}")
                else:
                    print(f"[ORDER FAILED] {result}")
                    
                return result
                
    async def cancel_stale_orders(self):
        """Huỷ lệnh cũ không còn trong spread"""
        for order_id, order in list(self.active_orders.items()):
            # Logic huỷ lệnh nếu giá thay đổi quá xa
            pass


=== HOLYSHEEP AI CLIENT ===

class HolySheepAIClient:
    """Client tích hợp HolySheep AI cho ML predictions"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
        
    async def optimize_spread(
        self,
        symbol: str,
        volatility: float,
        order_book_depth: float
    ) -> Optional[dict]:
        """
        Sử dụng AI để tối ưu spread parameters
        Gọi qua HolySheep API với chi phí cực thấp
        """
        payload = {
            "model": "deepseek-v3.2",  # Model rẻ nhất, phù hợp cho optimization
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": """Bạn là chuyên gia market making. 
                    Dựa trên thông số thị trường, hãy đề xuất spread tối ưu.
                    Trả về JSON: {"suggested_spread": 0.001-0.05, "confidence": 0.0-1.0}"""
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": f"""Symbol: {symbol}
                    Volatility: {volatility:.4f}
                    Bid/Ask Depth Ratio: {order_book_depth:.2f}
                    
                    Đề xuất spread tối ưu?"""
                }
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 150
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            start_time = time.time()
            
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                json=payload,
                headers=headers
            ) as resp:
                latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                
                if resp.status == 200:
                    result = await resp.json()
                    content = result['choices'][0]['message']['content']
                    
                    # Parse JSON response
                    import re
                    json_match = re.search(r'\{[^}]+\}', content)
                    if json_match:
                        return json.loads(json_match.group())
                        
                print(f"[AI ERROR] Status: {resp.status}")
                return None

async def main():
    # Khởi tạo bot với API credentials
    bot = MarketMakingBot(
        symbol="BTCUSDT",
        api_key="YOUR_BINANCE_API_KEY",
        api_secret="YOUR_BINANCE_API_SECRET",
        base_spread=0.002,  # 0.2% spread
        order_size=0.001   # 0.001 BTC
    )
    
    print("=== Market Making Bot Started ===")
    print(f"Symbol: {bot.symbol}")
    print(f"Target Spread: {bot.base_spread:.2%}")
    print(f"HolySheep AI Base URL: {bot.api_base_url}")
    
    # Chạy bot
    await bot.connect_websocket()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Bước 2: Xây dựng Order Book Aggregator

Code dưới đây xử lý aggregation order book từ nhiều sàn và tính toán arbitrage opportunities:

#!/usr/bin/env python3
"""
Order Book Aggregator - Đồng bộ dữ liệu từ nhiều sàn
Tích hợp HolySheep AI cho real-time analysis
"""
import asyncio
import aiohttp
import json
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import heapq

@dataclass
class ExchangeOrderBook:
    exchange: str
    bids: List[Tuple[float, float]]  # (price, quantity)
    asks: List[Tuple[float, float]]  # (price, quantity)
    timestamp: datetime
    
    @property
    def best_bid(self) -> Optional[float]:
        return self.bids[0][0] if self.bids else None
    
    @property
    def best_ask(self) -> Optional[float]:
        return self.asks[0][0] if self.asks else None
    
    @property
    def mid_price(self) -> Optional[float]:
        if self.best_bid and self.best_ask:
            return (self.best_bid + self.best_ask) / 2
        return None

class OrderBookAggregator:
    def __init__(self, holysheep_api_key: str):
        self.api_key = holysheep_api_key
        self.order_books: Dict[str, ExchangeOrderBook] = {}
        self.holysheep_base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.ai_client = HolySheepAIClient(holysheep_api_key)
        
        # Cấu hình WebSocket endpoints
        self.exchange_configs = {
            'binance': {
                'ws_url': 'wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@depth20@100ms',
                'rest_url': 'https://api.binance.com/api/v3/depth'
            },
            'okx': {
                'ws_url': 'wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public',
                'rest_url': 'https://www.okx.com/api/v5/market/books'
            },
            'bybit': {
                'ws_url': 'wss://stream.bybit.com/v5/public/spot',
                'rest_url': 'https://api.bybit.com/v5/market/orderbook'
            }
        }
        
    async def fetch_order_book(self, exchange: str, symbol: str = 'BTCUSDT') -> ExchangeOrderBook:
        """Lấy order book từ exchange"""
        config = self.exchange_configs.get(exchange)
        if not config:
            raise ValueError(f"Unknown exchange: {exchange}")
            
        params = {'symbol': symbol, 'limit': 20}
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(config['rest_url'], params=params) as resp:
                data = await resp.json()
                
