Capítulo 3 - Uso Básico de la API de ChatGPT
3.3. Gestión de Límites de Tasa de la API
Cuando utilizas la API de ChatGPT, es importante estar consciente y gestionar los límites de tasa de la API. La limitación de tasa es un mecanismo utilizado por las APIs para controlar la cantidad de tráfico enviado al servidor en un momento dado. La API de ChatGPT tiene un límite en el número de solicitudes que se pueden realizar en un período de tiempo determinado. Por lo tanto, es importante utilizar la API de manera eficiente para evitar alcanzar estos límites y evitar interrupciones en el servicio.
Una forma de gestionar los límites de tasa de la API es mediante la implementación de caché. El caché almacena la respuesta de la API localmente y la recupera desde el caché en lugar de hacer una nueva solicitud al servidor. Esto puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API y, a su vez, reducir la probabilidad de alcanzar los límites de tasa.
Otra estrategia para el uso eficiente de la API es realizar solicitudes en lotes. En lugar de hacer múltiples solicitudes para cada tarea individual, el agrupamiento te permite combinar varias tareas en una sola solicitud. Esto también puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API, lo que puede evitar alcanzar los límites de tasa.
Al comprender estas estrategias y aplicarlas en el uso de la API de ChatGPT, puedes garantizar una experiencia fluida al interactuar con la API, incluso al tratar con grandes cantidades de datos.
3.3.1. Comprendiendo la Limitación de Tasa
La limitación de tasa es un mecanismo crucial utilizado por las APIs para regular la cantidad de solicitudes que un usuario puede enviar dentro de un marco de tiempo específico. Esto ayuda a garantizar que los servicios de OpenAI se utilicen de manera justa y óptima. Los límites de tasa para la API de ChatGPT pueden variar según tu nivel de suscripción y pueden diferir entre diferentes motores.
Por ejemplo, los usuarios de prueba gratuita generalmente tienen un límite de tasa de 20 solicitudes por minuto (RPM) y 40,000 tokens por minuto (TPM). Sin embargo, los usuarios de pago por uso pueden tener diferentes límites durante sus primeras 48 horas, con un límite de tasa de 60 RPM y 60,000 TPM. Después de este período, los límites podrían aumentar a 3,500 RPM y 90,000 TPM, lo que representa una diferencia significativa con respecto al límite de la prueba gratuita.
Es importante tener en cuenta que si bien estos límites pueden parecer restrictivos, se implementan para garantizar que la API siga siendo accesible y esté disponible para todos los usuarios. Al limitar la cantidad de solicitudes que se pueden realizar, OpenAI puede gestionar mejor los recursos disponibles y proporcionar una experiencia más fluida a sus usuarios.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
response = None
while response is None:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
return response.choices[0].text.strip()
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Este ejemplo demuestra cómo manejar un RateLimitError al llamar a la API de ChatGPT. Cuando se excede el límite de tasa, el programa muestra un mensaje y espera el tiempo recomendado antes de intentar nuevamente la solicitud.
3.3.2. Estrategias para un Uso Eficiente de la API
Para gestionar los límites de tasa de manera efectiva y aprovechar al máximo tus tokens disponibles, considera las siguientes estrategias:
Agrupación de solicitudes
Si tienes múltiples indicaciones para procesar, puedes utilizar el parámetro n para generar múltiples respuestas en una sola llamada a la API. Esto te ayudará a reducir el número de solicitudes y aprovechar mejor tu límite de tasa disponible.
Además, la agrupación de solicitudes puede ayudar a reducir el tiempo necesario para procesar un gran número de indicaciones. Al enviar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes optimizar tu flujo de trabajo y mejorar tu eficiencia general.
Además, el uso del parámetro n también te ayudará a gestionar mejor tus recursos. En lugar de realizar múltiples llamadas a la API y potencialmente exceder tu límite de tasa, puedes consolidar tus solicitudes y aprovechar de manera más eficiente tus recursos disponibles. Esto puede ser especialmente útil si estás trabajando con un gran conjunto de datos o procesando un alto volumen de indicaciones.
En resumen, la agrupación de solicitudes utilizando el parámetro n es una técnica poderosa para mejorar tu flujo de trabajo y aprovechar mejor tus recursos disponibles. Al consolidar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes ahorrar tiempo, reducir el número de solicitudes que necesitas hacer y mejorar tu eficiencia general.
Manejo de errores de límite de tasa
Al realizar solicitudes a una API, es importante tener en cuenta que el servidor puede limitar la cantidad de solicitudes que puedes hacer en cierto período de tiempo. Si excedes este límite, la API devolverá un error 429 Too Many Requests. Para evitar este error, es importante implementar el manejo de errores en tu código para poder manejar inteligentemente estos errores de límite de tasa.
Una forma de hacerlo es capturar el error 429 Too Many Requests y pausar durante una duración apropiada antes de volver a intentar la solicitud. La duración apropiada se puede calcular en función de la información del límite de tasa proporcionada por la API. Algunas API pueden devolver la duración del límite de tasa como parte de la respuesta de error, mientras que otras pueden requerir que hagas una solicitud separada para obtener esta información.
Otra forma de manejar errores de límite de tasa es implementar un sistema de encolamiento que pueda limitar tus solicitudes para asegurarte de no exceder el límite de tasa. Esto puede ser especialmente útil si necesitas realizar un gran número de solicitudes o si estás trabajando con una API lenta que requiere pausas largas entre solicitudes.
Independientemente del método que elijas para manejar errores de límite de tasa, es importante asegurarse de que tu código sea robusto y pueda manejar errores inesperados que puedan surgir. Al implementar estrategias de manejo de errores y limitación de tasa, puedes asegurarte de que tu código sea confiable y pueda manejar las demandas de trabajar con APIs a largo plazo.
Aquí tienes un ejemplo de manejo de errores de límite de tasa utilizando Python y el módulo time:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
while True:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
return response.choices[0].text.strip()
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Aquí tienes otro ejemplo de código que demuestra una técnica sencilla para realizar un seguimiento del número de tokens utilizados en tus solicitudes y evitar exceder tu límite de tokens por minuto (TPM):
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def count_tokens(text):
return len(openai.Tokenizer().encode(text))
def generate_text(prompt, token_budget):
tokens_used = count_tokens(prompt)
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded.")
return None
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used += response.choices[0].usage["total_tokens"]
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded after generating response.")
return None
return response.choices[0].text.strip(), tokens_used
token_budget = 10000
prompt = "What are the benefits of exercise?"
generated_text, tokens_used = generate_text(prompt, token_budget)
if generated_text is not None:
print(f"Generated text: {generated_text}")
print(f"Tokens used: {tokens_used}")En este ejemplo, definimos un token_budget para representar el número máximo de tokens que deseamos utilizar en un cierto período. Luego, utilizamos la función count_tokens para contar los tokens tanto en el texto de inicio como en la respuesta. Si el total de tokens excede nuestro presupuesto, mostramos un mensaje y devolvemos None.
El seguimiento de tokens es un aspecto crucial para gestionar el uso de tus tokens, especialmente si estás trabajando con límites de tokens por minuto (TPM). Al realizar el seguimiento de tus tokens, puedes tener un mayor control sobre su uso y evitar excesos accidentales.
Además, puedes identificar patrones en el uso de tus tokens y optimizar tu código en consecuencia. Esto no solo te ayudará a mantener el uso dentro del límite de TPM, sino que también mejorará el rendimiento de tu código. En general, el seguimiento de tokens es una herramienta sencilla pero poderosa que puede marcar una gran diferencia en el uso de tus tokens y la calidad general de tu código.
3.3.3. Monitoreo y Gestión del Uso de Tokens
Realizar un seguimiento del uso de tus tokens es una de las cosas más importantes que puedes hacer para asegurarte de que estás utilizando las API de manera efectiva. Al monitorear cuidadosamente el uso de tus tokens, puedes evitar el riesgo de encontrar errores inesperados causados por exceder los límites de tasa, lo que puede causar retrasos significativos e incluso resultar en la suspensión temporal de tu cuenta.
