要提高 OpenAI API 调用的响应时间，重点在于优化请求、减少不必要的数据并实施高效的错误处理。首先简化发送到 API 的内容。例如，如果您使用 Chat Completions API，请缩短过于冗长的提示并避免冗余上下文。使用 max_tokens 参数限制响应长度，这可以减少处理时间。如果您不需要每次交互都获得完整响应，请考虑使用 stream 参数增量接收输出，让您的应用程序能够在响应到达时处理部分内容，而不是等待整个结果。
接下来，优化您的代码以处理重试和网络延迟。API 调用有时会因速率限制或临时问题而失败。实施具有指数退避的重试逻辑——一种在每次重试尝试之间等待更长时间的方法（例如，1 秒、2 秒、4 秒）。Python 中像 tenacity 这样的库可以实现自动化。此外，确保您的应用程序的网络设置可最大限度地减少延迟。例如，将您的代码托管在地理位置上靠近 OpenAI 服务器的区域（如果 OpenAI 使用弗吉尼亚州的服务器，则例如 AWS us-east-1）。避免代码中不必要的序列化/反序列化步骤，这会给每个请求增加几毫秒的时间。
最后，尽可能利用异步处理和批量请求。如果您的应用程序进行多个独立的 API 调用，请使用异步代码（例如 Python 的 asyncio 或 Node.js 的并发性）并行发送请求而不是按顺序发送。例如，在 Python 中，您可以使用 aiohttp 并发运行多个 API 调用。虽然 OpenAI 的 API 本身不支持批量端点，但您可以通过并行执行在一个循环中发送多个提示来模拟批量处理。此外，在本地缓存频繁或重复的查询，以避免冗余的 API 调用。例如，在第一次 API 响应后将常见的问答对存储在数据库中，以跳过将来针对相同提示的请求。这些步骤共同减少等待时间并提高整体效率。