Ошибка timeout: что делать, если glm-5.3 не отвечает

Тайм-аут означает, что клиент сдался до прихода ответа. Чаще всего это происходит с потоковыми запросами к LLM: перед первым токеном модель думает, а на этапе размышления не выдаётся ни одного байта.

Timeout — это не HTTP-статус, а предел ожидания на стороне клиента. Запрос обычно дошёл до шлюза и был передан upstream, но модель не выдала результат за отведённое время. Длинный контекст, длинный вывод и вызовы без streaming — три самые частые причины.

glm-5.3 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 — Слишком маленький тайм-аут на клиенте. Рекомендуемое первое действие: Увеличьте тайм-аут клиента до 300 секунд и больше.

Возможные причины

• Слишком маленький тайм-аут на клиенте
• Длинный промпт или контекст повышает задержку первого токена
• Модель выполняет длинную задачу рассуждения
• Сетевые колебания

Как исправить

• Увеличьте тайм-аут клиента до 300 секунд и больше
• Включите потоковый вывод, чтобы не ждать весь ответ
• Сократите контекст или возьмите более быструю модель
• Уменьшите max_tokens

Повтор с экспоненциальной задержкой

Ниже — пример повтора, когда glm-5.3 возвращает timeout: 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-5.3'


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

Частые вопросы

Другие ошибки этой модели

• glm-5.3: ошибка 429 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 500 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 502 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 503 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 504 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 401 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 403 — причины и решение
• glm-5.3: ошибка 400 — причины и решение

Другие модели с той же ошибкой

• gpt-5
• claude-opus-5
• gemini-2.5-pro
• deepseek-v4-pro
• grok-4.3
• llama-3.3-70b-instruct
• qvq-max
• qwq-32b
• glm-5
• MiniMax-M3
• kimi-k3
• hy3
• doubao-seed-evolving
• mimo-v2.5
• gpt-4o
• claude-opus-4-6

Вернуться к странице модели

Данные обновлены: 2026-10-10 15:55