Además, tomarte el tiempo para comprender cómo se están utilizando tus tokens de API puede ayudarte a identificar áreas donde tu aplicación puede estar utilizando en exceso ciertas API, lo que te permite ajustar el uso y optimizar el rendimiento.
En general, hacer un hábito de monitorear el uso de tus tokens es una forma sencilla pero efectiva de asegurarte de aprovechar al máximo la integración de la API y evitar posibles problemas en el futuro.
Aquí hay algunos consejos para ayudarte a monitorear y gestionar el uso de tus tokens:
- Verifica el uso de tokens en las respuestas de la API
Para asegurarte de tener una comprensión clara del consumo de tus tokens al usar la API de ChatGPT, el objeto de respuesta incluye un atributo usage que proporciona información detallada sobre el uso de tokens. Los usuarios pueden acceder a este atributo para monitorear el uso de sus tokens y asegurarse de tener suficientes tokens disponibles para sus necesidades. Al estar atentos al uso de tokens, los usuarios pueden garantizar que tienen los recursos necesarios para utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin encontrarse con problemas o limitaciones.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What are the benefits of exercise?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
print(f"Tokens used: {tokens_used}")- Monitorización del uso de tokens
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con tokens es configurar alertas que te informen cuando tu uso de tokens se acerque a un cierto umbral. Al hacerlo, podrás evitar exceder los límites de tasa de manera inesperada y gestionar proactivamente tu consumo.
Existen varias formas de configurar estas alertas, incluyendo notificaciones por correo electrónico o mensajes automatizados en tu código. También puedes considerar crear un panel de control que proporcione información en tiempo real sobre tu uso de tokens, para que puedas identificar rápidamente cualquier problema potencial.
Además, es importante revisar regularmente tu uso de tokens y ajustar tus alertas según sea necesario. Siguiendo estos pasos, podrás asegurarte de que tu uso de tokens esté siempre optimizado y de que tengas la información necesaria para tomar decisiones informadas sobre la integración de la API.
Example:
In this example, we'll set up an alert to notify when the total token usage reaches a certain threshold:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Set a token usage threshold
token_threshold = 10000
total_tokens_used = 0
# Example prompts
prompts = ["What are the benefits of exercise?",
"What is the difference between aerobic and anaerobic exercise?",
"How often should one exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
total_tokens_used += tokens_used
# Check if the total token usage exceeds the threshold
if total_tokens_used >= token_threshold:
print(f"Token usage threshold reached: {total_tokens_used}/{token_threshold}")
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")- Optimizar el uso de tokens
Una cosa que realmente puede ayudar al diseñar tu aplicación es examinar de cerca tus indicaciones y respuestas. Al optimizarlas para que sean más concisas, puedes ayudar a minimizar la cantidad de tokens utilizados en cada solicitud.
Por ejemplo, podrías considerar el uso de indicaciones más cortas o establecer cuidadosamente valores de max_tokens que limiten la longitud de cada respuesta. Esto puede garantizar que tu aplicación funcione de manera fluida y eficiente, al mismo tiempo que facilita la interacción y disfrute de los usuarios.
Ejemplo:
En este ejemplo, mostraremos cómo optimizar el uso de tokens mediante el uso de indicaciones concisas y limitando la longitud de la respuesta con el parámetro max_tokens :
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Example prompts
prompts = ["Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic exercise?",
"How often to exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=30, # Limit response length
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")3.3.4. Manejo de Conversaciones Largas
Cuando trabajas con ChatGPT, es posible que necesites manejar conversaciones largas con múltiples intercambios de ida y vuelta. Para asegurarte de cumplir con los límites de tasa y gestionar los tokens de manera efectiva en estos escenarios, puedes adoptar las siguientes estrategias:
- Truncar u omitir partes menos relevantes
Si una conversación excede el límite máximo de tokens para una sola llamada API (por ejemplo, 4096 tokens para algunos motores), es posible que debas truncar u omitir partes de la conversación que son menos relevantes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que eliminar un mensaje puede hacer que el modelo pierda contexto sobre ese mensaje. Esto puede llevar a respuestas inexactas o malentendidos.
Por lo tanto, se recomienda considerar cuidadosamente qué partes de la conversación truncar u omitir, y hacerlo de manera que se conserven las ideas clave y el contexto de la conversación. Además, en algunos casos, puede ser útil dividir la conversación en múltiples llamadas API para asegurarse de que se incluya toda la información relevante.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que el modelo tenga acceso a todo el contexto necesario y pueda proporcionar respuestas precisas.
Ejemplo:
En este ejemplo, truncamos la conversación para que se ajuste al límite de tokens:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def truncate_conversation(conversation, max_tokens):
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
if len(tokens) > max_tokens:
tokens = tokens[-max_tokens:]
truncated_conversation = openai.Tokenizer().decode(tokens)
return truncated_conversation
return conversation
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens = 4096
truncated_conversation = truncate_conversation(conversation, max_tokens)
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=truncated_conversation,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text.strip())- Utilizar tokens de continuación
Para evitar exceder los límites de tokens, siempre es una buena idea dividir las conversaciones largas en segmentos más pequeños. Al usar tokens de continuación, puedes asegurarte de que la conversación pueda reanudarse donde se detuvo, incluso si excede el límite de tokens. Cuando la conversación continúa más allá del límite de tokens, puedes almacenar los últimos tokens del resultado actual y usarlos como punto de partida para la siguiente llamada a la API.
De esta manera, la conversación puede continuar sin interrupciones ni pérdida de datos. Es importante tener en cuenta que el uso de tokens de continuación no solo ayuda a evitar los límites de tokens, sino que también garantiza que la conversación sea más manejable y más fácil de trabajar.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo dividir una conversación larga en segmentos más pequeños utilizando tokens de continuación:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens_per_call = 1000
continuation_length = 5
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
num_segments = (len(tokens) + max_tokens_per_call - 1) // max_tokens_per_call
responses = []
for i in range(num_segments):
start = i * max_tokens_per_call
end = (i + 1) * max_tokens_per_call
if i > 0:
start -= continuation_length
segment = openai.Tokenizer().decode(tokens[start:end])
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=segment,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
responses.append(response.choices[0].text.strip())
print("\n".join(responses))- Minimiza los tokens en los mensajes
Es beneficioso mantener los mensajes e instrucciones breves al entablar una conversación para conservar tokens para contenido más significativo. Sin embargo, es importante encontrar un equilibrio entre la brevedad y la exhaustividad. Al proporcionar mensajes e instrucciones claros y detallados, puedes asegurarte de que se transmita toda la información necesaria y que todos los participantes en la conversación estén en la misma página.
Además, tomar el tiempo para explicar las cosas en profundidad puede ayudar a fomentar una comprensión más profunda y promover discusiones más productivas. Por lo tanto, aunque es importante ser conciso, también es igualmente importante ser exhaustivo y proporcionar suficiente información para facilitar una comunicación efectiva.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo minimizar los tokens en los mensajes:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
concise_prompts = [
"Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic?",
"How often to exercise?",
]
for prompt in concise_prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")Cuando se trata de gestionar conversaciones largas, es importante tener algunas estrategias en su lugar para asegurarse de no tener problemas con los límites de tasa o el uso de tokens. Un enfoque consiste en dividir la conversación en segmentos más pequeños y manejables. Esto se puede lograr estableciendo una longitud máxima para los mensajes o limitando el número de mensajes que se pueden enviar en un período determinado.
Otra estrategia es utilizar métodos de comunicación más eficientes, como enviar mensajes condensados o resumidos que aún transmitan las ideas principales. Además, es importante estar consciente de cualquier factor externo que pueda afectar la conversación, como la conectividad de la red o el tiempo de inactividad del servidor, y planificar en consecuencia. Al implementar estas estrategias, puedes asegurarte de que tus conversaciones largas sean efectivas y eficientes, sin encontrar obstáculos o limitaciones innecesarias.
