Erreur timeout : que faire quand glm-4.6 échoue

Un timeout signifie que le client a abandonné avant l'arrivée de la réponse. Les requêtes LLM en streaming y sont les plus exposées, car le modèle réfléchit avant le premier token et cette phase ne produit aucun octet.

Un timeout n’est pas un code de statut HTTP, mais une limite d’attente côté client. La requête a généralement atteint la passerelle et été transmise à l’upstream, mais le modèle n’a pas produit de résultat dans le temps imparti. Contexte long, sortie longue et appels sans streaming sont les trois déclencheurs les plus courants.

glm-4.6 est fourni par Z.AI. 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 délai d'attente du client est trop court. La première action recommandée : Portez le délai du client à 300 secondes ou plus.

Causes fréquentes

• Le délai d'attente du client est trop court
• Un prompt ou un contexte long augmente la latence du premier token
• Le modèle traite une longue tâche de raisonnement
• Gigue réseau

Comment corriger

• Portez le délai du client à 300 secondes ou plus
• Activez le streaming pour ne pas attendre toute la réponse
• Raccourcissez le contexte ou utilisez un modèle plus rapide
• Réduisez max_tokens

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Le code ci-dessous réessaie lorsque glm-4.6 renvoie timeout : 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 = 'glm-4.6'


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

Autres erreurs sur ce modèle

• glm-4.6 : erreur 429 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 500 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 502 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 503 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 504 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 401 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 403 — causes et solutions
• glm-4.6 : erreur 400 — causes et solutions

Autres modèles avec la même erreur

• gpt-5
• claude-opus-5
• gemini-2.5-pro
• deepseek-v4-pro
• grok-4.3
• llama-3.3-70b-instruct
• qvq-max
• qwq-32b
• glm-5
• MiniMax-M3
• kimi-k3
• hy3
• doubao-seed-evolving
• mimo-v2.5
• gpt-4o
• claude-opus-4-6

Retour à la page du modèle

Données mises à jour: 2026-10-10 18:30