                if exchange == 'binance':
                    bids = [(float(p), float(q)) for p, q in data.get('bids', [])[:10]]
                    asks = [(float(p), float(q)) for p, q in data.get('asks', [])[:10]]
                elif exchange == 'okx':
                    books = data.get('data', [{}])[0]
                    bids = [(float(b[0]), float(b[1])) for b in books.get('bids', [])[:10]]
                    asks = [(float(a[0]), float(a[1])) for a in books.get('asks', [])[:10]]
                elif exchange == 'bybit':
                    result = data.get('result', {})
                    bids = [(float(b[0]), float(b[1])) for b in result.get('b', [])[:10]]
                    asks = [(float(a[0]), float(a[1])) for a in result.get('a', [])[:10]]
                    
                return ExchangeOrderBook(
                    exchange=exchange,
                    bids=bids,
                    asks=asks,
                    timestamp=datetime.now()
                )
                
    async def find_arbitrage_opportunities(self) -> List[dict]:
        """Tìm cơ hội arbitrage giữa các sàn"""
        # Lấy order book từ tất cả sàn song song
        tasks = [
            self.fetch_order_book(exchange) 
            for exchange in self.exchange_configs.keys()
        ]
        
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        
        order_books = [r for r in results if isinstance(r, ExchangeOrderBook)]
        
        if len(order_books) < 2:
            return []
            
        opportunities = []
        
        # So sánh từng cặp sàn
        for i, book1 in enumerate(order_books):
            for book2 in order_books[i+1:]:
                # Arbitrage: Mua ở sàn thấp, bán ở sàn cao
                if book1.best_bid > book2.best_ask:
                    spread_pct = (book1.best_bid - book2.best_ask) / book2.best_ask * 100
                    
                    opportunity = {
                        'buy_exchange': book2.exchange,
                        'sell_exchange': book1.exchange,
                        'buy_price': book2.best_ask,
                        'sell_price': book1.best_bid,
                        'spread_pct': spread_pct,
                        'max_volume': min(
                            book2.asks[0][1] if book2.asks else 0,
                            book1.bids[0][1] if book1.bids else 0
                        ),
                        'estimated_profit': (book1.best_bid - book2.best_ask) * 0.001
                    }
                    
                    opportunities.append(opportunity)
                    
        # Sử dụng AI để phân tích
        if opportunities:
            analysis = await self.ai_client.analyze_arbitrage(opportunities)
            return analysis
            
        return opportunities
        
    async def run_arbitrage_scanner(self, interval: float = 1.0):
        """Chạy scanner định kỳ"""
        print("[INFO] Starting Arbitrage Scanner")
        
        while True:
            try:
                opportunities = await self.find_arbitrage_opportunities()
                
                if opportunities:
                    print(f"\n{'='*50}")
                    print(f"[ALERT] Found {len(opportunities)} opportunities!")
                    print(f"{'='*50}")
                    
                    for opp in sorted(opportunities, key=lambda x: x['spread_pct'], reverse=True)[:3]:
                        print(f"  Buy {opp['buy_exchange']} @ {opp['buy_price']}")
                        print(f"  Sell {opp['sell_exchange']} @ {opp['sell_price']}")
                        print(f"  Spread: {opp['spread_pct']:.3f}%")
                        print(f"  Max Volume: {opp['max_volume']:.4f}")
                        print("-" * 30)
                else:
                    print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] No opportunities found")
                    
                await asyncio.sleep(interval)
                
            except Exception as e:
                print(f"[ERROR] Scanner error: {e}")
                await asyncio.sleep(5)

class HolySheepAIClient:
    """Enhanced AI client cho arbitrage analysis"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        
    async def analyze_arbitrage(self, opportunities: List[dict]) -> List[dict]:
        """Sử dụng AI để phân tích và lọc opportunities"""
        
        prompt = f"""Phân tích các cơ hội arbitrage sau và đề xuất top 3:
        
        {json.dumps(opportunities, indent=2)}
        
        Trả về JSON array với các trường: 
        - index: thứ tự ưu tiên
        - confidence: độ tin cậy 0-1
        - risk_level: low/medium/high
        - recommendation: lý do chọn
        """
        
        payload = {
            "model": "deepseek-v3.2",
            "messages": [
                {
                    "role": "system", 
                    "content": "Bạn là chuyên gia phân tích arbitrage crypto. Đưa ra phân tích chính xác và khách quan."
                },
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 500
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        start = asyncio.get_event_loop().time()
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                json=payload,
                headers=headers
            ) as resp:
                latency = (asyncio.get_event_loop().time() - start) * 1000
                
                if resp.status == 200:
                    result = await resp.json()
                    content = result['choices'][0]['message']['content']
                    
                    print(f"[AI] Analysis latency: {latency:.1f}ms")
                    return opportunities  # Trả về opportunities gốc
                    
                print(f"[AI ERROR] Status: {resp.status}")
                return opportunities

async def main():
    aggregator = OrderBookAggregator(
        holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )
    
    # Chạy scanner với interval 2 giây
    await aggregator.run_arbitrage_scanner(interval=2.0)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Bước 3: Integration Test với HolySheep API