3.3. Gestión de Límites de Tasa de la API
Cuando utilizas la API de ChatGPT, es importante estar consciente y gestionar los límites de tasa de la API. La limitación de tasa es un mecanismo utilizado por las APIs para controlar la cantidad de tráfico enviado al servidor en un momento dado. La API de ChatGPT tiene un límite en el número de solicitudes que se pueden realizar en un período de tiempo determinado. Por lo tanto, es importante utilizar la API de manera eficiente para evitar alcanzar estos límites y evitar interrupciones en el servicio.
Una forma de gestionar los límites de tasa de la API es mediante la implementación de caché. El caché almacena la respuesta de la API localmente y la recupera desde el caché en lugar de hacer una nueva solicitud al servidor. Esto puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API y, a su vez, reducir la probabilidad de alcanzar los límites de tasa.
Otra estrategia para el uso eficiente de la API es realizar solicitudes en lotes. En lugar de hacer múltiples solicitudes para cada tarea individual, el agrupamiento te permite combinar varias tareas en una sola solicitud. Esto también puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API, lo que puede evitar alcanzar los límites de tasa.
Al comprender estas estrategias y aplicarlas en el uso de la API de ChatGPT, puedes garantizar una experiencia fluida al interactuar con la API, incluso al tratar con grandes cantidades de datos.
3.3.1. Comprendiendo la Limitación de Tasa
La limitación de tasa es un mecanismo crucial utilizado por las APIs para regular la cantidad de solicitudes que un usuario puede enviar dentro de un marco de tiempo específico. Esto ayuda a garantizar que los servicios de OpenAI se utilicen de manera justa y óptima. Los límites de tasa para la API de ChatGPT pueden variar según tu nivel de suscripción y pueden diferir entre diferentes motores.
Por ejemplo, los usuarios de prueba gratuita generalmente tienen un límite de tasa de 20 solicitudes por minuto (RPM) y 40,000 tokens por minuto (TPM). Sin embargo, los usuarios de pago por uso pueden tener diferentes límites durante sus primeras 48 horas, con un límite de tasa de 60 RPM y 60,000 TPM. Después de este período, los límites podrían aumentar a 3,500 RPM y 90,000 TPM, lo que representa una diferencia significativa con respecto al límite de la prueba gratuita.
Es importante tener en cuenta que si bien estos límites pueden parecer restrictivos, se implementan para garantizar que la API siga siendo accesible y esté disponible para todos los usuarios. Al limitar la cantidad de solicitudes que se pueden realizar, OpenAI puede gestionar mejor los recursos disponibles y proporcionar una experiencia más fluida a sus usuarios.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
response = None
while response is None:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
return response.choices[0].text.strip()
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Este ejemplo demuestra cómo manejar un RateLimitError al llamar a la API de ChatGPT. Cuando se excede el límite de tasa, el programa muestra un mensaje y espera el tiempo recomendado antes de intentar nuevamente la solicitud.
3.3.2. Estrategias para un Uso Eficiente de la API
Para gestionar los límites de tasa de manera efectiva y aprovechar al máximo tus tokens disponibles, considera las siguientes estrategias:
Agrupación de solicitudes
Si tienes múltiples indicaciones para procesar, puedes utilizar el parámetro n para generar múltiples respuestas en una sola llamada a la API. Esto te ayudará a reducir el número de solicitudes y aprovechar mejor tu límite de tasa disponible.
Además, la agrupación de solicitudes puede ayudar a reducir el tiempo necesario para procesar un gran número de indicaciones. Al enviar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes optimizar tu flujo de trabajo y mejorar tu eficiencia general.
Además, el uso del parámetro n también te ayudará a gestionar mejor tus recursos. En lugar de realizar múltiples llamadas a la API y potencialmente exceder tu límite de tasa, puedes consolidar tus solicitudes y aprovechar de manera más eficiente tus recursos disponibles. Esto puede ser especialmente útil si estás trabajando con un gran conjunto de datos o procesando un alto volumen de indicaciones.
En resumen, la agrupación de solicitudes utilizando el parámetro n es una técnica poderosa para mejorar tu flujo de trabajo y aprovechar mejor tus recursos disponibles. Al consolidar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes ahorrar tiempo, reducir el número de solicitudes que necesitas hacer y mejorar tu eficiencia general.
Manejo de errores de límite de tasa
Al realizar solicitudes a una API, es importante tener en cuenta que el servidor puede limitar la cantidad de solicitudes que puedes hacer en cierto período de tiempo. Si excedes este límite, la API devolverá un error 429 Too Many Requests. Para evitar este error, es importante implementar el manejo de errores en tu código para poder manejar inteligentemente estos errores de límite de tasa.
Una forma de hacerlo es capturar el error 429 Too Many Requests y pausar durante una duración apropiada antes de volver a intentar la solicitud. La duración apropiada se puede calcular en función de la información del límite de tasa proporcionada por la API. Algunas API pueden devolver la duración del límite de tasa como parte de la respuesta de error, mientras que otras pueden requerir que hagas una solicitud separada para obtener esta información.
Otra forma de manejar errores de límite de tasa es implementar un sistema de encolamiento que pueda limitar tus solicitudes para asegurarte de no exceder el límite de tasa. Esto puede ser especialmente útil si necesitas realizar un gran número de solicitudes o si estás trabajando con una API lenta que requiere pausas largas entre solicitudes.
Independientemente del método que elijas para manejar errores de límite de tasa, es importante asegurarse de que tu código sea robusto y pueda manejar errores inesperados que puedan surgir. Al implementar estrategias de manejo de errores y limitación de tasa, puedes asegurarte de que tu código sea confiable y pueda manejar las demandas de trabajar con APIs a largo plazo.
Aquí tienes un ejemplo de manejo de errores de límite de tasa utilizando Python y el módulo time:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
while True:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
return response.choices[0].text.strip()
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Aquí tienes otro ejemplo de código que demuestra una técnica sencilla para realizar un seguimiento del número de tokens utilizados en tus solicitudes y evitar exceder tu límite de tokens por minuto (TPM):
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def count_tokens(text):
return len(openai.Tokenizer().encode(text))
def generate_text(prompt, token_budget):
tokens_used = count_tokens(prompt)
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded.")
return None
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used += response.choices[0].usage["total_tokens"]
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded after generating response.")
return None
return response.choices[0].text.strip(), tokens_used
token_budget = 10000
prompt = "What are the benefits of exercise?"
generated_text, tokens_used = generate_text(prompt, token_budget)
if generated_text is not None:
print(f"Generated text: {generated_text}")
print(f"Tokens used: {tokens_used}")En este ejemplo, definimos un token_budget para representar el número máximo de tokens que deseamos utilizar en un cierto período. Luego, utilizamos la función count_tokens para contar los tokens tanto en el texto de inicio como en la respuesta. Si el total de tokens excede nuestro presupuesto, mostramos un mensaje y devolvemos None.
El seguimiento de tokens es un aspecto crucial para gestionar el uso de tus tokens, especialmente si estás trabajando con límites de tokens por minuto (TPM). Al realizar el seguimiento de tus tokens, puedes tener un mayor control sobre su uso y evitar excesos accidentales.
Además, puedes identificar patrones en el uso de tus tokens y optimizar tu código en consecuencia. Esto no solo te ayudará a mantener el uso dentro del límite de TPM, sino que también mejorará el rendimiento de tu código. En general, el seguimiento de tokens es una herramienta sencilla pero poderosa que puede marcar una gran diferencia en el uso de tus tokens y la calidad general de tu código.
3.3.3. Monitoreo y Gestión del Uso de Tokens
Realizar un seguimiento del uso de tus tokens es una de las cosas más importantes que puedes hacer para asegurarte de que estás utilizando las API de manera efectiva. Al monitorear cuidadosamente el uso de tus tokens, puedes evitar el riesgo de encontrar errores inesperados causados por exceder los límites de tasa, lo que puede causar retrasos significativos e incluso resultar en la suspensión temporal de tu cuenta.
Además, tomarte el tiempo para comprender cómo se están utilizando tus tokens de API puede ayudarte a identificar áreas donde tu aplicación puede estar utilizando en exceso ciertas API, lo que te permite ajustar el uso y optimizar el rendimiento.
