Errore timeout: cosa fare quando gemini-3.1-pro-preview-customtools fallisce

Un timeout significa che il client ha rinunciato prima dell'arrivo della risposta. Le richieste LLM in streaming sono le più colpite, perché il modello pensa prima del primo token e quella fase non produce alcun byte.

Un timeout non è un codice di stato HTTP, ma un limite di attesa lato client. La richiesta di solito ha raggiunto il gateway ed è stata inoltrata all’upstream, ma il modello non ha prodotto un risultato entro il tempo impostato. Contesto lungo, output lungo e chiamate senza streaming sono i tre fattori più comuni.

gemini-3.1-pro-preview-customtools è fornito da Google. 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 timeout del client è impostato troppo basso. La prima azione consigliata è: Porta il timeout del client a 300 secondi o più.

Cause comuni

  • Il timeout del client è impostato troppo basso
  • Un prompt o contesto lungo alza la latenza del primo token
  • Il modello sta svolgendo un lungo compito di ragionamento
  • Jitter di rete

Come risolvere

  • Porta il timeout del client a 300 secondi o più
  • Attiva lo streaming per non attendere l'intera risposta
  • Accorcia il contesto o usa un modello più rapido
  • Riduci max_tokens

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando gemini-3.1-pro-preview-customtools restituisce timeout: 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 = 'gemini-3.1-pro-preview-customtools'


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
FornitoreGoogle
Contesto1M
FunzionalitàReasoning, Tools, Files, Vision, Audio
Formati APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formula di fatturazionep * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18

Domande frequenti

timeout è legato a come viene fatturato gemini-3.1-pro-preview-customtools?

Nessun addebito: conta solo l’output effettivamente generato. Il prezzo di input è circa $2.00 per milione di token. Controlla prima saldo e limiti di velocità nella console, poi il codice. Stimando il costo da p * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18, includi anche il budget per i ritenti.

Come pianificare i job batch quando gemini-3.1-pro-preview-customtools restituisce timeout?

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. Questo modello ha una finestra di contesto di 1M ed è di Google. Parti da una concorrenza bassa, osserva per qualche minuto, poi aumenta. Aggiungi un livello di cache, così le richieste ripetute non arrivano tutte al modello.

timeout influenza le richieste già inviate a gemini-3.1-pro-preview-customtools?

Questo errore non dipende dalle capacità del modello, è a livello di gateway. I tag di capacità di questo modello sono Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio. Se l’errore continua per diversi minuti, contatta il supporto della piattaforma per confermare lo stato upstream. Stabilisci prima se è a livello di account o di modello: i due casi si gestiscono in modo completamente diverso.

Come prevenire timeout su gemini-3.1-pro-preview-customtools in anticipo?

Tieni pronto anche un modello di riserva. Un fallback a livello di architettura è più affidabile che correggere ogni errore uno per uno. Questo modello di Google ha più nodi upstream tra cui il gateway può commutare. Tieni pronto un modello di riserva più leggero, così il flusso principale non si interrompe. Metti il nome del modello in configurazione, così cambiare upstream non richiede modifiche al codice.

Altri errori su questo modello

Altri modelli con lo stesso errore

Torna alla pagina del modello

Dati aggiornati: 2026-10-10 08:15

Supporto tecnicoAssistenza online
Torna in alto