Capítulo 3 - Uso Básico de la API de ChatGPT
3.4. Manejo de Errores y Solución de Problemas
Cuando trabajas con la API de ChatGPT, es importante estar consciente de los diversos errores y problemas que podrías encontrar. Conocer los errores más comunes de la API y sus soluciones, así como las técnicas de depuración y registro, puede ayudarte a resolver problemas de manera efectiva.
En esta sección, exploraremos algunos de los errores más comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, como errores de límite de tasa, errores de autenticación y errores del servidor. También proporcionaremos información detallada sobre cómo diagnosticar y resolver estos errores, así como cómo configurar el registro para ayudarte a rastrear cualquier problema.
Siguiendo las pautas y recomendaciones descritas en esta sección, podrás asegurarte de utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin experimentar tiempo de inactividad o retrasos innecesarios.
3.4.1. Errores Comunes de la API y Soluciones
A continuación, te presentamos algunos errores comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, junto con sus soluciones:
- Error de Autenticación
Este error ocurre cuando proporcionas una clave de API incorrecta o caducada. Asegúrate de utilizar una clave de API válida y mantenerla segura.
Las claves de API son una parte importante de la seguridad de la aplicación. Se utilizan para autenticar las solicitudes entre las aplicaciones y los servidores, asegurando que solo las solicitudes autorizadas sean procesadas. Para mantener tus claves de API seguras, es importante almacenarlas de manera segura y evitar compartirlas con partes no autorizadas.
Además de utilizar una clave de API válida, hay otras medidas que puedes tomar para evitar errores de autenticación. Por ejemplo, puedes implementar limitación de tasa para evitar solicitudes excesivas y asegurarte de que tu API no se sobrecargue. También puedes monitorear los registros de tu API para detectar y responder a cualquier actividad sospechosa.
Ejemplo:
import openai
try:
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
except openai.error.AuthenticationError as e:
print("Error: Invalid API key. Please check your key.")- Error de Límite de Tasa
Este mensaje de error se recibe cuando se ha superado el número de solicitudes por período de tiempo permitido. Para resolver el problema, debes asegurarte de que el número de solicitudes realizadas se mantenga dentro del límite permitido.
Si ya has excedido el límite, deberás esperar el período de tiempo especificado antes de hacer más solicitudes. También es importante asegurarse de que las solicitudes se realicen de manera razonable y eficiente para evitar futuros errores de límite de tasa.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
while True:
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print(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)- Error de Solicitud
Este error ocurre cuando los parámetros de solicitud proporcionados son incorrectos, como un nombre de motor no válido o superar el límite máximo de tokens. Verifica la documentación de la API para asegurarte de que tus parámetros sean correctos.
Al encontrarte con este error, es importante verificar que el nombre del motor proporcionado sea válido y que no se haya excedido el límite máximo de tokens. Además, puede ser útil revisar la documentación de la API para obtener orientación sobre cómo formatear correctamente los parámetros de tu solicitud. Al asegurarte de que todos los parámetros sean correctos, puedes minimizar el riesgo de encontrar este error y asegurarte de que tus solicitudes se procesen sin problemas.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="invalid-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.RequestError as e:
print("Error: Invalid request. Please check your parameters.")3.4.2. Técnicas de Depuración y Registro
Para ayudar a solucionar problemas, puedes utilizar técnicas de depuración y registro para supervisar el comportamiento de la API:
- Imprimir las respuestas de la API
Imprimir las respuestas de la API puede ser una herramienta útil de depuración que te ayudará a comprender la salida del modelo e identificar cualquier problema. Al imprimir la respuesta, podrás ver los detalles de la salida y examinarla más de cerca. También podrás determinar si hay patrones o tendencias subyacentes en los datos que podrían estar afectando el rendimiento del modelo.
Además, al analizar la respuesta, podrás obtener información sobre el proceso de toma de decisiones del modelo e identificar posibles áreas de mejora. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente imprimir las respuestas de la API siempre que sea posible, ya que proporciona información valiosa que te ayudará a optimizar tu modelo y asegurarte de que funciona como se espera.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print("Full API response:")
print(response)- Habilitar el modo de depuracion de OpenAI
Para obtener más información sobre tus solicitudes y respuestas de la API, puedes habilitar el modo de depuración de OpenAI. Esta función registra información adicional y puede ser especialmente útil para solucionar problemas con tus llamadas a la API. Al utilizar este modo, podrás acceder a informes detallados que te proporcionarán una visión de los posibles problemas que puedan estar afectando el rendimiento de tu sistema. Así que no dudes en aprovechar esta útil función en tu trabajo con la API de OpenAI.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
openai.debug = True
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")- Implementacíon de registro personalizado
Para tener un control más preciso sobre el registro, es posible crear funciones de registro personalizadas para almacenar y gestionar las entradas de registro relacionadas con el uso de la API. Esto puede ser útil en situaciones en las que los métodos de registro predeterminados no proporcionan suficiente información. Al personalizar la funcionalidad de registro, los desarrolladores pueden realizar un seguimiento de eventos específicos y crear informes más detallados.
Por ejemplo, se puede utilizar el registro personalizado para crear un registro de todos los puntos finales únicos a los que accede la API. Alternativamente, se podría utilizar el registro personalizado para realizar un seguimiento del comportamiento del usuario e identificar posibles problemas o ineficiencias.
Las posibilidades son infinitas cuando se trata de registro personalizado, y los beneficios pueden ser significativos en términos de mejorar el rendimiento general y la confiabilidad de la API.
Ejemplo:
import openai
import logging
logging.basicConfig(filename='chatgpt_api.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s')
openai.api_key = "your_api_key"
def log_api_call(response):
logging.info(f"API call: engine={response.engine}, tokens={response.choices[0].usage['total_tokens']}")
def log_api_error(error_type, error_message):
logging.error(f"{error_type}: {error_message}")
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
log_api_call(response)
except openai.error.OpenAIError as e:
log_api_error(type(e).__name__, str(e))En este ejemplo, tenemos dos funciones de registro personalizadas: log_api_call() para registrar llamadas exitosas a la API y log_api_error() para registrar errores de la API. Cuando se produce un error, la funciónlog_api_error() registra el tipo de error y el mensaje.
- Recurso no encontrado
Este error ocurre cuando no se encuentra un recurso especificado, como un motor o modelo. Las razones más comunes de este error son errores tipográficos o rutas de archivo incorrectas.
Para resolver este problema, verifica nuevamente el nombre del recurso y asegúrate de que exista. Si el recurso es un archivo, asegúrate de que esté en la ubicación correcta y que la ruta del archivo sea precisa. Además, verifica los permisos del recurso y asegúrate de que el usuario tenga los derechos de acceso necesarios para verlo. Si todo lo demás falla, intenta reinstalar el recurso o contacta al proveedor para obtener ayuda.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="nonexistent-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.ResourceNotFoundError as e:
print("Error: Resource not found. Please check the resource name.")- Error de conexíon de la API
Este mensaje de error generalmente se muestra cuando tu sistema no puede establecer una conexión con el servidor de la API. Este problema puede ser causado por diversos factores, como problemas de red o problemas en el servidor. Si encuentras este error, puedes intentar implementar un mecanismo de reintento con "exponential backoff" (espera exponencial).