En general, hacer un hábito de monitorear el uso de tus tokens es una forma sencilla pero efectiva de asegurarte de aprovechar al máximo la integración de la API y evitar posibles problemas en el futuro.
Aquí hay algunos consejos para ayudarte a monitorear y gestionar el uso de tus tokens:
- Verifica el uso de tokens en las respuestas de la API
Para asegurarte de tener una comprensión clara del consumo de tus tokens al usar la API de ChatGPT, el objeto de respuesta incluye un atributo usage que proporciona información detallada sobre el uso de tokens. Los usuarios pueden acceder a este atributo para monitorear el uso de sus tokens y asegurarse de tener suficientes tokens disponibles para sus necesidades. Al estar atentos al uso de tokens, los usuarios pueden garantizar que tienen los recursos necesarios para utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin encontrarse con problemas o limitaciones.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What are the benefits of exercise?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
print(f"Tokens used: {tokens_used}")- Monitorización del uso de tokens
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con tokens es configurar alertas que te informen cuando tu uso de tokens se acerque a un cierto umbral. Al hacerlo, podrás evitar exceder los límites de tasa de manera inesperada y gestionar proactivamente tu consumo.
Existen varias formas de configurar estas alertas, incluyendo notificaciones por correo electrónico o mensajes automatizados en tu código. También puedes considerar crear un panel de control que proporcione información en tiempo real sobre tu uso de tokens, para que puedas identificar rápidamente cualquier problema potencial.
Además, es importante revisar regularmente tu uso de tokens y ajustar tus alertas según sea necesario. Siguiendo estos pasos, podrás asegurarte de que tu uso de tokens esté siempre optimizado y de que tengas la información necesaria para tomar decisiones informadas sobre la integración de la API.
Example:
In this example, we'll set up an alert to notify when the total token usage reaches a certain threshold:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Set a token usage threshold
token_threshold = 10000
total_tokens_used = 0
# Example prompts
prompts = ["What are the benefits of exercise?",
"What is the difference between aerobic and anaerobic exercise?",
"How often should one exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
total_tokens_used += tokens_used
# Check if the total token usage exceeds the threshold
if total_tokens_used >= token_threshold:
print(f"Token usage threshold reached: {total_tokens_used}/{token_threshold}")
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")- Optimizar el uso de tokens
Una cosa que realmente puede ayudar al diseñar tu aplicación es examinar de cerca tus indicaciones y respuestas. Al optimizarlas para que sean más concisas, puedes ayudar a minimizar la cantidad de tokens utilizados en cada solicitud.
Por ejemplo, podrías considerar el uso de indicaciones más cortas o establecer cuidadosamente valores de max_tokens que limiten la longitud de cada respuesta. Esto puede garantizar que tu aplicación funcione de manera fluida y eficiente, al mismo tiempo que facilita la interacción y disfrute de los usuarios.
Ejemplo:
En este ejemplo, mostraremos cómo optimizar el uso de tokens mediante el uso de indicaciones concisas y limitando la longitud de la respuesta con el parámetro max_tokens :
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Example prompts
prompts = ["Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic exercise?",
"How often to exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=30, # Limit response length
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")3.3.4. Manejo de Conversaciones Largas
Cuando trabajas con ChatGPT, es posible que necesites manejar conversaciones largas con múltiples intercambios de ida y vuelta. Para asegurarte de cumplir con los límites de tasa y gestionar los tokens de manera efectiva en estos escenarios, puedes adoptar las siguientes estrategias:
- Truncar u omitir partes menos relevantes
Si una conversación excede el límite máximo de tokens para una sola llamada API (por ejemplo, 4096 tokens para algunos motores), es posible que debas truncar u omitir partes de la conversación que son menos relevantes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que eliminar un mensaje puede hacer que el modelo pierda contexto sobre ese mensaje. Esto puede llevar a respuestas inexactas o malentendidos.
Por lo tanto, se recomienda considerar cuidadosamente qué partes de la conversación truncar u omitir, y hacerlo de manera que se conserven las ideas clave y el contexto de la conversación. Además, en algunos casos, puede ser útil dividir la conversación en múltiples llamadas API para asegurarse de que se incluya toda la información relevante.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que el modelo tenga acceso a todo el contexto necesario y pueda proporcionar respuestas precisas.
Ejemplo:
En este ejemplo, truncamos la conversación para que se ajuste al límite de tokens:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def truncate_conversation(conversation, max_tokens):
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
if len(tokens) > max_tokens:
tokens = tokens[-max_tokens:]
truncated_conversation = openai.Tokenizer().decode(tokens)
return truncated_conversation
return conversation
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens = 4096
truncated_conversation = truncate_conversation(conversation, max_tokens)
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=truncated_conversation,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text.strip())- Utilizar tokens de continuación
Para evitar exceder los límites de tokens, siempre es una buena idea dividir las conversaciones largas en segmentos más pequeños. Al usar tokens de continuación, puedes asegurarte de que la conversación pueda reanudarse donde se detuvo, incluso si excede el límite de tokens. Cuando la conversación continúa más allá del límite de tokens, puedes almacenar los últimos tokens del resultado actual y usarlos como punto de partida para la siguiente llamada a la API.
De esta manera, la conversación puede continuar sin interrupciones ni pérdida de datos. Es importante tener en cuenta que el uso de tokens de continuación no solo ayuda a evitar los límites de tokens, sino que también garantiza que la conversación sea más manejable y más fácil de trabajar.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo dividir una conversación larga en segmentos más pequeños utilizando tokens de continuación:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens_per_call = 1000
continuation_length = 5
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
num_segments = (len(tokens) + max_tokens_per_call - 1) // max_tokens_per_call
responses = []
for i in range(num_segments):
start = i * max_tokens_per_call
end = (i + 1) * max_tokens_per_call
if i > 0:
start -= continuation_length
segment = openai.Tokenizer().decode(tokens[start:end])
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=segment,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
responses.append(response.choices[0].text.strip())
print("\n".join(responses))- Minimiza los tokens en los mensajes
Es beneficioso mantener los mensajes e instrucciones breves al entablar una conversación para conservar tokens para contenido más significativo. Sin embargo, es importante encontrar un equilibrio entre la brevedad y la exhaustividad. Al proporcionar mensajes e instrucciones claros y detallados, puedes asegurarte de que se transmita toda la información necesaria y que todos los participantes en la conversación estén en la misma página.
Además, tomar el tiempo para explicar las cosas en profundidad puede ayudar a fomentar una comprensión más profunda y promover discusiones más productivas. Por lo tanto, aunque es importante ser conciso, también es igualmente importante ser exhaustivo y proporcionar suficiente información para facilitar una comunicación efectiva.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo minimizar los tokens en los mensajes:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
concise_prompts = [
"Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic?",
"How often to exercise?",
]
for prompt in concise_prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")Cuando se trata de gestionar conversaciones largas, es importante tener algunas estrategias en su lugar para asegurarse de no tener problemas con los límites de tasa o el uso de tokens. Un enfoque consiste en dividir la conversación en segmentos más pequeños y manejables. Esto se puede lograr estableciendo una longitud máxima para los mensajes o limitando el número de mensajes que se pueden enviar en un período determinado.
Otra estrategia es utilizar métodos de comunicación más eficientes, como enviar mensajes condensados o resumidos que aún transmitan las ideas principales. Además, es importante estar consciente de cualquier factor externo que pueda afectar la conversación, como la conectividad de la red o el tiempo de inactividad del servidor, y planificar en consecuencia. Al implementar estas estrategias, puedes asegurarte de que tus conversaciones largas sean efectivas y eficientes, sin encontrar obstáculos o limitaciones innecesarias.
3.3. Gestión de Límites de Tasa de la API
Cuando utilizas la API de ChatGPT, es importante estar consciente y gestionar los límites de tasa de la API. La limitación de tasa es un mecanismo utilizado por las APIs para controlar la cantidad de tráfico enviado al servidor en un momento dado. La API de ChatGPT tiene un límite en el número de solicitudes que se pueden realizar en un período de tiempo determinado. Por lo tanto, es importante utilizar la API de manera eficiente para evitar alcanzar estos límites y evitar interrupciones en el servicio.
