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一、【OpenAI中文文档】API#1:如何应对限流

OpenAI API调用中遇到限流问题，如"429:'Too Many Requests'"或"RateLimitError"，是由于API访问超出流量限制。本文将分享应对限流策略和技巧。

流量限制是API服务为了保障所有用户稳定运行而实施的措施。默认情况下，截至2023年1月，大约1000个token对应一页文本或一千多中文字符的请求。若需提升流量限制，可通过填写OpenAI提供的申请表单。

当频繁调用导致限流，Python库中会显示类似错误。为避免这种问题，一个有效的方法是采用指数回退重试策略。简单来说，遇到限流时，先短暂等待再尝试，如果失败继续加长等待时间，直到成功或达到最大尝试次数。尽管这种方法可能增加延迟，但避免了无效请求对流量上限的影响。

示例中有两种方法利用第三方库来实现指数回退：Tenacity和backoff。前者提供通用的重试装饰器，后者则同样提供回退函数。对于不使用库的情况，也可以自行编写回退逻辑。处理实时请求时，考虑回退和重试策略；处理大量数据时，还可以通过主动添加请求延迟来优化吞吐量，避免请求浪费。

OpenAI API支持批处理，将多个任务合并到一个请求中，提高每分钟token数量的处理能力。提示词批量发送时，确保响应与提示词对应，但响应顺序可能不保。示例脚本api_request_parallel_processor.py展示了并行处理大量请求的实现，可作为参考或修改使用。

总结来说，理解和适应OpenAI的流量限制，合理利用回退、批处理和并行处理，是有效应对限流的关键。

二、OpenAI退出中国,这些国产大模型免费API赶紧用起来

国产大模型免费API推荐

随着OpenAI退出中国市场，国产大模型迎来了新的发展机遇，多个国产大模型开始提供免费API，以供开发者使用。以下是几款值得推荐的国产大模型免费API：

1.讯飞星火

简介：讯飞星火拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够完成问答对话、文学创作等多种任务。它持续从海量文本数据和大规模语法知识中学习进化，实现从提出问题、规划问题到解决问题的全流程闭环。API特点：提供在线调试，速率可达2RPS，不限tokens。此外，还赠送Spark Max模型1亿Tokens。使用建议：适合需要跨领域知识理解和问答对话功能的开发者使用。

2.腾讯混元（Tencent Hunyuan）

简介：腾讯混元大模型具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。API特点：提供在线调试，并发量可达5。使用建议：适合对中文处理有较高要求的开发者使用，特别是在需要逻辑推理和任务执行能力的场景中。

3.百度ERNIE Lite

简介：百度ERNIE Lite是百度自研的轻量级大语言模型，兼顾优异的模型效果与推理性能，适合低算力AI加速卡推理使用。API特点：提供在线调试，速率可达300RPM，不限tokens。提供多个免费模型版本，如Lite-8K、Lite-8K-0922、Lite-8K-0308、Lite-128K和Tiny-8K等。使用建议：适合对推理性能有较高要求且算力有限的开发者使用。

4.硅基流动（Siliconflow）

简介：硅基流动致力于加速AGI普惠人类，让生成式人工智能惠及开发者和终端用户。API特点：提供在线调试，速率可达3RPS，100QPM。提供多个永久免费模型，如Qwen/Qwen2-7B-Instruct(32K)、Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct(32K)等。使用建议：适合需要多种模型选择和灵活配置的开发者使用。

5.无问芯穹

简介：无问芯穹利用顶尖的技术为用户打造面向最前沿AI的平台产品，提供创新、智能的AI产品。API特点：提供在线调试，速率可达3RPS，100RPM，不限tokens。平台所有模型都免费，仅有访问速率限制。提供国外模型如DBRX、LLaMA3等，以及国内模型如千问2、智谱3、零一万物等。使用建议：适合需要国内外多种模型选择和丰富功能的开发者使用。

总结：

以上五款国产大模型免费API各具特色，开发者可以根据自己的需求和场景选择合适的模型。建议在使用前仔细阅读API文档，了解模型的特点和使用方法，以便更好地发挥模型的优势。同时，也可以多尝试不同的模型，进行对比和测试，以找到最适合自己的模型。

