Erreur 400 : que faire quand gpt-5.5 échoue

Un 400 signifie que la requête elle-même est invalide : champ manquant, type incorrect ou paramètre non pris en charge par ce modèle. Réessayer ne servira à rien ; il faut modifier le corps de la requête.

400 Bad Request signifie que le serveur refuse la requête parce que le corps est invalide. Contrairement aux 5xx, un 400 ne se résout pas en réessayant : vous obtiendrez toujours la même réponse. Les paramètres doivent d’abord être corrigés.

gpt-5.5 est fourni par OpenAI. Tout sur cette page — causes, correctifs et données mesurées — est établi à partir du comportement réel de ce modèle au niveau de la passerelle.

Sur cette passerelle, le déclencheur le plus courant est : Un champ obligatoire est absent (model ou messages). La première action recommandée : Comparez le corps de la requête au tableau des paramètres de cette page.

Causes fréquentes

  • Un champ obligatoire est absent (model ou messages)
  • Un paramètre a un type incorrect
  • Un paramètre n'est pas pris en charge par ce modèle
  • messages est mal formé ou role a une valeur invalide

Comment corriger

  • Comparez le corps de la requête au tableau des paramètres de cette page
  • Retirez les paramètres non pris en charge puis réessayez
  • Vérifiez que messages est un tableau avec des valeurs role valides
  • Partez d'une requête minimale, puis ajoutez les paramètres un par un

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Le code ci-dessous réessaie lorsque gpt-5.5 renvoie 400 : jusqu’à 5 tentatives, avec une attente croissante et un jitter aléatoire pour éviter que les appels concurrents ne réessaient simultanément. Lisez l’URL de base et la clé API depuis les variables d’environnement, ne les écrivez jamais en dur.

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 = 'gpt-5.5'


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"}]))

Données clés de ce modèle

Point de terminaison APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatible OpenAIOpenAI-compatible
FournisseurOpenAI
Contexte1.1M
CapacitésReasoning, Tools, Files, Vision
Formats d’APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formule de facturationp * 5 + cr * 0.5 + c * 30) : tier("272k_plus", p * 10 + cr * 1 + c * 45

Questions fréquentes

Quelle doit être la durée du timeout ?

Baissez d’abord la concurrence : la plupart des problèmes de débit disparaissent ensuite. Un contexte de 1.1M signifie que les longues entrées allongent nettement la latence du premier token. Partez d’une concurrence faible, observez quelques minutes, puis montez. Lissez les pics avec du traitement par lots ou une file : plus stable que d’augmenter la concurrence à la volée.

Un modèle équivalent d’un autre fournisseur corrige-t-il 400 ?

Gardez aussi un modèle de repli prêt. Un repli intégré à l’architecture est plus fiable que de corriger chaque erreur séparément. Ce modèle de OpenAI dispose de plusieurs nœuds upstream entre lesquels la passerelle peut basculer. Mettez le nom du modèle en configuration : changer d’amont ne demande alors aucune modification de code.

400 continue sur gpt-5.5 : problème de modèle ou de compte ?

Cette erreur ne dépend pas de la capacité du modèle, elle est au niveau de la passerelle. C’est généralement passager et se rétablit tout seul. Les balises de capacité de ce modèle sont Reasoning, Tools, Files, Vision. Déterminez d’abord si c’est au niveau du compte ou du modèle ; les deux demandent un traitement totalement différent.

400 est-il lié à la facturation de gpt-5.5 ?

Seule la sortie déjà produite est facturée, pas la partie échouée. La facturation suit p * 5 + cr * 0.5 + c * 30) : tier("272k_plus", p * 10 + cr * 1 + c * 45 : sans sortie, aucun débit. Avec la facturation p * 5 + cr * 0.5 + c * 30) : tier("272k_plus", p * 10 + cr * 1 + c * 45, les requêtes échouées ne sont pas comptées dans l’usage. En estimant le coût à partir de p * 5 + cr * 0.5 + c * 30) : tier("272k_plus", p * 10 + cr * 1 + c * 45, incluez aussi le budget de relances.

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Données mises à jour: 2026-10-10 15:45

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