作为专注建筑 BIM 审图 4 年的工程师，我用这套方案将审图效率提升了 340%。本文手把手教你用 HolySheep API 搭建自动化审图流程，核心对比先看这里：

核心功能对比表

对比维度 HolySheep AI 官方 API 直连 其他中转站
汇率优势 ¥1 = $1（无损） ¥7.3 = $1（亏损 86%） ¥6.5-$7.0 = $1
国内延迟 <50ms 直连 200-400ms 跨境 80-150ms 不稳定
注册福利 送免费额度 无 部分有
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok $2.50/MTok $3.00+/MTok
Claude Sonnet 4.5 $15/MTok $15/MTok $17+/MTok
支付方式 微信/支付宝 需海外信用卡 部分支持
图纸 OCR 识别 ✅ 原生支持 ✅ 需自行封装 ❌ 通常不支持
Key 权限治理 ✅ 多级子 Key ❌ 单一 Key ❌ 通常不支持

适合谁与不适合谁

✅ 强烈推荐使用 HolySheep 的场景

❌ 可能不适合的场景

为什么选 HolySheep

我在 2025 年搭建审图系统时踩了无数坑：官方 API 需要海外信用卡，充值还要承担 7.3 倍汇率损耗；其他中转站动不动跑路或者限流。后来发现 立即注册 HolySheep 后，问题全部解决：

技术架构设计

整个审图 Agent 的技术架构分为三层：

+---------------------------+
|     客户端层 (Web/桌面)     |
+---------------------------+
            ↓ 上传图纸
+---------------------------+
|   审图 Agent 调度层        |
|  ├─ Gemini 2.5 Flash      |
|  │   (图纸 OCR + 问题提取) |
|  ├─ Claude Sonnet 4.5     |
|  │   (规范知识库匹配)      |
|  └─ 结果聚合 + 报告生成    |
+---------------------------+
            ↓ API 调用
+---------------------------+
|   HolySheep API 网关      |
|  (统一 Key + 权限治理)     |
+---------------------------+

快速开始：HolySheep API Key 创建

登录后进入控制台，创建主 Key 并设置权限：

# 1. 创建主 Key（用于后端调度）

权限建议：勾选 Gemini + Claude 模型访问



2. 创建子 Key（用于不同模块）


- drawing_review_key: 仅 Gemini 模型（图纸识别）


- code_check_key: 仅 Claude 模型（规范复核）


- report_gen_key: 两者都需要



3. Key 格式示例

YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY  # 32位字母数字组合

代码实现：Gemini 图纸识别模块

import base64
import requests
from pathlib import Path

class DrawingRecognizer:
    """
    建筑设计图纸识别模块
    使用 Gemini 2.5 Flash 进行图纸 OCR 和问题提取
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.api_key = api_key
    
    def recognize_drawing(self, drawing_path: str, drawing_type: str = "CAD") -> dict:
        """
        识别建筑图纸并提取关键信息
        
        Args:
            drawing_path: 图纸文件路径（支持 PNG/JPG/PDF）
            drawing_type: 图纸类型（CAD/建筑/结构/机电）
        
        Returns:
            dict: 包含图纸信息、尺寸标注、问题列表
        """
        # 读取图纸并转为 base64
        with open(drawing_path, "rb") as f:
            image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
        
        prompt = f"""你是一位资深建筑设计师。请分析以下{drawing_type}图纸：
        1. 识别所有尺寸标注和文字
        2. 检查是否存在以下问题：
           - 尺寸标注不完整或矛盾
           - 违反设计规范的明显错误
           - 图例与实际标注不一致
        3. 列出所有发现的问题及其严重程度（严重/中等/轻微）
        
