OpenAI 通过速率限制、动态扩展和优先级策略相结合的方式来管理高需求 API 请求。当 API 流量激增时，这些机制协同工作，以保持系统稳定性，同时平衡用户之间的可用性。该系统旨在处理可变负载，而不会降低大多数用户的性能，但极端峰值可能会暂时影响响应时间或可用性。
首先，OpenAI 实施速率限制，以防止任何单个用户或应用程序压垮系统。 这些限制基于每分钟的请求数 (RPM) 或每分钟的令牌数 (TPM)，具体取决于 API 层。 例如，免费层用户的限制可能较低（例如，20 RPM），而付费层提供更高的阈值。 在高流量期间，超过这些限制的请求将被排队或拒绝，并显示 HTTP 429 错误，从而鼓励开发人员实施具有指数退避的重试逻辑。 这确保了公平访问并防止级联故障。 开发人员可以通过 x-ratelimit-limit 和 x-ratelimit-remaining 等标头来监控其使用情况，以调整其请求模式。
其次，OpenAI 使用 AWS 或 Azure 等云提供商动态扩展其基础设施。 自动扩展组会在需求高峰期间自动添加服务器，并在低谷期间减少服务器。 例如，如果 ChatGPT API 请求突然激增，则会启动额外的后端实例来分配负载。 负载均衡器可在各区域高效地路由流量，以最大限度地减少延迟。 但是，扩展不是瞬时的——不可预测的峰值可能仍会导致短暂的延迟。 为了缓解这种情况，OpenAI 使用区域冗余，在地理上分布服务器以处理本地化需求。 开发人员可以通过为非实时任务使用异步 API 端点来进一步优化，从而减轻同步路径的压力。
最后，优先级排序可确保关键应用程序保持正常运行。 拥有专用容量合同的企业客户可以获得有保证的吞吐量，而标准用户共享池化资源。 在系统压力期间，较低优先级的任务可能会被取消优先级或受到限制。 例如，免费层用户的批量文本处理作业可能会被延迟，以便优先处理付费客户的实时聊天机器人。 鼓励开发人员设计容错系统：缓存频繁的响应、批量处理请求以及使用 Webhook 获取延迟结果。 OpenAI 还提供使用情况指标和警报，使团队能够预测扩展需求或主动升级层级。 这些分层方法可在不同的负载下平衡公平性、可扩展性和可靠性。