Erreur 503 : que faire quand gpt-5.5-pro échoue

Un 503 signifie que le service est temporairement indisponible, généralement pour maintenance ou surcharge. Contrairement au 429, ce n'est pas votre quota : c'est un problème de capacité côté serveur.

503 Service Unavailable signifie que le service ne peut pas traiter la requête maintenant, généralement pour surcharge ou maintenance. La distinction avec 429 compte : 429 signifie que votre quota est épuisé, 503 que la capacité serveur manque. Augmentez l’intervalle de backoff plutôt que de changer de clé.

gpt-5.5-pro 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 : Le modèle amont est surchargé. La première action recommandée : Réessayez plus tard avec un délai plus long.

Causes fréquentes

• Le modèle amont est surchargé
• Le service est en maintenance ou en déploiement
• Le nœud de votre région est indisponible
• Un pic soudain de trafic

Comment corriger

• Réessayez plus tard avec un délai plus long
• Passez à un modèle équivalent moins chargé
• Évitez les traitements par lots aux heures de pointe
• Surveillez nos annonces

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Le code ci-dessous réessaie lorsque gpt-5.5-pro renvoie 503 : 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-pro'


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

Questions fréquentes

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Données mises à jour: 2026-10-10 18:35