从一张电费单说起：为什么你的 SaaS 需要多模型 Fallback
我去年做智慧园区能耗管理 SaaS 时，遇到一个灵魂拷问：电表 OCR 识别用 GPT-4.1 每百万 Token 要 $8，但用 Gemini 2.5 Flash 只需 $2.50，DeepSeek V3.2 更是低至 $0.42 —— 差了整整 19 倍。更坑的是，国内调用这些 API 还要承受 ¥7.3:$1 的官方汇率，实际成本直接翻 7 倍。
本文用一个真实的能耗 SaaS 架构，带你实战多模型 Fallback 方案，看完你就知道该怎么省钱了。
真实价格对比：每月 100 万 Token 费用差距算给你看
| 模型 | 官方价格/MTok | 官方汇率成本(¥) | HolySheep 汇率成本(¥) | 节省比例 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | ¥58.40 | ¥8.00 | 86.3% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | ¥109.50 | ¥15.00 | 86.3% |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | ¥18.25 | ¥2.50 | 86.3% |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | ¥3.07 | ¥0.42 | 86.3% |
以我们园区 SaaS 为例：每月处理电表图像识别 60 万 Token、政策摘要 30 万 Token、日志分析 10 万 Token，共 100 万 Token。
- 全用 Claude Sonnet 4.5（官方）：¥109.50/月
- 全用 Claude Sonnet 4.5（HolySheep）：¥15.00/月
- 混合方案（Gemini+DeepSeek）：¥2.92/月
- 实际节省：每月省 ¥106.58，年省 ¥1279
这就是 HolySheep AI 的核心价值：¥1=$1 无损汇率 + 国内直连 <50ms 延迟 + 主流模型全覆盖。
系统架构设计：三层 Fallback 的能耗 SaaS
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 智慧园区能耗 SaaS 架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 电表拍照 │ │ 政策文档 │ │ 设备日志 │ │
│ │ (OCR识别) │ │ (摘要提取) │ │ (异常分析) │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 模型路由层 (Model Router) │ │
│ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │
│ │ │Tier 1 │→ │Tier 2 │→ │Tier 3 │→ │Tier 4 │ │ │
│ │ │DeepSeek │ │Gemini │ │Kimi │ │Claude │ │ │
│ │ │V3.2 │ │2.5 Flash│ │ │ │Sonnet 4.5│ │ │
│ │ │$0.42/M │ │$2.50/M │ │$1.50/M │ │$15/M │ │ │
│ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ HolySheep API Gateway (¥1=$1) │ │
│ │ 国内直连 · 自动重试 · 流量控制 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘核心代码实现：Python 多模型 Fallback 客户端
#!/usr/bin/env python3
"""
智慧园区能耗 SaaS - 多模型 Fallback 客户端
对接 HolySheep API，¥1=$1 无损汇率，支持国内直连
"""
import json
import time
import logging
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
import httpx
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
HolySheep API 配置
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # 替换为你的 HolySheep Key
class ModelTier(Enum):
"""模型优先级层级"""
TIER_1_CHEAPEST = "deepseek-chat" # $0.42/MTok - 首选低成本
TIER_2_BALANCED = "gemini-2.0-flash" # $2.50/MTok - 平衡方案
TIER_3_CHINESE = "moonshot-v1-128k" # $1.50/MTok - 国产友好
TIER_4_PREMIUM = "claude-sonnet-4-20250514" # $15/MTok - 最终兜底
@dataclass
class FallbackConfig:
"""Fallback 配置"""
max_retries: int = 3
retry_delay: float = 1.0 # 秒
timeout: int = 30 # 秒
rate_limit_per_minute: int = 60
@dataclass
class ModelResponse:
"""模型响应封装"""
success: bool
content: Optional[str] = None
model_used: Optional[str] = None
tokens_used: int = 0
cost_yuan: float = 0.0
latency_ms: int = 0
error: Optional[str] = None
class EnergySaaSModelClient:
"""
能耗 SaaS 多模型 Fallback 客户端
特性：
- 自动根据任务类型选择最优模型
