一个健壮的、安全的开放平台的架构设计，必然会针对对外开放的API接口进行速率限制，来保证整体系统的可用性，OpenAI对外的API也不例外，我们可以简单的从官方发现API使用量的限制。

【API Doc上的限制】

【个人账户里的速率限定以及当前所处的等级】

速率限制有五种衡量方式：

速率限制可能会根据先达到的条件而被触发。例如，你可能在向 ChatCompletions 端点发送了 20 次请求，但只有 100 个令牌，这将达到你的限制（如果你的 RPM 是 20），即使在这 20 次请求中没有发送 150,000 个令牌（如果你的 TPM 限制是 150,000）。

在实际应用中，RPM常常与API或服务的限制一起使用，以确保系统不会因为过度的请求而过载。例如，如果一个API的RPM限制为100，那么在任何给定的一分钟内，该API的请求总数不得超过100次。

需要注意的是，为了更精确地计算RPM，通常会使用实际的时钟时间，而不仅仅是从第一个请求到最后一个请求的时间间隔。这是为了确保即使请求不均匀分布，也能准确计算每分钟的请求速率。

当使用 OpenAI 的 GPT API 开发应用时，面对请求限制时，你可以考虑以下几个方法来提高系统的可用性和性能：

综合考虑这些因素，可以有效地提高系统的可用性，降低对 GPT API 的依赖，同时提供更好的用户体验。

在使用 OpenAI GPT API 或类似的服务时，通常用户会被分配一个或多个 API Key，每个 API Key 都有自己的请求限制。通过巧妙地管理这些 API Keys，你可以提高系统的性能和可用性。

以下是一些具体的步骤和建议：