క్రెడిట్‌తో కూడా పైథాన్‌లో OpenAI API ఎర్రర్ కోడ్ 429ని ఎలా పరిష్కరించాలి

OpenAI API కోటా లోపాలను అర్థం చేసుకోవడం

OpenAI యొక్క APIతో పని చేస్తున్నప్పుడు, వంటి లోపాన్ని స్వీకరించడం లోపం కోడ్ 429 ముఖ్యంగా పైథాన్ మరియు ఓపెన్‌ఏఐ రెండింటికీ కొత్త వారికి నిరాశ కలిగిస్తుంది. ఈ లోపం సాధారణంగా మీరు మీ ప్రస్తుత API వినియోగ కోటాను అధిగమించినట్లు సూచిస్తుంది.

మీరు మీ OpenAI ఖాతాను తనిఖీ చేసి, మీకు ఇప్పటికీ క్రెడిట్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయని ధృవీకరించినట్లయితే, ఈ లోపం ఎందుకు కనిపిస్తుందో మీరు ఆలోచిస్తూ ఉండవచ్చు. డెవలపర్‌లు తమ API కాల్‌లను సెటప్ చేస్తున్నప్పుడు ఈ సమస్యను ఎదుర్కోవడం సర్వసాధారణం.

మీరు APIని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించగలరని నిర్ధారించుకోవడానికి ఈ సమస్య యొక్క కారణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఈ గైడ్ లోపం వెనుక ఉన్న సంభావ్య కారణాలను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది మరియు దాన్ని పరిష్కరించడానికి మీకు దశలను అందిస్తుంది.

మీరు మీ OpenAI ఖాతాలో క్రెడిట్‌లను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, మీరు ఈ ఎర్రర్‌ను ఎందుకు ఎదుర్కొంటున్నారనే సంభావ్య కారణాలను మరియు మీ పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లో దాన్ని ఎలా పరిష్కరించాలో తెలుసుకుందాం.

పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లు OpenAI API రేట్ పరిమితులను ఎలా నిర్వహిస్తాయి

పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు OpenAI APIని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు డెవలపర్‌లు ఎదుర్కొనే సాధారణ సమస్యను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి: మీరు మీ కంటే ఎక్కువగా ఉన్నారని సూచించే దోష సందేశాన్ని ఎదుర్కొంటారు API కోటా క్రెడిట్ ఉన్నప్పటికీ. ఈ సమస్య నిర్దిష్ట వ్యవధిలో అభ్యర్థనల సంఖ్యపై OpenAI విధించిన రేట్ పరిమితికి సంబంధించినది. ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు రీట్రీ మెకానిజమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా ఈ పరిస్థితిని నిర్వహించడానికి ప్రధాన స్క్రిప్ట్ వ్రాయబడింది. ఇది ఉపయోగించుకుంటుంది RateLimitError తక్కువ వ్యవధిలో చాలా ఎక్కువ అభ్యర్థనలు పంపబడినప్పుడు గుర్తించడానికి మినహాయింపు, లోపాన్ని ప్రేరేపిస్తుంది. అదనంగా, రేటు పరిమితిని తాకిన తర్వాత API కాల్‌ని స్వయంచాలకంగా మళ్లీ ప్రయత్నించడానికి స్క్రిప్ట్‌లు పునఃప్రయత్న వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.

ఈ వ్యూహాలను అమలు చేయడానికి, మొదటి స్క్రిప్ట్ అనే ఫంక్షన్‌ని నిర్వచిస్తుంది సృష్టించు_పూర్తి, ఇది ప్రాంప్ట్ మరియు అనుమతించబడిన పునఃప్రయత్నాల సంఖ్యను అంగీకరిస్తుంది. ఈ ఫంక్షన్ OpenAI యొక్క పూర్తి APIకి కాల్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, ఇచ్చిన మోడల్ మరియు ప్రాంప్ట్ ఆధారంగా ప్రతిస్పందనను రూపొందిస్తుంది. రేటు పరిమితి లోపం గుర్తించబడితే, ఫంక్షన్ సమాచార సందేశాన్ని ముద్రిస్తుంది మరియు ఆపరేషన్‌ను మళ్లీ ప్రయత్నించడానికి పునరావృతంగా కాల్ చేస్తుంది. API రేట్ పరిమితులను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించేటప్పుడు ఆకస్మిక స్క్రిప్ట్ ముగింపులను నివారించడంలో ఈ విధానం ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్‌లో, ఇదే విధమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ వ్యూహం అమలు చేయబడుతుంది కానీ రేటు పరిమితిని మించిపోయినట్లయితే మోడల్‌లను మార్చడానికి అదనపు లాజిక్‌ను కలిగి ఉంటుంది. వేర్వేరు మోడల్‌లు వేర్వేరు రేట్ పరిమితులను కలిగి ఉన్నప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. అనే కస్టమ్ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించి OpenAI క్లయింట్‌ను ప్రారంభించడం ద్వారా స్క్రిప్ట్ ప్రారంభమవుతుంది ప్రారంభించు_క్లయింట్. ఈ ఫంక్షన్ API కీ యొక్క చెల్లుబాటును ధృవీకరిస్తుంది, తదుపరి కాల్‌లతో కొనసాగడానికి ముందు స్క్రిప్ట్ విజయవంతంగా ప్రామాణీకరించబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. ప్రామాణీకరణ విఫలమైతే, అది వినియోగదారుకు స్పష్టమైన దోష సందేశాన్ని అందిస్తుంది, తప్పుడు కాన్ఫిగరేషన్‌ల చుట్టూ ఉన్న గందరగోళాన్ని తగ్గిస్తుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ పేరుతో ఒక ఫంక్షన్‌ను కూడా పరిచయం చేస్తుంది సృష్టించు_చాట్, ఇది నిర్దిష్ట మోడల్‌ని ఉపయోగించి API కాల్‌ని ప్రయత్నిస్తుంది. ఒకవేళ ఎ RateLimitError పెంచబడింది, ఫంక్షన్ "davinci-002" నుండి "davinci-003" వంటి ఫాల్‌బ్యాక్ మోడల్‌కి మారుతుందని సూచించే సందేశాన్ని ప్రింట్ చేస్తుంది. ఫలితాలను బట్వాడా చేయడం కొనసాగించేటప్పుడు ఇది రేటు పరిమితులను నిర్వహించడంలో సౌలభ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. అదనంగా, API కీని ఉపయోగించి సురక్షితంగా నిర్వహించడానికి స్క్రిప్ట్‌లు ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్‌ను ఉపయోగించుకుంటాయి dotenv ప్యాకేజీ, సురక్షిత కోడింగ్ పద్ధతులను నొక్కి చెప్పడం. ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్ కోడ్‌బేస్‌లోని సున్నితమైన డేటాను బహిర్గతం చేసే ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తాయి.

