RateLimitError.OpenAIException - f"error":f"message":"Not Found(request id:20260...

错误翻译

原文：Exception litellm.RateLimitError: RateLimitError.OpenAIException - f"error":f"message":"Not Found(request id:2026011217490293643445418665881)","type":"rix_api error","param":""'code":"upstream error"l} LiteLLM Retried: 10 times
译文：litellm.RateLimitError异常：RateLimitError.OpenAIException - 错误消息："未找到（请求ID:2026011217490293643445418665881）"，错误类型："rix_api错误"，参数：""，代码："上游错误"，LiteLLM已重试：10次

原因分析

这个错误根本上是 API端点配置错误或模型名称无效 导致的。

具体原因分析：

解决方案

# 检查您的模型名称和配置
# 原始可能有问题的代码：
# response = litellm.completion(
#     model="错误的模型名称",  # 问题可能在这里
#     messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
# )

# 修复后的代码示例：
import litellm

# 正确配置模型名称（示例，根据您的实际情况调整）
response = litellm.completion(
    model="gpt-3.5-turbo",  # 确保模型名称正确
    # 或者如果是自定义端点：
    # model="openai/custom-model-name",
    # api_base="https://your-custom-endpoint.com/v1",  # 添加正确的API基础URL
    
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=100
)

# 检查环境变量配置
# 确保设置了正确的API密钥：
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"

# 如果是自定义端点，检查配置：
# print(litellm.get_llm_provider(model="your-model-name"))

修复步骤：

️ 预防措施

1.测试API连接

import litellm
try:
    # 使用最基础的模型进行测试
    test_response = litellm.completion(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": "test"}],
        max_tokens=1
    )
    print("✅ API连接正常")
except Exception as e:
    print(f"❌ 连接失败: {e}")

2.列表验证

def validate_model(model_name):
    """验证模型名称是否有效"""
    supported_models = litellm.model_list  # 获取支持的模型列表
    if model_name not in supported_models:
        print(f"⚠️  模型 '{model_name}' 不在支持列表中")
        print(f"可用模型: {supported_models[:5]}...")  # 显示前5个
        return False
    return True

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