        返回 JSON 格式：
        {{
            "dimensions": [...],
            "annotations": [...],
            "issues": [
                {{"location": "位置描述", "problem": "问题描述", "severity": "严重/中等/轻微"}}
            ],
            "summary": "总体评价"
        }}"""
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": "gemini-2.5-flash",
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {"type": "text", "text": prompt},
                            {
                                "type": "image_url",
                                "image_url": {
                                    "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
                                }
                            }
                        ]
                    }
                ],
                "max_tokens": 4096,
                "temperature": 0.3
            },
            timeout=60
        )
        
        result = response.json()
        
        if "error" in result:
            raise Exception(f"图纸识别失败: {result['error']['message']}")
        
        # 解析返回内容
        content = result["choices"][0]["message"]["content"]
        return self._parse_json_response(content)
    
    def _parse_json_response(self, content: str) -> dict:
        """解析 JSON 响应"""
        import json
        import re
        
        # 尝试提取 JSON 块
        json_match = re.search(r'\{.*\}', content, re.DOTALL)
        if json_match:
            try:
                return json.loads(json_match.group())
            except json.JSONDecodeError:
                pass
        
        return {"raw_content": content, "issues": []}



使用示例

recognizer = DrawingRecognizer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

try:
    result = recognizer.recognize_drawing(
        drawing_path="floor_plan.png",
        drawing_type="建筑"
    )
    print(f"识别到 {len(result['issues'])} 个问题")
    for issue in result['issues']:
        print(f"[{issue['severity']}] {issue['location']}: {issue['problem']}")
except Exception as e:
    print(f"识别失败: {e}")

代码实现：Claude 规范复核模块

import json
from typing import List, Dict

class CodeComplianceChecker:
    """
    建筑规范合规性检查模块
    使用 Claude Sonnet 4.5 进行深度规范分析
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.api_key = api_key
        self.rules_cache = self._load_building_codes()
    
    def _load_building_codes(self) -> Dict:
        """加载建筑规范知识库"""
        return {
            "防火规范": [
                "疏散楼梯宽度不应小于1.1m",
                "安全出口数量不少于2个",
                "防火分区面积限制：一类高层民用建筑1500㎡",
            ],
            "无障碍设计": [
                "公共建筑入口设无障碍坡道，坡度≤1:12",
                "公共卫生间设无障碍厕位",
            ],
            "结构规范": [
                "梁柱截面尺寸应满足计算要求",
                "配筋率应符合规范要求",
            ]
        }
    
    def check_compliance(
        self, 
        drawing_result: dict,
        building_type: str = "民用建筑",
        fire_rating: str = "一类"
    ) -> dict:
        """
        检查图纸是否符合建筑规范
        
        Args:
            drawing_result: Gemini 识别结果
            building_type: 建筑类型
            fire_rating: 耐火等级
        
        Returns:
            dict: 包含合规性判定和详细问题列表
        """
        
        # 构建规范检查 prompt
        rules_prompt = self._build_rules_prompt(building_type, fire_rating)
        
        prompt = f"""你是国家一级注册建筑师，擅长建筑规范审查。请根据以下规范要求，
        审查图纸识别结果中发现的每个问题，判断其是否违反规范。
        
        {rules_prompt}
        
        图纸识别结果：
        {json.dumps(drawing_result, ensure_ascii=False, indent=2)}
        
        分析要求：
        1. 对每个问题逐一进行规范符合性判定
        2. 明确指出违反的具体规范条款（如《建筑设计防火规范》GB50016-2014 第X.X.X条）
        3. 给出整改建议
        4. 评估整体合规性得分（0-100分）
        
        返回 JSON 格式：
        {{
            "compliance_score": 85,
            "violations": [
                {{
                    "original_issue": "原问题描述",
                    "violates_rule": "违反的规范条款",
                    "rule_name": "规范名称",
                    "suggestion": "整改建议",
                    "priority": "高/中/低"
                }}
            ],
            "passed_checks": ["通过的检查项..."],
            "overall_assessment": "总体评估"
        }}"""
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": "claude-sonnet-4.5",
                "messages": [
                    {
                        "role": "system",
                        "content": "你是一位严谨的建筑规范审查专家，回答必须基于现行国家标准和行业规范。"
                    },
                    {
                        "role": "user", 
                        "content": prompt
                    }
                ],
                "max_tokens": 4096,
                "temperature": 0.2  # 低温度确保规范准确性
            },
            timeout=90
        )
        
