Erro 429: o que fazer quando gpt-5.2 falha

Um 429 significa que um limite de taxa foi atingido: o número de requisições ou tokens em uma janela de tempo excedeu a cota do seu plano.

429 Too Many Requests é uma resposta de limitação de taxa, não um erro. A requisição é válida, mas excedeu a taxa ou a concorrência permitidas pelo seu plano. Basta tentar novamente respeitando a janela indicada nos headers; o corpo não precisa mudar.

gpt-5.2 é fornecido por OpenAI. Tudo nesta página — causas, correções e dados medidos — é compilado a partir do comportamento real deste modelo na camada de gateway.

Neste gateway, o gatilho mais comum é: Muitas requisições simultâneas. A primeira ação recomendada é: Limitar a concorrência e tentar novamente com espera exponencial.

Causas comuns

• Muitas requisições simultâneas
• Cota do plano atual esgotada
• Nova tentativa sem espera

Como resolver

• Limitar a concorrência e tentar novamente com espera exponencial
• Mudar para um plano com mais cota
• Armazenar em cache requisições repetidas

Nova tentativa com backoff exponencial

O código abaixo tenta novamente quando gpt-5.2 retorna 429: até 5 tentativas, com espera crescente e jitter aleatório para que chamadas concorrentes não repitam ao mesmo tempo. Leia a URL base e a API key de variáveis de ambiente, nunca as deixe fixas no código.

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"}]))

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Dados atualizados: 2026-10-11 15:15