#!/usr/bin/env python3
"""
Integration Test - Kiểm tra kết nối HolySheep AI API
Sử dụng cho Market Making Bot development
"""
import asyncio
import aiohttp
import time
import json
from typing import Optional, Dict, Any


=== CẤU HÌNH API ===

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"  # LUÔN LUÔN dùng endpoint này

class HolySheepAPITester:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = BASE_URL
        
    async def test_connection(self) -> Dict[str, Any]:
        """Test kết nối API cơ bản"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(
                f"{self.base_url}/models",
                headers=headers
            ) as resp:
                return {
                    "status": resp.status,
                    "success": resp.status == 200,
                    "body": await resp.json() if resp.status == 200 else await resp.text()
                }
                
    async def test_chat_completion(
        self, 
        model: str = "deepseek-v3.2",
        message: str = "Hello, tính spread tối ưu cho BTC nếu volatility là 0.02"
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Test chat completion endpoint"""
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [
                {"role": "user", "content": message}
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 200
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        start_time = time.time()
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                json=payload,
                headers=headers
            ) as resp:
                latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                
                result = {
                    "status": resp.status,
                    "latency_ms": round(latency_ms, 2),
                    "success": resp.status == 200
                }
                
                if resp.status == 200:
                    data = await resp.json()
                    result["content"] = data['choices'][0]['message']['content']
                    result["model"] = data.get('model', 'unknown')
                    result["usage"] = data.get('usage', {})
                    
                    # Tính chi phí ước tính
                    tokens_used = data.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
                    result["estimated_cost"] = self.estimate_cost(model, tokens_used)
                    
                else:
                    result["error"] = await resp.text()
                    
                return result
                
    async def test_embedding(self) -> Dict[str, Any]:
        """Test embedding endpoint cho order book analysis"""
        
        payload = {
            "model": "text-embedding-3-small",
            "input": "BTC market depth analysis for market making"
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        start_time = time.time()
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/embeddings",
                json=payload,
                headers=headers
            ) as resp:
                latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                
                result = {
                    "status": resp.status,
                    "latency_ms": round(latency_ms, 2),
                    "success": resp.status == 200
                }
                
                if resp.status == 200:
                    data = await resp.json()
                    result["dimensions"] = len(data['data'][0]['embedding'])
                    result["token_usage"] = data.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
                else:
                    result["error"] = await resp.text()
                    
                return result
                
    async def benchmark_all_models(self) -> Dict[str, Any]:
        """Benchmark tất cả models để so sánh"""
        
        test_message = "Phân tích market sentiment cho BTC/ETH pair"
        
        models = [
            ("deepseek-v3.2", 0.42),   # Giá $/MTok
            ("gpt-4.1", 8.0),
            ("claude-sonnet-4.5", 15.0),
            ("gemini-2.5-flash", 2.50)
        ]
        
        results = {}
        
        for model, price_per_mtok in models:
            print(f"\nTesting {model}...")
            
            test_result = await self.test_chat_completion(model, test_message)
            
            results[model] = {
                "latency_ms": test_result.get("latency_ms"),
                "success": test_result.get("success"),
                "tokens_used": test_result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0),
                "price_per_mtok": price_per_mtok
            }
            
            if test_result.get("success"):
                cost = (test_result["usage"]["total_tokens"] / 1_000_000) * price_per_mtok
                results[model]["estimated_cost"] = f"${cost:.6f}"
                
                print(f"  ✓ Latency: {test_result['latency_ms']}ms")
                print(f"  ✓ Tokens: {test_result['usage']['total_tokens']}")
                print(f"  ✓ Cost: ${cost:.6f}")
            else:
                print(f"  ✗ Failed: {test_result.get('error', 'Unknown error')}")
                
        return results
        
    @staticmethod
    def estimate_cost(model: str, tokens: int) -> str:
        """Ước tính chi phí theo model"""
        
        prices = {
            "deepseek-v3.2": 0.42,
            "gpt-4.1": 8.0,
            "claude-sonnet-4.5": 15.0,
            "gemini-2.5-flash": 2.50
        }
        
        price = prices.get(model, 1.0)
        cost = (tokens / 1_000_000) * price
        
        return f"${cost:.6f}"
        
    async def run_full_test_suite(self) -> Dict[str, Any]:
        """Chạy toàn bộ test suite"""
        
        print("=" * 60)
        print("HOLYSHEEP AI API INTEGRATION TEST")
        print("=" * 60)
        print(f"Base URL: {self.base_url}")
        print(f"API Key: {self.api_key[:8]}...{self.api_key[-4:]}")
        print("=" * 60)
        
        results = {
            "connection_test": None,
            "chat_completion_test": None,
            "embedding_test": None,
            "model_benchmark": None
        }
        
        # 1. Connection Test
        print("\n[1/4] Testing API Connection...")
        results["connection_test"] = await self

Tài nguyên liên quan
Bài viết liên quan