Error 503: qué hacer cuando falla glm-5

Un 503 significa que el servicio no está disponible temporalmente, normalmente por mantenimiento o sobrecarga. A diferencia del 429, no es tu cuota: es un problema de capacidad del lado del servidor.

503 Service Unavailable significa que el servicio no puede atender la solicitud ahora, normalmente por sobrecarga o mantenimiento. La diferencia con 429 importa: 429 es que se agotó tu cuota, 503 es que falta capacidad del servidor. Aumenta el intervalo de backoff en lugar de cambiar de key.

glm-5 lo ofrece Z.AI. 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: El modelo de origen está sobrecargado. La primera acción recomendada es: Reintenta más tarde con mayor espera entre intentos.

Causas habituales

• El modelo de origen está sobrecargado
• El servicio está en mantenimiento o desplegándose
• El nodo de tu región no está disponible
• Un pico repentino de tráfico

Cómo solucionarlo

• Reintenta más tarde con mayor espera entre intentos
• Cambia a un modelo equivalente con menos carga
• Evita trabajos por lotes en horas punta
• Atento a nuestros anuncios

Reintento con retroceso exponencial

El siguiente código reintenta cuando glm-5 devuelve 503: 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 = 'glm-5'


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

Preguntas frecuentes

Otros errores de este modelo

• glm-5: error 429 — causas y soluciones
• glm-5: error timeout — causas y soluciones
• glm-5: error 500 — causas y soluciones
• glm-5: error 502 — causas y soluciones
• glm-5: error 504 — causas y soluciones
• glm-5: error 401 — causas y soluciones
• glm-5: error 403 — causas y soluciones
• glm-5: error 400 — causas y soluciones

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Datos actualizados: 2026-10-10 18:35