Una forma de gestionar los límites de tasa de la API es mediante la implementación de caché. El caché almacena la respuesta de la API localmente y la recupera desde el caché en lugar de hacer una nueva solicitud al servidor. Esto puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API y, a su vez, reducir la probabilidad de alcanzar los límites de tasa.
Otra estrategia para el uso eficiente de la API es realizar solicitudes en lotes. En lugar de hacer múltiples solicitudes para cada tarea individual, el agrupamiento te permite combinar varias tareas en una sola solicitud. Esto también puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API, lo que puede evitar alcanzar los límites de tasa.
Al comprender estas estrategias y aplicarlas en el uso de la API de ChatGPT, puedes garantizar una experiencia fluida al interactuar con la API, incluso al tratar con grandes cantidades de datos.
3.3.1. Comprendiendo la Limitación de Tasa
La limitación de tasa es un mecanismo crucial utilizado por las APIs para regular la cantidad de solicitudes que un usuario puede enviar dentro de un marco de tiempo específico. Esto ayuda a garantizar que los servicios de OpenAI se utilicen de manera justa y óptima. Los límites de tasa para la API de ChatGPT pueden variar según tu nivel de suscripción y pueden diferir entre diferentes motores.
Por ejemplo, los usuarios de prueba gratuita generalmente tienen un límite de tasa de 20 solicitudes por minuto (RPM) y 40,000 tokens por minuto (TPM). Sin embargo, los usuarios de pago por uso pueden tener diferentes límites durante sus primeras 48 horas, con un límite de tasa de 60 RPM y 60,000 TPM. Después de este período, los límites podrían aumentar a 3,500 RPM y 90,000 TPM, lo que representa una diferencia significativa con respecto al límite de la prueba gratuita.
Es importante tener en cuenta que si bien estos límites pueden parecer restrictivos, se implementan para garantizar que la API siga siendo accesible y esté disponible para todos los usuarios. Al limitar la cantidad de solicitudes que se pueden realizar, OpenAI puede gestionar mejor los recursos disponibles y proporcionar una experiencia más fluida a sus usuarios.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
response = None
while response is None:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
return response.choices[0].text.strip()
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Este ejemplo demuestra cómo manejar un RateLimitError al llamar a la API de ChatGPT. Cuando se excede el límite de tasa, el programa muestra un mensaje y espera el tiempo recomendado antes de intentar nuevamente la solicitud.
3.3.2. Estrategias para un Uso Eficiente de la API
Para gestionar los límites de tasa de manera efectiva y aprovechar al máximo tus tokens disponibles, considera las siguientes estrategias:
Agrupación de solicitudes
Si tienes múltiples indicaciones para procesar, puedes utilizar el parámetro n para generar múltiples respuestas en una sola llamada a la API. Esto te ayudará a reducir el número de solicitudes y aprovechar mejor tu límite de tasa disponible.
Además, la agrupación de solicitudes puede ayudar a reducir el tiempo necesario para procesar un gran número de indicaciones. Al enviar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes optimizar tu flujo de trabajo y mejorar tu eficiencia general.
Además, el uso del parámetro n también te ayudará a gestionar mejor tus recursos. En lugar de realizar múltiples llamadas a la API y potencialmente exceder tu límite de tasa, puedes consolidar tus solicitudes y aprovechar de manera más eficiente tus recursos disponibles. Esto puede ser especialmente útil si estás trabajando con un gran conjunto de datos o procesando un alto volumen de indicaciones.
En resumen, la agrupación de solicitudes utilizando el parámetro n es una técnica poderosa para mejorar tu flujo de trabajo y aprovechar mejor tus recursos disponibles. Al consolidar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes ahorrar tiempo, reducir el número de solicitudes que necesitas hacer y mejorar tu eficiencia general.
Manejo de errores de límite de tasa
Al realizar solicitudes a una API, es importante tener en cuenta que el servidor puede limitar la cantidad de solicitudes que puedes hacer en cierto período de tiempo. Si excedes este límite, la API devolverá un error 429 Too Many Requests. Para evitar este error, es importante implementar el manejo de errores en tu código para poder manejar inteligentemente estos errores de límite de tasa.
Una forma de hacerlo es capturar el error 429 Too Many Requests y pausar durante una duración apropiada antes de volver a intentar la solicitud. La duración apropiada se puede calcular en función de la información del límite de tasa proporcionada por la API. Algunas API pueden devolver la duración del límite de tasa como parte de la respuesta de error, mientras que otras pueden requerir que hagas una solicitud separada para obtener esta información.
Otra forma de manejar errores de límite de tasa es implementar un sistema de encolamiento que pueda limitar tus solicitudes para asegurarte de no exceder el límite de tasa. Esto puede ser especialmente útil si necesitas realizar un gran número de solicitudes o si estás trabajando con una API lenta que requiere pausas largas entre solicitudes.
Independientemente del método que elijas para manejar errores de límite de tasa, es importante asegurarse de que tu código sea robusto y pueda manejar errores inesperados que puedan surgir. Al implementar estrategias de manejo de errores y limitación de tasa, puedes asegurarte de que tu código sea confiable y pueda manejar las demandas de trabajar con APIs a largo plazo.
Aquí tienes un ejemplo de manejo de errores de límite de tasa utilizando Python y el módulo time:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
while True:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
return response.choices[0].text.strip()
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Aquí tienes otro ejemplo de código que demuestra una técnica sencilla para realizar un seguimiento del número de tokens utilizados en tus solicitudes y evitar exceder tu límite de tokens por minuto (TPM):
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def count_tokens(text):
return len(openai.Tokenizer().encode(text))
def generate_text(prompt, token_budget):
tokens_used = count_tokens(prompt)
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded.")
return None
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used += response.choices[0].usage["total_tokens"]
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded after generating response.")
return None
return response.choices[0].text.strip(), tokens_used
token_budget = 10000
prompt = "What are the benefits of exercise?"
generated_text, tokens_used = generate_text(prompt, token_budget)
if generated_text is not None:
print(f"Generated text: {generated_text}")
print(f"Tokens used: {tokens_used}")En este ejemplo, definimos un token_budget para representar el número máximo de tokens que deseamos utilizar en un cierto período. Luego, utilizamos la función count_tokens para contar los tokens tanto en el texto de inicio como en la respuesta. Si el total de tokens excede nuestro presupuesto, mostramos un mensaje y devolvemos None.
El seguimiento de tokens es un aspecto crucial para gestionar el uso de tus tokens, especialmente si estás trabajando con límites de tokens por minuto (TPM). Al realizar el seguimiento de tus tokens, puedes tener un mayor control sobre su uso y evitar excesos accidentales.
Además, puedes identificar patrones en el uso de tus tokens y optimizar tu código en consecuencia. Esto no solo te ayudará a mantener el uso dentro del límite de TPM, sino que también mejorará el rendimiento de tu código. En general, el seguimiento de tokens es una herramienta sencilla pero poderosa que puede marcar una gran diferencia en el uso de tus tokens y la calidad general de tu código.
3.3.3. Monitoreo y Gestión del Uso de Tokens
Realizar un seguimiento del uso de tus tokens es una de las cosas más importantes que puedes hacer para asegurarte de que estás utilizando las API de manera efectiva. Al monitorear cuidadosamente el uso de tus tokens, puedes evitar el riesgo de encontrar errores inesperados causados por exceder los límites de tasa, lo que puede causar retrasos significativos e incluso resultar en la suspensión temporal de tu cuenta.
Además, tomarte el tiempo para comprender cómo se están utilizando tus tokens de API puede ayudarte a identificar áreas donde tu aplicación puede estar utilizando en exceso ciertas API, lo que te permite ajustar el uso y optimizar el rendimiento.
En general, hacer un hábito de monitorear el uso de tus tokens es una forma sencilla pero efectiva de asegurarte de aprovechar al máximo la integración de la API y evitar posibles problemas en el futuro.