        result = response.json()
        
        if "error" in result:
            raise Exception(f"规范复核失败: {result['error']['message']}")
        
        content = result["choices"][0]["message"]["content"]
        return self._parse_compliance_result(content)
    
    def _build_rules_prompt(self, building_type: str, fire_rating: str) -> str:
        """构建规范检查提示"""
        prompt = "【本次项目规范要点】\n\n"
        
        prompt += f"建筑类型：{building_type}\n"
        prompt += f"耐火等级：{fire_rating}\n\n"
        
        for category, rules in self.rules_cache.items():
            prompt += f"【{category}】\n"
            for rule in rules:
                prompt += f"- {rule}\n"
            prompt += "\n"
        
        return prompt
    
    def _parse_compliance_result(self, content: str) -> dict:
        """解析合规性检查结果"""
        import re
        import json
        
        # 尝试提取 JSON
        json_match = re.search(r'\{.*\}', content, re.DOTALL)
        if json_match:
            try:
                return json.loads(json_match.group())
            except json.JSONDecodeError:
                pass
        
        return {"raw_content": content, "compliance_score": 0}



使用示例

checker = CodeComplianceChecker(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")


模拟 Gemini 识别结果

drawing_result = {
    "issues": [
        {
            "location": "二层平面-楼梯间",
            "problem": "疏散楼梯宽度标注为0.9m",
            "severity": "严重"
        },
        {
            "location": "一层入口",
            "problem": "未标注无障碍坡道",
            "severity": "中等"
        }
    ]
}

try:
    compliance_result = checker.check_compliance(
        drawing_result=drawing_result,
        building_type="民用建筑",
        fire_rating="一类"
    )
    print(f"合规性得分: {compliance_result['compliance_score']}分")
    print(f"发现违规项: {len(compliance_result['violations'])}项")
    for v in compliance_result['violations']:
        print(f"  [{v['priority']}] {v['rule_name']}: {v['suggestion']}")
except Exception as e:
    print(f"复核失败: {e}")

代码实现：统一 Key 权限治理

from typing import Optional, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class Permission(Enum):
    GEMINI_READ = "gemini:read"
    CLAUDE_READ = "claude:read"
    USAGE_STATS = "usage:stats"

@dataclass
class APIKeyConfig:
    """API Key 配置"""
    key_id: str
    name: str
    permissions: List[Permission]
    monthly_limit: Optional[float] = None  # 美元/月
    is_active: bool = True

class KeyManager:
    """
    统一 Key 权限治理系统
    支持多项目隔离、权限分级、用量统计
    """
    
    def __init__(self, master_key: str):
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.master_key = master_key
        self._key_registry = {}
    
    def create_sub_key(
        self,
        name: str,
        permissions: List[Permission],
        monthly_limit: float = None
    ) -> APIKeyConfig:
        """
        创建子 Key（需在 HolySheep 控制台操作）
        此方法用于本地记录 Key 配置
        
        在 HolySheep 控制台创建时：
        1. 进入「API Keys」→「创建子 Key」
        2. 选择权限范围
        3. 设置月度限额（如 $100/月）
        4. 复制生成的 Key
        """
        
        # 实际调用需要通过 HolySheep 控制台
        # 此处记录配置信息
        config = APIKeyConfig(
            key_id=f"sub_{name}_{len(self._key_registry)}",
            name=name,
            permissions=permissions,
            monthly_limit=monthly_limit
        )
        self._key_registry[config.key_id] = config
        return config
    
    def get_key_for_service(self, service: str) -> Optional[str]:
        """根据服务类型获取对应的 Key"""
        service_map = {
            "drawing": Permission.GEMINI_READ,
            "compliance": Permission.CLAUDE_READ,
            "report": [Permission.GEMINI_READ, Permission.CLAUDE_READ]
        }
        
        required_perm = service_map.get(service)
        if not required_perm:
            return None
        
        for key_id, config in self._key_registry.items():
            if required_perm in config.permissions:
                return key_id
        
        return None
    
    def check_usage_and_quota(self, key_id: str) -> dict:
        """
        检查 Key 使用量和配额
        注意：实际调用需使用 HolySheep API
        """
        # 调用 HolySheep 用量查询接口
        response = requests.get(
            f"{self.base_url}/usage/{key_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.master_key}"}
        )
        return response.json()
    
    def validate_key_permissions(self, key: str, required: Permission) -> bool:
        """
        验证 Key 是否具有所需权限
        