Esto significa que si el primer intento falla, puedes intentarlo nuevamente después de un breve retraso. Si eso también falla, puedes intentarlo nuevamente después de un retraso más largo, y así sucesivamente. Esto ayudará a reducir la probabilidad de errores recurrentes y mejorar el rendimiento general de tu sistema.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def make_request_with_retries(prompt, retries=3, backoff_factor=2):
for i in range(retries):
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
return response
except openai.error.APIConnectionError as e:
sleep_time = backoff_factor ** i
print(f"API connection error. Retrying in {sleep_time} seconds.")
time.sleep(sleep_time)
raise Exception("Failed to connect to the API after multiple retries.")
response = make_request_with_retries("Example prompt")3.4.3. Manejo de Errores en Llamadas Asíncronas a la API
Cuando realizas llamadas asíncronas a la API, se requiere un enfoque ligeramente diferente para manejar errores. A diferencia de las llamadas síncronas, donde se devuelve un error de inmediato, las llamadas asíncronas requieren que consultes periódicamente la API para determinar si se ha completado una tarea. Esto significa que deberás configurar un bucle que verifique periódicamente si la tarea se ha completado y manejar cualquier error en función del estado que se devuelva.
Este enfoque puede ser más complejo que el manejo de errores síncronos, pero puede ser necesario para tareas de larga duración o para situaciones donde el rendimiento es una preocupación. Además, al igual que con cualquier enfoque de manejo de errores, es importante considerar los requisitos específicos de tu aplicación y elegir un enfoque adecuado para tu caso de uso.
Verificar el estado de la tarea
Cuando utilizas llamadas asíncronas a la API, es importante consultar periódicamente la API para verificar el estado de la tarea. Esto garantiza que la tarea avance según lo esperado y que cualquier error o problema sea detectado tempranamente. Además, puede ser útil implementar un sistema que envíe notificaciones o alertas a las partes interesadas cuando la tarea se haya completado o haya encontrado algún problema. Esto ayuda a garantizar que todos estén actualizados y que se tomen las acciones necesarias de manera oportuna.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
task = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt", n=1, max_tokens=50, stop=None, return_prompt=True, echo=True, use_cache=False)
while task.status != "succeeded":
time.sleep(5)
task = openai.Task.retrieve(task.id)
if task.status == "failed":
print("Task failed. Error details:", task.error)
break
if task.status == "succeeded":
print("Task succeeded. Response:", task.get_result())En este ejemplo, consultamos periódicamente la API cada 5 segundos para verificar el estado de la tarea. Si la tarea ha fallado, imprimimos los detalles del error, y si la tarea ha sido exitosa, imprimimos la respuesta.
3.4.4. Prevención Proactiva de Errores
Si bien manejar errores es esencial, tomar medidas proactivas para prevenir errores en primer lugar puede ahorrar tiempo y esfuerzo. Aquí hay algunos consejos para la prevención proactiva de errores:
- Validar los datos de entrada
Antes de enviar una solicitud a la API, es importante validar las entradas y datos del usuario para asegurarse de que cumplan con los requisitos de la API. Esto se puede hacer realizando una serie de verificaciones y pruebas para verificar que los datos estén en el formato correcto y que contengan la información necesaria.
Por ejemplo, podría comprobar que el usuario haya ingresado una dirección de correo electrónico válida o que un valor numérico esté dentro de un rango específico. Al validar los datos de esta manera, puede ayudar a prevenir errores y asegurarse de que la API pueda procesar la solicitud como se pretende.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def validate_prompt(prompt):
if len(prompt) > 2048:
raise ValueError("Prompt is too long. Maximum length is 2048 characters.")
return prompt
prompt = "A long prompt exceeding 2048 characters..."
try:
prompt = validate_prompt(prompt)
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
except ValueError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, tenemos una función validate_prompt() para verificar si la longitud del texto de inicio excede el límite permitido. Si lo hace, se genera un error.
- Utiliza bibliotecas de ayuda
Una de las mejores formas de facilitar el desarrollo de tus solicitudes a la API es mediante el uso de bibliotecas de ayuda oficiales o respaldadas por la comunidad. Estas bibliotecas están diseñadas para simplificar el proceso al proporcionar una variedad de características adaptadas a las necesidades específicas del desarrollador.
Por ejemplo, a menudo incluyen mecanismos integrados de manejo de errores, lo que puede ayudarte a evitar errores comunes y agilizar tu flujo de trabajo. Además, pueden ahorrarte tiempo y esfuerzo al proporcionar código preescrito que puedes utilizar para construir tus solicitudes, en lugar de tener que escribir el código desde cero. En general, el uso de bibliotecas de ayuda es una estrategia excelente para hacer que tus solicitudes a la API sean más eficientes y menos propensas a errores.
Ejemplo:
import openai
from openai.util import prompt_tokens
openai.api_key = "your_api_key"
prompt = "Example prompt"
try:
if prompt_tokens(prompt) <= openai.Engine.get("text-davinci-002").max_tokens:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
else:
print("Prompt is too long. Reduce the length and try again.")
except openai.error.OpenAIError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, utilizamos la función prompt_tokens() del módulo openai.util para contar los tokens en el texto de inicio. Esto ayuda a asegurar que el texto de inicio no exceda el número máximo de tokens permitidos por el motor.
- Monitorear el uso de la API
Para asegurarte de que tu API esté funcionando de manera óptima, es importante monitorear regularmente su uso. Esto implica estar atento a los límites de velocidad, los tiempos de respuesta y las tasas de error.
Al monitorear estas métricas, puedes identificar patrones y tendencias en el uso de tu API, lo que te ayudará a abordar proactivamente cualquier problema que pueda surgir. Además de monitorear estas métricas, también es importante revisar periódicamente la documentación de tu API y probar los puntos finales de tu API para asegurarte de que estén funcionando como se espera.
Al adoptar un enfoque proactivo para monitorear y probar tu API, puedes ayudar a evitar errores y asegurarte de que tu API ofrezca la mejor experiencia posible al usuario.
- Mantente actualizado con los cambios en la API
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con APIs es estar informado sobre cualquier cambio o actualización. Esto te ayudará a asegurarte de que tu integración siga siendo funcional y que tu aplicación continúe brindando valor a los usuarios.
Para mantenerte actualizado con los cambios en la API, debes revisar regularmente la documentación de la API en busca de cualquier cambio o actualización. Además, es posible que desees suscribirte a la lista de correo electrónico o los feeds RSS del proveedor de la API, ya que esto te ayudará a estar informado sobre cualquier cambio o actualización que pueda afectar tu integración.
Finalmente, seguir el blog o los canales de redes sociales del proveedor de la API también es una excelente manera de estar informado sobre cualquier cambio o actualización. A menudo, los proveedores de API utilizan estos canales para anunciar cambios o actualizaciones en su API, lo que te ayudará a mantenerte al tanto y asegurarte de que tu integración esté actualizada y funcional.
Al incorporar estas medidas proactivas de prevención de errores y las técnicas de manejo de errores, depuración y registro discutidas anteriormente, puedes minimizar eficazmente los problemas al trabajar con la API de ChatGPT y asegurar una experiencia de desarrollo sin problemas.
