क्रेडिट के साथ भी पायथन में ओपनएआई एपीआई त्रुटि कोड 429 को कैसे हल करें

OpenAI API कोटा त्रुटियों को समझना

OpenAI के एपीआई के साथ काम करते समय, एक त्रुटि प्राप्त हो रही है त्रुटि कोड 429 निराशा हो सकती है, खासकर उन लोगों के लिए जो Python और OpenAI दोनों में नए हैं। यह त्रुटि आम तौर पर इंगित करती है कि आपने अपना वर्तमान एपीआई उपयोग कोटा पार कर लिया है।

यदि आपने अपने OpenAI खाते की जाँच की है और पुष्टि की है कि आपके पास अभी भी क्रेडिट उपलब्ध हैं, तो आप सोच रहे होंगे कि यह त्रुटि बार-बार क्यों दिखाई देती है। डेवलपर्स के लिए पहली बार एपीआई कॉल सेट करते समय इस समस्या का सामना करना आम बात है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप एपीआई का प्रभावी ढंग से लाभ उठा सकते हैं, इस समस्या का कारण समझना महत्वपूर्ण है। यह मार्गदर्शिका त्रुटि के पीछे के संभावित कारणों को बताएगी और आपको इसे हल करने के लिए कदम प्रदान करेगी।

आइए संभावित कारणों पर गौर करें कि आपके OpenAI खाते में क्रेडिट होने के बावजूद आपको इस त्रुटि का सामना क्यों करना पड़ रहा है, और इसे अपनी पायथन स्क्रिप्ट में कैसे ठीक किया जाए।

पायथन स्क्रिप्ट्स ओपनएआई एपीआई दर सीमाओं को कैसे संभालती हैं

ऊपर दी गई स्क्रिप्ट्स को OpenAI के एपीआई का उपयोग करते समय डेवलपर्स द्वारा सामना की जाने वाली एक आम समस्या का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: एक त्रुटि संदेश का सामना करना जो दर्शाता है कि आपने अपनी सीमा पार कर ली है एपीआई कोटा श्रेय होने के बावजूद. यह मुद्दा एक विशिष्ट अवधि के भीतर अनुरोधों की संख्या पर OpenAI द्वारा लगाई गई दर सीमा से संबंधित है। मुख्य स्क्रिप्ट त्रुटि प्रबंधन और पुनः प्रयास तंत्र का उपयोग करके इस स्थिति को संभालने के लिए लिखी गई है। इसका उपयोग करता है रेटलिमिटत्रुटि यह पता लगाने के लिए अपवाद है कि जब छोटी अवधि में बहुत अधिक अनुरोध भेजे जाते हैं, तो त्रुटि उत्पन्न होती है। इसके अतिरिक्त, स्क्रिप्ट दर सीमा तक पहुंचने के बाद एपीआई कॉल को स्वचालित रूप से फिर से प्रयास करने के लिए पुनः प्रयास रणनीति का उपयोग करती है।

इन रणनीतियों को लागू करने के लिए, पहली स्क्रिप्ट नामक फ़ंक्शन को परिभाषित करती है create_completion, जो एक संकेत और अनुमत पुनर्प्रयासों की संख्या को स्वीकार करता है। यह फ़ंक्शन दिए गए मॉडल और प्रॉम्प्ट के आधार पर प्रतिक्रिया उत्पन्न करते हुए, OpenAI के पूर्ण एपीआई पर कॉल करने का प्रयास करता है। यदि दर सीमा त्रुटि का पता चलता है, तो फ़ंक्शन एक सूचनात्मक संदेश प्रिंट करता है और ऑपरेशन को पुनः प्रयास करने के लिए पुनरावर्ती रूप से कॉल करता है। यह दृष्टिकोण एपीआई दर सीमा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करते हुए अचानक स्क्रिप्ट समाप्ति से बचने में प्रभावी है।

दूसरी स्क्रिप्ट में, एक समान त्रुटि प्रबंधन रणनीति लागू की जाती है लेकिन दर सीमा पार होने पर मॉडल स्विच करने के लिए अतिरिक्त तर्क शामिल होता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब विभिन्न मॉडलों की दर सीमाएँ अलग-अलग हो सकती हैं। स्क्रिप्ट नामक कस्टम फ़ंक्शन का उपयोग करके OpenAI क्लाइंट को आरंभ करने से शुरू होती है क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें. यह फ़ंक्शन एपीआई कुंजी की वैधता की पुष्टि करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आगे की कॉल के साथ आगे बढ़ने से पहले स्क्रिप्ट सफलतापूर्वक प्रमाणित हो गई है। यदि प्रमाणीकरण विफल हो जाता है, तो यह उपयोगकर्ता को एक स्पष्ट त्रुटि संदेश लौटाता है, जिससे गलत कॉन्फ़िगरेशन के बारे में भ्रम कम हो जाता है।

