Nola Azkar Konpondu 'OpenAI API Token Muga' Arazoa: Gida Osoa 2025

\n\n## Sarrera: OpenAI API Token Mugak Menperatzea

Ongi etorri OpenAIren API indartsuak erabiltzen dituzten garatzaileentzako arazo ohikoenetako eta sarritan frustragarrienetako bati aurre egiteko gida definitibora: "token muga" errore beldurgarria. AI aplikazio sofistikatua eraikitzen ari zaren, edukien sorkuntza automatizatzen ari zaren edo hizkuntza-modelo handiak zure lan-fluxuan integratzen ari zaren, token muga bat jotzeak aurrerapena gelditu dezake, erabiltzailearen esperientzia okertu eta ustekabeko kostuak sortu ere.

Gida zabal hau OpenAI API token muga arazoak ulertu, prebenitu eta azkar konpondu nahi dituzten garatzaile, datu-zientzialari eta AI zaleentzat diseinatuta dago. Estrategia praktikoetan, kode-mailako optimizazioetan eta arkitektura-kontuetan sakonduko dugu, zure aplikazioek ondo, eraginkortasunez eta aurrekontuaren barruan funtzionatuko dutela ziurtatzeko. Gida honen amaieran, zure token kontsumoa profesional baten moduan kudeatzeko ezagutza eta tresnekin hornituta egongo zara, zure AI ekimenak aurrera egin dezaten.

Zer da Token Muga bat?

Konponketetan murgildu aurretik, argitu dezagun laburki zer den "token" bat OpenAIren modeloen testuinguruan. Token bat hitz baten zati gisa pentsa daiteke. Ingelesezko testurako, token 1 gutxi gorabehera 4 karaktere edo hitz baten ¾ da. OpenAI modeloek testua prozesatzen dute token horietan zatituz. Token mugek API eskaera bakar batean (sarrera + irteera) bidali dezakezun token kopuru maximoari edo denbora-tarte batean (minutuko tokenak, TPM) tokenak bidali ditzakezun gehieneko abiadurari egiten diote erreferentzia.

Muga horiek gainditzeak API errore bat sortzen du, normalean eskaera handiegia dela edo zure tasa-muga gainditu duzula adieraziz. Gida honek "eskaera bakoitzeko token kopuru osoaren" mugan eta "tasa-mugan" (minutuko tokenak/minutuko eskaerak) zentratuko da.

Aurrebaldintzak

Gida hau modu eraginkorrean jarraitzeko, honako hauek izan beharko zenituzke:

• OpenAI API Kontu bat: OpenAI plataformarako sarbidea eta API gakoak.
• Oinarrizko Programazio Ezagutza: Python-ekin (edo zure hizkuntza gogokoenarekin) ezagutza, adibide gehienak Python-en egongo baitira.
• API Deien Ulermena: API eskaerak nola egin jakiteko oinarrizko ezagutza.
• OpenAI Python Liburutegia Instalatuta: pip install openai

Nola Azkar Konpondu 'OpenAI API Token Muga' Arazoa: Urratsez Urratseko Gida 2025

Token muga arazoak konpontzeak ikuspegi anitzeko bat dakar, diseinu proaktiboak arazoak konpontzeko erreaktiboekin konbinatuz. Hona hemen matxura sistematiko bat:

1. Urratsa: Ulertu Zure Uneko Token Erabilera eta Mugak

Arazo bat konpontzeko lehen urratsa bere esparrua ulertzea da. Zure egungo mugak zeintzuk diren eta zein hurbil zauden jakin behar duzu.

1.1 Identifikatu Zure OpenAI Maila eta Tasa Mugak

OpenAIk tasa-muga desberdinak ezartzen ditu zure erabilera-mailaren eta ordainketa-historiaren arabera. Kontu berriek normalean muga txikiagoekin hasten dira.

• Egiaztatu Zure Erabilera Panela:

  • Hasi saioa zure OpenAI kontuan.
  • Nabigatu "Erabilera" edo "Tasa Mugak" atalera (normalean "Ezarpenak" edo "API Gakoak" ezkerreko alboko barran).
  • Hemen, zure egungo tasa-mugak ikusiko dituzu modelo desberdinetarako (adibidez, gpt-3.5-turbo, gpt-4) Minutuko Eskaerak (RPM) eta Minutuko Tokenak (TPM) terminoetan.

• Ulertu Muga Desberdinak:

  • Testuinguru Leiho Muga: API dei bakar batean (sarrera + irteera) baimendutako token kopuru maximoa da. gpt-3.5-turborentzat, sarritan 4096 edo 16385 token dira, eta gpt-4-k 8k, 32k edo baita 128k token ere izan ditzake bertsioaren arabera. Hau jotzeak zure galdera luzeegia dela esan nahi du.
  • Tasa Mugak (RPM/TPM): Hauek gobernatzen dute zenbat eskaera edo token bidal ditzakezun minutu batean zure API dei guztietan. Hau jotzeak eskaera gehiegi bidaltzen ari zarela azkarregi esan nahi du.