3.4. Manejo de Errores y Solución de Problemas
Cuando trabajas con la API de ChatGPT, es importante estar consciente de los diversos errores y problemas que podrías encontrar. Conocer los errores más comunes de la API y sus soluciones, así como las técnicas de depuración y registro, puede ayudarte a resolver problemas de manera efectiva.
En esta sección, exploraremos algunos de los errores más comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, como errores de límite de tasa, errores de autenticación y errores del servidor. También proporcionaremos información detallada sobre cómo diagnosticar y resolver estos errores, así como cómo configurar el registro para ayudarte a rastrear cualquier problema.
Siguiendo las pautas y recomendaciones descritas en esta sección, podrás asegurarte de utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin experimentar tiempo de inactividad o retrasos innecesarios.
3.4.1. Errores Comunes de la API y Soluciones
A continuación, te presentamos algunos errores comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, junto con sus soluciones:
- Error de Autenticación
Este error ocurre cuando proporcionas una clave de API incorrecta o caducada. Asegúrate de utilizar una clave de API válida y mantenerla segura.
Las claves de API son una parte importante de la seguridad de la aplicación. Se utilizan para autenticar las solicitudes entre las aplicaciones y los servidores, asegurando que solo las solicitudes autorizadas sean procesadas. Para mantener tus claves de API seguras, es importante almacenarlas de manera segura y evitar compartirlas con partes no autorizadas.
Además de utilizar una clave de API válida, hay otras medidas que puedes tomar para evitar errores de autenticación. Por ejemplo, puedes implementar limitación de tasa para evitar solicitudes excesivas y asegurarte de que tu API no se sobrecargue. También puedes monitorear los registros de tu API para detectar y responder a cualquier actividad sospechosa.
Ejemplo:
import openai
try:
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
except openai.error.AuthenticationError as e:
print("Error: Invalid API key. Please check your key.")- Error de Límite de Tasa
Este mensaje de error se recibe cuando se ha superado el número de solicitudes por período de tiempo permitido. Para resolver el problema, debes asegurarte de que el número de solicitudes realizadas se mantenga dentro del límite permitido.
Si ya has excedido el límite, deberás esperar el período de tiempo especificado antes de hacer más solicitudes. También es importante asegurarse de que las solicitudes se realicen de manera razonable y eficiente para evitar futuros errores de límite de tasa.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
while True:
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print(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)- Error de Solicitud
Este error ocurre cuando los parámetros de solicitud proporcionados son incorrectos, como un nombre de motor no válido o superar el límite máximo de tokens. Verifica la documentación de la API para asegurarte de que tus parámetros sean correctos.
Al encontrarte con este error, es importante verificar que el nombre del motor proporcionado sea válido y que no se haya excedido el límite máximo de tokens. Además, puede ser útil revisar la documentación de la API para obtener orientación sobre cómo formatear correctamente los parámetros de tu solicitud. Al asegurarte de que todos los parámetros sean correctos, puedes minimizar el riesgo de encontrar este error y asegurarte de que tus solicitudes se procesen sin problemas.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="invalid-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.RequestError as e:
print("Error: Invalid request. Please check your parameters.")3.4.2. Técnicas de Depuración y Registro
Para ayudar a solucionar problemas, puedes utilizar técnicas de depuración y registro para supervisar el comportamiento de la API:
- Imprimir las respuestas de la API
Imprimir las respuestas de la API puede ser una herramienta útil de depuración que te ayudará a comprender la salida del modelo e identificar cualquier problema. Al imprimir la respuesta, podrás ver los detalles de la salida y examinarla más de cerca. También podrás determinar si hay patrones o tendencias subyacentes en los datos que podrían estar afectando el rendimiento del modelo.
Además, al analizar la respuesta, podrás obtener información sobre el proceso de toma de decisiones del modelo e identificar posibles áreas de mejora. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente imprimir las respuestas de la API siempre que sea posible, ya que proporciona información valiosa que te ayudará a optimizar tu modelo y asegurarte de que funciona como se espera.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print("Full API response:")
print(response)- Habilitar el modo de depuracion de OpenAI
Para obtener más información sobre tus solicitudes y respuestas de la API, puedes habilitar el modo de depuración de OpenAI. Esta función registra información adicional y puede ser especialmente útil para solucionar problemas con tus llamadas a la API. Al utilizar este modo, podrás acceder a informes detallados que te proporcionarán una visión de los posibles problemas que puedan estar afectando el rendimiento de tu sistema. Así que no dudes en aprovechar esta útil función en tu trabajo con la API de OpenAI.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
openai.debug = True
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")- Implementacíon de registro personalizado
Para tener un control más preciso sobre el registro, es posible crear funciones de registro personalizadas para almacenar y gestionar las entradas de registro relacionadas con el uso de la API. Esto puede ser útil en situaciones en las que los métodos de registro predeterminados no proporcionan suficiente información. Al personalizar la funcionalidad de registro, los desarrolladores pueden realizar un seguimiento de eventos específicos y crear informes más detallados.
Por ejemplo, se puede utilizar el registro personalizado para crear un registro de todos los puntos finales únicos a los que accede la API. Alternativamente, se podría utilizar el registro personalizado para realizar un seguimiento del comportamiento del usuario e identificar posibles problemas o ineficiencias.
Las posibilidades son infinitas cuando se trata de registro personalizado, y los beneficios pueden ser significativos en términos de mejorar el rendimiento general y la confiabilidad de la API.
Ejemplo:
import openai
import logging
logging.basicConfig(filename='chatgpt_api.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s')
openai.api_key = "your_api_key"
def log_api_call(response):
logging.info(f"API call: engine={response.engine}, tokens={response.choices[0].usage['total_tokens']}")
def log_api_error(error_type, error_message):
logging.error(f"{error_type}: {error_message}")
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
log_api_call(response)
except openai.error.OpenAIError as e:
log_api_error(type(e).__name__, str(e))En este ejemplo, tenemos dos funciones de registro personalizadas: log_api_call() para registrar llamadas exitosas a la API y log_api_error() para registrar errores de la API. Cuando se produce un error, la funciónlog_api_error() registra el tipo de error y el mensaje.
- Recurso no encontrado
Este error ocurre cuando no se encuentra un recurso especificado, como un motor o modelo. Las razones más comunes de este error son errores tipográficos o rutas de archivo incorrectas.
Para resolver este problema, verifica nuevamente el nombre del recurso y asegúrate de que exista. Si el recurso es un archivo, asegúrate de que esté en la ubicación correcta y que la ruta del archivo sea precisa. Además, verifica los permisos del recurso y asegúrate de que el usuario tenga los derechos de acceso necesarios para verlo. Si todo lo demás falla, intenta reinstalar el recurso o contacta al proveedor para obtener ayuda.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="nonexistent-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.ResourceNotFoundError as e:
print("Error: Resource not found. Please check the resource name.")- Error de conexíon de la API
Este mensaje de error generalmente se muestra cuando tu sistema no puede establecer una conexión con el servidor de la API. Este problema puede ser causado por diversos factores, como problemas de red o problemas en el servidor. Si encuentras este error, puedes intentar implementar un mecanismo de reintento con "exponential backoff" (espera exponencial).
