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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

3.1.1 OpenAI API quota를 늘리는 방법

Usage Limit 관련해서 질문이 있습니다!

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만약에 openai api를 사용해서 챗봇 서비스를 프로덕션 환경에서 배포해서 사용자들이 사용할 수 있도록 한 경우, 만약 많은 사용자로 인해 Usage Limit이 초과 되면 어떻게 해야할까요?

 

Usage Tier 1 기준 gpt-4o-mini 모델의 한도:

  • RPM(분당 요청): 500

  • RPD(일당 요청): 10000

  • TPM(분당 토큰): 200000

gpt-4o-mini 모델을 사용한 챗봇을 배포했다고 가정했을 때 많은 사용자로 인해 요청 횟수를 넘어가게 되면 어떻게 해야할까요?

사용자 별로 제한을 둬야하는 걸까요? 분당 몇 번, 하루에 몇 번 질문 가능 이런식으로..?

답변 2

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강병진
지식공유자

안녕하세요! 직접 체크할 수 있으시면 베스트인데 야매긴하지만 계정을 여러개 쓰면서 여러 api key를 돌려쓰는게 제일 만만한 방법이라고 생각합니다

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. chobo님.

프로덕션 환경에서 OpenAI API를 사용하는 경우, 사용자 수가 많아 Usage Limit을 초과할 가능성이 있습니다. 이런 상황에서 효율적인 방안을 모색해야 합니다. 다음은 이를 해결하기 위한 몇 가지 전략입니다:

1. 사용자 요청 제한 설정

사용자별로 요청 횟수를 제한하여 사용량을 조절할 수 있습니다. 예를 들어, 각 사용자에게 분당 또는 일당 요청 횟수를 제한하여 API의 부하를 줄일 수 있습니다. 이는 서비스의 품질을 유지하면서도 안정성을 보장하는 방법입니다.

2. 요금제 상향

API 사용량이 많아질 것으로 예상된다면, 높은 요금제로 전환하여 허용된 한도를 늘릴 수 있습니다. OpenAI의 다양한 요금제를 확인하여 필요에 맞는 플랜으로 변경하는 것을 고려하세요.

3. 백오프(Backoff) 로직 구현

API 요청이 실패할 경우, 일정 시간 대기 후 요청을 재시도하는 백오프 알고리즘을 적용하여 시스템 부하를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 연결 문제를 최소화하면서 서비스 이용이 가능합니다.

4. 캐싱 및 로컬 처리

반복적인 질문에 대해 동일한 응답을 제공하는 경우에는 캐시를 활용하여 API 요청을 줄이고 응답 속도를 개선할 수 있습니다. 또한, 가능한 로컬 처리로 연산량을 분산시킬 수 있습니다.

이러한 해결책은 gpt-4o-mini 모델과 같은 API 사용 시 허용된 사용량을 효과적으로 관리할 수 있게 도와줍니다.

관련된 내용으로 추가적인 자료를 확인하시고 싶으시면 다음을 참고하실 수 있습니다:
- OpenAI API 요금제 및 사용 제한 관리 방법 - Usage Limits 관련 해결책

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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