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ec37ac06fe | ||
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6f7e3efd6e | ||
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f794937fd8 |
No files matched your search
@@ -0,0 +1,20 @@
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# 📚 WIKI AETHAS38 - Configuration des Fournisseurs IA
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Ce document détaille la procédure pour obtenir les clés API avec les droits complets (Inférence + Accès financier) nécessaires au fonctionnement de l'Orchestrateur AETHAS38.
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## 1. OpenRouter (Prioritaire)
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OpenRouter agit comme un agrégateur. C'est le fournisseur recommandé car il permet d'accéder à presque tous les modèles (y compris Gemini, Claude, Llama) avec un seul portefeuille prépayé.
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* **Obtenir la clé API :** Allez sur [OpenRouter Keys](https://openrouter.ai/keys). Créez une clé standard sans limite de crédit pour permettre à AETHAS38 de requêter les modèles.
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* **Accès Financier (Management Key) :** Pour que AETHAS38 lise votre solde en temps réel, vous devez générer une clé spécifique d'administration (Management Key) sur la même page, ou accorder les droits `read_balance` à votre clé API principale selon les dernières mises à jour de leur interface.
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## 2. Google Gemini Studio
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* **Obtenir la clé API :** Rendez-vous sur [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey).
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* **Levée des quotas :** Par défaut, la clé est gratuite mais soumise à des limites strictes (ex: 15 requêtes/minute) qui bloqueront le travail en parallèle d'AETHAS38. Pour un accès total, liez votre projet AI Studio à un compte de facturation Google Cloud Platform (GCP).
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## 3. DeepSeek & Groq
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* **DeepSeek :** [DeepSeek Platform](https://platform.deepseek.com/api_keys). Facturation à l'usage (Token). Il faut provisionner le compte par carte bancaire (Top-up).
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* **Groq :** [Groq Console](https://console.groq.com/keys). Actuellement en phase gratuite avec quotas de requêtes très élevés, idéal pour les travailleurs de base de l'orchestrateur.
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## 4. Cloudflare Workers AI & HuggingFace
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* **Cloudflare :** [Cloudflare Dash](https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens). Créez un token personnalisé avec la permission `Workers AI : Read/Write`. L'ID de compte (Account ID) est visible dans la barre latérale droite de l'aperçu de la zone.
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* **HuggingFace :** [HF Settings](https://huggingface.co/settings/tokens). Générez un token *Fine-Grained* et cochez les permissions liées à l'`Inference API` pour permettre l'exécution des modèles serverless.
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+38
-39
@@ -3,51 +3,50 @@ from fastapi import HTTPException
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from .models import SystemSettings
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from .models import SystemSettings
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def get_ai_response(messages: list, settings: SystemSettings) -> str:
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def get_ai_response(messages: list, settings: SystemSettings) -> str:
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"""
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"""Route la conversation vers le premier fournisseur IA disponible, priorité à Gemini Direct."""
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Route la conversation vers le premier fournisseur IA disponible configuré par l'admin.
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Prend l'historique des messages et retourne le texte généré.
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"""
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if not settings:
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if not settings:
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raise HTTPException(status_code=500, detail="Configuration système introuvable.")
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raise HTTPException(status_code=500, detail="Configuration système introuvable.")
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# Formatage de l'historique pour l'API (OpenAI compatible)
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formatted_messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in messages]
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formatted_messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in messages]
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# 1. Test OpenRouter (Idéal car donne accès à tout)
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if settings.openrouter_api_key:
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client = OpenAI(
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base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
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api_key=settings.openrouter_api_key,
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)
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model = "google/gemini-pro" # Fallback par défaut via OpenRouter
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# 2. Test DeepSeek
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elif settings.deepseek_api_key:
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client = OpenAI(
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base_url="https://api.deepseek.com/v1",
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api_key=settings.deepseek_api_key,
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)
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model = "deepseek-chat"
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# 3. Test Groq
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elif settings.groq_api_key:
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client = OpenAI(
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base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
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api_key=settings.groq_api_key,
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)
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model = "llama3-8b-8192"
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else:
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raise HTTPException(status_code=400, detail="Aucun moteur IA (OpenRouter, DeepSeek, Groq) n'est configuré avec une clé API.")
