エラー 502:gpt-5.2 の呼び出しに失敗したときの対処

502 は、ゲートウェイが上流モデルサービスから不正な応答を受け取ったことを意味します。リクエストはゲートウェイに到達しましたが、上流への転送に失敗しました。

502 Bad Gateway は、ゲートウェイが upstream のモデルサービスから無効な応答を受け取ったことを意味します。リクエストはゲートウェイまで到達しており、失敗はゲートウェイから upstream への区間で発生しています。通常は upstream ノードの再起動や接続切断が原因です。

gpt-5.2 は OpenAI が提供しており、このページの誘因分析・対処法・実測データはすべてゲートウェイ層におけるこのモデルの実際の稼働実績に基づいています。

このゲートウェイで最も多い诱因は「上流モデルサービスが利用不可、または不正な応答を返した」です。まず取り組むべき対処は「まず一度再試行する(502 は多くが一時的)」です。

主な原因

  • 上流モデルサービスが利用不可、または不正な応答を返した
  • 上流ノードが再起動中
  • ゲートウェイと上流の接続が切断された
  • モデルが一時的に停止された

対処方法

  • まず一度再試行する(502 は多くが一時的)
  • 他ベンダーの同等モデルに切り替える
  • 特定のモデルだけ 502 が続く場合は、その上流に異常がある
  • 時間をおいて再試行するか、お問い合わせください

指数バックオフによるリトライ例

以下のコードは、gpt-5.2 が 502 を返したときに最大 5 回まで再試行します。待機時間は指数的に増加し、ランダムなジッタを加えることで同時再試行を防ぎます。base URL と API キーは環境変数から読み取り、コードに直接書かないでください。

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-5.2'


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"}]))

このモデルの主要データ

API エンドポイントhttps://api.airai.cc/v1
OpenAI 互換OpenAI-compatible
提供元OpenAI
コンテキスト400K
対応機能Reasoning, Tools, Files, Vision
API形式openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
課金計算式p * 1.75 + cr * 0.175 + c * 14

よくある質問

ストリーミングに変更すると 502 は減りますか?

リクエストパラメータの変更が必要で、再試行だけでは解決しません。クライアント側の設定問題であり、サーバー側の変更は不要です。コンテキスト 400K が 1 リクエストあたりの最大入力を決め、超えた分はそのまま拒否されます。パラメータ起因のエラーはすぐ失敗させ、再試行を無駄にしないでください。

より小さいモデルに変えると 502 は減りますか?

あわせて予備のモデルも用意しておくことをおすすめします。アーキテクチャ側にフォールバックを用意する方が、エラーを一つずつ直すより確実です。OpenAI のこのモデルには、ゲートウェイが切り替えられる upstream ノードが複数あります。モデル名は設定項目にしておくと、upstream を切り替えてもコード変更が不要です。

再試行するとリクエストが二重に実行されますか?

再試行が最も効果的な最初の一歩です。課金方式が p * 1.75 + cr * 0.175 + c * 14 の場合、失敗したリクエストは利用量に含まれません。再試行の上限は 3〜5 回に設定し、ジッターを加えてください。再試行可能なエラーには指数バックオフを使い、それ以外は即座にエラーを返してください。

結果をキャッシュすると 502 は減りますか?

ここで本当の変数は並列数とタイムアウトであり、モデル自体ではありません。まず並列数を下げてください。スループットの問題の多くはそれで解消します。コンテキスト 400K では、長い入力が初回トークンまでの遅延を大きくします。キャッシュ層を挟むと、同じリクエストが毎回モデルに届かずに済みます。ピークはバッチ処理やキューでならす方が、その場で並列数を上げるより安定します。

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データ更新: 2026-10-10 18:35

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