Um guia prático para os limites de taxa da OpenAI

Está a construir algo fantástico com IA. Está a resolver um problema real, talvez até a criar uma ferramenta que mudará a forma como a sua equipa trabalha. As coisas estão a avançar e, de repente... bate numa parede. O temido erro "429: Too Many Requests". Os Limites de Taxa da OpenAI são uma realidade quando se constrói em escala, mas podem ser um obstáculo frustrante quando se tenta criar algo fiável para a sua equipa ou clientes.

A boa notícia é que são completamente geríveis. Este guia irá explicar-lhe o que são os Limites de Taxa da OpenAI, porque existem e os passos práticos que pode tomar para os contornar. E embora possa construir toda a infraestrutura necessária por si mesmo, verá como as plataformas modernas são concebidas para lidar com esta complexidade por si, para que possa voltar ao que faz de melhor: construir.

O que são os Limites de Taxa da OpenAI e porque são importantes?

De forma simples, os limites de taxa são tetos sobre o número de vezes que pode chamar a API da OpenAI num determinado período de tempo. Pense nisso como um limite de velocidade para a sua aplicação. Estes limites não existem para o abrandar arbitrariamente; na verdade, servem alguns propósitos importantes.

De acordo com a própria documentação da OpenAI, eles existem para:

• Prevenir o uso indevido: Limitar os pedidos ajuda a impedir que intervenientes mal-intencionados sobrecarreguem os servidores e causem problemas para todos.

• Garantir um acesso justo: Se uma aplicação pudesse enviar um milhão de pedidos por segundo, sobrecarregaria o serviço para todos os outros. Os limites de taxa garantem que todos têm uma oportunidade justa.

• Gerir a carga: A procura por modelos de IA é enorme. Os limites de taxa ajudam a OpenAI a gerir o imenso tráfego para os seus servidores, mantendo as coisas estáveis para todos os utilizadores.

Mas quando os atinge, as consequências são sentidas. Pode levar à queda da sua aplicação, a uma péssima experiência do utilizador e a automações falhadas. Se está a usar IA para potenciar o seu apoio ao cliente, um erro de limite de taxa pode significar que a pergunta urgente de um cliente fica sem resposta, o que é a última coisa que alguém quer.

Como funcionam os Limites de Taxa da OpenAI

Trabalhar com os "Limites de Taxa da OpenAI" não é tão simples como observar um único número. Os limites são medidos de várias formas diferentes, e pode atingir qualquer uma delas primeiro. É um pouco como uma torneira com limites tanto na velocidade a que a água pode fluir como no número de vezes que a pode abrir por minuto.

Aqui estão as duas principais métricas com as quais precisa de se familiarizar:

• RPM (Pedidos Por Minuto): Este é o número total de chamadas à API que pode fazer num minuto. Não importa se está a pedir uma resposta de uma palavra ou um ensaio de 1000 palavras, cada vez que chama a API, conta como um pedido.

• TPM (Tokens Por Minuto): Este é o número total de tokens que a sua aplicação pode processar num minuto. Tokens são apenas pequenos pedaços de palavras (cerca de quatro caracteres cada), e são a moeda que gasta com modelos de linguagem grandes.

Aqui está o senão: o TPM inclui tanto a sua entrada (o seu prompt) como a saída (a resposta do modelo). Se enviar um prompt com 1000 tokens e obtiver uma resposta de 500 tokens, acabou de usar 1500 tokens do seu limite.

E aqui está outro detalhe que engana muitos programadores: o parâmetro "max_tokens" que define no seu pedido também conta para o seu limite de TPM, mesmo que o modelo não gere realmente tantos tokens. Definir este número demasiado alto é uma forma comum de esgotar o seu limite de TPM sem se aperceber.

Diferentes modelos têm diferentes limites de taxa. Um modelo potente como o GPT-4 terá naturalmente limites mais baixos do que um mais rápido e mais barato. Pode sempre ver os limites específicos para a sua conta acedendo à secção de limites nas suas definições da OpenAI.

Compreender o seu nível de utilização e como aumentar os Limites de Taxa da OpenAI

Então, precisa de limites mais altos. Como é que os consegue? A boa notícia é que a OpenAI tem um sistema automatizado para isto, baseado no seu histórico de utilização. À medida que usa mais a API e paga as suas faturas, será automaticamente promovido para níveis de utilização mais altos, que vêm com limites de taxa maiores.

Aqui está um resumo de como funcionam os níveis:

Se precisar de um aumento de limite mais rápido do que o sistema automatizado oferece, pode submeter um pedido diretamente através da sua conta. Saiba apenas que estes pedidos são muitas vezes priorizados para utilizadores que já estão a usar uma alta percentagem da sua quota atual.

Outro caminho que alguns programadores seguem é o Azure OpenAI Service. Utiliza os mesmos modelos, mas tem uma forma diferente de gerir as quotas. Isto pode dar-lhe um controlo mais detalhado, mas também adiciona outra camada de complexidade à sua configuração.

Estratégias para gerir os Limites de Taxa da OpenAI

Muito bem, então o que faz quando vê aquele erro "429" a aparecer? Aqui estão algumas estratégias sólidas para gerir as suas chamadas à API e evitar que a sua aplicação falhe.