- 失败时自动降级到备选模型
- 精确计费（¥1=$1）
- 国内直连 <50ms
"""
def __init__(self, api_key: str, config: Optional[FallbackConfig] = None):
self.api_key = api_key
self.config = config or FallbackConfig()
self.client = httpx.Client(
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=self.config.timeout
)
# 任务类型到模型层级的映射
self.task_model_map = {
"ocr": [
ModelTier.TIER_2_BALANCED, # Gemini 图像理解强
ModelTier.TIER_4_PREMIUM, # Claude 最终兜底
],
"summary": [
ModelTier.TIER_3_CHINESE, # Kimi 中文理解好
ModelTier.TIER_2_BALANCED,
],
"analysis": [
ModelTier.TIER_1_CHEAPEST, # DeepSeek 性价比最高
ModelTier.TIER_2_BALANCED,
ModelTier.TIER_4_PREMIUM,
]
}
def _estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""估算成本（基于 HolySheep 官方定价）"""
price_map = {
"deepseek-chat": 0.42,
"gemini-2.0-flash": 2.50,
"moonshot-v1-128k": 1.50,
"claude-sonnet-4-20250514": 15.0,
}
return price_map.get(model, 1.0) * (input_tokens + output_tokens) / 1_000_000
def _call_model(self, model: str, messages: list, max_tokens: int = 2048) -> ModelResponse:
"""调用单个模型"""
start_time = time.time()
for attempt in range(self.config.max_retries):
try:
response = self.client.post(
"/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": 0.3
}
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
latency_ms = int((time.time() - start_time) * 1000)
return ModelResponse(
success=True,
content=data["choices"][0]["message"]["content"],
model_used=model,
tokens_used=data["usage"]["total_tokens"],
cost_yuan=self._estimate_cost(
model,
data["usage"]["prompt_tokens"],
data["usage"]["completion_tokens"]
),
latency_ms=latency_ms
)
else:
logger.warning(f"模型 {model} 请求失败: {response.status_code}")
except httpx.TimeoutException:
logger.warning(f"模型 {model} 超时，重试 {attempt + 1}/{self.config.max_retries}")
except Exception as e:
logger.error(f"模型 {model} 异常: {e}")
if attempt < self.config.max_retries - 1:
time.sleep(self.config.retry_delay * (attempt + 1))
return ModelResponse(
success=False,
error=f"All {self.config.max_retries} retries failed for model {model}"
)
def smart_call(self, task_type: str, messages: list, max_tokens: int = 2048) -> ModelResponse:
"""
智能调用：根据任务类型自动选择模型，失败时自动 Fallback
Args:
task_type: 任务类型 ("ocr", "summary", "analysis")
messages: 对话消息
max_tokens: 最大输出 Token
Returns:
ModelResponse: 包含响应内容、成本、延迟等信息
"""
model_tiers = self.task_model_map.get(task_type, self.task_model_map["analysis"])
for tier in model_tiers:
model = tier.value
logger.info(f"尝试调用模型: {model} (任务: {task_type})")
response = self._call_model(model, messages, max_tokens)
if response.success:
logger.info(
f"✓ 成功 | 模型: {response.model_used} | "
f"Token: {response.tokens_used} | 成本: ¥{response.cost_yuan:.4f} | "
f"延迟: {response.latency_ms}ms"
)
return response
logger.warning(f"✗ 模型 {model} 失败: {response.error}，尝试降级...")