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try:
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try:
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response = client.chat.completions.create(
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# 1. Priorité absolue : Test Gemini direct (Rapide, sans intermédiaire)
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model=model,
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if settings.gemini_api_key:
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messages=formatted_messages,
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client = OpenAI(
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# Identifiant unique de l'application pour OpenRouter
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base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
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extra_headers={"HTTP-Referer": "https://aethas38.duckdns.org", "X-Title": "AETHAS38 Multi-IA"} if settings.openrouter_api_key else {}
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api_key=settings.gemini_api_key
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)
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)
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# Utilisation de l'identifiant standard API pour la version Flash
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model = "gemini-1.5-flash"
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response = client.chat.completions.create(model=model, messages=formatted_messages)
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# 2. Test OpenRouter (Fallback)
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elif settings.openrouter_api_key:
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client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=settings.openrouter_api_key)
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model = "google/gemini-1.5-pro" # Identifiant mis à jour et valide
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response = client.chat.completions.create(
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model=model,
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messages=formatted_messages,
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extra_headers={"HTTP-Referer": "https://aethas38.duckdns.org", "X-Title": "AETHAS38"}
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)
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# 3. Test DeepSeek
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elif settings.deepseek_api_key:
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client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com/v1", api_key=settings.deepseek_api_key)
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model = "deepseek-chat"
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response = client.chat.completions.create(model=model, messages=formatted_messages)
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# 4. Test Groq
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elif settings.groq_api_key:
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client = OpenAI(base_url="https://api.groq.com/openai/v1", api_key=settings.groq_api_key)
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model = "llama3-8b-8192"
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response = client.chat.completions.create(model=model, messages=formatted_messages)
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else:
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raise HTTPException(status_code=400, detail="Aucune clé API IA n'est configurée.")
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return response.choices[0].message.content
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return response.choices[0].message.content
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except Exception as e:
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except Exception as e:
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print(f"Erreur API IA : {str(e)}")
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print(f"Erreur API IA : {str(e)}")
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raise HTTPException(status_code=502, detail="Erreur de communication avec le fournisseur IA.")
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raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Détail du fournisseur : {str(e)}")
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@@ -0,0 +1,24 @@
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import logging
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from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
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import os
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# Création du dossier logs à la racine du projet
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log_dir = os.path.join(os.getcwd(), "logs")
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os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
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# Configuration du logger
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system_logger = logging.getLogger("AETHAS38_Logger")
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system_logger.setLevel(logging.INFO)
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# Rotation tous les jours à minuit, conservation sur 7 jours
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handler = TimedRotatingFileHandler(
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filename=os.path.join(log_dir, "aethas38_system.log"),
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when="midnight",
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interval=1,
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backupCount=7,
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encoding="utf-8"
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)
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formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
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handler.setFormatter(formatter)
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system_logger.addHandler(handler)
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+26
-1
@@ -2,6 +2,8 @@ from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey, T
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from sqlalchemy.orm import relationship
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from sqlalchemy.orm import relationship
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from datetime import datetime, timezone
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from datetime import datetime, timezone
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from .database import Base
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from .database import Base
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from sqlalchemy import Float, DateTime
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from datetime import datetime, timezone
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class User(Base):
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class User(Base):
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__tablename__ = "users"
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__tablename__ = "users"
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@@ -61,4 +63,27 @@ class SystemSettings(Base):
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mistral_api_key = Column(String, nullable=True)
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mistral_api_key = Column(String, nullable=True)
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cloudflare_account_id = Column(String, nullable=True)
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cloudflare_account_id = Column(String, nullable=True)
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cloudflare_api_token = Column(String, nullable=True)
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cloudflare_api_token = Column(String, nullable=True)
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huggingface_api_key = Column(String, nullable=True)
|
huggingface_api_key = Column(String, nullable=True)
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class AIModel(Base):
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"""Stocke la liste des modèles extraits depuis les fournisseurs."""
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__tablename__ = "ai_models"
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id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
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provider = Column(String, index=True) # ex: openrouter, groq
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model_id = Column(String, unique=True, index=True) # ex: google/gemini-1.5-pro
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name = Column(String)
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context_length = Column(Integer)
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pricing_prompt = Column(Float) # Coût pour 1M tokens
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pricing_completion = Column(Float)
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last_updated = Column(DateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
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class FinancialLog(Base):
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"""Suivi financier par fournisseur."""
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__tablename__ = "financial_logs"
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id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
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provider = Column(String, index=True)
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balance = Column(Float) # Crédit restant
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total_usage = Column(Float) # Consommation totale
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checked_at = Column(DateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
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