인프런 커뮤니티 질문&답변

말씀하신 것처럼 에러메세지로 봤을 때는 OpenAI org에 토큰 리밋에 걸린 것 같습니다.

from langchain.callbacks import get_openai_callback

initial_state = {'query': '역삼역 맛집을 추천해주세요'}

with get_openai_callback() as cb:
    for chunk in graph.stream(initial_state):
        print(chunk)

print(f"Input tokens: {cb.prompt_tokens}")
print(f"Output tokens: {cb.completion_tokens}")
print(f"Total tokens: {cb.total_tokens}")

이런식으로 토큰 수를 한번 확인해보시고, 만약 gpt-4o의 context window를 초과하지 않았다면, 사용하신 API KEY의 계정이 OpenAI의 낮은 티어에 속하기 때문일걸로 예상합니다

https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/usage-tiers?context=tier-one#usage-tiers

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 하루끝님께서 보고 계신 커널 재실행 후 “Run All” 실행 시 발생하는 토큰 수 제한 에러에 대해 설명드리겠습니다.

문제 요약

해당 오류는 주로 OpenAI API에서 발생하는 RateLimitError(429)와 관련이 있습니다. 요청을 너무 자주 보내거나, 요청의 크기가 API 설정된 한도를 초과할 때 발생할 수 있습니다. 이는 사용 중인 모델에 대한 과도한 요청이 발생할 때 자주 나타납니다.

가능한 원인과 해결책

1. API Rate Limit 초과:

   • 원인: API 호출이 너무 빈번하게 이루어지거나, API 키당 요청 할당량을 초과했을 수 있습니다.
     
   • 해결 방법: 요청 간에 적절한 대기 시간을 삽입하거나, API 할당량을 확인하고 조절해 보세요. time.sleep() 등을 이용해 호출 주기를 늘리시면 도움이 될 수 있습니다.
     

2. 잘못된 토큰 계산:

   • 원인: Websearch 후 생성 단계에서 예상보다 많은 토큰이 사용된 것으로 보입니다. 이 경우, 특정 부분에서 토큰 사용량이 급증할 수 있습니다.
     
   • 해결 방법: 전처리 단계에서 커널이 수행하는 작업의 효율성을 평가하고, 불필요한 토큰 사용을 피할 수 있도록 코드를 최적화하세요. 현재 사용 중인 데이터의 양이나 문자열이 실제로 API의 입력 제한 내에 있는지 확인하십시오.
     

3. 일회성 API 초기화:

   • 원인: 커널을 재실행하면서 API 초기화가 한 번 더 필요할 수 있습니다.
     
   • 해결 방법: 각 실행 중 최초 API 호출 전에 초기 API 상태를 명시적으로 초기화하거나 기다림(interval)을 추가해 보세요.
     

4. 환경 변화:

   • 원인: Jupyter Notebook이나 실행 환경에서 성능 문제로 인한 일시적인 오류가 발생할 수 있습니다.
     
   • 해결 방법: 다른 환경에서도 같은 문제를 재현할 수 있는지 검토해 보세요.
     

추가 정보

• API 사용량을 확인할 때, OpenAI의 API 대시보드를 통해 현재 할당량과 사용량을 파악하고 초과 여부를 모니터링할 수 있습니다.
  

위의 조언이 유용하기를 바라며, 추가적으로 궁금한 점이 더 있으시다면 언제든지 질문해 주세요!

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