Gérer une grande quantité de demandes avec l’API de ChatGPT nécessite une planification et une mise en œuvre appropriées. Voici les étapes que vous pouvez suivre:
1. Utilisation de plusieurs threads: Vous pouvez diviser votre travail en plusieurs threads et chaque thread peut envoyer une requête à l’API de ChatGPT. Cela peut améliorer les performances en utilisant efficacement la bande passante et diminuer la latence.
1. Rate Limiting: Pour le moment, OpenAI a un taux limite pour les appels API en fonction de leur type d’utilisateur. Par exemple, les utilisateurs gratuits ont un taux de 20 requêtes par minute (RPM) et 40000 tokens par minute (TPM). Vous devez concevoir votre système en tenant compte de ces limites.
1. Gestion des erreurs: Vous devriez également implémenter une gestion d’erreur appropriée. Par exemple, si le taux limite est dépassé, l’API renvoie une erreur “rate_limit_exceeded”. Votre système doit être capable de gérer cela en attendant ou en mettenant en file d’attente les requêtes supplémentaires.
1. Utilisation des requêtes asynchrones: Les requêtes asynchrones peuvent également être utiles pour traiter plusieurs requêtes simultanément sans bloquer l’exécution du programme.
1. Utilisation efficace des Tokens: ChatGPT facture par token, et les requêtes et les réponses comptent dans ce nombre. Par exemple, “ChatGPT” compte pour 7 tokens. Vous pouvez donc concevoir vos requêtes pour utiliser les tokens de manière efficace.
Finalement, assurez-vous que votre usage respecte les politiques d’usage de l’API d’OpenAI.