Aquí hay algunos consejos para ayudarte a monitorear y gestionar el uso de tus tokens:
- Verifica el uso de tokens en las respuestas de la API
Para asegurarte de tener una comprensión clara del consumo de tus tokens al usar la API de ChatGPT, el objeto de respuesta incluye un atributo usage que proporciona información detallada sobre el uso de tokens. Los usuarios pueden acceder a este atributo para monitorear el uso de sus tokens y asegurarse de tener suficientes tokens disponibles para sus necesidades. Al estar atentos al uso de tokens, los usuarios pueden garantizar que tienen los recursos necesarios para utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin encontrarse con problemas o limitaciones.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What are the benefits of exercise?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
print(f"Tokens used: {tokens_used}")- Monitorización del uso de tokens
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con tokens es configurar alertas que te informen cuando tu uso de tokens se acerque a un cierto umbral. Al hacerlo, podrás evitar exceder los límites de tasa de manera inesperada y gestionar proactivamente tu consumo.
Existen varias formas de configurar estas alertas, incluyendo notificaciones por correo electrónico o mensajes automatizados en tu código. También puedes considerar crear un panel de control que proporcione información en tiempo real sobre tu uso de tokens, para que puedas identificar rápidamente cualquier problema potencial.
Además, es importante revisar regularmente tu uso de tokens y ajustar tus alertas según sea necesario. Siguiendo estos pasos, podrás asegurarte de que tu uso de tokens esté siempre optimizado y de que tengas la información necesaria para tomar decisiones informadas sobre la integración de la API.
Example:
In this example, we'll set up an alert to notify when the total token usage reaches a certain threshold:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Set a token usage threshold
token_threshold = 10000
total_tokens_used = 0
# Example prompts
prompts = ["What are the benefits of exercise?",
"What is the difference between aerobic and anaerobic exercise?",
"How often should one exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
total_tokens_used += tokens_used
# Check if the total token usage exceeds the threshold
if total_tokens_used >= token_threshold:
print(f"Token usage threshold reached: {total_tokens_used}/{token_threshold}")
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")- Optimizar el uso de tokens
Una cosa que realmente puede ayudar al diseñar tu aplicación es examinar de cerca tus indicaciones y respuestas. Al optimizarlas para que sean más concisas, puedes ayudar a minimizar la cantidad de tokens utilizados en cada solicitud.
Por ejemplo, podrías considerar el uso de indicaciones más cortas o establecer cuidadosamente valores de max_tokens que limiten la longitud de cada respuesta. Esto puede garantizar que tu aplicación funcione de manera fluida y eficiente, al mismo tiempo que facilita la interacción y disfrute de los usuarios.
Ejemplo:
En este ejemplo, mostraremos cómo optimizar el uso de tokens mediante el uso de indicaciones concisas y limitando la longitud de la respuesta con el parámetro max_tokens :
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Example prompts
prompts = ["Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic exercise?",
"How often to exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=30, # Limit response length
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")3.3.4. Manejo de Conversaciones Largas
Cuando trabajas con ChatGPT, es posible que necesites manejar conversaciones largas con múltiples intercambios de ida y vuelta. Para asegurarte de cumplir con los límites de tasa y gestionar los tokens de manera efectiva en estos escenarios, puedes adoptar las siguientes estrategias:
- Truncar u omitir partes menos relevantes
Si una conversación excede el límite máximo de tokens para una sola llamada API (por ejemplo, 4096 tokens para algunos motores), es posible que debas truncar u omitir partes de la conversación que son menos relevantes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que eliminar un mensaje puede hacer que el modelo pierda contexto sobre ese mensaje. Esto puede llevar a respuestas inexactas o malentendidos.
Por lo tanto, se recomienda considerar cuidadosamente qué partes de la conversación truncar u omitir, y hacerlo de manera que se conserven las ideas clave y el contexto de la conversación. Además, en algunos casos, puede ser útil dividir la conversación en múltiples llamadas API para asegurarse de que se incluya toda la información relevante.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que el modelo tenga acceso a todo el contexto necesario y pueda proporcionar respuestas precisas.
Ejemplo:
En este ejemplo, truncamos la conversación para que se ajuste al límite de tokens:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def truncate_conversation(conversation, max_tokens):
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
if len(tokens) > max_tokens:
tokens = tokens[-max_tokens:]
truncated_conversation = openai.Tokenizer().decode(tokens)
return truncated_conversation
return conversation
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens = 4096
truncated_conversation = truncate_conversation(conversation, max_tokens)
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=truncated_conversation,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text.strip())- Utilizar tokens de continuación
Para evitar exceder los límites de tokens, siempre es una buena idea dividir las conversaciones largas en segmentos más pequeños. Al usar tokens de continuación, puedes asegurarte de que la conversación pueda reanudarse donde se detuvo, incluso si excede el límite de tokens. Cuando la conversación continúa más allá del límite de tokens, puedes almacenar los últimos tokens del resultado actual y usarlos como punto de partida para la siguiente llamada a la API.
De esta manera, la conversación puede continuar sin interrupciones ni pérdida de datos. Es importante tener en cuenta que el uso de tokens de continuación no solo ayuda a evitar los límites de tokens, sino que también garantiza que la conversación sea más manejable y más fácil de trabajar.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo dividir una conversación larga en segmentos más pequeños utilizando tokens de continuación:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens_per_call = 1000
continuation_length = 5
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
num_segments = (len(tokens) + max_tokens_per_call - 1) // max_tokens_per_call
responses = []
for i in range(num_segments):
start = i * max_tokens_per_call
end = (i + 1) * max_tokens_per_call
if i > 0:
start -= continuation_length
segment = openai.Tokenizer().decode(tokens[start:end])
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=segment,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
responses.append(response.choices[0].text.strip())
print("\n".join(responses))- Minimiza los tokens en los mensajes
Es beneficioso mantener los mensajes e instrucciones breves al entablar una conversación para conservar tokens para contenido más significativo. Sin embargo, es importante encontrar un equilibrio entre la brevedad y la exhaustividad. Al proporcionar mensajes e instrucciones claros y detallados, puedes asegurarte de que se transmita toda la información necesaria y que todos los participantes en la conversación estén en la misma página.
Además, tomar el tiempo para explicar las cosas en profundidad puede ayudar a fomentar una comprensión más profunda y promover discusiones más productivas. Por lo tanto, aunque es importante ser conciso, también es igualmente importante ser exhaustivo y proporcionar suficiente información para facilitar una comunicación efectiva.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo minimizar los tokens en los mensajes:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
concise_prompts = [
"Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic?",
"How often to exercise?",
]
for prompt in concise_prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")Cuando se trata de gestionar conversaciones largas, es importante tener algunas estrategias en su lugar para asegurarse de no tener problemas con los límites de tasa o el uso de tokens. Un enfoque consiste en dividir la conversación en segmentos más pequeños y manejables. Esto se puede lograr estableciendo una longitud máxima para los mensajes o limitando el número de mensajes que se pueden enviar en un período determinado.
Otra estrategia es utilizar métodos de comunicación más eficientes, como enviar mensajes condensados o resumidos que aún transmitan las ideas principales. Además, es importante estar consciente de cualquier factor externo que pueda afectar la conversación, como la conectividad de la red o el tiempo de inactividad del servidor, y planificar en consecuencia. Al implementar estas estrategias, puedes asegurarte de que tus conversaciones largas sean efectivas y eficientes, sin encontrar obstáculos o limitaciones innecesarias.
3.3. Gestión de Límites de Tasa de la API
Cuando utilizas la API de ChatGPT, es importante estar consciente y gestionar los límites de tasa de la API. La limitación de tasa es un mecanismo utilizado por las APIs para controlar la cantidad de tráfico enviado al servidor en un momento dado. La API de ChatGPT tiene un límite en el número de solicitudes que se pueden realizar en un período de tiempo determinado. Por lo tanto, es importante utilizar la API de manera eficiente para evitar alcanzar estos límites y evitar interrupciones en el servicio.