# 所有模型都失败
return ModelResponse(
success=False,
error=f"All fallback models failed for task: {task_type}"
)
def close(self):
self.client.close()
使用示例
if __name__ == "__main__":
client = EnergySaaSModelClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
# 示例1: 电表 OCR 识别
ocr_result = client.smart_call("ocr", [
{"role": "user", "content": "请识别这张电表图片中的数值：表码 12345，倍率 100，当前示数 678.90"}
])
# 示例2: 政策摘要
summary_result = client.smart_call("summary", [
{"role": "user", "content": "请摘要以下政策文件：关于园区能耗管理的指导意见..."}
])
client.close()实战一：电表图像识别（Gemini OCR）
#!/usr/bin/env python3
"""
电表图像识别模块 - 使用 Gemini 2.5 Flash
适合：表盘拍照、示数提取、能耗数据录入
成本：$2.50/MTok（官方渠道 1/3）
"""
import base64
import httpx
from PIL import Image
import io
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def image_to_base64(image_path: str) -> str:
"""图片转 base64"""
with Image.open(image_path) as img:
# 压缩图片，减少 token 消耗
if max(img.size) > 1024:
img.thumbnail((1024, 1024))
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()
def recognize_meter_reading(image_path: str, meter_id: str, api_key: str) -> dict:
"""
识别电表读数
Returns:
{
"reading": 12345.67, # 当前示数
"multiplier": 100, # 电流互感器倍率
"consumption": 234.56, # 本次用电量
"confidence": 0.95 # 置信度
}
"""
# 图片编码
image_base64 = image_to_base64(image_path)
# 构建 prompt
system_prompt = """你是智慧园区能耗管理系统的电表识别专家。
请仔细分析电表图片，提取以下信息：
1. 当前示数（字轮/数码管读数）
2. 电流互感器倍率（如有标注）
3. 表号
注意：
- 只读数，不做任何计算
- 如果示数模糊，标注置信度
- 返回 JSON 格式"""
user_prompt = f"""请识别这张电表图片，表号: {meter_id}"""
# 调用 Gemini 2.5 Flash（图像理解能力强）
client = httpx.Client(timeout=30)
response = client.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={
"model": "gemini-2.0-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": user_prompt},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
}
}
]
}
],
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.1
}
)
client.close()
if response.status_code == 200:
result_text = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
# 解析 JSON 结果
import json
import re
# 提取 JSON
match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL)
if match:
return json.loads(match.group())
return {"error": "解析失败", "raw": result_text}
return {"error": f"API 错误: {response.status_code}"}
使用示例
if __name__ == "__main__":
# 模拟识别
print("电表识别结果:")
print({
"reading": 6789.45,
"multiplier": 100,
"meter_id": "EL-2026-001",
"confidence": 0.97
})
"""
成本分析（HolySheep）：
- 输入 Token: ~500 (含图片压缩后)
- 输出 Token: ~100
- 总成本: (500 + 100) / 1,000,000 × $2.50 = ¥0.0015/次
- 每天 1000 次表具录入: ¥1.5/天 = ¥45/月
"""实战二：政策文件摘要（Kimi 国产方案）
#!/usr/bin/env python3
"""
政策文件摘要模块 - 使用 Kimi (Moonshot)
适合：国家能耗政策、地方补贴通知、园区管理规定
成本：$1.50/MTok（国产友好，中文理解优秀）
"""
import httpx
from typing import List, Optional
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def summarize_policy_document(
document_text: str,
focus_areas: List[str] = None,
api_key: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
) -> dict:
"""
摘要政策文件，提取与能耗管理相关的关键信息
Args:
document_text: 政策文件全文
focus_areas: 重点关注领域，如 ["补贴", "能耗限额", "碳排放"]
Returns:
{
"title": "关于xxx的通知",
"summary": "核心内容摘要...",
"key_points": ["要点1", "要点2", ...],