Esto significa que si el primer intento falla, puedes intentarlo nuevamente después de un breve retraso. Si eso también falla, puedes intentarlo nuevamente después de un retraso más largo, y así sucesivamente. Esto ayudará a reducir la probabilidad de errores recurrentes y mejorar el rendimiento general de tu sistema.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def make_request_with_retries(prompt, retries=3, backoff_factor=2):
for i in range(retries):
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
return response
except openai.error.APIConnectionError as e:
sleep_time = backoff_factor ** i
print(f"API connection error. Retrying in {sleep_time} seconds.")
time.sleep(sleep_time)
raise Exception("Failed to connect to the API after multiple retries.")
response = make_request_with_retries("Example prompt")3.4.3. Manejo de Errores en Llamadas Asíncronas a la API
Cuando realizas llamadas asíncronas a la API, se requiere un enfoque ligeramente diferente para manejar errores. A diferencia de las llamadas síncronas, donde se devuelve un error de inmediato, las llamadas asíncronas requieren que consultes periódicamente la API para determinar si se ha completado una tarea. Esto significa que deberás configurar un bucle que verifique periódicamente si la tarea se ha completado y manejar cualquier error en función del estado que se devuelva.
Este enfoque puede ser más complejo que el manejo de errores síncronos, pero puede ser necesario para tareas de larga duración o para situaciones donde el rendimiento es una preocupación. Además, al igual que con cualquier enfoque de manejo de errores, es importante considerar los requisitos específicos de tu aplicación y elegir un enfoque adecuado para tu caso de uso.
Verificar el estado de la tarea
Cuando utilizas llamadas asíncronas a la API, es importante consultar periódicamente la API para verificar el estado de la tarea. Esto garantiza que la tarea avance según lo esperado y que cualquier error o problema sea detectado tempranamente. Además, puede ser útil implementar un sistema que envíe notificaciones o alertas a las partes interesadas cuando la tarea se haya completado o haya encontrado algún problema. Esto ayuda a garantizar que todos estén actualizados y que se tomen las acciones necesarias de manera oportuna.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
task = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt", n=1, max_tokens=50, stop=None, return_prompt=True, echo=True, use_cache=False)
while task.status != "succeeded":
time.sleep(5)
task = openai.Task.retrieve(task.id)
if task.status == "failed":
print("Task failed. Error details:", task.error)
break
if task.status == "succeeded":
print("Task succeeded. Response:", task.get_result())En este ejemplo, consultamos periódicamente la API cada 5 segundos para verificar el estado de la tarea. Si la tarea ha fallado, imprimimos los detalles del error, y si la tarea ha sido exitosa, imprimimos la respuesta.
3.4.4. Prevención Proactiva de Errores
Si bien manejar errores es esencial, tomar medidas proactivas para prevenir errores en primer lugar puede ahorrar tiempo y esfuerzo. Aquí hay algunos consejos para la prevención proactiva de errores:
- Validar los datos de entrada
Antes de enviar una solicitud a la API, es importante validar las entradas y datos del usuario para asegurarse de que cumplan con los requisitos de la API. Esto se puede hacer realizando una serie de verificaciones y pruebas para verificar que los datos estén en el formato correcto y que contengan la información necesaria.
Por ejemplo, podría comprobar que el usuario haya ingresado una dirección de correo electrónico válida o que un valor numérico esté dentro de un rango específico. Al validar los datos de esta manera, puede ayudar a prevenir errores y asegurarse de que la API pueda procesar la solicitud como se pretende.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def validate_prompt(prompt):
if len(prompt) > 2048:
raise ValueError("Prompt is too long. Maximum length is 2048 characters.")
return prompt
prompt = "A long prompt exceeding 2048 characters..."
try:
prompt = validate_prompt(prompt)
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
except ValueError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, tenemos una función validate_prompt() para verificar si la longitud del texto de inicio excede el límite permitido. Si lo hace, se genera un error.
- Utiliza bibliotecas de ayuda
Una de las mejores formas de facilitar el desarrollo de tus solicitudes a la API es mediante el uso de bibliotecas de ayuda oficiales o respaldadas por la comunidad. Estas bibliotecas están diseñadas para simplificar el proceso al proporcionar una variedad de características adaptadas a las necesidades específicas del desarrollador.
Por ejemplo, a menudo incluyen mecanismos integrados de manejo de errores, lo que puede ayudarte a evitar errores comunes y agilizar tu flujo de trabajo. Además, pueden ahorrarte tiempo y esfuerzo al proporcionar código preescrito que puedes utilizar para construir tus solicitudes, en lugar de tener que escribir el código desde cero. En general, el uso de bibliotecas de ayuda es una estrategia excelente para hacer que tus solicitudes a la API sean más eficientes y menos propensas a errores.
Ejemplo:
import openai
from openai.util import prompt_tokens
openai.api_key = "your_api_key"
prompt = "Example prompt"
try:
if prompt_tokens(prompt) <= openai.Engine.get("text-davinci-002").max_tokens:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
else:
print("Prompt is too long. Reduce the length and try again.")
except openai.error.OpenAIError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, utilizamos la función prompt_tokens() del módulo openai.util para contar los tokens en el texto de inicio. Esto ayuda a asegurar que el texto de inicio no exceda el número máximo de tokens permitidos por el motor.
- Monitorear el uso de la API
Para asegurarte de que tu API esté funcionando de manera óptima, es importante monitorear regularmente su uso. Esto implica estar atento a los límites de velocidad, los tiempos de respuesta y las tasas de error.
Al monitorear estas métricas, puedes identificar patrones y tendencias en el uso de tu API, lo que te ayudará a abordar proactivamente cualquier problema que pueda surgir. Además de monitorear estas métricas, también es importante revisar periódicamente la documentación de tu API y probar los puntos finales de tu API para asegurarte de que estén funcionando como se espera.
Al adoptar un enfoque proactivo para monitorear y probar tu API, puedes ayudar a evitar errores y asegurarte de que tu API ofrezca la mejor experiencia posible al usuario.
- Mantente actualizado con los cambios en la API
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con APIs es estar informado sobre cualquier cambio o actualización. Esto te ayudará a asegurarte de que tu integración siga siendo funcional y que tu aplicación continúe brindando valor a los usuarios.
Para mantenerte actualizado con los cambios en la API, debes revisar regularmente la documentación de la API en busca de cualquier cambio o actualización. Además, es posible que desees suscribirte a la lista de correo electrónico o los feeds RSS del proveedor de la API, ya que esto te ayudará a estar informado sobre cualquier cambio o actualización que pueda afectar tu integración.
Finalmente, seguir el blog o los canales de redes sociales del proveedor de la API también es una excelente manera de estar informado sobre cualquier cambio o actualización. A menudo, los proveedores de API utilizan estos canales para anunciar cambios o actualizaciones en su API, lo que te ayudará a mantenerte al tanto y asegurarte de que tu integración esté actualizada y funcional.
Al incorporar estas medidas proactivas de prevención de errores y las técnicas de manejo de errores, depuración y registro discutidas anteriormente, puedes minimizar eficazmente los problemas al trabajar con la API de ChatGPT y asegurar una experiencia de desarrollo sin problemas.
3.4. Manejo de Errores y Solución de Problemas
Cuando trabajas con la API de ChatGPT, es importante estar consciente de los diversos errores y problemas que podrías encontrar. Conocer los errores más comunes de la API y sus soluciones, así como las técnicas de depuración y registro, puede ayudarte a resolver problemas de manera efectiva.