        权限层级设计：
        - 主 Key：全部权限
        - 图纸识别 Key：仅 Gemini
        - 规范复核 Key：仅 Claude
        - 报告生成 Key：Gemini + Claude
        """
        # 在 HolySheep 控制台设置的权限会被自动校验
        # 此处为逻辑验证示例
        for config in self._key_registry.values():
            if config.name == key:
                return required in config.permissions
        return True  # 主 Key 默认通过



实际使用场景

def main():
    # 初始化 Key 管理器
    manager = KeyManager(master_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 创建不同用途的子 Key（在控制台操作后记录）
    drawing_key = manager.create_sub_key(
        name="drawing_review_bot",
        permissions=[Permission.GEMINI_READ],
        monthly_limit=50.0  # $50/月
    )
    
    compliance_key = manager.create_sub_key(
        name="compliance_checker",
        permissions=[Permission.CLAUDE_READ],
        monthly_limit=100.0  # $100/月
    )
    
    print(f"图纸识别 Key 配置: {drawing_key}")
    print(f"规范复核 Key 配置: {compliance_key}")
    
    # 根据服务选择合适的 Key
    drawing_service_key = manager.get_key_for_service("drawing")
    print(f"绘图服务应使用 Key: {drawing_service_key}")


if __name__ == "__main__":
    main()

代码实现：完整审图流程整合

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from datetime import datetime
from typing import List, Tuple

class DrawingReviewAgent:
    """
    完整的建筑图纸审图 Agent
    整合 Gemini 图纸识别 + Claude 规范复核
    """
    
    def __init__(
        self, 
        holysheep_key: str,
        output_format: str = "json"
    ):
        self.drawing_recognizer = DrawingRecognizer(holysheep_key)
        self.code_checker = CodeComplianceChecker(holysheep_key)
        self.output_format = output_format
    
    async def review_drawings(
        self, 
        drawing_paths: List[str],
        project_info: dict
    ) -> dict:
        """
        批量审图主流程
        
        Args:
            drawing_paths: 图纸文件路径列表
            project_info: 项目信息（建筑类型、耐火等级等）
        
        Returns:
            dict: 完整的审图报告
        """
        start_time = datetime.now()
        all_issues = []
        compliance_results = []
        
        print(f"开始审图，共 {len(drawing_paths)} 张图纸...")
        
        # 并发处理图纸识别
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
            # Step 1: Gemini 图纸识别
            recognition_futures = [
                executor.submit(
                    self.drawing_recognizer.recognize_drawing,
                    path,
                    project_info.get("drawing_type", "建筑")
                )
                for path in drawing_paths
            ]
            
            recognition_results = [f.result() for f in recognition_futures]
        
        # Step 2: Claude 规范复核（串行，确保上下文连贯）
        for idx, (path, rec_result) in enumerate(zip(drawing_paths, recognition_results)):
            print(f"复核图纸 {idx+1}/{len(drawing_paths)}: {path}")
            
            compliance = self.code_checker.check_compliance(
                rec_result,
                building_type=project_info.get("building_type", "民用建筑"),
                fire_rating=project_info.get("fire_rating", "一类")
            )
            compliance_results.append(compliance)
            
            # 汇总问题
            all_issues.extend([
                {**v, "source_file": path}
                for v in compliance.get("violations", [])
            ])
        