"action_items": ["立即执行项", "待跟进项"],
"subsidy_info": "补贴金额/条件（如有）",
"deadline": "截止日期（如有）"
}
"""
focus_str = "、".join(focus_areas) if focus_areas else "能耗管理、碳排放、绿色低碳"
system_prompt = f"""你是智慧园区能耗管理政策分析专家。
你的任务是从政策文件中提取对园区管理者最有价值的信息。
重点关注领域：{focus_str}
请按以下 JSON 格式输出：
{
"title": "文件标题",
"summary": "200字以内的核心摘要",
"key_points": ["关键要点1", "关键要点2", "关键要点3"],
"action_items": ["需要立即执行的事项", "需要跟进的事项"],
"subsidy_info": "补贴或奖励信息（如无相关信息写'暂无'）",
"deadline": "重要截止日期（如无写'暂无'）",
"compliance_requirements": ["合规要求1", "合规要求2"]
}"""
client = httpx.Client(timeout=60)
response = client.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={
"model": "moonshot-v1-128k", # Kimi 模型，128K 上下文
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": document_text[:120000]} # 限制长度
],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.3
}
)
client.close()
if response.status_code == 200:
result_text = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
import json
import re
# 提取 JSON
match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL)
if match:
return json.loads(match.group())
return {"error": "解析失败", "raw": result_text}
return {"error": f"API 错误: {response.status_code}"}
def batch_summarize_policies(
policy_list: List[dict],
api_key: str
) -> List[dict]:
"""
批量摘要多个政策文件
policy_list: [{"title": "文件1", "content": "..."}, ...]
"""
results = []
for policy in policy_list:
print(f"正在处理: {policy.get('title', '未命名')}")
result = summarize_policy_document(
document_text=policy.get("content", ""),
focus_areas=["补贴", "能耗", "碳"],
api_key=api_key
)
result["source"] = policy.get("title", "未知来源")
results.append(result)
return results
使用示例
if __name__ == "__main__":
sample_policy = """
关于组织开展2026年度绿色制造示范单位申报工作的通知
一、申报条件
（一）依法注册登记，具有独立法人资格
（二）近三年内无较大及以上安全、环保、质量事故
（三）能耗指标达到行业先进水平
（四）建立能源管理体系并有效运行
二、支持政策
（一）获得国家级绿色工厂认定，给予一次性奖励50万元
（二）优先推荐申报中央预算内投资项目
（三）优先享受绿色信贷、环保电价等优惠政策
三、申报时间
请于2026年6月30日前提交申报材料
"""
result = summarize_policy_document(sample_policy)
print("政策摘要结果:")
print(result)
"""
成本分析（HolySheep）：
- 输入 Token: ~800
- 输出 Token: ~500
- 总成本: (800 + 500) / 1,000,000 × $1.50 = ¥0.00195/次
- 每月处理 200 份政策文件: ¥0.39/月
"""实战三：设备日志异常分析（DeepSeek 高性价比方案）
#!/usr/bin/env python3
"""
设备日志异常分析模块 - 使用 DeepSeek V3.2
适合：空调/照明/电梯等设备运行日志分析
成本：$0.42/MTok（行业最低价，适合高频调用）
"""
import httpx
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional
from collections import Counter
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class DeviceLogAnalyzer:
"""
设备日志异常检测
使用 DeepSeek V3.2 进行日志分析
- 支持批量日志分析
- 自动识别异常模式
- 提供维护建议
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.client = httpx.Client(
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=30
)
# 异常模式库
self.anomaly_patterns = {
"temperature_spike": {"threshold": 85, "unit": "℃"},
"power_surge": {"threshold": 1.2, "unit": "倍额定"},
"offline": {"min_duration": 300, "unit": "秒"}
}
def analyze_log_batch(
self,
device_id: str,
logs: List[Dict],
context: Optional[Dict] = None
) -> Dict:
"""
批量分析设备日志
Args:
device_id: 设备编号
logs: 日志列表 [{"timestamp": "...", "level": "INFO", "message": "..."}]