En esta sección, exploraremos algunos de los errores más comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, como errores de límite de tasa, errores de autenticación y errores del servidor. También proporcionaremos información detallada sobre cómo diagnosticar y resolver estos errores, así como cómo configurar el registro para ayudarte a rastrear cualquier problema.
Siguiendo las pautas y recomendaciones descritas en esta sección, podrás asegurarte de utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin experimentar tiempo de inactividad o retrasos innecesarios.
3.4.1. Errores Comunes de la API y Soluciones
A continuación, te presentamos algunos errores comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, junto con sus soluciones:
- Error de Autenticación
Este error ocurre cuando proporcionas una clave de API incorrecta o caducada. Asegúrate de utilizar una clave de API válida y mantenerla segura.
Las claves de API son una parte importante de la seguridad de la aplicación. Se utilizan para autenticar las solicitudes entre las aplicaciones y los servidores, asegurando que solo las solicitudes autorizadas sean procesadas. Para mantener tus claves de API seguras, es importante almacenarlas de manera segura y evitar compartirlas con partes no autorizadas.
Además de utilizar una clave de API válida, hay otras medidas que puedes tomar para evitar errores de autenticación. Por ejemplo, puedes implementar limitación de tasa para evitar solicitudes excesivas y asegurarte de que tu API no se sobrecargue. También puedes monitorear los registros de tu API para detectar y responder a cualquier actividad sospechosa.
Ejemplo:
import openai
try:
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
except openai.error.AuthenticationError as e:
print("Error: Invalid API key. Please check your key.")- Error de Límite de Tasa
Este mensaje de error se recibe cuando se ha superado el número de solicitudes por período de tiempo permitido. Para resolver el problema, debes asegurarte de que el número de solicitudes realizadas se mantenga dentro del límite permitido.
Si ya has excedido el límite, deberás esperar el período de tiempo especificado antes de hacer más solicitudes. También es importante asegurarse de que las solicitudes se realicen de manera razonable y eficiente para evitar futuros errores de límite de tasa.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
while True:
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print(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)- Error de Solicitud
Este error ocurre cuando los parámetros de solicitud proporcionados son incorrectos, como un nombre de motor no válido o superar el límite máximo de tokens. Verifica la documentación de la API para asegurarte de que tus parámetros sean correctos.
Al encontrarte con este error, es importante verificar que el nombre del motor proporcionado sea válido y que no se haya excedido el límite máximo de tokens. Además, puede ser útil revisar la documentación de la API para obtener orientación sobre cómo formatear correctamente los parámetros de tu solicitud. Al asegurarte de que todos los parámetros sean correctos, puedes minimizar el riesgo de encontrar este error y asegurarte de que tus solicitudes se procesen sin problemas.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="invalid-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.RequestError as e:
print("Error: Invalid request. Please check your parameters.")3.4.2. Técnicas de Depuración y Registro
Para ayudar a solucionar problemas, puedes utilizar técnicas de depuración y registro para supervisar el comportamiento de la API:
- Imprimir las respuestas de la API
Imprimir las respuestas de la API puede ser una herramienta útil de depuración que te ayudará a comprender la salida del modelo e identificar cualquier problema. Al imprimir la respuesta, podrás ver los detalles de la salida y examinarla más de cerca. También podrás determinar si hay patrones o tendencias subyacentes en los datos que podrían estar afectando el rendimiento del modelo.
Además, al analizar la respuesta, podrás obtener información sobre el proceso de toma de decisiones del modelo e identificar posibles áreas de mejora. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente imprimir las respuestas de la API siempre que sea posible, ya que proporciona información valiosa que te ayudará a optimizar tu modelo y asegurarte de que funciona como se espera.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print("Full API response:")
print(response)- Habilitar el modo de depuracion de OpenAI
Para obtener más información sobre tus solicitudes y respuestas de la API, puedes habilitar el modo de depuración de OpenAI. Esta función registra información adicional y puede ser especialmente útil para solucionar problemas con tus llamadas a la API. Al utilizar este modo, podrás acceder a informes detallados que te proporcionarán una visión de los posibles problemas que puedan estar afectando el rendimiento de tu sistema. Así que no dudes en aprovechar esta útil función en tu trabajo con la API de OpenAI.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
openai.debug = True
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")- Implementacíon de registro personalizado
Para tener un control más preciso sobre el registro, es posible crear funciones de registro personalizadas para almacenar y gestionar las entradas de registro relacionadas con el uso de la API. Esto puede ser útil en situaciones en las que los métodos de registro predeterminados no proporcionan suficiente información. Al personalizar la funcionalidad de registro, los desarrolladores pueden realizar un seguimiento de eventos específicos y crear informes más detallados.
Por ejemplo, se puede utilizar el registro personalizado para crear un registro de todos los puntos finales únicos a los que accede la API. Alternativamente, se podría utilizar el registro personalizado para realizar un seguimiento del comportamiento del usuario e identificar posibles problemas o ineficiencias.
Las posibilidades son infinitas cuando se trata de registro personalizado, y los beneficios pueden ser significativos en términos de mejorar el rendimiento general y la confiabilidad de la API.
Ejemplo:
import openai
import logging
logging.basicConfig(filename='chatgpt_api.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s')
openai.api_key = "your_api_key"
def log_api_call(response):
logging.info(f"API call: engine={response.engine}, tokens={response.choices[0].usage['total_tokens']}")
def log_api_error(error_type, error_message):
logging.error(f"{error_type}: {error_message}")
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
log_api_call(response)
except openai.error.OpenAIError as e:
log_api_error(type(e).__name__, str(e))En este ejemplo, tenemos dos funciones de registro personalizadas: log_api_call() para registrar llamadas exitosas a la API y log_api_error() para registrar errores de la API. Cuando se produce un error, la funciónlog_api_error() registra el tipo de error y el mensaje.
- Recurso no encontrado
Este error ocurre cuando no se encuentra un recurso especificado, como un motor o modelo. Las razones más comunes de este error son errores tipográficos o rutas de archivo incorrectas.
Para resolver este problema, verifica nuevamente el nombre del recurso y asegúrate de que exista. Si el recurso es un archivo, asegúrate de que esté en la ubicación correcta y que la ruta del archivo sea precisa. Además, verifica los permisos del recurso y asegúrate de que el usuario tenga los derechos de acceso necesarios para verlo. Si todo lo demás falla, intenta reinstalar el recurso o contacta al proveedor para obtener ayuda.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="nonexistent-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.ResourceNotFoundError as e:
print("Error: Resource not found. Please check the resource name.")- Error de conexíon de la API
Este mensaje de error generalmente se muestra cuando tu sistema no puede establecer una conexión con el servidor de la API. Este problema puede ser causado por diversos factores, como problemas de red o problemas en el servidor. Si encuentras este error, puedes intentar implementar un mecanismo de reintento con "exponential backoff" (espera exponencial).