1.2 Monitorizatu Token Kopurua Eskaerak Bidali Aurretik

Kalkulatu proaktiboki zure sarrerako gonbitaren token kopurua APIra bidali aurretik. Horrek moztu edo laburbiltzeko aukera ematen dizu, beharrezkoa izanez gero.

• tiktoken Liburutegia Erabiliz: OpenAIk tiktoken liburutegi bat eskaintzen du horretarako.

  import tiktoken
  
  def num_tokens_from_string(string: str, model_name: str) -> int:
      """Returns the number of tokens in a text string for a given model."""
      encoding = tiktoken.encoding_for_model(model_name)
      num_tokens = len(encoding.encode(string))
      return num_tokens
  
  # Adibide Erabilera:
  text_to_send = "Hau testu oso luze bat da, OpenAI APIra bidali nahi duguna."
  model_id = "gpt-3.5-turbo" # Edo "gpt-4", "text-davinci-003", etab.
  tokens = num_tokens_from_string(text_to_send, model_id)
  print(f"Testuak {tokens} token ditu.")
  
  # Txat osatzeetarako, sistema/erabiltzaile/laguntzaile rolak kontuan hartu behar dituzu
  def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
      """Return the number of tokens used by a list of messages."""
      try:
          encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
      except KeyError:
          print("Abisua: modeloa ez da aurkitu. cl100k_base kodifikazioa erabiltzen.")
          encoding = tiktoken.encoding_for_model("cl100k_base")
      if model in {
          "gpt-3.5-turbo-0613",
          "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
          "gpt-4-0613",
          "gpt-4-32k-0613",
      }:
          tokens_per_message = 3
          tokens_per_name = 1
      elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":
          tokens_per_message = 4  # mezu bakoitzak <|start|>erabiltzaile<|end|> jarraitzen du
          tokens_per_name = -1  # ez da izenik espero
      elif "gpt-3.5-turbo" in model:
          print("Abisua: gpt-3.5-turbo denboran zehar eguneratu daiteke. gpt-3.5-turbo-0613 token kopuruetan oinarritzea gomendatzen da.")
          return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")
      elif "gpt-4" in model:
          print("Abisua: gpt-4 denboran zehar eguneratu daiteke. gpt-4-0613 token kopuruetan oinarritzea gomendatzen da.")
          return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")
      else:
          raise NotImplementedError(
              f"""num_tokens_from_messages() ez dago inplementatuta {model} modeloarentzat. 
              Ikusi https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md mezuak token bihurtzeko informazioa lortzeko."""
          )
      num_tokens = 0
      for message in messages:
          num_tokens += tokens_per_message
          for key, value in message.items():
              num_tokens += len(encoding.encode(value))
              if key == "name":
                  num_tokens += tokens_per_name
      num_tokens += 3  # erantzun bakoitza <|start|>laguntzaile<|end|> batekin hasten da
      return num_tokens
  
  messages = [
      {"role": "system", "content": "Laguntzaile lagungarria zara."},
      {"role": "user", "content": "Zein da Frantziako hiriburua?"},
  ]
  tokens_chat = num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo")
  print(f"Txat mezuak {tokens_chat} token ditu.")
  

2. Urratsa: Optimizatu Zure Gonbitak eta Sarrera Datuak

Token mugak saihesteko modurik zuzenena bidaltzen dituzun token kopurua murriztea da.

2.1 Laburpena eta Kondentsazioa

• Aurrez Prozesatu Testu Handiak: Dokumentu luzeak sartzen ari bazara, kontuan hartu horiek laburbiltzea APIra bidali aurretik. Beste modelo merkeago edo azkarrago bat erabil dezakezu (adibidez, gpt-3.5-turbo dei txikiago bat, edo baita tokiko laburpen modelo bat ere) informazioa destilatzeko.
• Atera Funtsezko Informazioa: Artikulu oso bat bidali beharrean, atera galdera zehatzerako beharrezkoak diren paragrafo edo datu garrantzitsuenak soilik.
• Ezabatu Erredundantzia: Ezabatu errepikatzen diren esaldiak, beharrezkoak ez diren agurrak edo gehiegizko argibideak zure gonbitetatik.

2.2 Gonbit Ingeniaritza Eraginkorra

• Izan Zehatza: Zoaz zuzenean puntura. Hitz bakoitzak balio du.

• Erabili Adibideak Neurriz: Adibideak onak diren arren gutxi-batetako ikaskuntzarako, erabili adierazgarrienak soilik.

• Zehaztu Irteera Formatua: Modeloari irteera formatu zehatz eta minimo bat (adibidez, JSON, esaldi bakar bat) sortzera gidatzeak irteerako tokenak murriztu ditzake.

