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Potential misleading documentation on OpenAiClientAsync

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
kotlin
Ambito
api, documentation

Direzione di ricerca

Inizia leggendo la documentazione in openai-java-core/src/main/kotlin/com/openai/client/OpenAIClientAsync.kt intorno alle righe citate. Confronta la formulazione relativa al rate limit con il comportamento di retry descritto nell'issue e analizza il comportamento pertinente del client. Il lavoro è completo quando viene confermato se l'affermazione è accurata e la documentazione viene aggiornata se è fuorviante.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Kotlin
Stelle
1.5k
Fork
264
Merge medio
13h 31m
PR unite (30g)
89

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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