ChatGPT API 调用总超时？破题思路在这 | 技术分享_chatgtp openai timed out

问题重现

在调用 ChatGPT API 并使用流式输出时，我们经常会遇到网络问题导致的超时情况。有趣的是，笔者发现在本地调试遇到的超时，会在 10 分钟后自动恢复（为什么是 10 分钟？我们留到后面解释），但是在服务器上等待一会儿却会失败，报出超时异常（错误代码 502）。

笔者认为，本地能恢复的原因可能是自动重试，只是重试的时间有点久（ChatGPT API 没有重试功能，这是项目加入的）。服务器返回「502」是因为内容从后台返回到前端需要经过网关层，而网关层超时校验的时间比自动重试的时间（10 分钟）更短，所以撑不到重试就会报超时异常。

基于以上场景，本文着手解决 ChatGPT API 调用超时问题。

优化诉求

• 不向用户展示超时的报错信息。

• 缩短超时后重试的时间间隔。

解决思路

笔者考虑了两种方案。

一是彻底解决网络问题，但难度有点大。 这属于 OpenAI 服务器问题，即使是部署在国外的服务器也会出现超时的情况。

二是利用自动重试解决问题。 通过调整超时的时间，提升响应速度，方案可行。

实施解决方案

解决过程中，笔者分两步由浅至深地调整了超时时间；如果想直接了解最终方案，请移步「解决方案二」~

• 运行环境：

Python: 3.10.7

openai: 0.27.6

• 调用方法：

openai.api_resources.chat_completion.ChatCompletion.acreate

（ 这是异步调用 ChatGPT 的方法。）

• 方法调用链路：

超时参数 ClientTimeout，一共有 4 个属性 total、connect、sock_read 和 sock_connect。

# 方法 -> 超时相关参数
openai.api_resources.chat_completion.ChatCompletion.acreate -> kwargs
openai.api_resources.abstract.engine_api_resource.EngineAPIResource.acreate -> params
openai.api_requestor.APIRequestor.arequest -> request_timeout
# request_timeout 在这一步变成了 timeout，因此，只需要传参 request_timeout 即可
openai.api_requestor.APIRequestor.arequest_raw -> request_timeout
aiohttp.client.ClientSession.request -> kwargs
aiohttp.client.ClientSession._request -> timeout
    tm = TimeoutHandle(self._loop, real_timeout.total) -> ClientTimeout.total
    async with ceil_timeout(real_timeout.connect): -> ClientTimeout.connect
# 子分支1
aiohttp.connector.BaseConnector.connect -> timeout
aiohttp.connector.TCPConnector._create_connection -> timeout
aiohttp.connector.TCPConnector._create_direct_connection -> timeout
aiohttp.connector.TCPConnector._wrap_create_connection -> timeout
    async with ceil_timeout(timeout.sock_connect): -> ClientTimeout.sock_connect
# 子分支2
aiohttp.client_reqrep.ClientRequest.send -> timeout
aiohttp.client_proto.ResponseHandler.set_response_params -> read_timeout
aiohttp.client_proto.ResponseHandler._reschedule_timeout -> self._read_timeout
    if timeout:
    self._read_timeout_handle = self._loop.call_later(
        timeout, self._on_read_timeout
    ) -> ClientTimeout.sock_read
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解决方案一

openai.api_requestor.APIRequestor.arequest_raw 方法中的 request_timeout 参数可以传递 connect 和 total 参数.

