ક્રેડિટ સાથે પણ પાયથોનમાં OpenAI API એરર કોડ 429 ને કેવી રીતે ઉકેલવું

OpenAI API ક્વોટા ભૂલોને સમજવી

OpenAI ના API સાથે કામ કરતી વખતે, જેવી ભૂલ પ્રાપ્ત કરવી ભૂલ કોડ 429 નિરાશાજનક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જેઓ Python અને OpenAI બંને માટે નવા છે. આ ભૂલ સામાન્ય રીતે સૂચવે છે કે તમે તમારા વર્તમાન API વપરાશ ક્વોટાને ઓળંગી ગયા છો.

જો તમે તમારું OpenAI એકાઉન્ટ ચેક કર્યું છે અને પુષ્ટિ કરી છે કે તમારી પાસે હજુ પણ ક્રેડિટ ઉપલબ્ધ છે, તો તમે કદાચ આશ્ચર્ય પામી રહ્યા હશો કે આ ભૂલ શા માટે દેખાતી રહે છે. વિકાસકર્તાઓ માટે તેમના API કૉલ્સને પ્રથમ સેટ કરતી વખતે આ સમસ્યાનો સામનો કરવો સામાન્ય છે.

તમે API નો અસરકારક રીતે લાભ લઈ શકો છો તેની ખાતરી કરવા માટે આ સમસ્યાનું કારણ સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે. આ માર્ગદર્શિકા ભૂલ પાછળના સંભવિત કારણોને તોડી પાડશે અને તમને તેને ઉકેલવાનાં પગલાં પ્રદાન કરશે.

તમારા ઓપનએઆઈ એકાઉન્ટમાં ક્રેડિટ હોવા છતાં પણ તમે આ ભૂલનો સામનો શા માટે કરી રહ્યાં છો તેના સંભવિત કારણો અને તમારી પાયથોન સ્ક્રિપ્ટમાં તેને ઠીક કરવા માટે કેવી રીતે સંપર્ક કરવો તે વિશે ચાલો.

કેવી રીતે પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ્સ OpenAI API દર મર્યાદાઓને હેન્ડલ કરે છે

ઉપર આપેલી સ્ક્રિપ્ટો OpenAI ના API નો ઉપયોગ કરતી વખતે વિકાસકર્તાઓ દ્વારા સામનો કરવામાં આવતી સામાન્ય સમસ્યાને સંબોધવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે: એક ભૂલ સંદેશનો સામનો કરવો જે દર્શાવે છે કે તમે તમારા API ક્વોટા ક્રેડિટ હોવા છતાં. આ મુદ્દો ચોક્કસ સમયગાળામાં વિનંતીઓની સંખ્યા પર OpenAI દ્વારા લાદવામાં આવેલી દર મર્યાદા સાથે સંબંધિત છે. મુખ્ય સ્ક્રિપ્ટ આ પરિસ્થિતિને એરર હેન્ડલિંગ અને પુનઃપ્રયાસ મિકેનિઝમનો ઉપયોગ કરીને હેન્ડલ કરવા માટે લખવામાં આવી છે. તે ઉપયોગ કરે છે રેટ લિમિટ એરર જ્યારે ટૂંકા ગાળામાં ઘણી બધી વિનંતીઓ મોકલવામાં આવે ત્યારે શોધવા માટે અપવાદ, ભૂલને ટ્રિગર કરે છે. વધુમાં, સ્ક્રિપ્ટો રેટ લિમિટને હિટ કર્યા પછી ફરીથી API કૉલનો આપમેળે પ્રયાસ કરવા માટે ફરીથી પ્રયાસ કરવાની વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરે છે.