context: 额外上下文 {"device_type": "中央空调", "installed_date": "..."}
"""
# 日志统计
log_summary = {
"total": len(logs),
"errors": len([l for l in logs if l.get("level") == "ERROR"]),
"warnings": len([l for l in logs if l.get("level") == "WARN"]),
"info": len([l for l in logs if l.get("level") == "INFO"])
}
# 构造分析 prompt
log_text = "\n".join([
f"[{l.get('timestamp', '')}] [{l.get('level', '')}] {l.get('message', '')}"
for l in logs[-100:] # 最近100条
])
device_info = f"""
设备类型: {context.get('device_type', '未知')} (ID: {device_id})
安装日期: {context.get('installed_date', '未知')}
额定功率: {context.get('rated_power', '未知')} kW
当前位置: {context.get('location', '未知')}
"""
system_prompt = """你是一个智慧园区设备运维专家。
请分析设备日志，识别异常模式并给出维护建议。
分析维度：
1. 错误模式识别（重复错误、级联故障）
2. 性能异常（温度、功率、效率）
3. 预测性维护建议
4. 紧急程度评估（1-5级）
输出格式（JSON）：
{
"anomaly_detected": true/false,
"anomaly_types": ["类型1", "类型2"],
"severity": 1-5,
"diagnosis": "诊断说明",
"maintenance_suggestion": "维护建议",
"predicted_failure_risk": "高/中/低",
"estimated_downtime_prevented": "预计避免停机时间"
}"""
response = self.client.post(
"/chat/completions",
json={
"model": "deepseek-chat", # DeepSeek V3.2
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": device_info + "\n\n日志记录:\n" + log_text}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.2
}
)
if response.status_code == 200:
result_text = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
usage = response.json().get("usage", {})
import re, json
match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL)
analysis_result = json.loads(match.group()) if match else {"error": result_text}
# 合并结果
return {
"device_id": device_id,
"log_summary": log_summary,
"analysis": analysis_result,
"cost_info": {
"input_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
"output_tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
"estimated_cost_yuan": (usage.get("prompt_tokens", 0) +
usage.get("completion_tokens", 0)) / 1_000_000 * 0.42
}
}
return {"error": f"API 错误: {response.status_code}"}
使用示例
if __name__ == "__main__":
analyzer = DeviceLogAnalyzer("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
sample_logs = [
{"timestamp": "2026-05-27 08:00:00", "level": "INFO", "message": "设备启动正常"},
{"timestamp": "2026-05-27 08:15:00", "level": "WARN", "message": "出风口温度偏高: 32℃"},
{"timestamp": "2026-05-27 08:30:00", "level": "WARN", "message": "压缩机频率波动: 48-52Hz"},
{"timestamp": "2026-05-27 08:45:00", "level": "ERROR", "message": "冷媒压力异常: 2.8MPa (正常: 1.5-2.2MPa)"},
{"timestamp": "2026-05-27 09:00:00", "level": "ERROR", "message": "保护性停机"},
]
result = analyzer.analyze_log_batch(
device_id="HVAC-B1-001",
logs=sample_logs,
context={
"device_type": "中央空调",
"rated_power": 150,
"installed_date": "2024-06-15",
"location": "园区B栋地下室"
}
)
print("日志分析结果:")
print(result)
"""
成本分析（HolySheep）：
- 输入 Token: ~600
- 输出 Token: ~300
- 总成本: 900 / 1,000,000 × $0.42 = ¥0.000378/次
- 每天分析 500 台设备日志: ¥0.19/天 = ¥5.7/月
- 每月分析 15000 台设备: ¥5.7/月
对比官方渠道：
- 官方汇率 ¥7.3/$1: ¥41.61/月
- HolySheep ¥1/$1: ¥5.7/月
- 节省: ¥35.91/月 (86%)
"""实战四：完整的 Fallback 编排系统
#!/usr/bin/env python3
"""
完整的模型 Fallback 编排系统
支持自动降级、重试、熔断、成本控制
"""
import time
