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개요

LemonData는 공정한 사용과 플랫폼 안정성을 보장하기 위해 rate limit을 적용합니다. 제한은 계정 tier에 따라 달라집니다.

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Rate Limit Tier

TierRequests/min설명
User1,000모든 계정의 기본 tier
Partner3,000integration partner용
VIP10,000대용량 사용자용
Rate limit은 변경될 수 있습니다. 사용자 지정 제한이 필요하면 [email protected]로 문의하세요.

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Rate Limit 응답

Rate limit을 초과하면, API는 재시도 전에 얼마나 기다려야 하는지를 나타내는 Retry-After header와 함께 429 상태 코드를 반환합니다.

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Rate Limit 초과

제한을 초과하면 429 응답을 받게 됩니다: 
{
  "error": {
    "message": "Rate limit exceeded. Please retry later.",
    "type": "rate_limit_exceeded",
    "code": "rate_limit_exceeded"
  }
}
응답에는 Retry-After header가 포함됩니다: 
Retry-After: 60  # Seconds to wait before retrying

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Rate Limit 처리

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Exponential Backoff

자동 재시도를 위해 exponential backoff를 구현하세요: 
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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요청 큐잉

대용량 애플리케이션의 경우 요청 큐를 구현하세요: 
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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배치 처리

대량 작업의 경우 지연 시간을 두고 배치로 처리하세요: 
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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모범 사례

제한을 선제적으로 준수할 수 있도록 rate limit header를 추적하세요.
API 호출을 줄이기 위해 동일한 요청에 대한 응답을 캐시하세요.
더 빠른 모델(예: gpt-5-mini)은 더 높은 처리량을 허용합니다.
더 높은 제한이 필요하면 [email protected]로 문의하세요.

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Tier 업그레이드

tier 업그레이드를 요청하려면:
  1. Dashboard에 로그인합니다
  2. Settings → 계정로 이동합니다
  3. 사용 사례와 함께 support에 문의합니다
또는 다음 내용을 포함하여 [email protected]로 이메일을 보내세요:
  • 계정 이메일
  • 예상 요청량
  • 사용 사례 설명