ക്രെഡിറ്റിനൊപ്പം പോലും പൈത്തണിലെ OpenAI API പിശക് കോഡ് 429 എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാം

OpenAI API ക്വാട്ട പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

OpenAI-യുടെ API-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ഇതുപോലുള്ള ഒരു പിശക് ലഭിക്കുന്നു പിശക് കോഡ് 429 നിരാശാജനകമായേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് പൈത്തണിലും ഓപ്പൺഎഐയിലും പുതിയതായി വരുന്നവർക്ക്. നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ API ഉപയോഗ ക്വാട്ട നിങ്ങൾ കവിഞ്ഞതായി ഈ പിശക് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ OpenAI അക്കൗണ്ട് പരിശോധിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ക്രെഡിറ്റുകൾ ലഭ്യമാണെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഈ പിശക് തുടർന്നും കാണിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിച്ചേക്കാം. ഡെവലപ്പർമാർ ആദ്യം അവരുടെ API കോളുകൾ സജ്ജീകരിക്കുമ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം നേരിടുന്നത് സാധാരണമാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് API ഫലപ്രദമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഈ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ കാരണം മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഈ ഗൈഡ് പിശകിന് പിന്നിലെ സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ തകർക്കുകയും അത് പരിഹരിക്കാനുള്ള നടപടികൾ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യും.

നിങ്ങളുടെ ഓപ്പൺഎഐ അക്കൗണ്ടിൽ ക്രെഡിറ്റുകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഈ പിശക് നിങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള കാരണങ്ങളെക്കുറിച്ചും നിങ്ങളുടെ പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ ഇത് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും നമുക്ക് നോക്കാം.

എങ്ങനെയാണ് പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ OpenAI API നിരക്ക് പരിധികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്

ഓപ്പൺഎഐയുടെ എപിഐ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഡെവലപ്പർമാർ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു പൊതു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനാണ് മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്: നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ പരിധി കവിഞ്ഞതായി സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പിശക് സന്ദേശം നേരിടുന്നു API ക്വാട്ട ക്രെഡിറ്റ് ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട കാലയളവിനുള്ളിലെ അഭ്യർത്ഥനകളുടെ എണ്ണത്തിൽ OpenAI ഏർപ്പെടുത്തിയ നിരക്ക് പരിധിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് ഈ പ്രശ്നം. പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നതിനുള്ള സംവിധാനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഈ സാഹചര്യം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാണ് പ്രധാന സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതിയിരിക്കുന്നത്. ഇത് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു RateLimitError ഒരു ചെറിയ കാലയളവിനുള്ളിൽ വളരെയധികം അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്‌ക്കുമ്പോൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒഴിവാക്കൽ, പിശക് ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, നിരക്ക് പരിധിയിൽ എത്തിയതിന് ശേഷം വീണ്ടും API കോൾ സ്വയമേവ ശ്രമിക്കുന്നതിന് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഈ തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനായി, ആദ്യത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കുന്നു സൃഷ്‌ടി_പൂർത്തിയാക്കൽ, ഇത് ഒരു പ്രോംപ്റ്റും അനുവദനീയമായ വീണ്ടും ശ്രമങ്ങളുടെ എണ്ണവും സ്വീകരിക്കുന്നു. ഓപ്പൺഎഐയുടെ പൂർത്തീകരണ API-ലേക്ക് ഒരു കോൾ ചെയ്യാൻ ഈ ഫംഗ്ഷൻ ശ്രമിക്കുന്നു, നൽകിയിരിക്കുന്ന മോഡലും പ്രോംപ്റ്റും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. റേറ്റ് ലിമിറ്റ് പിശക് കണ്ടെത്തിയാൽ, ഫംഗ്‌ഷൻ ഒരു വിജ്ഞാനപ്രദമായ സന്ദേശം പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുകയും ഓപ്പറേഷൻ വീണ്ടും ശ്രമിക്കാൻ ആവർത്തിച്ച് വിളിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. API നിരക്ക് പരിധികൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനിടയിൽ പെട്ടെന്നുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ ഈ സമീപനം ഫലപ്രദമാണ്.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, സമാനമായ ഒരു പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ തന്ത്രം നടപ്പിലാക്കുന്നു, എന്നാൽ നിരക്ക് പരിധി കവിഞ്ഞാൽ മോഡലുകൾ മാറുന്നതിനുള്ള അധിക ലോജിക് ഉൾപ്പെടുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത മോഡലുകൾക്ക് വ്യത്യസ്‌ത നിരക്ക് പരിധികൾ ഉണ്ടായിരിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഫംഗ്‌ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് OpenAI ക്ലയൻ്റ് ആരംഭിക്കുന്നതിലൂടെ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ആരംഭിക്കുന്നു ക്ലയൻ്റ് ആരംഭിക്കുക. ഈ ഫംഗ്‌ഷൻ API കീയുടെ സാധുത പരിശോധിക്കുന്നു, തുടർന്നുള്ള കോളുകളുമായി മുന്നോട്ട് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് വിജയകരമായി പ്രാമാണീകരിച്ചുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പ്രാമാണീകരണം പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഉപയോക്താവിന് വ്യക്തമായ ഒരു പിശക് സന്ദേശം നൽകുന്നു, തെറ്റായ കോൺഫിഗറേഷനുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ആശയക്കുഴപ്പം കുറയ്ക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് എന്ന പേരിൽ ഒരു ഫംഗ്ഷനും അവതരിപ്പിക്കുന്നു create_chat, ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു API കോൾ ശ്രമിക്കുന്നു. എങ്കിൽ എ RateLimitError ഉയർത്തി, "davinci-002" ൽ നിന്ന് "davinci-003" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ഫാൾബാക്ക് മോഡലിലേക്ക് മാറുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സന്ദേശം ഫംഗ്ഷൻ പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിൽ തുടരുമ്പോൾ നിരക്ക് പരിധികൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിൽ ഇത് വഴക്കം കാണിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് API കീ സുരക്ഷിതമായി നിയന്ത്രിക്കാൻ എൻവയോൺമെൻ്റ് വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു dotenv പാക്കേജ്, സുരക്ഷിതമായ കോഡിംഗ് രീതികൾ ഊന്നിപ്പറയുന്നു. എൻവയോൺമെൻ്റ് വേരിയബിളുകൾ കോഡ്ബേസിലെ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

