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Potential misleading documentation on OpenAiClientAsync

Abierto
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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
kotlin
Área
api, documentation

Línea de trabajo

Empieza leyendo la documentación en openai-java-core/src/main/kotlin/com/openai/client/OpenAIClientAsync.kt alrededor de las líneas citadas. Compara su redacción sobre los límites de tasa con el comportamiento de reintento descrito en el issue e inspecciona el comportamiento relevante del cliente. Se considerará terminado cuando se confirme si la afirmación es correcta y se actualice la documentación si resulta engañosa.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

documentation question sdk

OpenAIClientAsync's documentation states:

This client performs best when you create a single instance and reuse it for all interactions
with the REST API. This is because each client holds its own connection pool and thread pools.
Reusing connections and threads reduces latency and saves memory. The client also handles rate
limiting per client. This means that creating and using multiple instances at the same time will
not respect rate limits. (emphasis mine)

Source: https://github.com/openai/openai-java/blob/main/openai-java-core/src/main/kotlin/com/openai/client/OpenAIClientAsync.kt#L30-L41

However I find no evidence on rate limits actually being used proactively as the text suggests. I can only find evidence of reactive retry, when encountering 429 errors it automatically retries with an exponential backoff. However, that is request specific, not global to the client.

Is my understanding incorrect here or is this a documentation error? Thanks in advance.

Lenguaje dominante
Kotlin
Estrellas
1.5k
Forks
264
Merge medio
13 h 31 min
PR fusionados (30 d)
89

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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