Esto significa que si el primer intento falla, puedes intentarlo nuevamente después de un breve retraso. Si eso también falla, puedes intentarlo nuevamente después de un retraso más largo, y así sucesivamente. Esto ayudará a reducir la probabilidad de errores recurrentes y mejorar el rendimiento general de tu sistema.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def make_request_with_retries(prompt, retries=3, backoff_factor=2):
for i in range(retries):
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
return response
except openai.error.APIConnectionError as e:
sleep_time = backoff_factor ** i
print(f"API connection error. Retrying in {sleep_time} seconds.")
time.sleep(sleep_time)
raise Exception("Failed to connect to the API after multiple retries.")
response = make_request_with_retries("Example prompt")3.4.3. Manejo de Errores en Llamadas Asíncronas a la API
Cuando realizas llamadas asíncronas a la API, se requiere un enfoque ligeramente diferente para manejar errores. A diferencia de las llamadas síncronas, donde se devuelve un error de inmediato, las llamadas asíncronas requieren que consultes periódicamente la API para determinar si se ha completado una tarea. Esto significa que deberás configurar un bucle que verifique periódicamente si la tarea se ha completado y manejar cualquier error en función del estado que se devuelva.
Este enfoque puede ser más complejo que el manejo de errores síncronos, pero puede ser necesario para tareas de larga duración o para situaciones donde el rendimiento es una preocupación. Además, al igual que con cualquier enfoque de manejo de errores, es importante considerar los requisitos específicos de tu aplicación y elegir un enfoque adecuado para tu caso de uso.
Verificar el estado de la tarea
Cuando utilizas llamadas asíncronas a la API, es importante consultar periódicamente la API para verificar el estado de la tarea. Esto garantiza que la tarea avance según lo esperado y que cualquier error o problema sea detectado tempranamente. Además, puede ser útil implementar un sistema que envíe notificaciones o alertas a las partes interesadas cuando la tarea se haya completado o haya encontrado algún problema. Esto ayuda a garantizar que todos estén actualizados y que se tomen las acciones necesarias de manera oportuna.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
task = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt", n=1, max_tokens=50, stop=None, return_prompt=True, echo=True, use_cache=False)
while task.status != "succeeded":
time.sleep(5)
task = openai.Task.retrieve(task.id)
if task.status == "failed":
print("Task failed. Error details:", task.error)
break
if task.status == "succeeded":
print("Task succeeded. Response:", task.get_result())En este ejemplo, consultamos periódicamente la API cada 5 segundos para verificar el estado de la tarea. Si la tarea ha fallado, imprimimos los detalles del error, y si la tarea ha sido exitosa, imprimimos la respuesta.
3.4.4. Prevención Proactiva de Errores
Si bien manejar errores es esencial, tomar medidas proactivas para prevenir errores en primer lugar puede ahorrar tiempo y esfuerzo. Aquí hay algunos consejos para la prevención proactiva de errores:
- Validar los datos de entrada
Antes de enviar una solicitud a la API, es importante validar las entradas y datos del usuario para asegurarse de que cumplan con los requisitos de la API. Esto se puede hacer realizando una serie de verificaciones y pruebas para verificar que los datos estén en el formato correcto y que contengan la información necesaria.
Por ejemplo, podría comprobar que el usuario haya ingresado una dirección de correo electrónico válida o que un valor numérico esté dentro de un rango específico. Al validar los datos de esta manera, puede ayudar a prevenir errores y asegurarse de que la API pueda procesar la solicitud como se pretende.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def validate_prompt(prompt):
if len(prompt) > 2048:
raise ValueError("Prompt is too long. Maximum length is 2048 characters.")
return prompt
prompt = "A long prompt exceeding 2048 characters..."
try:
prompt = validate_prompt(prompt)
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
except ValueError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, tenemos una función validate_prompt() para verificar si la longitud del texto de inicio excede el límite permitido. Si lo hace, se genera un error.
- Utiliza bibliotecas de ayuda
Una de las mejores formas de facilitar el desarrollo de tus solicitudes a la API es mediante el uso de bibliotecas de ayuda oficiales o respaldadas por la comunidad. Estas bibliotecas están diseñadas para simplificar el proceso al proporcionar una variedad de características adaptadas a las necesidades específicas del desarrollador.
Por ejemplo, a menudo incluyen mecanismos integrados de manejo de errores, lo que puede ayudarte a evitar errores comunes y agilizar tu flujo de trabajo. Además, pueden ahorrarte tiempo y esfuerzo al proporcionar código preescrito que puedes utilizar para construir tus solicitudes, en lugar de tener que escribir el código desde cero. En general, el uso de bibliotecas de ayuda es una estrategia excelente para hacer que tus solicitudes a la API sean más eficientes y menos propensas a errores.
Ejemplo:
import openai
from openai.util import prompt_tokens
openai.api_key = "your_api_key"
prompt = "Example prompt"
try:
if prompt_tokens(prompt) <= openai.Engine.get("text-davinci-002").max_tokens:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
else:
print("Prompt is too long. Reduce the length and try again.")
except openai.error.OpenAIError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, utilizamos la función prompt_tokens() del módulo openai.util para contar los tokens en el texto de inicio. Esto ayuda a asegurar que el texto de inicio no exceda el número máximo de tokens permitidos por el motor.
- Monitorear el uso de la API
Para asegurarte de que tu API esté funcionando de manera óptima, es importante monitorear regularmente su uso. Esto implica estar atento a los límites de velocidad, los tiempos de respuesta y las tasas de error.
Al monitorear estas métricas, puedes identificar patrones y tendencias en el uso de tu API, lo que te ayudará a abordar proactivamente cualquier problema que pueda surgir. Además de monitorear estas métricas, también es importante revisar periódicamente la documentación de tu API y probar los puntos finales de tu API para asegurarte de que estén funcionando como se espera.
Al adoptar un enfoque proactivo para monitorear y probar tu API, puedes ayudar a evitar errores y asegurarte de que tu API ofrezca la mejor experiencia posible al usuario.
- Mantente actualizado con los cambios en la API
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con APIs es estar informado sobre cualquier cambio o actualización. Esto te ayudará a asegurarte de que tu integración siga siendo funcional y que tu aplicación continúe brindando valor a los usuarios.
Para mantenerte actualizado con los cambios en la API, debes revisar regularmente la documentación de la API en busca de cualquier cambio o actualización. Además, es posible que desees suscribirte a la lista de correo electrónico o los feeds RSS del proveedor de la API, ya que esto te ayudará a estar informado sobre cualquier cambio o actualización que pueda afectar tu integración.
Finalmente, seguir el blog o los canales de redes sociales del proveedor de la API también es una excelente manera de estar informado sobre cualquier cambio o actualización. A menudo, los proveedores de API utilizan estos canales para anunciar cambios o actualizaciones en su API, lo que te ayudará a mantenerte al tanto y asegurarte de que tu integración esté actualizada y funcional.
Al incorporar estas medidas proactivas de prevención de errores y las técnicas de manejo de errores, depuración y registro discutidas anteriormente, puedes minimizar eficazmente los problemas al trabajar con la API de ChatGPT y asegurar una experiencia de desarrollo sin problemas.
3.4. Manejo de Errores y Solución de Problemas
Cuando trabajas con la API de ChatGPT, es importante estar consciente de los diversos errores y problemas que podrías encontrar. Conocer los errores más comunes de la API y sus soluciones, así como las técnicas de depuración y registro, puede ayudarte a resolver problemas de manera efectiva.