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)

പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകളിലെ ഓപ്പൺഎഐ നിരക്ക് പരിധി പിശകുകൾ മറികടക്കുന്നു

OpenAI API ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ഉപയോക്താക്കൾ പലപ്പോഴും പിശക് കോഡ് നേരിടുന്നു 429, ഇത് അനുവദനീയമായ API അഭ്യർത്ഥനകളുടെ എണ്ണം കവിഞ്ഞതായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് തങ്ങളുടെ ക്രെഡിറ്റ് ബാലൻസ് പരിശോധിച്ച് മതിയായ ഫണ്ടുണ്ടെന്ന് സ്ഥിരീകരിച്ച തുടക്കക്കാർക്ക്. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, പ്രശ്നം ലഭ്യമായ ക്രെഡിറ്റിനെക്കുറിച്ചല്ല, ഓപ്പൺഎഐ നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള നിരക്ക് പരിധിയെക്കുറിച്ചാണ്. ഈ പരിധികൾക്ക് ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിനുള്ളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന API കോളുകളുടെ എണ്ണം നിയന്ത്രിക്കാനാകും. ഈ പരിധികൾ ഫലപ്രദമായി മനസ്സിലാക്കുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് വിശ്വസനീയമായ ഒരു പരിഹാരം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്.

ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം, മുമ്പത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉദാഹരണങ്ങളിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നതിനുള്ള സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റൊരു പ്രധാന വശം OpenAI- കൾ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് ക്വാട്ട നയങ്ങൾ ആഴത്തിൽ. ഓപ്പൺഎഐ മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന അക്കൗണ്ട് തരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്ത നിരക്ക് പരിധികൾ നടപ്പിലാക്കിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, പണമടച്ചുള്ള ശ്രേണികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഫ്രീ-ടയർ അക്കൗണ്ടുകൾക്ക് കൂടുതൽ കർശനമായ പരിധികൾ നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം, അത് നിങ്ങളുടെ API കോളുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന രീതിയെ സ്വാധീനിക്കും. കൂടാതെ, ഉപയോക്താക്കൾ അവരുടെ API കീ അനുമതികൾ ശരിയായി സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കണം, കാരണം തെറ്റായ കോൺഫിഗറേഷൻ ക്വോട്ട പിശകുകളും ട്രിഗർ ചെയ്യാം.

വീണ്ടും ശ്രമങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും ഫാൾബാക്ക് മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും പുറമെ, API കോളുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് അത്യാവശ്യമാണ്. അനാവശ്യമായ API അഭ്യർത്ഥനകൾ കുറയ്ക്കുന്നതും പ്രധാനപ്പെട്ടവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഓപ്പൺഎഐയുടെ ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ നിന്ന് എപിഐ ഉപയോഗ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും അവരുടെ ഉപഭോഗ പാറ്റേണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നേടാനും അതിനനുസരിച്ച് അവരുടെ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും. ഈ തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് നിരക്ക് പരിധിയിലെത്താനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാനും OpenAI-യുടെ API-യുമായി സുഗമമായ ഇടപെടൽ ഉറപ്പാക്കാനും കഴിയും.