Errore 429: cosa fare quando gpt-5.5-pro fallisce

Un 429 significa che è scattato un limite di frequenza: il numero di richieste o token in una finestra temporale ha superato la quota del tuo piano.

429 Too Many Requests è una risposta di rate limiting, non un errore. La richiesta è valida, ma supera la frequenza o la concorrenza consentite dal tuo piano. Basta ritentare rispettando la finestra indicata negli header; il body non va modificato.

gpt-5.5-pro è fornito da OpenAI. Tutto in questa pagina — cause, soluzioni e dati misurati — è ricavato dal comportamento reale di questo modello al livello del gateway.

Su questo gateway, la causa più comune è: Troppe richieste simultanee. La prima azione consigliata è: Limitare la concorrenza e ritentare con backoff esponenziale.

Cause comuni

• Troppe richieste simultanee
• Quota del piano attuale esaurita
• Nuovo tentativo senza attesa

Come risolvere

• Limitare la concorrenza e ritentare con backoff esponenziale
• Passare a un piano con quota maggiore
• Mettere in cache le richieste ripetute

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando gpt-5.5-pro restituisce 429: fino a 5 tentativi, con attesa crescente e jitter casuale per evitare che le chiamate concorrenti ritentino insieme. Leggi base URL e API key dalle variabili d’ambiente, non inserirle hardcoded.

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"}]))

Dati chiave di questo modello

Domande frequenti

Altri errori su questo modello

• gpt-5.5-pro: errore timeout — cause e soluzioni
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• gpt-5.5-pro: errore 400 — cause e soluzioni

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Dati aggiornati: 2026-10-10 15:45