GPT-3.5 API 接口调用限速详解

GPT-3.5 API 接口调用限速详解：从踩坑到游刃有余

作为一名长期调用 GPT-3.5 API 的开发者，我深知限速策略对项目稳定性的重要性。今天我就结合自己的实战经验，带大家深入理解 API 限速机制，并分享几个实用的应对技巧。记得，如果需要购买 API Key，我提供的这个链接价格更实惠，我自己也一直在用。

理解 GPT-3.5 API 的限速规则

OpenAI 对 GPT-3.5 设置了两种主要限制：RPM（每分钟请求数）和 TPM（每分钟 tokens 数）。免费用户通常为 3 RPM/40k TPM，付费用户根据等级不同可达 3,500 RPM/90k TPM。我刚开始时就因为没注意这些限制，导致服务频繁报错。

实战：如何查询当前限速状态

调用以下代码可以查看账户的实时限制情况（需要替换为你自己的 API Key）：

import openai
openai.api_key = "你的API密钥"

try:
    models = openai.Model.list()
    print("API 连接正常")
except openai.error.RateLimitError as e:
    print(f"触发限速: {e}")
except Exception as e:
    print(f"其他错误: {e}")

应对限速的三大实用策略

经过多次调试，我总结出这些有效方法：

import time
import openai

def smart_request(prompt, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            return response
        except openai.error.RateLimitError:
            wait_time = 2 ** i  # 指数退避
            print(f"触发限速，{wait_time}秒后重试")
            time.sleep(wait_time)
    return None

批量处理的优化技巧

当需要处理大量文本时，建议先估算 token 数量：

def estimate_tokens(text):
    # 简单估算：英文约 1 token=4 字符
    return len(text) // 4

texts = ["第一条文本", "第二条文本..."]

for text in texts:
    if estimate_tokens(text) > 2000:
        print("文本过长，需要拆分")
        # 拆分逻辑...

监控与告警设置

建议在代码中加入使用量监控：

import datetime

class UsageTracker:
    def __init__(self):
        self.requests_today = 0
        self.tokens_today = 0
        
    def record_usage(self, tokens_used):
        self.requests_today += 1
        self.tokens_today += tokens_used
        print(f"今日已用: {self.requests_today} 请求, {self.tokens_today} tokens")

通过合理设置请求间隔、使用指数退避策略和监控使用量，我现在已经能稳定调用 API 了。希望这些经验对你有帮助！如果你还没有 API Key，记得通过这个链接购买，性价比真的很高。