Errore 503: cosa fare quando glm-5.2 fallisce

Un 503 significa che il servizio è temporaneamente non disponibile, di solito per manutenzione o sovraccarico. A differenza del 429, non riguarda la tua quota: è un problema di capacità lato server.

503 Service Unavailable significa che il servizio non può gestire la richiesta ora, di solito per sovraccarico o manutenzione. La distinzione con 429 conta: 429 significa che la quota è esaurita, 503 che manca capacità server. Aumenta l’intervallo di backoff invece di cambiare key.

glm-5.2 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 modello a monte è sovraccarico. La prima azione consigliata è: Riprova più tardi con un backoff più lungo.

Cause comuni

• Il modello a monte è sovraccarico
• Il servizio è in manutenzione o in rilascio
• Il nodo della tua regione non è disponibile
• Un picco improvviso di traffico

Come risolvere

• Riprova più tardi con un backoff più lungo
• Passa a un modello equivalente meno carico
• Evita i job in batch nelle ore di punta
• Segui i nostri annunci

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando glm-5.2 restituisce 503: 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-5.2'


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

• glm-5.2: errore 429 — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore timeout — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore 500 — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore 502 — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore 504 — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore 401 — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore 403 — cause e soluzioni
• glm-5.2: errore 400 — cause e soluzioni

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Dati aggiornati: 2026-10-10 18:35