Ошибка 500: что делать, если glm-5 не отвечает

Код 500 означает, что сервер столкнулся с непредвиденной внутренней ошибкой при обработке запроса. Обычно это не проблема формата запроса, а временный сбой на стороне сервиса или вышестоящей модели.

500 Internal Server Error — непредвиденная внутренняя ошибка сервера. Большинство 500 — кратковременные сбои узла, и повтор с экспоненциальной задержкой обычно проходит. Если ошибка повторяется, вероятно, конкретная комбинация параметров попадает в необработанный крайний случай.

glm-5 предоставляется компанией Z.AI. Всё на этой странице — причины, решения и измеренные данные — собрано по реальной работе этой модели на уровне шлюза.

В этом шлюзе самая частая причина — Временный сбой вышестоящего сервиса модели. Рекомендуемое первое действие: Повторите запрос чуть позже — большинство 500 кратковременны.

Возможные причины

  • Временный сбой вышестоящего сервиса модели
  • Запрос попал на перезапускающийся узел
  • Тело запроса вызвало необработанный крайний случай
  • Кратковременная перегрузка

Как исправить

  • Повторите запрос чуть позже — большинство 500 кратковременны
  • Попробуйте другую модель того же поставщика, чтобы понять, единичный ли это сбой
  • Упростите тело запроса (уберите редкие параметры) и повторите
  • Если ошибка постоянна, напишите нам, указав время запроса

Повтор с экспоненциальной задержкой

Ниже — пример повтора, когда glm-5 возвращает 500: до 5 попыток, ожидание растёт и добавляется случайный джиттер, чтобы параллельные запросы не повторялись одновременно. Base URL и API key читаются из переменных окружения — не хардкодьте их.

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"}]))

Ключевые данные этой модели

API-эндпоинтhttps://api.airai.cc/v1
Совместимо с OpenAIOpenAI-compatible
ПроизводительZ.AI
Контекст204.8K
ВозможностиReasoning, Tools, Open Weights
Форматы APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Формула биллингаp * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2

Частые вопросы

Каким должно быть время ожидания?

Сначала снизьте параллелизм — чаще всего проблема с пропускной способностью исчезает. Контекст 204.8K означает, что длинный ввод заметно увеличивает задержку первого токена. Для длинного вывода увеличьте таймаут до 60 секунд и более. Добавьте слой кэша, чтобы повторные запросы не шли все в модель.

Когда glm-5 возвращает 500, какие поля смотреть в теле ответа?

Сохраняйте идентификатор запроса и исходный текст ответа, иначе локализовать нечего. Модель предоставляется Z.AI, поэтому статус upstream определяется объявлениями вендора. Логируйте идентификатор запроса при каждом отказе — он полезнее кода состояния.

Использование одного ключа в нескольких сервисах повышает вероятность 500?

Вопрос главным образом в квоте, а не в неисправности модели. Помогает и повышение лимита тарифа, и снижение темпа вызовов. Тарификация: p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, поэтому без вывода нет списания. Сначала проверьте баланс и лимиты скорости в консоли, потом ищите в коде. Оценивая стоимость по p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, учитывайте и бюджет на повторы.

Будет ли списание, если glm-5 вернул 500?

Списания не будет: в استخدام идёт только реально сгенерированный вывод. Оплачивается только уже сгенерированный вывод, неудачная часть — нет. Цена ввода — около $1.00 за миллион токенов. При тарифе p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2 стоимость длинного вывода определяется в основном выходными токенами. Сначала проверьте баланс и лимиты скорости в консоли, потом ищите в коде. Оценивая стоимость по p * 1 + cr * 0.2 + cc * 0 + c * 3.2, учитывайте и бюджет на повторы.

Другие ошибки этой модели

Другие модели с той же ошибкой

Вернуться к странице модели

Данные обновлены: 2026-10-10 08:15

Техническая поддержкаОнлайн-поддержка
Наверх