因此可以在调用 openai.api_resources.chat_completion.ChatCompletion.acreate时，设置 request_time(10, 300)。

#
async def arequest_raw(
    self,
    method,
    url,
    session,
    *,
    params=None,
    supplied_headers: Optional[Dict[str, str]] = None,
    files=None,
    request_id: Optional[str] = None,
    request_timeout: Optional[Union[float, Tuple[float, float]]] = None,
) -> aiohttp.ClientResponse:
    abs_url, headers, data = self._prepare_request_raw(
        url, supplied_headers, method, params, files, request_id
    )
    
    if isinstance(request_timeout, tuple):
        timeout = aiohttp.ClientTimeout(
            connect=request_timeout[0],
            total=request_timeout[1],
        )else:
            timeout = aiohttp.ClientTimeout(
                total=request_timeout if request_timeout else TIMEOUT_SECS
            )
    ...
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该方案有效，但没有完全生效：它可以控制连接时间和请求的全部时间，但没有彻底解决超时异常，因为「请求连接时间」和「第一个字符读取时间」是两码事。「请求连接时间」基于 total 时间重试（300s），而网关时间并没有设置这么久。

于是，笔者继续提出「解决方案二」。

解决方案二

使用 monkey_patch 方式重写 openai.api_requestor.APIRequestor.arequest_raw 方法，重点在于重写 request_timeout 参数，让其支持原生的 aiohttp.client.ClientTimeout 参数。

1. 新建 api_requestor_mp.py 文件，并写入以下代码。

# 注意 request_timeout 参数已经换了，Optional[Union[float, Tuple[float, float]]] -> Optional[Union[float, tuple]]
async def arequest_raw(
        self,
        method,
        url,
        session,
        *,
        params=None,
        supplied_headers: Optional[Dict[str, str]] = None,
        files=None,
        request_id: Optional[str] = None,
        request_timeout: Optional[Union[float, tuple]] = None,
) -> aiohttp.ClientResponse:
    abs_url, headers, data = self._prepare_request_raw(
        url, supplied_headers, method, params, files, request_id
    )
    # 判断 request_timeout 的类型，按需设置 sock_read 和 sock_connect 属性
    if isinstance(request_timeout, tuple):
        timeout = aiohttp.ClientTimeout(
            connect=request_timeout[0],
            total=request_timeout[1],
            sock_read=None if len(request_timeout) < 3 else request_timeout[2],
            sock_connect=None if len(request_timeout) < 4 else request_timeout[3],
        )
    else:
        timeout = aiohttp.ClientTimeout(
            total=request_timeout if request_timeout else TIMEOUT_SECS
        )
    if files:
        # TODO: Use aiohttp.MultipartWriter to create the multipart form data here.
        # For now we use the private requests method that is known to have worked so far.
        data, content_type = requests.models.RequestEncodingMixin._encode_files(  # type: ignore
            files, data
        )
        headers["Content-Type"] = content_type
    request_kwargs = {
        "method": method,
        "url": abs_url,
        "headers": headers,
        "data": data,
        "proxy": _aiohttp_proxies_arg(openai.proxy),
        "timeout": timeout,
    }
    try:
        result = await session.request(**request_kwargs)
        util.log_info(
            "OpenAI API response",
            path=abs_url,
            response_code=result.status,
            processing_ms=result.headers.get("OpenAI-Processing-Ms"),
            request_id=result.headers.get("X-Request-Id"),
        )
        # Don't read the whole stream for debug logging unless necessary.
        if openai.log == "debug":
            util.log_debug(
                "API response body", body=result.content, headers=result.headers
            )
            return result
        except (aiohttp.ServerTimeoutError, asyncio.TimeoutError) as e:
            raise error.Timeout("Request timed out") from e
        except aiohttp.ClientError as e:
            raise error.APIConnectionError("Error communicating with OpenAI") from e

def monkey_patch():
    APIRequestor.arequest_raw = arequest_raw
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2. 在初始化 ChatGPT API 的文件头部补充：

from *.*.api_requestor_mp import monkey_patch

do_api_requestor = monkey_patch
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设置参数 request_timeout=(10, 300, 15, 10) 后，再调试就没什么问题了。

交付测试，通过。

经验总结

• 直接看代码、看方法调用链路会有点困难，可以通过异常堆栈来找调用链路，这样更方便。

• ChatGPT API 暴露的 request_timeout 参数不够用，需要重写；搜索了一下重写方案，了解到 monkey_patch，非常实用。

• 项目过程中，笔者发现改代码本身不难，难的是知道「改哪里」「怎么改」以及「为什么」。

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