使用OpenAI密钥调用LLM时遭遇RateLimitError问题求助

• 检查API密钥配额
  登录OpenAI官方平台，查看当前密钥的调用额度是否耗尽，或是触发了每分钟/每小时的请求次数限制。免费账号的配额较低，付费账号可在后台调整更高的限额。

• 修正环境变量名称错误
  代码里用的OPEN_API_KEY不符合OpenAI的规范，正确的环境变量名是OPENAI_API_KEY，这可能导致密钥未被正确识别，进而触发限流。修改后的代码如下：

  import os
  from langchain.llms import OpenAI
  
  # 修正环境变量名称
  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI密钥"
  llm = OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], temperature=0.6)
  text = "What is the capital of India"
  print(llm.predict(text))
  

  也可以直接在初始化LLM时传入密钥，绕开环境变量问题：

  from langchain.llms import OpenAI
  
  llm = OpenAI(openai_api_key="你的OpenAI密钥", temperature=0.6)
  text = "What is the capital of India"
  print(llm.predict(text))
  

• 添加请求重试机制
  临时限流可以通过重试解决，用tenacity库实现指数退避重试：

  from langchain.llms import OpenAI
  from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential_jitter
  
  llm = OpenAI(openai_api_key="你的OpenAI密钥", temperature=0.6)
  
  @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential_jitter(jitter=1))
  def get_llm_response(text):
      return llm.predict(text)
  
  text = "What is the capital of India"
  print(get_llm_response(text))
  

• 配置合规网络代理
  若在国内访问，需配置合规代理确保请求能正常到达OpenAI服务器，初始化时可指定代理地址：

  from langchain.llms import OpenAI
  
  llm = OpenAI(
      openai_api_key="你的OpenAI密钥",
      temperature=0.6,
      openai_api_base="你的代理地址"
  )
  text = "What is the capital of India"
  print(llm.predict(text))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者developer