کریڈٹ کے ساتھ بھی ازگر میں اوپن اے آئی API ایرر کوڈ 429 کو کیسے حل کریں۔

OpenAI API کوٹہ کی خرابیوں کو سمجھنا

OpenAI کے API کے ساتھ کام کرتے وقت، ایک غلطی موصول ہو رہی ہے۔ ایرر کوڈ 429 مایوس کن ہو سکتا ہے، خاص طور پر ان لوگوں کے لیے جو Python اور OpenAI دونوں میں نئے ہیں۔ یہ خرابی عام طور پر اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ آپ نے اپنے موجودہ API کے استعمال کے کوٹے سے تجاوز کر لیا ہے۔

اگر آپ نے اپنا OpenAI اکاؤنٹ چیک کیا ہے اور تصدیق کی ہے کہ آپ کے پاس اب بھی کریڈٹس دستیاب ہیں، تو آپ سوچ رہے ہوں گے کہ یہ خرابی کیوں ظاہر ہوتی رہتی ہے۔ ڈیولپرز کے لیے پہلی بار اپنی API کالز ترتیب دیتے وقت اس مسئلے کا سامنا کرنا عام ہے۔

اس مسئلے کی وجہ کو سمجھنا اس بات کو یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہے کہ آپ API کا مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ گائیڈ غلطی کے پیچھے ممکنہ وجوہات کو توڑ دے گا اور آپ کو اسے حل کرنے کے اقدامات فراہم کرے گا۔

آئیے ان ممکنہ وجوہات میں غوطہ لگائیں کہ آپ کو اس خرابی کا سامنا کیوں کرنا پڑ رہا ہے، حالانکہ آپ کے OpenAI اکاؤنٹ میں کریڈٹس ہیں، اور اسے اپنے Python اسکرپٹ میں ٹھیک کرنے کے لیے کیسے رجوع کیا جائے۔

Python اسکرپٹ OpenAI API کی شرح کی حدود کو کیسے ہینڈل کرتی ہے۔

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹ کو OpenAI کا API استعمال کرتے وقت ڈویلپرز کو درپیش ایک عام مسئلہ کو حل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: ایک خامی کے پیغام کا سامنا کرنا جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ آپ نے اپنی حد سے تجاوز کر لیا ہے۔ API کوٹہ کریڈٹ ہونے کے باوجود یہ مسئلہ ایک مخصوص مدت کے اندر درخواستوں کی تعداد پر OpenAI کی طرف سے عائد کردہ شرح کی حد سے متعلق ہے۔ مین اسکرپٹ کو غلطی سے نمٹنے اور دوبارہ کوشش کرنے کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے اس صورتحال سے نمٹنے کے لیے لکھا گیا ہے۔ یہ استعمال کرتا ہے۔ RateLimitError اس بات کا پتہ لگانے کے لیے استثنیٰ جب ایک مختصر مدت میں بہت زیادہ درخواستیں بھیجی جاتی ہیں، جس سے خرابی پیدا ہوتی ہے۔ مزید برآں، اسکرپٹ شرح کی حد کو مارنے کے بعد دوبارہ API کال کو خود بخود آزمانے کے لیے دوبارہ کوشش کرنے کی حکمت عملی کا استعمال کرتی ہے۔

ان حکمت عملیوں کو نافذ کرنے کے لیے، پہلا اسکرپٹ ایک فنکشن کی وضاحت کرتا ہے جسے کہا جاتا ہے۔ تخلیق_تکمیل، جو ایک پرامپٹ اور دوبارہ کوششوں کی اجازت کو قبول کرتا ہے۔ یہ فنکشن اوپن اے آئی کے مکمل ہونے والے API کو کال کرنے کی کوشش کرتا ہے، جو دیئے گئے ماڈل اور پرامپٹ کی بنیاد پر ردعمل پیدا کرتا ہے۔ اگر شرح کی حد میں خرابی کا پتہ چل جاتا ہے، تو فنکشن ایک معلوماتی پیغام پرنٹ کرتا ہے اور دوبارہ آپریشن کی کوشش کرنے کے لیے خود کو بار بار کال کرتا ہے۔ API شرح کی حدوں کو مؤثر طریقے سے منظم کرتے ہوئے یہ نقطہ نظر اچانک اسکرپٹ کے خاتمے سے بچنے میں موثر ہے۔

دوسری اسکرپٹ میں، اسی طرح کی غلطی سے نمٹنے کی حکمت عملی لاگو کی گئی ہے لیکن اگر شرح کی حد سے تجاوز کر جائے تو ماڈلز کو تبدیل کرنے کے لیے اضافی منطق بھی شامل ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب مختلف ماڈلز کی شرح کی حدیں مختلف ہو سکتی ہیں۔ اسکرپٹ کا آغاز اوپن اے آئی کلائنٹ کو ایک کسٹم فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ ابتدائی_کلائنٹ. یہ فنکشن API کلید کی درستگی کی تصدیق کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ مزید کالز کے ساتھ آگے بڑھنے سے پہلے اسکرپٹ نے کامیابی کے ساتھ تصدیق کی ہے۔ اگر توثیق ناکام ہوجاتی ہے، تو یہ غلط کنفیگریشنز کے بارے میں الجھن کو کم کرتے ہوئے، صارف کو ایک واضح غلطی کا پیغام لوٹاتا ہے۔

