必须将并发请求数严格控制在5以内，因liblibai api对每个accesskey硬性限制同时最多5个running任务，超限即返回429且不分配task_id；推荐用p-limit库或asyncio.semaphore(5)实现客户端节制，并配合denoising_strength设为0.55～0.65、轮询间隔≥2秒及异步轮询机制。
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要让LiblibAI API在批量生成图像时不触发限流、不被拒绝、不堆积失败任务，必须主动控制并发请求数量，否则服务器可能返回429状态码或 silently 丢弃部分请求。
服务端并发限制原理
LiblibAI API服务端对每个AccessKey默认施加了硬性并发阈值——同一时刻最多允许【5个未完成的task_id处于running状态】。超过此数的新请求会直接返回code=429，且不分配task_id，无法轮询。这不是配额耗尽，而是实时连接数超限。
这个限制不可在控制台调整，也不随积分余额变化，是平台级熔断策略。你无法绕过它，只能适配它。
客户端并发控制方案
必须在发起请求的Python代码中实现排队与节制，而非依赖服务端兜底。
方法一：使用p-limit库（推荐）
安装依赖：pip install p-limit。
创建并发控制器：const limit = pLimit(5) → 每次最多执行5个异步任务。
将每个文生图请求包装为limit(() => callText2Img(prompt))，再用Promise.all并发提交——p-limit自动把超出5个的任务挂起在内部队列，前一个完成才释放下一个槽位。
注意：p-limit不感知LiblibAI的task状态，只管JS事件循环中的Promise并发，因此必须确保每个callText2Img函数内部完整包含“提交→轮询→获取URL”全流程，否则会出现“已提交10个，但只有5个在轮询”的假并发。
方法二：手动维护计数器（适合简单脚本）
定义全局变量active_tasks = 0，每次准备提交新请求前检查if active_tasks >= 5: time.sleep(0.5); continue。
请求发出后active_tasks += 1；轮询收到status=success或failed后active_tasks -= 1。
这一步必须用线程安全方式实现，若用多线程需加锁，用asyncio需用asyncio.Semaphore(5)替代普通计数器——【直接用int变量在asyncio中自增自减会导致并发错乱，task数失控】。
关键参数协同设置
第一步：设置去噪强度（denoising_strength）为0.55～0.65区间 → 过低（如0.3）导致单任务耗时激增，拖慢整体吞吐；过高（如0.8）则出图质量崩坏，重试率上升，反而加剧并发压力。
第二步：轮询间隔不得小于2秒 → 频繁GET /task/status会额外占用并发通道，官方明确要求最小轮询间隔为2000ms，低于该值可能被临时封禁IP。
第三步：启用异步轮询而非同步阻塞 → 每个任务应启动独立async task持续轮询，而不是submit后立刻await轮询完成。这样才能让5个并发任务真正“并行等待”，而不是串行卡在某一个长响应上。
提交10个任务时，若全部同步等待，实际最大并发永远≤1；改用asyncio.create_task()启动10个轮询协程，配合Semaphore(5)，才能稳定压满5路通道。
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