En esta sección, exploraremos algunos de los errores más comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, como errores de límite de tasa, errores de autenticación y errores del servidor. También proporcionaremos información detallada sobre cómo diagnosticar y resolver estos errores, así como cómo configurar el registro para ayudarte a rastrear cualquier problema.
Siguiendo las pautas y recomendaciones descritas en esta sección, podrás asegurarte de utilizar la API de ChatGPT de manera efectiva y eficiente, sin experimentar tiempo de inactividad o retrasos innecesarios.
3.4.1. Errores Comunes de la API y Soluciones
A continuación, te presentamos algunos errores comunes que podrías encontrar al utilizar la API de ChatGPT, junto con sus soluciones:
- Error de Autenticación
Este error ocurre cuando proporcionas una clave de API incorrecta o caducada. Asegúrate de utilizar una clave de API válida y mantenerla segura.
Las claves de API son una parte importante de la seguridad de la aplicación. Se utilizan para autenticar las solicitudes entre las aplicaciones y los servidores, asegurando que solo las solicitudes autorizadas sean procesadas. Para mantener tus claves de API seguras, es importante almacenarlas de manera segura y evitar compartirlas con partes no autorizadas.
Además de utilizar una clave de API válida, hay otras medidas que puedes tomar para evitar errores de autenticación. Por ejemplo, puedes implementar limitación de tasa para evitar solicitudes excesivas y asegurarte de que tu API no se sobrecargue. También puedes monitorear los registros de tu API para detectar y responder a cualquier actividad sospechosa.
Ejemplo:
import openai
try:
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
except openai.error.AuthenticationError as e:
print("Error: Invalid API key. Please check your key.")- Error de Límite de Tasa
Este mensaje de error se recibe cuando se ha superado el número de solicitudes por período de tiempo permitido. Para resolver el problema, debes asegurarte de que el número de solicitudes realizadas se mantenga dentro del límite permitido.
Si ya has excedido el límite, deberás esperar el período de tiempo especificado antes de hacer más solicitudes. También es importante asegurarse de que las solicitudes se realicen de manera razonable y eficiente para evitar futuros errores de límite de tasa.
Ejemplo:
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
while True:
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print(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)- Error de Solicitud
Este error ocurre cuando los parámetros de solicitud proporcionados son incorrectos, como un nombre de motor no válido o superar el límite máximo de tokens. Verifica la documentación de la API para asegurarte de que tus parámetros sean correctos.
Al encontrarte con este error, es importante verificar que el nombre del motor proporcionado sea válido y que no se haya excedido el límite máximo de tokens. Además, puede ser útil revisar la documentación de la API para obtener orientación sobre cómo formatear correctamente los parámetros de tu solicitud. Al asegurarte de que todos los parámetros sean correctos, puedes minimizar el riesgo de encontrar este error y asegurarte de que tus solicitudes se procesen sin problemas.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="invalid-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.RequestError as e:
print("Error: Invalid request. Please check your parameters.")3.4.2. Técnicas de Depuración y Registro
Para ayudar a solucionar problemas, puedes utilizar técnicas de depuración y registro para supervisar el comportamiento de la API:
- Imprimir las respuestas de la API
Imprimir las respuestas de la API puede ser una herramienta útil de depuración que te ayudará a comprender la salida del modelo e identificar cualquier problema. Al imprimir la respuesta, podrás ver los detalles de la salida y examinarla más de cerca. También podrás determinar si hay patrones o tendencias subyacentes en los datos que podrían estar afectando el rendimiento del modelo.
Además, al analizar la respuesta, podrás obtener información sobre el proceso de toma de decisiones del modelo e identificar posibles áreas de mejora. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente imprimir las respuestas de la API siempre que sea posible, ya que proporciona información valiosa que te ayudará a optimizar tu modelo y asegurarte de que funciona como se espera.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
print("Full API response:")
print(response)- Habilitar el modo de depuracion de OpenAI
Para obtener más información sobre tus solicitudes y respuestas de la API, puedes habilitar el modo de depuración de OpenAI. Esta función registra información adicional y puede ser especialmente útil para solucionar problemas con tus llamadas a la API. Al utilizar este modo, podrás acceder a informes detallados que te proporcionarán una visión de los posibles problemas que puedan estar afectando el rendimiento de tu sistema. Así que no dudes en aprovechar esta útil función en tu trabajo con la API de OpenAI.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
openai.debug = True
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")- Implementacíon de registro personalizado
Para tener un control más preciso sobre el registro, es posible crear funciones de registro personalizadas para almacenar y gestionar las entradas de registro relacionadas con el uso de la API. Esto puede ser útil en situaciones en las que los métodos de registro predeterminados no proporcionan suficiente información. Al personalizar la funcionalidad de registro, los desarrolladores pueden realizar un seguimiento de eventos específicos y crear informes más detallados.
Por ejemplo, se puede utilizar el registro personalizado para crear un registro de todos los puntos finales únicos a los que accede la API. Alternativamente, se podría utilizar el registro personalizado para realizar un seguimiento del comportamiento del usuario e identificar posibles problemas o ineficiencias.
Las posibilidades son infinitas cuando se trata de registro personalizado, y los beneficios pueden ser significativos en términos de mejorar el rendimiento general y la confiabilidad de la API.
Ejemplo:
import openai
import logging
logging.basicConfig(filename='chatgpt_api.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s')
openai.api_key = "your_api_key"
def log_api_call(response):
logging.info(f"API call: engine={response.engine}, tokens={response.choices[0].usage['total_tokens']}")
def log_api_error(error_type, error_message):
logging.error(f"{error_type}: {error_message}")
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt")
log_api_call(response)
except openai.error.OpenAIError as e:
log_api_error(type(e).__name__, str(e))En este ejemplo, tenemos dos funciones de registro personalizadas: log_api_call() para registrar llamadas exitosas a la API y log_api_error() para registrar errores de la API. Cuando se produce un error, la funciónlog_api_error() registra el tipo de error y el mensaje.
- Recurso no encontrado
Este error ocurre cuando no se encuentra un recurso especificado, como un motor o modelo. Las razones más comunes de este error son errores tipográficos o rutas de archivo incorrectas.
Para resolver este problema, verifica nuevamente el nombre del recurso y asegúrate de que exista. Si el recurso es un archivo, asegúrate de que esté en la ubicación correcta y que la ruta del archivo sea precisa. Además, verifica los permisos del recurso y asegúrate de que el usuario tenga los derechos de acceso necesarios para verlo. Si todo lo demás falla, intenta reinstalar el recurso o contacta al proveedor para obtener ayuda.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
try:
response = openai.Completion.create(engine="nonexistent-engine", prompt="Example prompt")
except openai.error.ResourceNotFoundError as e:
print("Error: Resource not found. Please check the resource name.")- Error de conexíon de la API
Este mensaje de error generalmente se muestra cuando tu sistema no puede establecer una conexión con el servidor de la API. Este problema puede ser causado por diversos factores, como problemas de red o problemas en el servidor. Si encuentras este error, puedes intentar implementar un mecanismo de reintento con "exponential backoff" (espera exponencial).
