概述
什么是速率限制？
速率限制是 API 对用户或客户端在指定时间段内可以访问服务器的次数施加的限制。
为什么我们有速率限制？
速率限制是 API 的常见做法，实施速率限制有几个不同的原因：
- 它们有助于防止滥用或误用 API。例如，恶意参与者可能会用请求淹没 API，试图使其过载或导致服务中断。通过设置速率限制，OpenAI可以防止此类活动。
- 速率限制有助于确保每个人都可以公平访问 API。如果一个人或组织发出过多的请求，则可能会使其他人的API陷入困境。通过限制单个用户可以发出的请求数量，OpenAI 确保最多的人有机会使用 API，而不会遇到速度变慢的情况。
- 速率限制可以帮助 OpenAI 管理其基础设施上的总负载。如果对 API 的请求急剧增加，则可能会对服务器造成负担并导致性能问题。通过设置速率限制，OpenAI 可以帮助为所有用户保持流畅一致的体验。
请完整阅读本文档，以更好地了解OpenAI的限速系统的工作原理。我们包括代码示例和可能的解决方案来处理常见问题。建议在填写速率限制提高申请表之前遵循本指南，并在上一节中详细说明如何填写该表单。
我们的 API 的速率限制是什么？
我们会根据所使用的特定终端节点以及您拥有的帐户类型，在组织级别（而不是用户级别）强制实施速率限制。速率限制以两种方式度量：RPM（每分钟请求数）和 TPM（每分钟令牌数）。下表突出显示了我们 API 的默认速率限制，但在填写速率限制提高请求表单后，这些限制可能会根据您的使用案例增加。
TPM（每分钟令牌数）单位因型号而异：
| 类型 | 1 TPM 等于 |
|---|---|
| davinci | 每分钟 1 个token |
| curie | 每分钟 25 个tokens |
| babbage | 每分钟 100 个tokens |
| ada | 每分钟 200 个tokens |
实际上，这意味着您每分钟可以向模型发送大约 200 倍的令牌。adadavinci
| 文本和嵌入 | 食品 | 编辑 | 图像 | |
|---|---|---|---|---|
| 免费试用用户 | •20 RPM •150，000 TPM | •20 RPM •40，000 TPM | •20 RPM •150，000 TPM | 50张/分钟 |
| 即用即付用户（前 48 小时） | •60 RPM •250，000 TPM* | •20 RPM •40，000 TPM | •20 RPM •150，000 TPM | 50张/分钟 |
| 即用即付用户（48 小时后） | •3，500 RPM •350，000 TPM* | •20 RPM •40，000 TPM | •20 RPM •150，000 TPM | 50张/分钟 |
重要的是要注意，任何一种选择都可以达到速率限制，具体取决于首先发生的情况。例如，你可以将 20 个请求（只有 100 个令牌）发送到 Codex 终结点，这将填满你的限制，即使你未在这 40 个请求中发送 20k 个令牌也是如此。
速率限制如何工作？
如果您的速率限制为每分钟 60 个请求和每分钟 150k 个令牌，则您将受到达到请求/分钟上限或令牌用完的限制（以先发生者为准）。例如，如果每分钟的最大请求数为 60，则每秒应该能够发送 1 个请求。如果每 1 毫秒发送 800 个请求，一旦达到速率限制，只需让程序休眠 200 毫秒即可再发送一个请求，否则后续请求将失败。默认为 3，000 个请求/分钟，客户可以每 1 毫秒或每 .20 秒有效发送 02 个请求。davinci
如果我遇到速率限制错误会怎样？
速率限制错误如下所示：
在组织组织 {id} 中，每分钟请求数达到默认文本-davinci-002 的速率限制。 限制：20.000000 / 分钟。 电流：24.000000 /分钟
如果达到速率限制，则表示您在短时间内发出了太多请求，并且 API 拒绝满足进一步的请求，直到经过指定的时间量。
速率限制与max_tokens