Una forma de gestionar los límites de tasa de la API es mediante la implementación de caché. El caché almacena la respuesta de la API localmente y la recupera desde el caché en lugar de hacer una nueva solicitud al servidor. Esto puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API y, a su vez, reducir la probabilidad de alcanzar los límites de tasa.
Otra estrategia para el uso eficiente de la API es realizar solicitudes en lotes. En lugar de hacer múltiples solicitudes para cada tarea individual, el agrupamiento te permite combinar varias tareas en una sola solicitud. Esto también puede ayudar a reducir el número de solicitudes a la API, lo que puede evitar alcanzar los límites de tasa.
Al comprender estas estrategias y aplicarlas en el uso de la API de ChatGPT, puedes garantizar una experiencia fluida al interactuar con la API, incluso al tratar con grandes cantidades de datos.
3.3.1. Comprendiendo la Limitación de Tasa
La limitación de tasa es un mecanismo crucial utilizado por las APIs para regular la cantidad de solicitudes que un usuario puede enviar dentro de un marco de tiempo específico. Esto ayuda a garantizar que los servicios de OpenAI se utilicen de manera justa y óptima. Los límites de tasa para la API de ChatGPT pueden variar según tu nivel de suscripción y pueden diferir entre diferentes motores.
Por ejemplo, los usuarios de prueba gratuita generalmente tienen un límite de tasa de 20 solicitudes por minuto (RPM) y 40,000 tokens por minuto (TPM). Sin embargo, los usuarios de pago por uso pueden tener diferentes límites durante sus primeras 48 horas, con un límite de tasa de 60 RPM y 60,000 TPM. Después de este período, los límites podrían aumentar a 3,500 RPM y 90,000 TPM, lo que representa una diferencia significativa con respecto al límite de la prueba gratuita.
Es importante tener en cuenta que si bien estos límites pueden parecer restrictivos, se implementan para garantizar que la API siga siendo accesible y esté disponible para todos los usuarios. Al limitar la cantidad de solicitudes que se pueden realizar, OpenAI puede gestionar mejor los recursos disponibles y proporcionar una experiencia más fluida a sus usuarios.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
response = None
while response is None:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
return response.choices[0].text.strip()
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Este ejemplo demuestra cómo manejar un RateLimitError al llamar a la API de ChatGPT. Cuando se excede el límite de tasa, el programa muestra un mensaje y espera el tiempo recomendado antes de intentar nuevamente la solicitud.
3.3.2. Estrategias para un Uso Eficiente de la API
Para gestionar los límites de tasa de manera efectiva y aprovechar al máximo tus tokens disponibles, considera las siguientes estrategias:
Agrupación de solicitudes
Si tienes múltiples indicaciones para procesar, puedes utilizar el parámetro n para generar múltiples respuestas en una sola llamada a la API. Esto te ayudará a reducir el número de solicitudes y aprovechar mejor tu límite de tasa disponible.
Además, la agrupación de solicitudes puede ayudar a reducir el tiempo necesario para procesar un gran número de indicaciones. Al enviar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes optimizar tu flujo de trabajo y mejorar tu eficiencia general.
Además, el uso del parámetro n también te ayudará a gestionar mejor tus recursos. En lugar de realizar múltiples llamadas a la API y potencialmente exceder tu límite de tasa, puedes consolidar tus solicitudes y aprovechar de manera más eficiente tus recursos disponibles. Esto puede ser especialmente útil si estás trabajando con un gran conjunto de datos o procesando un alto volumen de indicaciones.
En resumen, la agrupación de solicitudes utilizando el parámetro n es una técnica poderosa para mejorar tu flujo de trabajo y aprovechar mejor tus recursos disponibles. Al consolidar múltiples indicaciones en una sola llamada a la API, puedes ahorrar tiempo, reducir el número de solicitudes que necesitas hacer y mejorar tu eficiencia general.
Manejo de errores de límite de tasa
Al realizar solicitudes a una API, es importante tener en cuenta que el servidor puede limitar la cantidad de solicitudes que puedes hacer en cierto período de tiempo. Si excedes este límite, la API devolverá un error 429 Too Many Requests. Para evitar este error, es importante implementar el manejo de errores en tu código para poder manejar inteligentemente estos errores de límite de tasa.
Una forma de hacerlo es capturar el error 429 Too Many Requests y pausar durante una duración apropiada antes de volver a intentar la solicitud. La duración apropiada se puede calcular en función de la información del límite de tasa proporcionada por la API. Algunas API pueden devolver la duración del límite de tasa como parte de la respuesta de error, mientras que otras pueden requerir que hagas una solicitud separada para obtener esta información.
Otra forma de manejar errores de límite de tasa es implementar un sistema de encolamiento que pueda limitar tus solicitudes para asegurarte de no exceder el límite de tasa. Esto puede ser especialmente útil si necesitas realizar un gran número de solicitudes o si estás trabajando con una API lenta que requiere pausas largas entre solicitudes.
Independientemente del método que elijas para manejar errores de límite de tasa, es importante asegurarse de que tu código sea robusto y pueda manejar errores inesperados que puedan surgir. Al implementar estrategias de manejo de errores y limitación de tasa, puedes asegurarte de que tu código sea confiable y pueda manejar las demandas de trabajar con APIs a largo plazo.
Aquí tienes un ejemplo de manejo de errores de límite de tasa utilizando Python y el módulo time:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
while True:
try:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
return response.choices[0].text.strip()
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {e.retry_after} seconds.")
time.sleep(e.retry_after + 1)
generated_text = generate_text("What are the benefits of exercise?")
print(generated_text)Aquí tienes otro ejemplo de código que demuestra una técnica sencilla para realizar un seguimiento del número de tokens utilizados en tus solicitudes y evitar exceder tu límite de tokens por minuto (TPM):
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def count_tokens(text):
return len(openai.Tokenizer().encode(text))
def generate_text(prompt, token_budget):
tokens_used = count_tokens(prompt)
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded.")
return None
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used += response.choices[0].usage["total_tokens"]
if tokens_used > token_budget:
print("Token budget exceeded after generating response.")
return None
return response.choices[0].text.strip(), tokens_used
token_budget = 10000
prompt = "What are the benefits of exercise?"
generated_text, tokens_used = generate_text(prompt, token_budget)
if generated_text is not None:
print(f"Generated text: {generated_text}")
print(f"Tokens used: {tokens_used}")En este ejemplo, definimos un token_budget para representar el número máximo de tokens que deseamos utilizar en un cierto período. Luego, utilizamos la función count_tokens para contar los tokens tanto en el texto de inicio como en la respuesta. Si el total de tokens excede nuestro presupuesto, mostramos un mensaje y devolvemos None.
El seguimiento de tokens es un aspecto crucial para gestionar el uso de tus tokens, especialmente si estás trabajando con límites de tokens por minuto (TPM). Al realizar el seguimiento de tus tokens, puedes tener un mayor control sobre su uso y evitar excesos accidentales.
Además, puedes identificar patrones en el uso de tus tokens y optimizar tu código en consecuencia. Esto no solo te ayudará a mantener el uso dentro del límite de TPM, sino que también mejorará el rendimiento de tu código. En general, el seguimiento de tokens es una herramienta sencilla pero poderosa que puede marcar una gran diferencia en el uso de tus tokens y la calidad general de tu código.
3.3.3. Monitoreo y Gestión del Uso de Tokens
Realizar un seguimiento del uso de tus tokens es una de las cosas más importantes que puedes hacer para asegurarte de que estás utilizando las API de manera efectiva. Al monitorear cuidadosamente el uso de tus tokens, puedes evitar el riesgo de encontrar errores inesperados causados por exceder los límites de tasa, lo que puede causar retrasos significativos e incluso resultar en la suspensión temporal de tu cuenta.
Además, tomarte el tiempo para comprender cómo se están utilizando tus tokens de API puede ayudarte a identificar áreas donde tu aplicación puede estar utilizando en exceso ciertas API, lo que te permite ajustar el uso y optimizar el rendimiento.