دوسری اسکرپٹ میں ایک فنکشن کا نام بھی متعارف کرایا گیا ہے۔ create_chat، جو ایک مخصوص ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے API کال کی کوشش کرتا ہے۔ اگر ایک RateLimitError اٹھایا جاتا ہے، فنکشن ایک پیغام پرنٹ کرتا ہے جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ یہ فال بیک ماڈل میں تبدیل ہو جائے گا، جیسے "davinci-002" سے "davinci-003"۔ یہ نتائج کی فراہمی جاری رکھتے ہوئے شرح کی حدود کو منظم کرنے میں لچک کو ظاہر کرتا ہے۔ مزید برآں، اسکرپٹس ماحولیاتی متغیرات کو استعمال کرتے ہوئے API کلید کو محفوظ طریقے سے منظم کرنے کے لیے استعمال کرتی ہیں۔ dotenv پیکج، محفوظ کوڈنگ کے طریقوں پر زور دیتا ہے۔ ماحولیاتی متغیرات کوڈبیس میں حساس ڈیٹا کو ظاہر کرنے کے خطرے کو کم کرتے ہیں۔

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)

ازگر اسکرپٹس میں اوپن اے آئی ریٹ کی حد کی خرابیوں پر قابو پانا

OpenAI API کے ساتھ کام کرتے وقت، صارفین کو اکثر ایرر کوڈ کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ 429، جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ منظور شدہ API کی درخواستوں کی تعداد سے تجاوز کر گیا ہے۔ یہ حیران کن ہو سکتا ہے، خاص طور پر ان ابتدائیوں کے لیے جنہوں نے اپنا کریڈٹ بیلنس چیک کیا ہے اور تصدیق کی ہے کہ ان کے پاس کافی فنڈز ہیں۔ ایسے معاملات میں، مسئلہ ممکنہ طور پر دستیاب کریڈٹ کے بارے میں نہیں ہے بلکہ OpenAI کی طرف سے مقرر کردہ شرح کی حدوں کا ہے۔ یہ حدود API کالز کی تعداد کو محدود کر سکتی ہیں جو آپ ایک مخصوص مدت کے اندر کر سکتے ہیں۔ ان حدود کو سمجھنا اور ان کا مؤثر طریقے سے انتظام کرنا قابل اعتماد حل بنانے کے لیے بہت ضروری ہے۔

اس کو سنبھالنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ دوبارہ کوشش کرنے کا طریقہ کار متعارف کرایا جائے، جیسا کہ اسکرپٹ کی پچھلی مثالوں میں دکھایا گیا ہے۔ تاہم، غور کرنے کا ایک اور اہم پہلو OpenAI کو سمجھنا ہے۔ کوٹہ کی پالیسیاں گہرائی میں OpenAI ماڈل یا استعمال کیے جانے والے اکاؤنٹ کی قسم کی بنیاد پر مختلف شرح کی حدیں نافذ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، مفت درجے کے اکاؤنٹس کو ادا شدہ درجات کے مقابلے میں زیادہ سخت حدود کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے، جو آپ کے API کالز کو ڈیزائن کرنے کے طریقے کو متاثر کر سکتا ہے۔ مزید برآں، صارفین کو یقینی بنانا چاہیے کہ ان کی API کلیدی اجازتیں درست طریقے سے ترتیب دی گئی ہیں، کیونکہ غلط کنفیگریشن کوٹہ کی خرابیوں کو بھی متحرک کر سکتی ہے۔

دوبارہ کوششوں کا انتظام کرنے اور فال بیک ماڈلز کو منتخب کرنے کے علاوہ، API کالز کو بہتر بنانا ضروری ہے۔ اس میں API کی غیر ضروری درخواستوں کو کم کرنا اور اہم درخواستوں پر توجہ مرکوز کرنا شامل ہے۔ ڈویلپرز OpenAI کے ڈیش بورڈ سے API کے استعمال کے اعدادوشمار کو بھی ٹریک کر سکتے ہیں تاکہ ان کے استعمال کے نمونوں کے بارے میں بصیرت حاصل کی جا سکے اور اس کے مطابق اپنے اسکرپٹ کو ایڈجسٹ کیا جا سکے۔ ان حکمت عملیوں کو لاگو کرنے سے، آپ شرح کی حد تک پہنچنے کے امکانات کو کم کر سکتے ہیں اور OpenAI کے API کے ساتھ ہموار تعامل کو یقینی بنا سکتے ہیں۔