Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

RFC: Proactive Server-Side Cancellation via `Request-Timeout-Ms`

Ouverte
#3,277 3 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

@nightcityblade y travaille déjà.

Depuis le 1/6/2026.

  • #3351 par @nightcityblade — fermée sans fusion

Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
62/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
Calme
Stack technique
python
Domaine
api

Piste de recherche

Commencez dans _base_client.py, au niveau de _build_headers(), et suivez la manière dont les valeurs de timeout du client et de chaque requête sont représentées. La modification est terminée lorsqu’un timeout d’horloge murale sous la forme d’un float simple produit Request-Timeout-Ms, que les valeurs httpx.Timeout ne le produisent pas et qu’un en-tête personnalisé existant est conservé ; ajoutez ou mettez à jour des tests ciblés pour ces cas si l’emplacement de test correspondant est identifié dans les tests environnants.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Confirm this is a feature request for the Python library and not the underlying OpenAI API.
  • This is a feature request for the Python library
Describe the feature or improvement you're requesting

Hey, I'm writing on behalf on Baseten,

When a client times out, the server has no idea, and chaining the cancellation in services, e.g. http1 has canvats. It keeps doing expensive work (inference, token generation) that nobody will ever receive. The only signal today is a TCP disconnect — reactive, not proactive. In theory/future, this could also be adopted to e.g. issue a timeout on server side if work is unrealistic to be completed within that time.

Proposal

Send a Request-Timeout-Ms header on every request so nginx, Go contexts, and load balancers can cancel in-flight work proactively when the deadline elapses — no client disconnect needed, or cancellation chain can work proactivley. Internal services can also convert this into Request-Deadline-Ms a ms since unix epoch time, which allows server side verification in distributed systems.

Why not just use x-stainless-read-timeout?

timeout.read is a per-chunk silence threshold, not a wall-clock budget. It resets on every received chunk, so it's the wrong value to drive server-side cancellation — a healthy long running stream would get killed incorrectly.

What's a valid value?
Only a plain float timeout (e.g. OpenAI(timeout=20.0)) is a true wall-clock budget for e2e time. httpx.Timeout objects have no equivalent field. We should not send the header for those — worse than no header, as we could cancel the work on server side for this..

Proposed Implementation

# _build_headers(), _base_client.py
if "request-timeout-ms" not in lower_custom_headers:
    timeout = self.timeout if isinstance(options.timeout, NotGiven) else options.timeout
    if not isinstance(timeout, Timeout) and timeout is not None:
        headers["request-timeout-ms"] = str(int(timeout * 1000))

Prior Art

  • gRPC: grpc-timeout propagates deadlines e2e across all services — the canonical example of this pattern. Middleware can decreatse that
  • Envoy: x-envoy-upstream-rq-timeout-ms — exact same semantics, widely adopted in service meshes. Unfortunately not very cross-vendor agnostic.
  • Google Maps/Cloud API: X-Server-Timeout used for deadline propagation - unfortunately in seconds, not milliseconds.
  • Stainless SDKs: Already send x-stainless-read-timeout for observability — this builds on that foundation with correct cancellation semantics.

It would be great to have a vendor agnostic name, that could be adopted from a range of LLM projects. The stainless OpenAI API is IMO the best proxy. I think having a header we can rely on would help us save a ton of compute - i believe. Please don't make the header contain openai or stainless.

Additional context
Langage dominant
Python
Étoiles
31.8k
Forks
8k
Merge moyen
22 h 23 min
PR mergées (30 j)
148

Préparer son environnement

Ouvrir dans Codespaces

Lance le conteneur de développement du projet dans votre navigateur, avec votre propre compte GitHub.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de openai/openai-python

Toutes les issues de openai/openai-python

Issues similaires

Plus d'issues Python

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.