메인 콘텐츠로 건너뛰기

​
개요

LemonData는 공정한 사용과 플랫폼 안정성을 보장하기 위해 속도 제한(rate limits)을 적용합니다. 제한 사항은 계정 등급에 따라 다릅니다.

​
속도 제한 등급

등급분당 요청 수 (Requests/min)설명
User60모든 계정의 기본 등급
Partner300통합 파트너용
VIP1,000대량 사용 유저
속도 제한은 변경될 수 있습니다. 맞춤형 제한이 필요한 경우 [email protected]로 문의해 주세요.

​
속도 제한 헤더

모든 API 응답에는 속도 제한 정보가 포함됩니다: 
X-RateLimit-Limit: 60          # Your limit per minute
X-RateLimit-Remaining: 55      # Requests remaining
X-RateLimit-Reset: 1234567890  # Unix timestamp when limit resets

​
속도 제한 초과

제한을 초과하면 429 응답을 받게 됩니다: 
{
  "error": {
    "message": "Rate limit exceeded. Please slow down.",
    "type": "rate_limit_exceeded"
  }
}
추가 헤더 포함: 
Retry-After: 60  # Seconds to wait before retrying

​
속도 제한 처리

​
지수 백오프 (Exponential Backoff)

자동 재시도를 위해 지수 백오프를 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)

​
요청 큐잉 (Request Queuing)

대량의 요청이 발생하는 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
        )

​
배치 처리 (Batch Processing)

대량 작업의 경우, 지연 시간을 두고 배치 단위로 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

​
권장 사항

속도 제한 헤더를 추적하여 선제적으로 제한 범위 내를 유지하세요.
동일한 요청에 대한 응답을 캐싱하여 API 호출 횟수를 줄이세요.
더 빠른 모델(예: gpt-4o-mini)은 더 높은 처리량을 제공합니다.
더 높은 제한이 필요한 경우 [email protected]로 문의하세요.

​
등급 업그레이드

등급 업그레이드를 요청하려면:
  1. 대시보드에 로그인합니다.
  2. Settings → Account로 이동합니다.
  3. 사용 사례와 함께 고객 지원팀에 문의하세요.
또는 다음 내용을 포함하여 [email protected]로 이메일을 보내주세요:
  • 계정 이메일
  • 예상 요청량
  • 사용 사례 설명