  # Txarra (irteera luzea ziurrenik)
  response = openai.Completion.create(
      model="text-davinci-003",
      prompt="Kontatu Interneten historiari buruz.",
      max_tokens=1000
  )
  
  # Ona (irteera zehatza espero da)
  response = openai.Completion.create(
      model="gpt-3.5-turbo",
      messages=[
          {"role": "system", "content": "Laburpen historiko zehatza zara."},
          {"role": "user", "content": "Laburbildu Interneten historiako mugarri nagusiak 3 puntu-zerrendatan."},
      ],
      max_tokens=200 # Ezarri max_tokens arrazoizko bat irteerarako
  )
  

2.3 Elkarrizketa Historia Kudeatu (Txat Modeloak)

AI elkarrizketarako, messages arraya azkar hazi daiteke, tokenak kontsumituz.

• Leiho Labaingarria: Elkarrizketaren azken N txandak bakarrik mantendu. Elkarrizketak token kopuru jakin bat gainditzen duenean, ezabatu mezu zaharrenak.
• Laburbildu Aurreko Txandak: Aldian-aldian laburbildu elkarrizketa historia eta sartu laburpena sistemaren mezuan, iragana "konprimatuz" eraginkortasunez.
• Ikuspegi Hibridoa: Erabili leiho labaingarria, baina laburbildu kendutako mezu zaharrenak "testuinguru" mezu batean.

3. Urratsa: Tasa Muga Kudeaketa eta Berriro Saiakerak Inplementatu

Gonbit optimizatuekin ere, tasa-mugak (TPM/RPM) jo ditzakezu erabilera goreneko edo konkurrentzia handiko uneetan. Aplikazio sendoek dotore kudeatu behar dituzte hauek.

3.1 Atzerapen Esponentziala eta Berriro Saiakerak

RateLimitError (HTTP 429) bat jasotzen duzunean, ez zenuke berehala berriro saiatu behar. Horren ordez, itxaron denbora gero eta handiagoa berriro saiatu aurretik.

• tenacity Liburutegia Erabiliz: Hau Python liburutegi ezagun bat da berriro saiatzeko logika gehitzeko.

  import openai
  import time
  from tenacity import (
      retry,
      wait_random_exponential,
      stop_after_attempt,
      retry_if_exception_type,
  )
  
  @retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(6), retry=retry_if_exception_type(openai.APIRateLimitError))
  def completion_with_backoff(**kwargs):
      return openai.ChatCompletion.create(**kwargs)
  
  try:
      response = completion_with_backoff(
          model="gpt-3.5-turbo",
          messages=[
              {"role": "user", "content": "Kaixo, mundua!"}
          ]
      )
      print(response.choices[0].message.content)
  except openai.APIRateLimitError:
      print("Huts egin du berriro saiatu ondoren tasa-muga dela eta.")
  except Exception as e:
      print(f"Ustekabeko errore bat gertatu da: {e}")
  

  Dekoratzaile honek automatikoki berriro saiatuko du completion_with_backoff funtzioa APIRateLimitError bat gertatzen bada, 1 eta 60 segundo arteko denbora esponentzial aleatorio bat itxaronez, gehienez 6 aldiz.

3.2 Ilara Sistema Bat Inplementatu (Aurreratua)

Errendimendu handiko aplikazioetarako, atzerapen sinple bat ez da nahikoa izan.

• Mezu Ilara: Erabili RabbitMQ, Kafka edo AWS SQS bezalako sistemak API eskaerak ilaran jartzeko. Dedikatutako langile-prozesu batek ilaratik kontsumitu dezake tasa kontrolatu batean, OpenAIren mugak errespetatuz.
• Tasa Muga Liburutegia/Middleware: Inplementatu tasa-muga global bat zure aplikazioan, token/eskaera erabilera jarraitzen duena eta mugak hurbiltzen direnean eskaerak pausatzen dituena. ratelimit (Python) bezalako liburutegiek lagun dezakete.

4. Urratsa: Aukeratu Modelo Egokia eta Max Tokenak

OpenAI modelo desberdinek token muga eta kostu desberdinak dituzte. Egokia aukeratzea funtsezkoa da.

4.1 Aukeratu Modelo Bideragarri Txikiena

• gpt-3.5-turbo vs. gpt-4: gpt-4 gaiagoa da, baina askoz garestiagoa eta tasa-muga baxuagoak ditu. Zeregin askotarako (adibidez, laburpen sinplea, sailkapena), gpt-3.5-turbo guztiz egokia da eta kostu-eraginkorragoa.
• Modelo Espezializatuak: Zure zereginerako eskuragarri badaude (adibidez, txertaketa modeloak bektore bilaketarako), erabili horiek helburu orokorreko txat modeloen ordez.

4.2 Ezarri max_tokens Parametroa

Beti ezarri max_tokens parametroa zure API deietan, batez ere txat osatzeetarako. Horrek modeloaren erantzunaren luzera mugatzen du, gehiegizko (eta garestia) irteera sortzea saihestuz.