ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ OpenAI API ਗਲਤੀ ਕੋਡ 429 ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ

OpenAI API ਕੋਟਾ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

OpenAI ਦੇ API ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤੀ ਕੋਡ 429 ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ Python ਅਤੇ OpenAI ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹਨ। ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ API ਵਰਤੋਂ ਕੋਟੇ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ OpenAI ਖਾਤੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ API ਕਾਲਾਂ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ API ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਗਲਤੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਵੇਗੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ।

ਆਓ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਓਪਨਏਆਈ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਓਪਨਏਆਈ ਏਪੀਆਈ ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ

ਉੱਪਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੰਦੇਸ਼ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ API ਕੋਟਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ. ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਆਦ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ OpenAI ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਈ ਗਈ ਦਰ ਸੀਮਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਅਤੇ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ RateLimitError ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅਪਵਾਦ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਰ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ API ਕਾਲ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ create_completion, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, OpenAI ਦੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ API ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਦਰ ਸੀਮਾ ਗਲਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸੂਚਨਾਤਮਕ ਸੁਨੇਹਾ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। API ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਚਾਨਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਮਾਪਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਜੇਕਰ ਦਰ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਓਪਨਏਆਈ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ initialize_client. ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ API ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਾਮਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਬਣਾਓ_ਚੈਟ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ API ਕਾਲ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਏ RateLimitError ਉਠਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "davinci-002" ਤੋਂ "davinci-003" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ API ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ dotenv ਪੈਕੇਜ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।

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)

ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਓਪਨਏਆਈ ਦਰ ਸੀਮਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ

OpenAI API ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਗਲਤੀ ਕੋਡ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ 429, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ API ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਬੈਲੇਂਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਫੰਡ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਦਾ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ API ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਓਪਨਏਆਈ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕੋਟਾ ਨੀਤੀਆਂ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ. OpenAI ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਖਾਤੇ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫ੍ਰੀ-ਟੀਅਰ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਖ਼ਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ API ਕੁੰਜੀ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਕੋਟਾ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਫਾਲਬੈਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜੀਆਂ API ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ API ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਪਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਿੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ OpenAI ਦੇ API ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।