三、idea的ai插件有哪些

以下是一些idea的AI插件：

Codeium：现代化编码加速工具包，基于前沿人工智能技术构建。能轻松集成到各种编辑器，支持代码生成和搜索代码库相似片段，适用于开源贡献、代码复用优化。免费开源，无付费墙，隐私协议透明，但模型更新频率较低。Kite：虽已停止更新但仍可用，提供实时代码完成建议以及文档片段显示功能，能提高编程效率。不过缺乏后续支持，可能无法兼容最新版本的IntelliJ IDEA。Tabnine：使用机器学习模型预测和提供代码补全选项，广泛适用于多种编程环境。有本地模型可选，隐私保护强、响应速度快，支持20+编程语言，免费版够用，Pro版支持全代码库学习，但免费版代码建议深度较弱。通义灵码：由阿里巴巴推出的AI编码助手，能根据上下文生成行级或函数级代码、单元测试和代码注释，支持多种主流编程语言。适用于企业级开发、阿里云生态项目，可进行私有化部署、企业规范定制，还有免费试用期。CodeGeeX：清华大学与智谱AI联合打造，提供代码生成、补全、注释自动添加、代码翻译和智能问答等功能。完全免费，支持中文问答交互，适合国内网络环境，但复杂场景生成能力弱于Copilot，适用于学生项目、跨语言代码迁移。JetBrains AI Assistant：深度集成至IDEA，提供上下文感知的AI聊天，能回答项目相关的代码问题，帮助解释代码、发现问题、建议重构等。GitHub Copilot：由OpenAI驱动，代码生成精准度高，支持多语言，生态兼容性强，社区支持丰富，但需付费订阅（学生可免费申请），且需国际网络访问，企业使用需注意代码合规性，适用于快速原型开发、复杂算法实现。Amazon CodeWhisperer：与AWS深度集成，擅长生成云服务代码，有免费基础版，支持CLI命令生成，但对非AWS用户实用性较低，适用于云原生开发、DevOps脚本编写。Bito：基于ChatGPT，支持生成测试用例、文档和代码解释，可直接调用GPT- 4，灵活性高，但API调用需自费，响应速度依赖网络，适用于单元测试覆盖、技术文档编写。

四、vscode中ai编程插件排行

GitHub Copilot：

由GitHub与OpenAI合作开发，被誉为"AI结对编程"的代表。能够通过上下文理解开发者的编码意图，提供准确的代码建议，包括补全单行代码和生成完整的函数实现。支持多种主流编程语言，具有强大的上下文理解能力，可跨文件分析代码逻辑。是付费订阅服务。

通义灵码（TONGYI Lingma）：

阿里云出品的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成等多种能力。支持200多种语言，集成了企业私域知识库，适合阿里云SDK开发、中文注释项目和企业合规场景。基础功能是免费的，但高级API调用需付费。

Tabnine：

集成了人工智能的代码助手，致力于协助开发者提升编码速率和效率。通过智能补全功能，在用户输入代码的过程中即时给出建议和补全选项。支持超过80种编程语言，提供全栈智能补全。分为免费版和专业版，免费版每天有使用配额限制。

CodeGeeX：

免费的AI代码提示插件，支持多种编程语言。提供智能代码补全和生成功能。

Blackbox AI：

代码智能生成工具，允许开发者直接在编辑器中提问并获取AI回答。支持代码补全和生成完整函数，内置代码片段库，可直接引用常见解决方案。免费版本提供了相当多的功能。

此外，AWS Toolkit、Codeium、IntelliCode、Sourcegraph Cody等插件也在VSCode的AI编程领域受到开发者的青睐。请注意，以上推荐仅供参考，具体选择哪个插件还需根据个人需求和偏好来决定。

五、【OpenAI中文文档】如何使用Logprobs

在会话补全API中，logprobs参数能提供每个输出token的对数概率，以及每个token位置上出现概率较大的token及其对数概率。这为开发者在构建系统时提供了更多维度的分析可能性，尤其是在分类、评估置信度、减少幻觉以及自动补全等方面。

针对分类任务，启用logprobs参数后，我们能准确评估模型对分类结果的置信度。例如，在新闻分类系统中，通过提示特定类别（科技、政治、体育、艺术等），模型根据文章标题给出分类。在获取到结果后，分析logprobs帮助我们了解模型的自信程度。对于高置信度的结果，我们可增强系统可靠性；反之，则需人工进一步确认或校正。

在减少幻觉方面，评估模型对检索内容的置信度能有效改善RAG系统的准确性。通过logprobs，我们能判断上下文是否包含答案，从而降低系统生成不实答案的可能性。

自动补全场景中，利用logprobs参数，系统在用户输入时能提供更准确的补全建议。高置信度的补全结果能增强用户体验，而低置信度的结果则提示用户输入可能未完全覆盖预期方向。

此外，logprobs还支持简单的token高亮提示。通过分析每个token的对数概率，开发者能更好地理解和优化提示逻辑，从而提升整体系统性能。

总结而言，logprobs参数的运用能显著提升系统在分类、置信度评估、减少幻觉以及自动补全等场景下的性能。开发者应充分利用这一功能，构建更加智能、可靠且用户友好的应用。

未来，随着对logprobs参数理解的深入，开发者有望探索更多创新应用，进一步优化系统性能和用户体验。