OpenAI API 的速率限制控制了您在特定时间范围内可以发送到 API 的请求或令牌数量。这些限制主要基于两个因素：每分钟令牌数 (TPM) 和每分钟请求数 (RPM)。每个 API 模型，如 GPT-4 或 GPT-3.5 Turbo，都有自己的速率限制。例如，GPT-4 的 TPM 限制可能低于 GPT-3.5 Turbo，因为它需要更多的计算资源。速率限制还因您的账户类型而异——免费试用用户、按量付费用户和企业客户拥有不同的等级。您可以在 OpenAI 控制面板中查看当前的限制，其中显示了组织范围和每用户的上限。如果您超出这些限制，API 将返回 429 错误，并且您的请求将被暂时阻止，直到下一个时间窗口开始。
为了有效处理速率限制，开发人员应实现带有指数退避的重试逻辑。例如，如果请求因速率限制而失败，等待一小段时间（例如 1 秒），然后重试，每次失败后等待时间加倍。这可以避免通过重复的立即重试淹没 API。另一种策略是在可能的情况下将多个提示打包成一个 API 调用。例如， instead of sending 10 separate requests to summarize 10 articles, combine them into one request with all 10 prompts. 通过响应头（例如 x-ratelimit-limit-requests 和 x-ratelimit-remaining-requests）监控使用情况有助于跟踪剩余容量。如果您的应用程序扩展不可预测，请考虑根据这些指标动态调整请求吞吐量或使用队列系统来控制出站请求的速度。
如果您的应用程序持续达到速率限制，您可以通过 OpenAI 支持平台请求提高限制。提供有关您的用例、预期流量以及您为优化使用所采取的步骤（例如批量处理、模型选择）的详细信息。例如，处理高流量的客户支持聊天机器人可能需要更高的 GPT-4 TPM 来处理复杂查询。OpenAI 会逐案审查这些请求，通常会为经过验证的用例批准提高限制。请注意，企业合同通常包含根据特定需求协商的速率限制。开发人员还应考虑使用更轻量级的模型，如 GPT-3.5 Turbo，来处理非关键任务，以节省容量用于要求更高的工作负载。在开发过程中主动测试和监控使用模式有助于避免生产中的瓶颈。