Python'da OpenAI API Hata Kodu 429 Krediyle Bile Nasıl Çözülür?

OpenAI API Kota Hatalarını Anlamak

OpenAI'nin API'si ile çalışırken aşağıdaki gibi bir hata alıyorum: Hata Kodu 429 özellikle hem Python'a hem de OpenAI'ye yeni başlayanlar için sinir bozucu olabilir. Bu hata genellikle mevcut API kullanım kotanızı aştığınızı gösterir.

OpenAI hesabınızı kontrol ettiyseniz ve hâlâ kullanılabilir krediniz olduğunu doğruladıysanız bu hatanın neden sürekli ortaya çıktığını merak ediyor olabilirsiniz. Geliştiricilerin API çağrılarını ilk kez ayarlarken bu sorunla karşılaşması yaygın bir durumdur.

Bu sorunun nedenini anlamak, API'den etkili bir şekilde yararlanabilmenizi sağlamak açısından çok önemlidir. Bu kılavuz, hatanın arkasındaki olası nedenleri açıklayacak ve sorunu çözmeniz için size adımlar sunacaktır.

OpenAI hesabınızda krediniz olmasına rağmen bu hatayla karşılaşmanızın olası nedenlerine ve bunu Python betiğinizde düzeltmeye nasıl yaklaşacağınıza bakalım.

Python Komut Dosyaları OpenAI API Hız Sınırlarını Nasıl Ele Alır?

Yukarıda sağlanan komut dosyaları, OpenAI'nin API'sini kullanırken geliştiricilerin karşılaştığı yaygın bir sorunu çözmek üzere tasarlanmıştır: limitinizi aştığınızı belirten bir hata mesajıyla karşılaşmak API kotası kredisi olmasına rağmen. Bu sorun, OpenAI'nin belirli bir dönemdeki istek sayısına uyguladığı oran sınırıyla ilgilidir. Ana komut dosyası, hata işleme ve yeniden deneme mekanizmalarını kullanarak bu durumu ele almak için yazılmıştır. Şunu kullanır: RateLimitError Kısa bir süre içinde çok fazla isteğin gönderildiğini tespit eden ve hatayı tetikleyen istisna. Ayrıca komut dosyaları, hız sınırına ulaşıldıktan sonra API çağrısını otomatik olarak yeniden denemek için bir yeniden deneme stratejisi kullanır.

Bu stratejileri uygulamak için ilk komut dosyası, adı verilen bir işlevi tanımlar. create_completion, bir istemi ve izin verilen yeniden deneme sayısını kabul eder. Bu işlev, OpenAI'nin tamamlama API'sine çağrı yaparak verilen model ve istemi temel alarak bir yanıt oluşturmaya çalışır. Bir hız sınırı hatası tespit edilirse, işlev bilgilendirici bir mesaj yazdırır ve işlemi yeniden denemek için yinelemeli olarak kendisini çağırır. Bu yaklaşım, API hızı sınırlarını verimli bir şekilde yönetirken komut dosyasının aniden sonlandırılmasını önlemede etkilidir.

İkinci komut dosyasında benzer bir hata işleme stratejisi uygulanır ancak hız limiti aşılırsa modelleri değiştirmek için ek mantık içerir. Bu, özellikle farklı modellerin değişken hız limitlerine sahip olabileceği durumlarda kullanışlıdır. Betik, OpenAI istemcisinin, adı verilen özel bir işlev kullanılarak başlatılmasıyla başlar. başlat_istemci. Bu işlev, API anahtarının geçerliliğini doğrulayarak daha sonraki çağrılara devam etmeden önce komut dosyasının kimliğinin başarıyla doğrulanmasını sağlar. Kimlik doğrulama başarısız olursa, kullanıcıya açık bir hata mesajı göndererek yanlış yapılandırmalardan kaynaklanan karışıklığı azaltır.

İkinci komut dosyası ayrıca adlı bir işlevi de tanıtır. create_chat, belirli bir modeli kullanarak bir API çağrısı yapmayı deneyen. Eğer bir RateLimitError yükseltildiğinde işlev, "davinci-002"den "davinci-003"e gibi bir geri dönüş modeline geçeceğini belirten bir mesaj yazdırır. Bu, sonuç sağlamaya devam ederken oran sınırlarını yönetme konusundaki esnekliği gösterir. Ayrıca komut dosyaları, API anahtarını güvenli bir şekilde yönetmek için ortam değişkenlerini kullanır. dotenv Paket, güvenli kodlama uygulamalarına vurgu yapıyor. Ortam değişkenleri, kod tabanındaki hassas verilerin açığa çıkması riskini azaltır.

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)

Python Komut Dosyalarında OpenAI Hız Sınırı Hatalarının Üstesinden Gelmek

OpenAI API ile çalışırken kullanıcılar sıklıkla hata koduyla karşılaşıyor 429Bu, izin verilen API isteklerinin sayısının aşıldığını gösterir. Bu, özellikle kredi bakiyesini kontrol eden ve yeterli paraya sahip olduğunu doğrulayan yeni başlayanlar için kafa karıştırıcı olabilir. Bu gibi durumlarda sorun muhtemelen mevcut krediyle ilgili değil, OpenAI tarafından belirlenen oran limitleriyle ilgilidir. Bu sınırlar, belirli bir süre içinde yapabileceğiniz API çağrılarının sayısını kısıtlayabilir. Bu sınırları etkili bir şekilde anlamak ve yönetmek, güvenilir bir çözüm oluşturmak için çok önemlidir.

Bunu halletmenin bir yolu, önceki komut dosyası örneklerinde gösterildiği gibi, yeniden deneme mekanizmasını tanıtmaktır. Ancak dikkate alınması gereken bir diğer önemli husus OpenAI'nin anlaşılmasıdır. kota politikaları derinlemesine. OpenAI, kullanılan modele veya hesap türüne göre farklı oran limitleri uygulayabilir. Örneğin, ücretsiz katman hesapları, ücretli katmanlara kıyasla daha sıkı sınırlarla karşı karşıya kalabilir ve bu da API çağrılarınızı tasarlama şeklinizi etkileyebilir. Ek olarak, yanlış yapılandırma kota hatalarını da tetikleyebileceğinden, kullanıcılar API anahtarı izinlerinin doğru şekilde ayarlandığından emin olmalıdır.

Yeniden denemeleri yönetmenin ve geri dönüş modellerini seçmenin yanı sıra API çağrılarını optimize etmek de önemlidir. Buna gereksiz API isteklerinin en aza indirilmesi ve kritik olanlara odaklanılması da dahildir. Geliştiriciler ayrıca tüketim kalıpları hakkında bilgi edinmek ve komut dosyalarını buna göre ayarlamak için API kullanım istatistiklerini OpenAI'nin kontrol panelinden izleyebilir. Bu stratejileri uygulayarak hız sınırlarına ulaşma olasılığını azaltabilir ve OpenAI'nin API'si ile daha sorunsuz bir etkileşim sağlayabilirsiniz.