Errore 502: cosa fare quando glm-5 fallisce

Un 502 significa che il gateway ha ricevuto una risposta non valida dal servizio modello a monte: la richiesta ha raggiunto il gateway, ma il salto verso monte è fallito.

502 Bad Gateway significa che il gateway ha ricevuto una risposta non valida dal servizio upstream del modello. La richiesta ha raggiunto il gateway; l’errore è avvenuto nel salto verso l’upstream, di solito per il riavvio di un nodo o una connessione interrotta.

glm-5 è fornito da Z.AI. 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: Il servizio modello a monte è indisponibile o ha risposto in modo malformato. La prima azione consigliata è: Riprova una volta: i 502 sono di solito temporanei.

Cause comuni

  • Il servizio modello a monte è indisponibile o ha risposto in modo malformato
  • Un nodo a monte si sta riavviando
  • La connessione tra gateway e monte è stata interrotta
  • Il modello è stato temporaneamente disattivato

Come risolvere

  • Riprova una volta: i 502 sono di solito temporanei
  • Passa a un modello equivalente di un altro fornitore
  • Se solo un modello dà 502, il suo monte è in difficoltà
  • Riprova più tardi o contattaci

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando glm-5 restituisce 502: 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 = 'glm-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"}]))

Dati chiave di questo modello

Endpoint APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatibile con OpenAIOpenAI-compatible
FornitoreZ.AI
Contesto204.8K
FunzionalitàReasoning, Tools, Open Weights
Formati APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formula di fatturazionep * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2

Domande frequenti

502 su glm-5 dipende dalla regione o dal nodo?

Raggruppa gli errori per orario e per nodo; lo schema di solito è evidente. Se accade solo in produzione, di solito è una differenza di ambiente, non il modello. Questo modello è servito da Z.AI, quindi lo stato upstream segue gli annunci del fornitore. Riproduci il caso prima in ambiente di test con lo stesso corpo della richiesta.

Quando glm-5 restituisce 502, è più probabile il gateway o l’upstream?

Questo errore non dipende dalle capacità del modello, è a livello di gateway. I tag di capacità di questo modello sono Reasoning, Tools, Open Weights. Se l’errore continua per diversi minuti, contatta il supporto della piattaforma per confermare lo stato upstream.

Quanti tentativi di retry sono ragionevoli?

Riprovare è il primo passo più efficace. Con la fatturazione p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, le richieste fallite non rientrano nel consumo. Imposta il limite di ritenti a 3–5 e aggiungi del jitter. Usa il backoff esponenziale per gli errori ritentabili e restituisci subito l’errore per gli altri.

Quanta concorrenza è sicura?

Qui le vere variabili sono la concorrenza e i timeout, non il modello. Abbassa prima la concorrenza: la maggior parte dei problemi di throughput scompare. Un contesto di 204.8K significa che input lunghi aumentano la latenza del primo token. Parti da una concorrenza bassa, osserva per qualche minuto, poi aumenta.

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Dati aggiornati: 2026-10-10 12:10

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