OpenAI API レート制限エラー: トラブルシューティングと解決策
OpenAI API を使用する際、割り当てられた値を超えるとレート制限エラーが発生する可能性がありますAPI リクエストのクォータ。具体的には、「現在の割り当てを超過しました。プランと請求の詳細を確認してください」というエラー メッセージは、問題を解決するには有料プランにアップグレードする必要があることを示しています。
エラーの詳細な説明は次のとおりです。
OpenAI API は、公平な使用を保証し、悪用を防ぐためにレート制限を強制します。アカウントを作成すると、最初は使用量が制限された無料枠が割り当てられます。ただし、この使用量を超える場合は、引き続き API リクエストを行うために有料プランに切り替える必要があります。
問題を解決するには:
- 有料プランにアップグレードするプラン: OpenAI Web サイトにアクセスし、有料アカウントを作成し、支払い情報を提供します。
- 新しい API キーを生成する: 有料プランにアップグレードする前に API キーを生成した場合、新しいアカウントを作成する必要があります。
- 10 分間待ちます: 有料アカウントがアクティブになり、レート制限エラーが消えるまでに少し時間がかかる場合があります。
有料プランにアップグレードして新しい API キーを生成したら、必ず Python スクリプト内で更新してください:
import openai openai.api_key = "<my updated paid api key>"</my>
次の手順に従うことで、有料プランに正常にアップグレードできます。 OpenAI はレート制限エラーを計画して解決し、中断することなく API を使い続けることができるようにします。
以上がOpenAI API レート制限エラー: API をアップグレードして引き続き使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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