Error 401: qué hacer cuando falla hy3

Un 401 significa que la autenticación falló: la solicitud no lleva API Key, o la clave no es válida, ha sido eliminada o ha caducado.

401 Unauthorized significa que la solicitud no lleva credenciales válidas. El gateway no pudo identificar al llamante, así que la petición nunca llega al modelo upstream. Revisar la cabecera Authorization y el estado de la key es el único camino.

hy3 lo ofrece Tencent. Todo en esta página — causas, soluciones y datos medidos — se recopila del comportamiento real de este modelo en la capa de gateway.

En esta pasarela, el desencadenante más común es: Falta la cabecera Authorization. La primera acción recomendada es: Envía la cabecera como Authorization: Bearer seguida de tu clave.

Causas habituales

  • Falta la cabecera Authorization
  • La clave está mal escrita o tiene espacios sobrantes
  • La clave se eliminó o desactivó en la página Tokens
  • Se usó por error una clave de otra plataforma

Cómo solucionarlo

  • Envía la cabecera como Authorization: Bearer seguida de tu clave
  • Genera una clave nueva en la página Tokens
  • Comprueba que no uses una clave de otro servicio
  • Verifica la clave con una solicitud curl mínima

Reintento con retroceso exponencial

El siguiente código reintenta cuando hy3 devuelve 401: hasta 5 intentos, con espera creciente y jitter aleatorio para que las llamadas concurrentes no reintenten a la vez. Lee la URL base y la API key de variables de entorno, nunca las escribas fijas.

import os, time, random
import requests

BASE  = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")   # e.g. https://<your-gateway>/v1
KEY   = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = 'hy3'


def chat(messages, retries=5):
    """Retry with exponential backoff + jitter."""
    for i in range(retries):
        try:
            r = requests.post(
                BASE + "/chat/completions",
                headers={"Authorization": "Bearer " + KEY},
                json={"model": MODEL, "messages": messages, "stream": True},
                timeout=60,
            )
            if r.status_code == 429 or r.status_code >= 500:
                time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
                continue
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except requests.exceptions.Timeout:
            time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
    raise RuntimeError("gave up after " + str(retries) + " retries")


print(chat([{"role": "user", "content": "hello"}]))

Datos clave de este modelo

Endpoint de APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatible con OpenAIOpenAI-compatible
ProveedorTencent
Contexto256K
CapacidadesReasoning, Tools, Open Weights
Formatos de APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Fórmula de facturaciónp * 0 + cr * 0 + cc * 0 + c * 0

Preguntas frecuentes

¿Cachear resultados reduce 401?

Aquí las variables reales son la concurrencia y los timeouts, no el modelo. Baja primero la concurrencia: la mayoría de los problemas de rendimiento desaparecen. Este modelo tiene una ventana de contexto de 256K y es de Tencent. Un contexto de 256K implica que las entradas largas aumentan la latencia del primer token. Para salidas largas, sube el timeout a 60 segundos o más.

¿Cuántos reintentos son razonables?

Normalmente no hay que cambiar el código, basta con ajustar el ritmo de llamadas. Reintentar es el primer paso más eficaz. Con la tarificación p * 0 + cr * 0 + cc * 0 + c * 0, las peticiones fallidas no cuentan en el uso. Fija el límite de reintentos en 3–5 y añade jitter. Usa backoff exponencial para los errores reintentables y devuelve el error de inmediato para el resto.

¿Afecta 401 a las solicitudes ya enviadas a hy3?

Este error no depende de la capacidad del modelo, es a nivel de gateway. Las etiquetas de capacidad de este modelo son Reasoning, Tools, Open Weights. Decide primero si es a nivel de cuenta o de modelo; el tratamiento es completamente distinto.

¿Qué debería registrar cuando 401 ocurre con frecuencia?

Guarda el identificador de la petición y el cuerpo de la respuesta, si no no hay forma de localizarlo. Este modelo lo sirve Tencent, por lo que el estado del upstream depende de los anuncios del proveedor. Registra el identificador de la petición en cada fallo: ayuda más que el código de estado. Reproduce el caso primero en el entorno de pruebas con el mismo cuerpo de petición.

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Datos actualizados: 2026-10-10 12:10

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