Implementar novas tentativas com backoff exponencial

Quando um pedido falha, o seu primeiro instinto pode ser tentar novamente de imediato. Não o faça. Pode acabar por causar um problema de "estampido de manada" (thundering herd), onde uma avalanche de novas tentativas sobrecarrega a API de uma só vez, mantendo-o preso num ciclo de limite de taxa.

Uma forma muito melhor de lidar com isto é com backoff exponencial. A ideia é bastante simples: quando um pedido falha, espera por um período curto e ligeiramente aleatório antes de tentar novamente. Se falhar uma segunda vez, duplica o período de espera, e assim por diante. Continua a fazer isto até que o pedido seja bem-sucedido ou atinja um número máximo de tentativas.

Esta estratégia funciona tão bem porque ajuda a sua aplicação a recuperar graciosamente de picos de tráfego temporários sem agravar o problema.

Otimize a sua utilização de tokens

Como o TPM é muitas vezes o primeiro limite que atingirá, compensa ser inteligente na utilização de tokens.

Agrupe os seus pedidos. Se tiver muitas tarefas pequenas e semelhantes, tente agrupá-las numa única chamada à API. Por exemplo, em vez de enviar 10 pedidos separados para resumir 10 comentários de clientes, pode combiná-los num só. Isto ajuda-o a manter-se abaixo do seu limite de RPM, mas tenha em atenção que aumentará a contagem de tokens para esse único pedido.

Seja realista com "max_tokens". Defina sempre o parâmetro "max_tokens" o mais próximo possível do comprimento real da resposta que espera. Defini-lo demasiado alto é como reservar um bloco gigante de tokens que talvez nem use, o que consome o seu limite de TPM sem motivo.

Use uma cache. Se a sua aplicação recebe as mesmas perguntas repetidamente, pode colocar as respostas em cache. Em vez de chamar a API sempre para uma consulta comum, pode simplesmente servir a resposta guardada. É mais rápido para o utilizador e poupa-lhe custos de API e tokens.

O desafio oculto dos Limites de Taxa da OpenAI: Escalar para além do básico

Ok, então já configurou as novas tentativas e está a vigiar os seus tokens. Está tudo pronto, certo? Por algum tempo, talvez. Mas à medida que a sua aplicação cresce, descobrirá que gerir os limites de taxa num ambiente de produção real é mais do que apenas um simples script de nova tentativa.

Começará a encontrar problemas novos e mais complexos, como:

• Construir e manter lógica personalizada para backoff, agrupamento e caching em toda a sua aplicação.

• Tentar acompanhar o uso da API através de várias chaves, modelos e diferentes ambientes (como staging versus produção).

• Não ter um painel central para ver como os seus fluxos de trabalho de IA estão realmente a funcionar ou para detetar quais estão a atingir os limites.

• Adivinhar como a sua aplicação se comportará sob uma carga pesada antes de a lançar para clientes reais.

Este é geralmente o ponto em que as equipas percebem que precisam de uma plataforma de integração de IA. Em vez de se afundarem em infraestrutura, podem usar uma ferramenta que lida com estas dores de cabeça operacionais por si.

Plataformas como a eesel AI são concebidas para ser uma camada inteligente entre as suas ferramentas de negócio e os modelos de IA, gerindo as partes complicadas das chamadas à API, tratamento de erros e escalabilidade. Eis como isso ajuda:

• Entre em produção em minutos, não em meses. Com a eesel AI, pode ligar o seu helpdesk (como o Zendesk ou o Freshdesk) e as suas fontes de conhecimento com apenas um clique. Toda a complexa integração de API e lógica de limite de taxa é tratada nos bastidores, para que se possa focar no que a sua IA deve realmente fazer.

• Teste com confiança. O modo de simulação da eesel AI permite-lhe testar o seu agente de IA em milhares dos seus próprios tickets históricos num ambiente seguro. Pode ver exatamente como ele se comportará e prever as taxas de resolução antes que um único cliente interaja com ele. Isto elimina a adivinhação sobre se atingirá os limites de taxa em produção.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que ajuda a testar o desempenho de um agente de IA e a gerir os Limites de Taxa da OpenAI antes da implementação.

• Mantenha o controlo. Em vez de escrever código de baixo nível para gerir chamadas à API, gere regras de negócio de alto nível. Um painel simples permite-lhe definir exatamente quais os tickets que a IA deve tratar e que ações pode tomar, enquanto a eesel AI se encarrega de gerir o tráfego da API de forma eficiente.

O painel de controlo da eesel AI, onde os utilizadores podem definir regras de negócio para controlar o comportamento da IA e gerir a utilização da API para evitar atingir os Limites de Taxa da OpenAI.

Foque-se nos seus clientes, não nos Limites de Taxa da OpenAI

Os "Limites de Taxa da OpenAI" são uma parte fundamental da construção com IA, e compreendê-los é importante. Pode definitivamente geri-los por conta própria com técnicas como o backoff exponencial e o agrupamento de pedidos, mas este caminho leva muitas vezes a uma pilha crescente de tarefas técnicas que o afastam daquilo em que se deveria focar: construir um ótimo produto.

O objetivo não é tornar-se um especialista em gestão de infraestrutura de API; é resolver problemas reais para os seus utilizadores. Ao usar uma plataforma que lida com as complexidades de escalar por si, pode manter-se focado no que realmente importa.

Pronto para implementar agentes de IA poderosos sem se preocupar com limites de taxa e código complexo? Experimente a eesel AI gratuitamente e veja com que rapidez pode pôr a sua automação de suporte a funcionar.