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)

పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లలో OpenAI రేట్ పరిమితి లోపాలను అధిగమించడం

OpenAI APIతో పని చేస్తున్నప్పుడు, వినియోగదారులు తరచుగా ఎర్రర్ కోడ్‌ను ఎదుర్కొంటారు 429, ఇది అనుమతించబడిన API అభ్యర్థనల సంఖ్య మించిపోయిందని సూచిస్తుంది. ఇది అస్పష్టంగా ఉంటుంది, ప్రత్యేకించి వారి క్రెడిట్ బ్యాలెన్స్‌ని తనిఖీ చేసి, తమ వద్ద తగినంత నిధులు ఉన్నాయని నిర్ధారించుకున్న ప్రారంభకులకు. అటువంటి సందర్భాలలో, సమస్య అందుబాటులో ఉన్న క్రెడిట్ గురించి కాకుండా OpenAI ద్వారా సెట్ చేయబడిన రేట్ పరిమితుల గురించి ఉంటుంది. ఈ పరిమితులు మీరు నిర్దిష్ట సమయ వ్యవధిలో చేయగల API కాల్‌ల సంఖ్యను పరిమితం చేయగలవు. ఈ పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం మరియు నిర్వహించడం అనేది నమ్మదగిన పరిష్కారాన్ని రూపొందించడానికి కీలకం.

దీన్ని నిర్వహించడానికి ఒక మార్గం మునుపటి స్క్రిప్ట్ ఉదాహరణలలో చూపిన విధంగా, పునఃప్రయత్న మెకానిజంను పరిచయం చేయడం. అయితే, పరిగణించవలసిన మరో ముఖ్యమైన అంశం OpenAI లను అర్థం చేసుకోవడం కోటా విధానాలు లోతులో. OpenAI మోడల్ లేదా ఉపయోగించిన ఖాతా రకం ఆధారంగా విభిన్న రేట్ పరిమితులను అమలు చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, చెల్లింపు శ్రేణులతో పోలిస్తే ఫ్రీ-టైర్ ఖాతాలు మరింత కఠినమైన పరిమితులను ఎదుర్కోవచ్చు, ఇది మీరు మీ API కాల్‌లను రూపొందించే విధానాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. అదనంగా, వినియోగదారులు తమ API కీ అనుమతులు సరిగ్గా సెటప్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవాలి, ఎందుకంటే తప్పుగా కాన్ఫిగరేషన్ కోటా లోపాలను కూడా ప్రేరేపిస్తుంది.

పునఃప్రయత్నాలను నిర్వహించడం మరియు ఫాల్‌బ్యాక్ మోడల్‌లను ఎంచుకోవడంతో పాటు, API కాల్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం చాలా అవసరం. ఇందులో అనవసరమైన API అభ్యర్థనలను తగ్గించడం మరియు క్లిష్టమైన వాటిపై దృష్టి పెట్టడం వంటివి ఉంటాయి. డెవలపర్‌లు తమ వినియోగ విధానాలపై అంతర్దృష్టులను పొందడానికి మరియు తదనుగుణంగా వారి స్క్రిప్ట్‌లను సర్దుబాటు చేయడానికి OpenAI డాష్‌బోర్డ్ నుండి API వినియోగ గణాంకాలను కూడా ట్రాక్ చేయవచ్చు. ఈ వ్యూహాలను అమలు చేయడం ద్వారా, మీరు రేట్ పరిమితులను తాకే సంభావ్యతను తగ్గించవచ్చు మరియు OpenAI APIతో సున్నితమైన పరస్పర చర్యను నిర్ధారించుకోవచ్చు.