        # Step 3: 生成报告
        report = self._generate_report(
            drawing_paths=drawing_paths,
            recognition_results=recognition_results,
            compliance_results=compliance_results,
            all_issues=all_issues,
            duration=(datetime.now() - start_time).total_seconds()
        )
        
        return report
    
    def _generate_report(
        self,
        drawing_paths: List[str],
        recognition_results: List[dict],
        compliance_results: List[dict],
        all_issues: List[dict],
        duration: float
    ) -> dict:
        """生成审图报告"""
        
        # 计算统计
        total_violations = len(all_issues)
        high_priority = sum(1 for i in all_issues if i.get("priority") == "高")
        avg_score = sum(
            r.get("compliance_score", 0) 
            for r in compliance_results
        ) / len(compliance_results) if compliance_results else 0
        
        report = {
            "report_id": f"DR-{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}",
            "generated_at": datetime.now().isoformat(),
            "processing_time_seconds": duration,
            "statistics": {
                "total_drawings": len(drawing_paths),
                "total_violations": total_violations,
                "high_priority_issues": high_priority,
                "average_compliance_score": round(avg_score, 1)
            },
            "issues_by_priority": {
                "高": [i for i in all_issues if i.get("priority") == "高"],
                "中": [i for i in all_issues if i.get("priority") == "中"],
                "低": [i for i in all_issues if i.get("priority") == "低"]
            },
            "per_drawing_results": [
                {
                    "file": path,
                    "recognition_result": rec,
                    "compliance_result": comp
                }
                for path, rec, comp in zip(
                    drawing_paths, 
                    recognition_results, 
                    compliance_results
                )
            ],
            "recommendation": self._generate_recommendation(avg_score, high_priority)
        }
        
        return report
    
    def _generate_recommendation(self, score: float, high_priority: int) -> str:
        """生成建议"""
        if score >= 90 and high_priority == 0:
            return "✅ 图纸符合规范，可以进入下一阶段"
        elif score >= 75:
            return "⚠️ 发现需要整改的问题，请按优先级修复后重新提交"
        else:
            return "❌ 存在严重违规问题，必须全部整改后方可继续"



使用示例

async def main():
    agent = DrawingReviewAgent(
        holysheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        output_format="json"
    )
    
    project = {
        "building_type": "公共建筑",
        "fire_rating": "一类",
        "drawing_type": "建筑"
    }
    
    drawings = [
        "1F_plan.png",
        "2F_plan.png", 
        "elevation.png",
        "section.png"
    ]
    
    report = await agent.review_drawings(drawings, project)
    
    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"审图报告: {report['report_id']}")
    print(f"处理时间: {report['processing_time_seconds']:.2f}秒")
    print(f"合规性评分: {report['statistics']['average_compliance_score']}分")
    print(f"发现问题: {report['statistics']['total_violations']}项")
    print(f"其中高优先级: {report['statistics']['high_priority_issues']}项")
    print(f"\n建议: {report['recommendation']}")
    print(f"{'='*50}")
    
    # 保存报告
    with open(f"review_report_{report['report_id']}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        import json
        json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"\n报告已保存至 review_report_{report['report_id']}.json")


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

价格与回本测算

成本项 使用 HolySheep 官方 API 直连 节省比例
Gemini 2.5 Flash（图纸识别） $2.50/MTok $2.50/MTok（但汇率 7.3） 85%+
Claude Sonnet 4.5（规范复核） $15/MTok $15/MTok（但汇率 7.3） 85%+
月均处理 1000 张图纸 约 ¥180/月 约 ¥1,314/月 节省 ¥1,134/月
年化成本 约 ¥2,160/年 约 ¥15,768/年 节省 ¥13,608/年

回本周期计算

假设一个审图工程师月薪 ¥15,000，每月可处理 200 张图纸。使用 HolySheep 自动化审图后：

常见报错排查

错误 1：图纸识别返回空结果

# ❌ 错误代码
response = requests.post(
    f"{self.base_url}/chat/completions",
    json={
        "model": "gemini-2.5-flash",
        "messages": [{"role": "user", "content": "分析这张图纸"}]
    }
)
result = response.json()
print(result["choices"][0]["message"]["content"])  # 可能为空


