为了为大型应用程序扩展 OpenAI 的使用，需要关注三个关键领域：基础设施设计、API 请求优化和成本管理。首先构建一个强大的后端架构来处理高请求量。使用异步处理来避免阻塞操作，并实现负载均衡以将流量分配到多台服务器。例如，像 RabbitMQ 或 Apache Kafka 这样的消息队列系统可以管理传入请求，并行处理它们，并自动重试失败的尝试。这确保了即使在流量高峰或达到 OpenAI API 速率限制期间，您的应用程序也能保持响应。此外，考虑使用专用的代理层来处理 API 密钥、跟踪使用情况并根据应用程序的需求强制执行速率限制。
接下来，优化 API 调用以减少延迟和成本。在可能的情况下批量处理请求——例如，如果用例允许，将相似的提示分组到一个 API 调用中。对重复查询使用缓存，例如将常见响应存储在 Redis 或 Memcached 中，以避免冗余的 API 调用。调整 OpenAI 参数，例如 max_tokens 和 temperature，以平衡输出质量和效率。例如，降低 max_tokens 可以减少响应大小和处理时间，而较低的 temperature 值可以产生更可预测的输出，从而最大限度地减少重试。测试不同的模型（例如使用 GPT-3.5 Turbo 而不是 GPT-4）也可以在不牺牲简单任务性能的情况下降低成本。
最后，实施监控和错误处理以保持可靠性。使用 Prometheus 或 Datadog 等工具跟踪 API 使用情况、响应时间和错误。为速率限制或意外故障设置警报。对重试使用指数退避策略，以避免在服务中断期间压垮 API。例如，如果请求失败，等待 1 秒后重试，然后等待 2 秒，然后等待 4 秒，依此类推。这种方法在遵守 OpenAI 的速率限制的同时确保最终完成。此外，在错误持续发生时，考虑一种回退机制，例如切换到更轻量的模型或提供缓存响应。定期审计使用模式，以识别低效率并根据应用程序的增长调整扩展策略。