En general, hacer un hábito de monitorear el uso de tus tokens es una forma sencilla pero efectiva de asegurarte de aprovechar al máximo la integración de la API y evitar posibles problemas en el futuro.
Aquí hay algunos consejos para ayudarte a monitorear y gestionar el uso de tus tokens:
- Verifica el uso de tokens en las respuestas de la API
Para asegurarte de tener una comprensión clara del consumo de tus tokens al usar la API de ChatGPT, el objeto de respuesta incluye un atributo usage que proporciona información detallada sobre el uso de tokens. Los usuarios pueden acceder a este atributo para monitorear el uso de sus tokens y asegurarse de tener suficientes tokens disponibles para sus necesidades. Al estar atentos al uso de tokens, los usuarios pueden garantizar que tienen los recursos necesarios para utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin encontrarse con problemas o limitaciones.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What are the benefits of exercise?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
print(f"Tokens used: {tokens_used}")- Monitorización del uso de tokens
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con tokens es configurar alertas que te informen cuando tu uso de tokens se acerque a un cierto umbral. Al hacerlo, podrás evitar exceder los límites de tasa de manera inesperada y gestionar proactivamente tu consumo.
Existen varias formas de configurar estas alertas, incluyendo notificaciones por correo electrónico o mensajes automatizados en tu código. También puedes considerar crear un panel de control que proporcione información en tiempo real sobre tu uso de tokens, para que puedas identificar rápidamente cualquier problema potencial.
Además, es importante revisar regularmente tu uso de tokens y ajustar tus alertas según sea necesario. Siguiendo estos pasos, podrás asegurarte de que tu uso de tokens esté siempre optimizado y de que tengas la información necesaria para tomar decisiones informadas sobre la integración de la API.
Example:
In this example, we'll set up an alert to notify when the total token usage reaches a certain threshold:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Set a token usage threshold
token_threshold = 10000
total_tokens_used = 0
# Example prompts
prompts = ["What are the benefits of exercise?",
"What is the difference between aerobic and anaerobic exercise?",
"How often should one exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
tokens_used = response.choices[0].usage["total_tokens"]
total_tokens_used += tokens_used
# Check if the total token usage exceeds the threshold
if total_tokens_used >= token_threshold:
print(f"Token usage threshold reached: {total_tokens_used}/{token_threshold}")
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")- Optimizar el uso de tokens
Una cosa que realmente puede ayudar al diseñar tu aplicación es examinar de cerca tus indicaciones y respuestas. Al optimizarlas para que sean más concisas, puedes ayudar a minimizar la cantidad de tokens utilizados en cada solicitud.
Por ejemplo, podrías considerar el uso de indicaciones más cortas o establecer cuidadosamente valores de max_tokens que limiten la longitud de cada respuesta. Esto puede garantizar que tu aplicación funcione de manera fluida y eficiente, al mismo tiempo que facilita la interacción y disfrute de los usuarios.
Ejemplo:
En este ejemplo, mostraremos cómo optimizar el uso de tokens mediante el uso de indicaciones concisas y limitando la longitud de la respuesta con el parámetro max_tokens :
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
# Example prompts
prompts = ["Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic exercise?",
"How often to exercise?"]
for prompt in prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=30, # Limit response length
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")3.3.4. Manejo de Conversaciones Largas
Cuando trabajas con ChatGPT, es posible que necesites manejar conversaciones largas con múltiples intercambios de ida y vuelta. Para asegurarte de cumplir con los límites de tasa y gestionar los tokens de manera efectiva en estos escenarios, puedes adoptar las siguientes estrategias:
- Truncar u omitir partes menos relevantes
Si una conversación excede el límite máximo de tokens para una sola llamada API (por ejemplo, 4096 tokens para algunos motores), es posible que debas truncar u omitir partes de la conversación que son menos relevantes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que eliminar un mensaje puede hacer que el modelo pierda contexto sobre ese mensaje. Esto puede llevar a respuestas inexactas o malentendidos.
Por lo tanto, se recomienda considerar cuidadosamente qué partes de la conversación truncar u omitir, y hacerlo de manera que se conserven las ideas clave y el contexto de la conversación. Además, en algunos casos, puede ser útil dividir la conversación en múltiples llamadas API para asegurarse de que se incluya toda la información relevante.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que el modelo tenga acceso a todo el contexto necesario y pueda proporcionar respuestas precisas.
Ejemplo:
En este ejemplo, truncamos la conversación para que se ajuste al límite de tokens:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def truncate_conversation(conversation, max_tokens):
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
if len(tokens) > max_tokens:
tokens = tokens[-max_tokens:]
truncated_conversation = openai.Tokenizer().decode(tokens)
return truncated_conversation
return conversation
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens = 4096
truncated_conversation = truncate_conversation(conversation, max_tokens)
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=truncated_conversation,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text.strip())- Utilizar tokens de continuación
Para evitar exceder los límites de tokens, siempre es una buena idea dividir las conversaciones largas en segmentos más pequeños. Al usar tokens de continuación, puedes asegurarte de que la conversación pueda reanudarse donde se detuvo, incluso si excede el límite de tokens. Cuando la conversación continúa más allá del límite de tokens, puedes almacenar los últimos tokens del resultado actual y usarlos como punto de partida para la siguiente llamada a la API.
De esta manera, la conversación puede continuar sin interrupciones ni pérdida de datos. Es importante tener en cuenta que el uso de tokens de continuación no solo ayuda a evitar los límites de tokens, sino que también garantiza que la conversación sea más manejable y más fácil de trabajar.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo dividir una conversación larga en segmentos más pequeños utilizando tokens de continuación:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
conversation = "A long conversation that exceeds the maximum token limit..."
max_tokens_per_call = 1000
continuation_length = 5
tokens = openai.Tokenizer().encode(conversation)
num_segments = (len(tokens) + max_tokens_per_call - 1) // max_tokens_per_call
responses = []
for i in range(num_segments):
start = i * max_tokens_per_call
end = (i + 1) * max_tokens_per_call
if i > 0:
start -= continuation_length
segment = openai.Tokenizer().decode(tokens[start:end])
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=segment,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
responses.append(response.choices[0].text.strip())
print("\n".join(responses))- Minimiza los tokens en los mensajes
Es beneficioso mantener los mensajes e instrucciones breves al entablar una conversación para conservar tokens para contenido más significativo. Sin embargo, es importante encontrar un equilibrio entre la brevedad y la exhaustividad. Al proporcionar mensajes e instrucciones claros y detallados, puedes asegurarte de que se transmita toda la información necesaria y que todos los participantes en la conversación estén en la misma página.
Además, tomar el tiempo para explicar las cosas en profundidad puede ayudar a fomentar una comprensión más profunda y promover discusiones más productivas. Por lo tanto, aunque es importante ser conciso, también es igualmente importante ser exhaustivo y proporcionar suficiente información para facilitar una comunicación efectiva.
Ejemplo:
En este ejemplo, demostramos cómo minimizar los tokens en los mensajes:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
concise_prompts = [
"Benefits of exercise?",
"Aerobic vs anaerobic?",
"How often to exercise?",
]
for prompt in concise_prompts:
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
print(f"Response: {response.choices[0].text.strip()}")Cuando se trata de gestionar conversaciones largas, es importante tener algunas estrategias en su lugar para asegurarse de no tener problemas con los límites de tasa o el uso de tokens. Un enfoque consiste en dividir la conversación en segmentos más pequeños y manejables. Esto se puede lograr estableciendo una longitud máxima para los mensajes o limitando el número de mensajes que se pueden enviar en un período determinado.
Otra estrategia es utilizar métodos de comunicación más eficientes, como enviar mensajes condensados o resumidos que aún transmitan las ideas principales. Además, es importante estar consciente de cualquier factor externo que pueda afectar la conversación, como la conectividad de la red o el tiempo de inactividad del servidor, y planificar en consecuencia. Al implementar estas estrategias, puedes asegurarte de que tus conversaciones largas sean efectivas y eficientes, sin encontrar obstáculos o limitaciones innecesarias.