在使用 AWS Bedrock 时遇到速率限制或限制错误通常是因为您的应用程序在特定的时间窗口内超过了允许的最大 API 请求数量。 Bedrock 实施这些限制是为了确保所有用户的公平资源使用并维持服务稳定性。 例如，如果您的应用程序每秒发送 100 个请求，但 Bedrock 的限制是每秒 50 个请求，则该服务将阻止多余的请求，直到下一个时间窗口。 如果您的请求针对特定模型或每个操作限制较低的端点（例如需要大量计算资源的文本生成任务），也可能发生限制。 此外，如果您的代码不包含保护措施，突然的流量高峰（例如来自面向用户的功能的请求突增）可能会触发这些错误。
为了防止限制，首先查看 Bedrock 的文档，以了解您的用例的具体速率限制。 例如，Anthropic Claude 模型可能与 Amazon Titan 具有不同的限制。 调整应用程序的请求模式以保持在这些限制范围内。 使用 AWS SDK 等工具实施客户端限制，其中包括具有指数退避的内置重试机制。 例如，如果请求失败，SDK 可以自动等待 1 秒，然后等待 2 秒，依此类推，然后再重试，从而减少重复限制的可能性。 您还可以通过在批次之间引入延迟或使用异步处理（例如，使用 Amazon SQS 队列的 AWS Lambda）来随时间分配请求。 缓存频繁或重复的查询（例如常见的用户提示）可以进一步减少 API 调用。 使用 Amazon CloudWatch 指标（例如 InvocationCount）监控使用情况有助于跟踪您的请求量并识别可能导致限制的趋势。
如果尽管采取了预防措施，但仍然发生限制，请通过捕获异常（例如 SDK 中的 ThrottlingException）并智能地重试来妥善处理。 避免激进的重试，因为这会使问题恶化。 相反，将抖动（随机延迟）与指数退避结合使用，以防止多个客户端之间出现同步重试风暴。 对于关键工作负载，请考虑回退策略，例如暂时切换到使用较少的 Bedrock 模型或区域。 如果您的应用程序始终接近速率限制，请通过 AWS Service Quotas 控制台请求增加配额。 例如，如果您将 Bedrock 用于高流量聊天机器人，AWS 可能会在审查您的用例后批准更高的限制。 最后，设计您的架构以吸收流量高峰（例如使用与请求缓冲配对的自动扩展计算资源），以避免压垮 Bedrock 的 API。