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概要

LemonData は、公平な利用とプラットフォームの安定性を確保するためにレート制限を実装しています。制限はアカウント tier によって異なります。

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レート制限の tier

TierRequests/minDescription
User1,000すべてのアカウントのデフォルト tier
Partner3,000integration partner 向け
VIP10,000大量利用ユーザー向け
レート制限は変更される場合があります。カスタム制限については [email protected] までお問い合わせください。

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レート制限レスポンス

レート制限を超えると、API は 429 ステータスコードと、再試行するまでに待機すべき時間を示す Retry-After header を返します。

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レート制限超過

制限を超えると、429 レスポンスを受け取ります: 
{
  "error": {
    "message": "Rate limit exceeded. Please retry later.",
    "type": "rate_limit_exceeded",
    "code": "rate_limit_exceeded"
  }
}
レスポンスには Retry-After header が含まれます: 
Retry-After: 60  # Seconds to wait before retrying

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レート制限への対処

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指数バックオフ

自動再試行のために指数バックオフを実装します: 
import time
from openai import OpenAI, RateLimitError

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

def make_request_with_backoff(messages, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model="gpt-4o",
                messages=messages
            )
        except RateLimitError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise

            wait_time = 2 ** attempt  # 1, 2, 4, 8, 16 seconds
            print(f"Rate limited. Waiting {wait_time}s...")
            time.sleep(wait_time)

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リクエストキューイング

大量トラフィックのアプリケーションでは、リクエストキューを実装します: 
import asyncio
from collections import deque

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, requests_per_minute=60):
        self.rpm = requests_per_minute
        self.interval = 60 / requests_per_minute
        self.last_request = 0

    async def request(self, messages):
        # Wait if needed to respect rate limit
        now = asyncio.get_event_loop().time()
        wait_time = max(0, self.last_request + self.interval - now)
        if wait_time > 0:
            await asyncio.sleep(wait_time)

        self.last_request = asyncio.get_event_loop().time()
        return await self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=messages
        )

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バッチ処理

一括処理では、遅延を入れながらバッチ単位で処理します: 
def process_batch(items, batch_size=50, delay=1):
    results = []
    for i in range(0, len(items), batch_size):
        batch = items[i:i + batch_size]
        for item in batch:
            result = client.chat.completions.create(
                model="gpt-4o",
                messages=[{"role": "user", "content": item}]
            )
            results.append(result)
        time.sleep(delay)  # Pause between batches
    return results

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ベストプラクティス

制限を超えないように、レート制限 header を追跡して事前に対応してください。
API 呼び出しを減らすために、同一のリクエストに対するレスポンスをキャッシュします。
より高速な model（gpt-5-mini など）を使用すると、より高いスループットが可能になります。
より高い制限が必要な場合は、[email protected] までお問い合わせください。

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tier のアップグレード

tier のアップグレードを申請するには:
  1. Dashboard にログインします
  2. Settings → アカウント に移動します
  3. ユースケースを添えてサポートに連絡します
または、以下を記載して [email protected] にメールしてください:
  • アカウントのメールアドレス
  • 想定されるリクエスト量
  • ユースケースの説明