RateLimitError.OpenAIException - f"error":f"message":"Not Found(request id:20260...
🚨 错误信息
Exception litellm.RateLimitError: RateLimitError.OpenAIException - f"error":f"message":"Not Found(request id:2026011217490293643445418465881)","type":"rix_api error","param":""'code":"upstream error"l} LiteLLM Retried: 10 times
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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:
rix_api error 和 upstream error 表明错误发生在路由代理层- 错误的模型名称格式
- 不存在的模型名称
- 错误的 API 端点配置
- OpenAI兼容API配置不正确
---
解决方案
python
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:
model 参数是否正确api_base 配置正确---
️ 预防措施
1.测试API连接
在使用前先进行简单的连接测试:
python
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
在代码中添加模型验证逻辑:
python
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
推荐工具:
litellm.get_llm_provider() 函数检查模型配置litellm.set_verbose=True 查看详细请求信息