Erreur 400 : que faire quand hy3 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.

hy3 est fourni par Tencent. 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 hy3 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 = '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"}]))

Données clés de ce modèle

Point de terminaison APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatible OpenAIOpenAI-compatible
FournisseurTencent
Contexte256K
CapacitésReasoning, Tools, Open Weights
Formats d’APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formule de facturationp * 0 + cr * 0 + cc * 0 + c * 0

Questions fréquentes

La préproduction va bien mais la production renvoie 400 : pourquoi ?

Regroupez les erreurs par heure et par nœud ; la tendance est généralement évidente. Conservez l’identifiant de requête et le corps brut de la réponse, sinon rien ne peut être retracé. Ce modèle est servi par Tencent, l’état en amont dépend donc des annonces du fournisseur. Enregistrez l’identifiant de requête à chaque échec : c’est plus utile que le code d’état. Reproduisez d’abord le cas en préproduction avec le même corps de requête.

400 affecte-t-il d’autres modèles du même compte ?

C’est généralement passager et se rétablit tout seul. Les balises de capacité de ce modèle sont Reasoning, Tools, Open Weights. Si l’erreur persiste plusieurs minutes, contactez le support de la plateforme pour confirmer l’état en amont.

Passer à un modèle plus petit réduit-il 400 ?

Gardez aussi un modèle de repli prêt. Ce modèle de Tencent dispose de plusieurs nœuds upstream entre lesquels la passerelle peut basculer. Gardez un modèle de repli plus léger, le flux principal ne sera jamais interrompu. Mettez le nom du modèle en configuration : changer d’amont ne demande alors aucune modification de code.

Le traitement asynchrone ou par lots évite-t-il 400 ?

Baissez d’abord la concurrence : la plupart des problèmes de débit disparaissent ensuite. Un contexte de 256K signifie que les longues entrées allongent nettement la latence du premier token. Pour les longues sorties, portez le délai d’attente à 60 secondes ou plus. Partez d’une concurrence faible, observez quelques minutes, puis montez.

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Données mises à jour: 2026-10-10 15:40

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