આ વ્યૂહરચનાઓ અમલમાં મૂકવા માટે, પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ નામના કાર્યને વ્યાખ્યાયિત કરે છે બનાવો_પૂર્ણતા, જે પ્રોમ્પ્ટ અને મંજૂર પુનઃપ્રયાસોની સંખ્યાને સ્વીકારે છે. આ ફંક્શન આપેલ મોડલ અને પ્રોમ્પ્ટના આધારે પ્રતિભાવ જનરેટ કરીને, OpenAI ના પૂર્ણતા API પર કૉલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. જો દર મર્યાદાની ભૂલ મળી આવે, તો ફંક્શન એક માહિતીપ્રદ સંદેશ છાપે છે અને ઓપરેશનનો ફરીથી પ્રયાસ કરવા માટે વારંવાર કૉલ કરે છે. API દર મર્યાદાઓને અસરકારક રીતે સંચાલિત કરતી વખતે અચાનક સ્ક્રિપ્ટ સમાપ્તિને ટાળવામાં આ અભિગમ અસરકારક છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટમાં, સમાન ભૂલ હેન્ડલિંગ વ્યૂહરચના લાગુ કરવામાં આવી છે પરંતુ જો દર મર્યાદા ઓળંગાઈ ગઈ હોય તો મોડલને સ્વિચ કરવા માટે વધારાના તર્કનો સમાવેશ થાય છે. આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે વિવિધ મોડલની દરની મર્યાદાઓ અલગ-અલગ હોઈ શકે છે. સ્ક્રિપ્ટ એક કસ્ટમ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને OpenAI ક્લાયંટને પ્રારંભ કરીને શરૂ થાય છે ક્લાયંટ શરૂ કરો. આ ફંક્શન API કીની માન્યતાને ચકાસે છે, ખાતરી કરે છે કે આગળના કૉલ્સ સાથે આગળ વધતા પહેલા સ્ક્રિપ્ટ સફળતાપૂર્વક પ્રમાણિત થઈ ગઈ છે. જો પ્રમાણીકરણ નિષ્ફળ જાય, તો તે વપરાશકર્તાને સ્પષ્ટ ભૂલ સંદેશ પરત કરે છે, ખોટી ગોઠવણીની આસપાસની મૂંઝવણને ઘટાડે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ નામનું ફંક્શન પણ રજૂ કરે છે બનાવો_ચેટ, જે ચોક્કસ મોડેલનો ઉપયોગ કરીને API કૉલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. જો એ રેટ લિમિટ એરર ઉછેરવામાં આવે છે, ફંક્શન એક સંદેશ છાપે છે જે દર્શાવે છે કે તે ફોલબેક મોડેલ પર સ્વિચ કરશે, જેમ કે "davinci-002" થી "davinci-003" સુધી. પરિણામો આપવાનું ચાલુ રાખીને દર મર્યાદાઓનું સંચાલન કરવામાં આ સુગમતા દર્શાવે છે. વધુમાં, સ્ક્રિપ્ટ્સ એપીઆઈ કીને સુરક્ષિત રીતે સંચાલિત કરવા માટે પર્યાવરણ ચલોનો ઉપયોગ કરે છે dotenv પેકેજ, સુરક્ષિત કોડિંગ પ્રેક્ટિસ પર ભાર મૂકે છે. એન્વાયર્નમેન્ટ વેરિયેબલ્સ કોડબેઝમાં સંવેદનશીલ ડેટાને એક્સપોઝ કરવાનું જોખમ ઘટાડે છે.

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)

પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ્સમાં OpenAI દર મર્યાદાની ભૂલોને દૂર કરવી

OpenAI API સાથે કામ કરતી વખતે, વપરાશકર્તાઓ વારંવાર ભૂલ કોડનો સામનો કરે છે 429, જે સૂચવે છે કે મંજૂર API વિનંતીઓની સંખ્યા ઓળંગાઈ ગઈ છે. આ કોયડારૂપ હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને નવા નિશાળીયા માટે જેમણે તેમની ક્રેડિટ બેલેન્સ તપાસી છે અને પુષ્ટિ કરી છે કે તેમની પાસે પૂરતું ભંડોળ છે. આવા કિસ્સાઓમાં, સમસ્યા ઉપલબ્ધ ધિરાણ વિશે નહીં પરંતુ OpenAI દ્વારા નિર્ધારિત દર મર્યાદા વિશે છે. આ મર્યાદાઓ ચોક્કસ સમયગાળામાં તમે કરી શકો તે API કૉલ્સની સંખ્યાને પ્રતિબંધિત કરી શકે છે. વિશ્વસનીય ઉકેલ બનાવવા માટે આ મર્યાદાઓને અસરકારક રીતે સમજવી અને તેનું સંચાલન કરવું મહત્વપૂર્ણ છે.

આને હેન્ડલ કરવાની એક રીત એ છે કે પાછલા સ્ક્રિપ્ટ ઉદાહરણોમાં બતાવ્યા પ્રમાણે, પુનઃપ્રયાસની પદ્ધતિ રજૂ કરવી. જો કે, ધ્યાનમાં લેવાનું બીજું મહત્વનું પાસું એ OpenAI ને સમજવું છે ક્વોટા નીતિઓ ઊંડાણમાં OpenAI મોડેલ અથવા ઉપયોગમાં લેવાતા એકાઉન્ટના પ્રકાર પર આધારિત અલગ અલગ દર મર્યાદા લાગુ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ફ્રી-ટાયર એકાઉન્ટ્સ પેઇડ ટાયર્સની તુલનામાં વધુ કડક મર્યાદાઓનો સામનો કરી શકે છે, જે તમે તમારા API કૉલ્સને ડિઝાઇન કરવાની રીતને પ્રભાવિત કરી શકે છે. વધુમાં, વપરાશકર્તાઓએ સુનિશ્ચિત કરવું જોઈએ કે તેમની API કી પરવાનગીઓ યોગ્ય રીતે સેટ કરવામાં આવી છે, કારણ કે ખોટી ગોઠવણી ક્વોટા ભૂલોને પણ ટ્રિગર કરી શકે છે.

પુનઃપ્રયાસોનું સંચાલન કરવા અને ફોલબેક મોડલ્સ પસંદ કરવા ઉપરાંત, API કૉલ્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું આવશ્યક છે. આમાં બિનજરૂરી API વિનંતીઓને ઓછી કરવી અને નિર્ણાયક મુદ્દાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું શામેલ છે. વિકાસકર્તાઓ તેમના વપરાશ પેટર્નમાં આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા અને તે મુજબ તેમની સ્ક્રિપ્ટને સમાયોજિત કરવા OpenAI ના ડેશબોર્ડ પરથી API વપરાશના આંકડાઓ પણ ટ્રૅક કરી શકે છે. આ વ્યૂહરચનાઓ અમલમાં મૂકીને, તમે દર મર્યાદા સુધી પહોંચવાની સંભાવના ઘટાડી શકો છો અને OpenAI ના API સાથે સરળ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની ખાતરી કરી શકો છો.