Erro timeout: o que fazer quando glm-5 falha

Um timeout significa que o cliente desistiu antes de a resposta chegar. Requisições em streaming para LLMs são as mais afetadas, porque o modelo pensa antes do primeiro token e essa fase não produz nenhum byte.

Timeout não é um código de status HTTP, e sim um limite de espera do cliente. A requisição normalmente chegou ao gateway e foi encaminhada ao upstream, mas o modelo não gerou resultado dentro do tempo que você definiu. Contexto longo, saída longa e chamadas sem streaming são os três gatilhos mais comuns.

glm-5 é fornecido por Z.AI. 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: O timeout do cliente está baixo demais. A primeira ação recomendada é: Aumente o timeout do cliente para 300 segundos ou mais.

Causas comuns

  • O timeout do cliente está baixo demais
  • Um prompt ou contexto longo eleva a latência do primeiro token
  • O modelo está processando uma tarefa longa de raciocínio
  • Oscilação de rede

Como resolver

  • Aumente o timeout do cliente para 300 segundos ou mais
  • Ative o streaming para não esperar a resposta inteira
  • Encurte o contexto ou use um modelo mais rápido
  • Reduza max_tokens

Nova tentativa com backoff exponencial

O código abaixo tenta novamente quando glm-5 retorna timeout: 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 = '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"}]))

Dados-chave deste modelo

Endpoint da APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatível com OpenAIOpenAI-compatible
FornecedorZ.AI
Contexto204.8K
RecursosReasoning, Tools, Open Weights
Formatos de APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Fórmula de cobrançap * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2

Perguntas frequentes

Como usar o header Retry-After da resposta?

Tentar novamente é o primeiro passo mais eficaz. Com a cobrança p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, requisições falhas não entram no uso. Use backoff exponencial para erros retentáveis e retorne o erro na hora para os demais.

Cachear resultados reduz timeout?

Aqui as variáveis reais são concorrência e timeouts, não o modelo. Um contexto de 204.8K significa que entradas longas aumentam a latência do primeiro token. Suavize os picos com lotes ou uma fila — mais estável que aumentar a concorrência em tempo real.

timeout afeta requisições já enviadas para glm-5?

Esse erro não depende da capacidade do modelo, é em nível de gateway. Geralmente é algo momentâneo e se recupera sozinho. As tags de capacidade deste modelo são Reasoning, Tools, Open Weights. Decida primeiro se é nível de conta ou de modelo; os dois exigem tratamento bem diferente.

timeout em glm-5 está relacionado à cota da minha conta?

É sobretudo questão de cota, não uma falha do modelo. Tanto elevar o limite do plano quanto reduzir a frequência de chamadas ajuda. Com cobrança p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, o custo de saídas longas vem principalmente dos tokens de saída. Confira primeiro saldo e limites de taxa no console, depois o código. Ao estimar o custo a partir de p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, inclua também o orçamento de retentativas.

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Dados atualizados: 2026-10-10 15:55

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