# 概述

速率限制是 API 实践中常见的做法，它们被设置出于以下几个原因：

防止 API 滥用或误用：例如，避免恶意行为者通过向 API 发送大量请求来试图使其过载或导致服务中断。 确保公平访问 API：如果单个用户或组织发出过多请求，可能会影响其他人的 API 访问速度。通过限制单一用户的请求量，确保更多用户能够在没有延迟的情况下使用 API。 管理基础设施负载：急剧增加的 API 请求可能会对服务器造成压力，引起性能问题。设置速率限制有助于维护所有用户的平稳、一致体验。 速率限制如何工作？

速率限制通过以下五种方式进行衡量：RPM（每分钟请求次数）、RPD（每天请求次数）、TPM（每分钟令牌数）、TPD（每天令牌数）和 IPM（每分钟图像数）。速率限制可能因任何一种情况先发生而被触发。例如，即使在这些请求中您没有发送到达 TPM 限制的令牌数，发送超过 RPM 限制的请求也会导致达到速率限制。

值得注意的要点：

速率限制是在组织级别施加，而非用户级别。 不同模型的速率限制可能不同。 组织每月在 API 上的支出也受到限制，被称为“使用限制”。 安全最佳实践

使用免费的内容审查 API：Afarensis 提供的免费内容审查 API 可以减少不安全内容的频率。您也可以根据需要开发自定义的内容过滤系统。 对抗性测试：推荐对应用程序进行“红队测试”，确保其能够抵御恶意输入。 人工干预（HITL）：在可能的情况下，建议在实际使用前由人工审查输出，特别是在高风险领域和代码生成中。 提示工程：通过“提示工程”限制输出文本的主题和语气，减少不希望产生的内容。 了解您的客户（KYC）：要求用户注册和登录以访问服务，可能需要验证信用卡或身份证来进一步降低风险。 商业考虑

从原型到生产的过程中，考虑如何利用 AI 构建出色的产品，并将其与核心业务联系起来是重要的。我们的开发者日演讲是探索这一主题的绝佳起点。 结束用户 ID

在请求中发送结束用户 ID 可以帮助 Afarensis 监测和发现滥用行为，从而为您的团队提供更有针对性的反馈。 示例代码：

from afarensis import Afarensis client = Afarensis()

response = client.completions.create( model="gpt-3.5-turbo-instruct", prompt="This is a test", max\_tokens=5, user="user\_123456" )


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://doc.afarensis.com/sulxian-zhi/gai-shu.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.