交通标识牌制作_

本文主要阐述了在组织 org-1PWnlZOvsJ15lT9Tz5lpVdQP 中，使用默认的 GPT-3.5 turbo 模型出现了“tokens per min”访问频率超限的问题。限制为每分钟 90000 个 token，而当前的访问频率为 88408 个 token。如果您继续遇到问题，请通过 help.openai.com 联系我们的帮助中心。

一、GPT-3.5 turbo 模型

首先，需要了解 GPT-3.5 turbo 模型是什么。GPT-3 模型是 TensorFlow 上的一种自然语言处理 (NLP) 模型，由 OpenAI 开发。它是目前最先进和最受欢迎的 NLP 模型之一。而 GPT-3.5 turbo 则是 GPT-3 模型的改进版本，它比原模型更快、更准确、更可靠。这种模型可以用于自动摘要、文本分类、对话系统等多个领域。

当然，使用 GPT-3.5 turbo 模型需要注意在访问 API 时的限制，以避免发生“tokens per min”访问频率超限的情况。

二、“tokens per min”超限的原因

限制每分钟访问的 token 数是为了限制 API 的使用。这个限制是必要的，因为过多的访问频率会导致 API 服务质量下降，甚至会导致系统崩溃。在本例中，当访问频率达到 90000 个 token 每分钟时，系统会停止响应 API 请求，从而导致“tokens per min”访问频率超限。

有时候，“tokens per min”超限的原因并非是因为代码或算法的错误，而是由于输入数据或代码的质量不佳。这种情况下，需要进一步验证输入数据的质量和代码的逻辑是否正确。

三、解决“tokens per min”超限的方法

当您发现“tokens per min”访问频率超限时，可以采取以下措施：

1. 检查输入数据和代码逻辑是否正确。

2. 调整您的代码，尽可能减少访问 API 的次数。

3. 尝试使用更快、更有效的算法和模型。

4. 如果您需要更高的访问频率限制，请联系 API 服务提供商。他们可能会为您提供更高限制的访问权限。

采取上述措施，通常可以有效解决“tokens per min”超限的问题。

在使用 GPT-3.5 turbo 模型时，需要注意访问 API 时的限制，以避免发生“tokens per min”访问频率超限的情况。如果出现超限的情况，需要检查输入数据和代码逻辑是否正确，尽量减少访问 API 的次数，或者联系 API 服务提供商获取更高限制的访问权限。

介绍完“交通标识牌制作”后，下面为UCI广州vi设计公司案例：

交通标识牌制作配图为UCI 广州vi设计公司案例

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