Esto significa que si el primer intento falla, puedes intentarlo nuevamente después de un breve retraso. Si eso también falla, puedes intentarlo nuevamente después de un retraso más largo, y así sucesivamente. Esto ayudará a reducir la probabilidad de errores recurrentes y mejorar el rendimiento general de tu sistema.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
def make_request_with_retries(prompt, retries=3, backoff_factor=2):
for i in range(retries):
try:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
return response
except openai.error.APIConnectionError as e:
sleep_time = backoff_factor ** i
print(f"API connection error. Retrying in {sleep_time} seconds.")
time.sleep(sleep_time)
raise Exception("Failed to connect to the API after multiple retries.")
response = make_request_with_retries("Example prompt")3.4.3. Manejo de Errores en Llamadas Asíncronas a la API
Cuando realizas llamadas asíncronas a la API, se requiere un enfoque ligeramente diferente para manejar errores. A diferencia de las llamadas síncronas, donde se devuelve un error de inmediato, las llamadas asíncronas requieren que consultes periódicamente la API para determinar si se ha completado una tarea. Esto significa que deberás configurar un bucle que verifique periódicamente si la tarea se ha completado y manejar cualquier error en función del estado que se devuelva.
Este enfoque puede ser más complejo que el manejo de errores síncronos, pero puede ser necesario para tareas de larga duración o para situaciones donde el rendimiento es una preocupación. Además, al igual que con cualquier enfoque de manejo de errores, es importante considerar los requisitos específicos de tu aplicación y elegir un enfoque adecuado para tu caso de uso.
Verificar el estado de la tarea
Cuando utilizas llamadas asíncronas a la API, es importante consultar periódicamente la API para verificar el estado de la tarea. Esto garantiza que la tarea avance según lo esperado y que cualquier error o problema sea detectado tempranamente. Además, puede ser útil implementar un sistema que envíe notificaciones o alertas a las partes interesadas cuando la tarea se haya completado o haya encontrado algún problema. Esto ayuda a garantizar que todos estén actualizados y que se tomen las acciones necesarias de manera oportuna.
import openai
import time
openai.api_key = "your_api_key"
task = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt="Example prompt", n=1, max_tokens=50, stop=None, return_prompt=True, echo=True, use_cache=False)
while task.status != "succeeded":
time.sleep(5)
task = openai.Task.retrieve(task.id)
if task.status == "failed":
print("Task failed. Error details:", task.error)
break
if task.status == "succeeded":
print("Task succeeded. Response:", task.get_result())En este ejemplo, consultamos periódicamente la API cada 5 segundos para verificar el estado de la tarea. Si la tarea ha fallado, imprimimos los detalles del error, y si la tarea ha sido exitosa, imprimimos la respuesta.
3.4.4. Prevención Proactiva de Errores
Si bien manejar errores es esencial, tomar medidas proactivas para prevenir errores en primer lugar puede ahorrar tiempo y esfuerzo. Aquí hay algunos consejos para la prevención proactiva de errores:
- Validar los datos de entrada
Antes de enviar una solicitud a la API, es importante validar las entradas y datos del usuario para asegurarse de que cumplan con los requisitos de la API. Esto se puede hacer realizando una serie de verificaciones y pruebas para verificar que los datos estén en el formato correcto y que contengan la información necesaria.
Por ejemplo, podría comprobar que el usuario haya ingresado una dirección de correo electrónico válida o que un valor numérico esté dentro de un rango específico. Al validar los datos de esta manera, puede ayudar a prevenir errores y asegurarse de que la API pueda procesar la solicitud como se pretende.
Ejemplo:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def validate_prompt(prompt):
if len(prompt) > 2048:
raise ValueError("Prompt is too long. Maximum length is 2048 characters.")
return prompt
prompt = "A long prompt exceeding 2048 characters..."
try:
prompt = validate_prompt(prompt)
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
except ValueError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, tenemos una función validate_prompt() para verificar si la longitud del texto de inicio excede el límite permitido. Si lo hace, se genera un error.
- Utiliza bibliotecas de ayuda
Una de las mejores formas de facilitar el desarrollo de tus solicitudes a la API es mediante el uso de bibliotecas de ayuda oficiales o respaldadas por la comunidad. Estas bibliotecas están diseñadas para simplificar el proceso al proporcionar una variedad de características adaptadas a las necesidades específicas del desarrollador.
Por ejemplo, a menudo incluyen mecanismos integrados de manejo de errores, lo que puede ayudarte a evitar errores comunes y agilizar tu flujo de trabajo. Además, pueden ahorrarte tiempo y esfuerzo al proporcionar código preescrito que puedes utilizar para construir tus solicitudes, en lugar de tener que escribir el código desde cero. En general, el uso de bibliotecas de ayuda es una estrategia excelente para hacer que tus solicitudes a la API sean más eficientes y menos propensas a errores.
Ejemplo:
import openai
from openai.util import prompt_tokens
openai.api_key = "your_api_key"
prompt = "Example prompt"
try:
if prompt_tokens(prompt) <= openai.Engine.get("text-davinci-002").max_tokens:
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt)
else:
print("Prompt is too long. Reduce the length and try again.")
except openai.error.OpenAIError as e:
print("Error:", e)En este ejemplo, utilizamos la función prompt_tokens() del módulo openai.util para contar los tokens en el texto de inicio. Esto ayuda a asegurar que el texto de inicio no exceda el número máximo de tokens permitidos por el motor.
- Monitorear el uso de la API
Para asegurarte de que tu API esté funcionando de manera óptima, es importante monitorear regularmente su uso. Esto implica estar atento a los límites de velocidad, los tiempos de respuesta y las tasas de error.
Al monitorear estas métricas, puedes identificar patrones y tendencias en el uso de tu API, lo que te ayudará a abordar proactivamente cualquier problema que pueda surgir. Además de monitorear estas métricas, también es importante revisar periódicamente la documentación de tu API y probar los puntos finales de tu API para asegurarte de que estén funcionando como se espera.
Al adoptar un enfoque proactivo para monitorear y probar tu API, puedes ayudar a evitar errores y asegurarte de que tu API ofrezca la mejor experiencia posible al usuario.
- Mantente actualizado con los cambios en la API
Una de las cosas más importantes que debes hacer al trabajar con APIs es estar informado sobre cualquier cambio o actualización. Esto te ayudará a asegurarte de que tu integración siga siendo funcional y que tu aplicación continúe brindando valor a los usuarios.
Para mantenerte actualizado con los cambios en la API, debes revisar regularmente la documentación de la API en busca de cualquier cambio o actualización. Además, es posible que desees suscribirte a la lista de correo electrónico o los feeds RSS del proveedor de la API, ya que esto te ayudará a estar informado sobre cualquier cambio o actualización que pueda afectar tu integración.
Finalmente, seguir el blog o los canales de redes sociales del proveedor de la API también es una excelente manera de estar informado sobre cualquier cambio o actualización. A menudo, los proveedores de API utilizan estos canales para anunciar cambios o actualizaciones en su API, lo que te ayudará a mantenerte al tanto y asegurarte de que tu integración esté actualizada y funcional.
Al incorporar estas medidas proactivas de prevención de errores y las técnicas de manejo de errores, depuración y registro discutidas anteriormente, puedes minimizar eficazmente los problemas al trabajar con la API de ChatGPT y asegurar una experiencia de desarrollo sin problemas.