速率限制

OfoxAI 的速率限制保障平台穩定性。了解限制規則並最佳化呼叫策略。

預設限制

OfoxAI 按量付費，所有使用者共享統一的速率策略：

限制項	額度
RPM（請求/分鐘）	100（團隊級聚合）
TPM（Token/分鐘）	不限

團隊級聚合：RPM 按整個組織（團隊）累計計算，團隊下的多個 API Key 共享同一配額，從根源防止多 Key 疊加擊穿上游供應商限速。如需更高 RPM 配額，請聯繫 hi@ofox.ai 申請調整。

Rate Limit Header

每個 API 回應都包含速率限制資訊：


x-ratelimit-limit-requests: 100
x-ratelimit-remaining-requests: 95
x-ratelimit-reset-requests: 12s

Header	說明
`x-ratelimit-limit-requests`	RPM 限制值
`x-ratelimit-remaining-requests`	剩餘請求次數
`x-ratelimit-reset-requests`	請求限制重置時間

429 錯誤處理

當觸發限流時，API 回傳 429 Too Many Requests：


from openai import RateLimitError
import time
 
try:
    response = client.chat.completions.create(...)
except RateLimitError as e:
    retry_after = float(e.response.headers.get("retry-after", 1))
    print(f"觸發限流，等待 {retry_after}s...")
    time.sleep(retry_after)

最佳化策略

1. 使用 Prompt Caching

對於重複的 system prompt，啟用快取可以減少 token 消耗：


response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[
        # 較長的 system prompt 會被自動快取
        {"role": "system", "content": "你是一個專業的...（此處省略長文本）"},
        {"role": "user", "content": "使用者問題"}
    ]
)

詳見提示快取。

2. 批次處理

將多個短請求合併為一個請求：


# ❌ 不推薦：為每個問題傳送獨立請求
for question in questions:
    client.chat.completions.create(messages=[{"role": "user", "content": question}])
 
# ✅ 推薦：合併為一個請求
combined = "\n".join(f"{i+1}. {q}" for i, q in enumerate(questions))
client.chat.completions.create(
    messages=[{"role": "user", "content": f"請依次回答以下問題：\n{combined}"}]
)

3. 選擇合適的模型

推薦模型請參考模型廣場。

4. 控制 max_tokens

設定合理的 max_tokens 限制，避免不必要的 token 消耗：


response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "一句話總結"}],
    max_tokens=100  # 限制輸出長度
)

5. 使用模型回退

當主模型達到限制時，自動切換到備選模型：


response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[...],
    extra_body={
        "extra_body": {
            "provider": {
                "fallback": ["anthropic/claude-sonnet-5.5", "google/gemini-3.8-flash"]
            }
        }
    }
)

Python SDK 的 extra_body= 參數會將其內容合併至請求主體最上層，因此需額外巢狀一層 extra_body，使 provider 位於請求主體的 extra_body.provider。詳見故障回退。