为了优化 OpenAI API 调用的性能，重点关注降低延迟、最小化 token 使用量以及高效处理响应。首先，尽可能将多个请求批量处理成一个 API 调用。例如，如果您需要为 10 篇文章生成摘要，可以将它们作为一批数据在一个请求中发送，而不是进行 10 次单独的调用。这减少了网络往返开销，并利用了 API 的并行处理能力。请注意每个请求的最大 token 限制（例如，某些模型为 4096 个 token），并适当地拆分批次以避免错误。
接下来，优化 prompt 和参数以减少不必要的 token 消耗。使用 max_tokens 参数限制响应长度，避免生成过多的文本。例如，如果您只需要一个 50 字的答案，可以将 max_tokens 设置为 100，以提供缓冲区，同时避免过于冗长的回复。将 temperature 设置为较低的值（例如 0.2）以获得确定性输出，这可以减少重试的需要。此外，清晰地组织 prompt——指定格式，如“返回一个 JSON 数组”，或使用停止序列（例如 stop=["\n\n"]）以阻止模型生成冗余内容。预处理输入以移除不相关的上下文也有助于减少 token 计数。
最后，实现缓存和异步处理。缓存频繁或重复的查询（例如，常见的客户支持问题），以避免重复的 API 调用。对于异步工作流，使用非阻塞调用——例如，在应用程序处理其他任务时，在后台处理 API 响应。诸如用于缓存的 Redis 和用于并发请求的 Python asyncio 等工具可以提高吞吐量。使用 OpenAI 控制面板或自定义日志等工具监控 API 使用情况和错误，以识别瓶颈。如果达到速率限制，实现带有指数退避（例如，等待 1 秒，然后 2 秒，然后 4 秒）的重试逻辑，以避免压垮 API，同时优雅地从临时问题中恢复。