我们提供的每个模型都有有限数量的tokens，可以在发出请求时作为输入传入。不能增加模型接收的最大tokens数。例如，如果使用 text-ada-001，则每个请求可以发送到此模型的最大令牌数为 2，048 个 tokens。
错误缓解
我可以采取哪些步骤来缓解这种情况？
OpenAI Cookbook有一个python笔记本，解释了如何避免速率限制错误的详细信息。
在提供编程访问、批量处理功能和自动社交媒体发布时，还应谨慎行事 – 请考虑仅为受信任的客户启用这些功能。
若要防止自动和大量滥用，请在指定时间范围（每天、每周或每月）内为单个用户设置使用限制。请考虑为超出限制的用户实施硬上限或手动审核流程。
使用指数退避重试
避免速率限制错误的一种简单方法是使用随机指数退避自动重试请求。使用指数退避重试意味着在达到速率限制错误时执行短暂睡眠，然后重试不成功的请求。如果请求仍然不成功，则增加睡眠长度并重复该过程。这一直持续到请求成功或达到最大重试次数。 这种方法有很多好处：
- 自动重试意味着您可以从速率限制错误中恢复，而不会崩溃或丢失数据
- 指数退避意味着可以快速尝试首次重试，同时在前几次重试失败时仍受益于更长的延迟
- 将随机抖动添加到延迟有助于同时重试所有命中。
请注意，不成功的请求会增加每分钟数限制，因此连续重新发送请求将不起作用。
下面是一些使用指数退避的 Python 解决方案示例。
示例 #1：使用 Tenacity 库
示例 #2：使用退避库
示例 3：手动退避实现
批处理请求
OpenAI API 对每分钟请求数和每分钟令牌数有单独的限制。
如果达到每分钟请求数的限制，但每分钟令牌具有可用容量，则可以通过将多个任务批处理到每个请求中来提高吞吐量。这将允许您每分钟处理更多代币，尤其是对于我们较小的型号。
发送一批提示的工作方式与普通 API 调用完全相同，只是您将字符串列表传递给提示参数而不是单个字符串。
无批处理的示例
批处理示例
警告：响应对象可能不会按提示顺序返回完成，因此请始终记住使用索引字段将响应匹配回提示。
请求增加
我应该考虑何时申请提高限价？
我们的默认速率限制有助于我们最大限度地提高稳定性并防止滥用我们的 API。我们提高限制以启用高流量应用程序，因此申请提高速率限制的最佳时机是当您认为您拥有必要的流量数据来支持提高速率限制的有力理由时。没有支持数据的大量速率限制提高请求不太可能获得批准。如果您正在为产品发布做准备，请通过 10 天内的分阶段发布获取相关数据。
请记住，提高速率限制有时可能需要 7-10 天，因此，如果有数据支持您将达到当前增长数字，请尝试提前计划并尽早提交是有意义的。
我的速率限制提高请求会被拒绝吗？
速率限制提高请求最常被拒绝，因为它缺乏证明提高请求所需的数据。我们在下面提供了数值示例，展示了如何最好地支持速率限制提高请求，并尽力批准符合我们安全政策的所有请求并显示支持数据。我们致力于使开发人员能够使用我们的 API 进行扩展并取得成功。
我已经为我的文本/代码 API 实现了指数退避，但我仍然遇到此错误。如何提高速率限制？
目前，我们不支持增加免费的 Beta 版终端节点，例如编辑终端节点。我们也不会增加 ChatGPT 速率限制，但您可以加入 ChatGPT 专业版访问权限的候补名单。
我们理解有限的速率限制可能造成的挫败感，我们很乐意为每个人提高默认值。但是，由于共享容量限制，我们只能批准通过我们的速率限制提高申请表证明有需求的付费客户提高速率限制。 为了帮助我们正确评估您的需求，我们要求您在表单的“分享需求证据”部分中提供您当前使用情况的统计数据或基于历史用户活动的预测。如果此信息不可用，我们建议采用分阶段发布方法。首先，以当前速率限制向一部分用户发布服务，收集 10 个工作日的使用情况数据，然后根据该数据提交正式的速率限制提高请求，以供我们审核和批准。
我们将审核您的请求，如果获得批准，我们将在 7-10 个工作日内通知您批准。
以下是您如何填写此表单的一些示例：
DALL-E API 示例
语言模型示例
代码模型示例
请注意，这些示例只是一般用例场景，实际使用率会根据具体的实现和使用情况而有所不同。