429 Too Many Requests：请求太频繁怎么解决

30 秒结论

429 是限速，不是你的 Key 有问题。 直连官方时它代表“你请求太快”；走中转站时，多数情况是中转站那个分组的并发上限到了，跟你无关。

判断方法：等 60 秒再发一次同样的请求。好了就是限速，没好才需要往下查。

报错原文对照

不同厂商的 429 长得不一样，但都是同一件事：

// OpenAI
Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4o in organization org-xxx on requests per min (RPM): Limit 500, Used 500.', 'type': 'requests', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}

// Anthropic
{"type":"error","error":{"type":"rate_limit_error","message":"Number of request tokens has exceeded your per-minute rate limit"}}

// 中转站常见（new-api / one-api 系）
当前分组上游负载已饱和，请稍后再试

原因排序（按发生概率）

概率	原因	怎么确认
62%	客户端并发太高 / 没有退避重试	看代码里是不是 for 循环直接打
28%	中转站分组并发上限到了	换一个分组或渠道，能好就是它
10%	上游模型商整体过载	换不同厂商的模型也不行 → 上游

修法

场景 A：你在直连官方

1. 加指数退避重试。不要立刻重试，第一次等 1 秒，之后 2、4、8 秒。
2. 把并发降到 1-3，逐步加。
3. 查一下你的 RPM / TPM 配额，是不是真的打满了。

import time, random

def with_retry(fn, max_attempts=5):
    for i in range(max_attempts):
        try:
            return fn()
        except Exception as e:
            if "429" not in str(e) or i == max_attempts - 1:
                raise
            wait = min(2 ** i, 30) + random.random()
            time.sleep(wait)

场景 B：你用中转站

1. 换分组：很多中转站同一个模型有多个分组，价格不同、限流也不同。
2. 换站点：我们的中转站实测里有各家 429 的实际发生率。
3. 如果只有某个模型 429，说明是这个模型的渠道限流，不是你的问题。

责任判定表

现象	责任方
换任意站点、任意模型都 429	你的客户端（并发/无退避）
只有某一家站 429	那家站的限流
只有某个模型 429，换模型就好	该模型的渠道容量
全网都在 429（同一时段）	上游模型商

什么时候该换

连续三天、每天多次 429，而且换分组也没用 → 这家站的容量就是不够，换。

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本文的判定规则已内置到报错诊断器，可以直接贴报错原文测。