import logging
from typing import Callable, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import httpx
logger = logging.getLogger(__name__)
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class FallbackStrategy(Enum):
"""Fallback 策略"""
COST_FIRST = "cost_first" # 成本优先
QUALITY_FIRST = "quality_first" # 质量优先
BALANCED = "balanced" # 平衡策略
SPEED_FIRST = "speed_first" # 速度优先
@dataclass
class ModelConfig:
"""模型配置"""
name: str
provider: str
cost_per_mtok: float
latency_ms_avg: int
capability_score: float # 0-10
max_tokens: int
supports_vision: bool = False
supports_function: bool = False
class ModelFallbackOrchestrator:
"""
模型 Fallback 编排器
特性：
- 多策略支持（成本/质量/速度）
- 自动熔断（连续失败自动跳过）
- 成本追踪（实时计算 Token 消耗）
- 备选方案池（自动维护可用模型列表）
"""
# 模型配置库（2026年最新）
MODEL_LIBRARY = {
# Tier 1: 超低成本
"deepseek-chat": ModelConfig(
name="DeepSeek V3.2",
provider="DeepSeek",
cost_per_mtok=0.42,
latency_ms_avg=800,
capability_score=8.0,
max_tokens=64000
),
# Tier 2: 平衡方案
"gemini-2.0-flash": ModelConfig(
name="Gemini 2.5 Flash",
provider="Google",
cost_per_mtok=2.50,
latency_ms_avg=1200,
capability_score=8.5,
max_tokens=100000,
supports_vision=True
),
# Tier 3: 国产方案
"moonshot-v1-128k": ModelConfig(
name="Kimi",
provider="Moonshot",
cost_per_mtok=1.50,
latency_ms_avg=1500,
capability_score=8.2,
max_tokens=128000,
supports_function=True
),
# Tier 4: 高质量
"claude-sonnet-4-20250514": ModelConfig(
name="Claude Sonnet 4.5",
provider="Anthropic",
cost_per_mtok=15.0,
latency_ms_avg=2000,
capability_score=9.5,
max_tokens=200000,
supports_function=True
),
}
# 任务到模型的映射
TASK_MODEL_CHAINS = {
"meter_ocr": ["gemini-2.0-flash", "claude-sonnet-4-20250514"],
"policy_summary": ["moonshot-v1-128k", "deepseek-chat", "gemini-2.0-flash"],
"log_analysis": ["deepseek-chat", "moonshot-v1-128k", "gemini-2.0-flash"],
"energy_forecast": ["deepseek-chat", "gemini-2.0-flash"],
"report_generation": ["moonshot-v1-128k", "deepseek-chat", "claude-sonnet-4-20250514"],
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.client = httpx.Client(
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=60
)
# 熔断器状态
self.circuit_breakers = {model: {"failures": 0, "last_failure": 0}
for model in self.MODEL_LIBRARY}
self.circuit_breaker_threshold = 5
self.circuit_breaker_cooldown = 60 # 秒
# 成本追踪
self.total_cost = 0.0
self.total_tokens = 0
self.request_count = 0
def _check_circuit_breaker(self, model: str) -> bool:
"""检查熔断器状态"""
cb = self.circuit_breakers[model]
if cb["failures"] >= self.circuit_breaker_threshold:
if time.time() - cb["last_failure"] > self.circuit_breaker_cooldown:
cb["failures"] = 0
logger.info(f"熔断器恢复: {model}")
return True
return False
return True
def _record_failure(self, model: str):
"""记录失败"""
cb = self.circuit_breakers[model]
cb["failures"] += 1
cb["last_failure"] = time.time()
if cb["failures"] >= self.circuit_breaker_threshold:
logger.warning(f"熔断器触发: {model} (连续 {cb['failures']} 次失败)")
def execute_with_fallback(
self,
task_type: str,
messages: list,
strategy: FallbackStrategy = FallbackStrategy.BALANCED,
max_cost_limit: Optional[float] = None,
**kwargs
) ->