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LaoZhang APIは現在、どのモデルでもアカウントごと・トークンごとの同時実行数や速度を制限していません。変更はお知らせに掲載します。負荷が高いと 429 が返ることがあるため、コード側でリクエストの間隔を調整してください。

429が返ったときの対処

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エラーのボディを読む

429 のボディには、レート制限、処理能力の不足、クォータの問題のどれかが示されています。insufficient_user_quota が含まれている場合は、事前確保される金額を残高がまかなえていません。残高があるのに失敗する理由を参照してください。リトライしても解決しません。
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バックオフしてリトライする

リトライのたびに待ち時間を延ばし(たとえば1、2、4、8秒)、少しランダムなゆらぎを加えて、試行回数に上限を設けます。429 が返った直後に、同じリクエストを再送しないでください。
3

一度に送る数を減らす

ローカルのキューやセマフォで、処理中のリクエスト数を制限します。429 が続く場合は、同時実行数を半分にして、少しずつ戻してください。

セマフォで同時実行数を制限する

次のPythonの例は、処理中のリクエストを最大10件に保ち、429 を指数バックオフでリトライします。
実行する前に、pip install openai でSDKをインストールし、LAOZHANG_API_KEY を設定してください。画像や推論のリクエストは時間がかかるため、同時実行数を低めにし、タイムアウトはAPIのタイムアウト設定に従って設定します。

大量のバッチを実行する前に

  • まず小さなバッチを実行し、所要時間、成功率、課金額を呼び出しログで確認します。
  • 動画モデルは非同期のタスクとして動きます。ポーリングは、できるだけ速く繰り返すのではなく、各動画モデルのガイドが推奨する間隔で行ってください。
  • 短時間に大量のリクエストを送る予定がある場合は、上流の処理能力を確認できるよう、事前に hi@laozhang.ai へ、モデル、想定する量、時期をメールで知らせてください。

よくある質問

トークンを増やすと同時実行数も増えますか?

増えません。プラットフォームはトークンごとの同時実行数を制限していないため、トークンを分けても上限は上がりません。サービスや環境ごとにトークンを分けるのは、管理とセキュリティのためです。APIキーの管理を参照してください。

上限がないのに遅くなるのはなぜ?

ピーク時には上流モデルがリクエストを待ち行列に並べるため、1件あたりの所要時間が延び、同時実行数が多いほど待つリクエストも増えます。遅いリクエストについては、まずタイムアウトが十分に長いか確認し、そのうえで同時実行数を下げることを検討してください。

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