Kuidas lahendada OpenAI API veakood 429 Pythonis isegi krediidiga

OpenAI API kvoodi vigade mõistmine

OpenAI API-ga töötades saate tõrketeate nagu Veakood 429 võib olla masendav, eriti neile, kes on nii Pythoni kui ka OpenAI-ga uued. See viga näitab tavaliselt, et olete ületanud oma praeguse API kasutuskvoodi.

Kui olete oma OpenAI kontot kontrollinud ja kinnitanud, et teil on veel krediiti, võite mõelda, miks see tõrge pidevalt kuvatakse. See on tavaline, et arendajad puutuvad selle probleemiga kokku API-kõnede esmakordsel seadistamisel.

Selle probleemi põhjuse mõistmine on API tõhusa kasutamise tagamiseks ülioluline. Selles juhendis kirjeldatakse tõrke tõenäolisi põhjuseid ja antakse juhiseid selle lahendamiseks.

Vaatame võimalikke põhjuseid, miks see viga ilmneb, kuigi teie OpenAI kontol on krediiti, ja kuidas seda Pythoni skriptis parandada.

Kuidas Pythoni skriptid OpenAI API kiiruspiiranguid käsitlevad

Ülaltoodud skriptid on loodud selleks, et lahendada levinud probleem, millega arendajad OpenAI API kasutamisel kokku puutuvad: veateade, mis näitab, et olete ületanud API kvoot hoolimata sellest, et tal on krediiti. See probleem on seotud OpenAI kehtestatud piiranguga taotluste arvule konkreetse perioodi jooksul. Põhiskript on kirjutatud selle olukorra lahendamiseks, kasutades veakäsitluse ja uuesti proovimise mehhanisme. See kasutab ära RateLimitError erand tuvastamaks, kui lühikese aja jooksul saadetakse liiga palju taotlusi, mis käivitab vea. Lisaks kasutavad skriptid uuesti proovimise strateegiat, et pärast kiirusepiirangu saavutamist uuesti API-kõnet uuesti proovida.

Nende strateegiate rakendamiseks määratleb esimene skript funktsiooni, mida nimetatakse loo_lõpetamine, mis aktsepteerib viipa ja lubatud korduskatsete arvu. See funktsioon proovib helistada OpenAI lõpuleviimise API-le, genereerides vastuse antud mudeli ja viipa alusel. Kui tuvastatakse kiiruspiirangu viga, prindib funktsioon informatiivse teate ja kutsub end rekursiivselt toimingu uuesti proovimiseks. See lähenemine on tõhus skripti järskude lõpetamiste vältimiseks, samal ajal haldades tõhusalt API kiiruspiiranguid.

Teises skriptis rakendatakse sarnast vigade käsitlemise strateegiat, kuid see sisaldab lisaloogikat mudelite vahetamiseks, kui kiiruspiir on ületatud. See on eriti kasulik, kui erinevatel mudelitel võivad olla erinevad kiiruspiirangud. Skript algab OpenAI kliendi lähtestamisega, kasutades selleks kohandatud funktsiooni initsialiseeri_klient. See funktsioon kontrollib API võtme kehtivust, tagades enne edasiste kõnede jätkamist, et skript on edukalt autentitud. Kui autentimine ebaõnnestub, tagastab see kasutajale selge tõrketeate, mis vähendab segadust valesti seadistamise pärast.

Teine skript tutvustab ka funktsiooni nimega loo_vestlus, mis proovib API-kutset konkreetse mudeli abil. Kui a RateLimitError tõstetakse, prindib funktsioon teate, mis näitab, et lülitub ümber varumudelile, näiteks "davinci-002" asemel "davinci-003". See näitab paindlikkust kiiruspiirangute haldamisel, jätkates tulemuste saavutamist. Lisaks kasutavad skriptid API võtme turvaliseks haldamiseks keskkonnamuutujaid dotenv pakett, rõhutades turvalisi kodeerimistavasid. Keskkonnamuutujad vähendavad tundlike andmete paljastamise ohtu koodibaasis.

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
from openai.error import RateLimitError
# Load environment variables from a .env file
load_dotenv()
# Retrieve API key securely
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Initialize OpenAI client
client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
# Define a function to handle API calls with retry mechanism
def create_completion(prompt, retries=3):
    try:
        response = client.Completion.create(
            model="davinci-002",
            prompt=prompt,
            max_tokens=50
        )
        return response
    except RateLimitError as e:
        if retries > 0:
            print("Rate limit exceeded. Retrying...")
            return create_completion(prompt, retries - 1)
        else:
            print(f"Failed after multiple attempts: {str(e)}")
            return None
# Testing prompt
result = create_completion("Say this is a test")
if result:
    print(result)

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
from openai.error import RateLimitError, AuthenticationError
# Load environment variables
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Initialize OpenAI client with API key validation
def initialize_client(api_key):
    try:
        return openai.OpenAI(api_key=api_key)
    except AuthenticationError as auth_error:
        print("Invalid API key provided:", str(auth_error))
        return None
client = initialize_client(api_key)
# API call with fallback model if rate limit is reached
def create_chat(prompt, model="text-davinci-002"):
    try:
        response = client.Completion.create(
            model=model,
            prompt=prompt,
            max_tokens=60
        )
        return response
    except RateLimitError:
        print("Rate limit reached. Switching model...")
        return create_chat(prompt, model="text-davinci-003")
# Testing fallback mechanism
result = create_chat("Say this is another test")
if result:
    print(result)

OpenAI kiiruspiirangu vigade ületamine Pythoni skriptides

OpenAI API-ga töötades kogevad kasutajad sageli veakoodi 429, mis näitab, et lubatud API päringute arv on ületatud. See võib olla mõistatuslik, eriti algajatele, kes on oma krediidijääki kontrollinud ja kinnitanud, et neil on piisavalt raha. Sellistel juhtudel pole probleem tõenäoliselt mitte saadaolevas krediidis, vaid OpenAI seatud intressipiirangutes. Need piirangud võivad piirata API-kõnede arvu, mida saate teatud aja jooksul teha. Nende piiride mõistmine ja tõhus juhtimine on usaldusväärse lahenduse loomisel ülioluline.

Üks võimalus sellega toime tulla on uuesti proovimise mehhanismi kasutuselevõtmine, nagu on näidatud eelmistes skriptinäidetes. Veel üks oluline aspekt, mida tuleb arvestada, on OpenAI mõistmine kvoodipoliitika sügavuses. OpenAI võib olenevalt mudelist või kasutatavast kontotüübist rakendada erinevaid intressipiiranguid. Näiteks võivad tasuta tasandi kontod olla tasulistega võrreldes rangemad piirangud, mis võivad mõjutada API-kõnede kujundamist. Lisaks peaksid kasutajad tagama, et nende API võtmeõigused on õigesti seadistatud, kuna vale konfiguratsioon võib samuti põhjustada kvoodivigu.

Lisaks korduskatsete haldamisele ja varumudelite valimisele on API-kõnede optimeerimine hädavajalik. See hõlmab tarbetute API taotluste minimeerimist ja keskendumist kriitilistele. Arendajad saavad OpenAI armatuurlaualt jälgida ka API kasutusstatistikat, et saada ülevaadet oma tarbimisharjumustest ja kohandada vastavalt oma skripte. Neid strateegiaid rakendades saate vähendada kiirusepiirangute saavutamise tõenäosust ja tagada sujuvam suhtlus OpenAI API-ga.