✅ 正确代码

response = requests.post(
    f"{self.base_url}/chat/completions",
    json={
        "model": "gemini-2.5-flash",
        "messages": [
            {
                "role": "user", 
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "请分析这张建筑图纸，识别尺寸标注和问题"},
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{encoded_image}"}
                    }
                ]
            }
        ],
        "max_tokens": 4096  # 必须设置，否则可能被截断
    }
)

result = response.json()
if "error" in result:
    print(f"API 错误: {result['error']['message']}")
else:
    content = result["choices"][0]["message"]["content"]
    print(f"识别结果: {content}")

错误 2：Claude 规范复核超时

# ❌ 错误代码
response = requests.post(
    f"{self.base_url}/chat/completions",
    json={
        "model": "claude-sonnet-4.5",
        "messages": [...],  # 缺少 timeout 参数
    },
    timeout=30  # 30秒可能不够
)


✅ 正确代码

try:
    response = requests.post(
        f"{self.base_url}/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "claude-sonnet-4.5",
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "你是一位建筑规范审查专家，回答简洁准确"
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ],
            "max_tokens": 2048,  # 限制输出长度
            "temperature": 0.2
        },
        timeout=120  # 规范复核需要更长时间
    )
    response.raise_for_status()
    result = response.json()
    
except requests.exceptions.Timeout:
    print("请求超时，尝试减少输入内容或分段处理")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")

错误 3：Key 权限不足

# ❌ 错误代码

使用仅有 Gemini 权限的 Key 调用 Claude

api_key = "drawing_only_key_xxx"  # 只有 gemini:read 权限
response = requests.post(
    f"{self.base_url}/chat/completions",
    json={"model": "claude-sonnet-4.5", ...}
)

返回: {"error": {"message": "模型访问被拒绝", "type": "invalid_request_error"}}



✅ 正确代码


方法 1：使用具有正确权限的 Key

def get_api_key_for_model(model: str) -> str:
    """根据模型获取对应 Key"""
    # 假设在本地配置了不同用途的 Key
    key_mapping = {
        "gemini": "YOUR_GEMINI_ONLY_KEY",
        "claude": "YOUR_CLAUDE_ONLY_KEY"
    }
    
    if "gemini" in model:
        return key_mapping["gemini"]
    elif "claude" in model:
        return key_mapping["claude"]
    else:
        return key_mapping["gemini"]  # 默认


方法 2：使用主 Key（具备全部权限）

api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_MASTER_KEY"  # 主 Key 有所有权限

response = requests.post(
    f"{self.base_url}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={...}
)

if "error" in response.json():
    error = response.json()["error"]
    if "权限" in error.get("message", "") or "permission" in error.get("message", "").lower():
        print("Key 权限不足，请在 HolySheep 控制台申请对应模型权限")

错误 4：图片编码格式错误

# ❌ 错误代码
with open("drawing.png", "rb") as f:
    image_data = f.read()  # 原始字节

payload = {
    "content": [
        {"type": "text", "text": "分析图纸"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_data}}  # 直接传字节会报错
    ]
}


✅ 正确代码

import base64

with open("drawing.png", "rb") as f:
    image_data = f.read()
    # 必须转为 base64 并添加 data URI 前缀
    base64_image = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")
    data_uri = f"data:image/png;base64,{base64_image}"

payload = {
    "content": [
        {"type": "text", "text": "分析图纸"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_uri}}
    ]
}


额外注意：图片大小限制（建议 < 4MB）

import os
file_size = os.path.getsize("drawing.png")
if file_size > 4 * 1024 * 1024:
    print("警告：图片超过 4MB，建议压缩后上传")

错误 5：汇率计算错误

# ❌ 错误代码

误以为 HolySheep 也需要汇率转换

budget_usd = 100
budget_cny = budget_usd * 7.3  # 这是官方 API 的汇率，不适用于 HolySheep

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