दूसरी स्क्रिप्ट नामक फ़ंक्शन का भी परिचय देती है create_chat, जो एक विशिष्ट मॉडल का उपयोग करके एपीआई कॉल का प्रयास करता है। यदि एक रेटलिमिटत्रुटि उठाया जाता है, तो फ़ंक्शन एक संदेश प्रिंट करता है जो दर्शाता है कि यह फ़ॉलबैक मॉडल पर स्विच हो जाएगा, जैसे "डेविन्सी-002" से "डेविन्सी-003"। यह परिणाम देना जारी रखते हुए दर सीमा के प्रबंधन में लचीलेपन को प्रदर्शित करता है। इसके अतिरिक्त, स्क्रिप्ट्स एपीआई कुंजी को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने के लिए पर्यावरण चर का उपयोग करती हैं dotenv पैकेज, सुरक्षित कोडिंग प्रथाओं पर जोर देता है। पर्यावरण चर कोडबेस में संवेदनशील डेटा को उजागर करने के जोखिम को कम करते हैं।

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)

पायथन लिपियों में OpenAI दर सीमा त्रुटियों पर काबू पाना

OpenAI API के साथ काम करते समय, उपयोगकर्ताओं को अक्सर त्रुटि कोड का सामना करना पड़ता है 429, जो इंगित करता है कि अनुमत एपीआई अनुरोधों की संख्या पार हो गई है। यह हैरान करने वाला हो सकता है, खासकर शुरुआती लोगों के लिए जिन्होंने अपने क्रेडिट बैलेंस की जांच की है और पुष्टि की है कि उनके पास पर्याप्त धनराशि है। ऐसे मामलों में, मुद्दा संभवतः उपलब्ध क्रेडिट के बारे में नहीं बल्कि ओपनएआई द्वारा निर्धारित दर सीमा के बारे में है। ये सीमाएँ एक निश्चित समय अवधि के भीतर आपके द्वारा की जाने वाली एपीआई कॉल की संख्या को प्रतिबंधित कर सकती हैं। विश्वसनीय समाधान बनाने के लिए इन सीमाओं को प्रभावी ढंग से समझना और प्रबंधित करना महत्वपूर्ण है।

इसे संभालने का एक तरीका पुनः प्रयास तंत्र शुरू करना है, जैसा कि पिछले स्क्रिप्ट उदाहरणों में दिखाया गया है। हालाँकि, विचार करने के लिए एक और महत्वपूर्ण पहलू OpenAI को समझना है कोटा नीतियां गहराई में. OpenAI उपयोग किए जा रहे मॉडल या खाता प्रकार के आधार पर विभिन्न दर सीमाएं लागू कर सकता है। उदाहरण के लिए, फ्री-टियर खातों को भुगतान किए गए टियर की तुलना में अधिक कठोर सीमाओं का सामना करना पड़ सकता है, जो आपके एपीआई कॉल को डिज़ाइन करने के तरीके को प्रभावित कर सकता है। इसके अतिरिक्त, उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनकी एपीआई कुंजी अनुमतियां सही ढंग से सेट की गई हैं, क्योंकि गलत कॉन्फ़िगरेशन भी कोटा त्रुटियों को ट्रिगर कर सकता है।

पुनर्प्रयासों को प्रबंधित करने और फ़ॉलबैक मॉडल चुनने के अलावा, एपीआई कॉल को अनुकूलित करना आवश्यक है। इसमें अनावश्यक एपीआई अनुरोधों को कम करना और महत्वपूर्ण लोगों पर ध्यान केंद्रित करना शामिल है। डेवलपर्स अपने उपभोग पैटर्न में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और तदनुसार अपनी स्क्रिप्ट को समायोजित करने के लिए ओपनएआई के डैशबोर्ड से एपीआई उपयोग के आंकड़ों को भी ट्रैक कर सकते हैं। इन रणनीतियों को लागू करके, आप दर सीमा तक पहुंचने की संभावना को कम कर सकते हैं और ओपनएआई के एपीआई के साथ एक सहज बातचीत सुनिश्चित कर सकते हैं।