错误 timeout：glm-4.5-air 调用失败怎么办

请求超时指客户端在等待响应时超过了自身设定的时限。流式输出的大模型请求最容易触发，因为首个 token 之前模型要思考，而思考阶段不产生任何字节。

timeout 不是标准 HTTP 状态码，而是客户端等待响应的时间上限。请求通常已到达网关并被转发到上游，但模型在你设定的时间内没有产出结果。长上下文、长输出、非流式调用是最常见的三类诱因。

glm-4.5-air 由 Z.AI 提供，本页的触发分析、处理建议与实测数据均基于该模型在网关层的真实运行情况整理。

在本网关，此类报错最常见的诱因是：客户端超时设置过短。建议优先处理：把客户端超时提高到 300 秒以上。

常见原因

• 客户端超时设置过短
• 提示词或上下文过长，首 token 延迟高
• 模型正在处理长推理任务
• 网络链路抖动

解决办法

• 把客户端超时提高到 300 秒以上
• 开启流式输出，避免整段等待
• 缩短上下文或改用推理更快的模型
• 调小 max_tokens

带指数退避的重试示例

下面这段在调用 glm-4.5-air 遇到 timeout 时会自动退避重试，最多 5 次，每次等待时间递增并叠加随机抖动，避免大量请求同时重试。base URL 与 API Key 请从环境变量读取，不要写死在代码里。

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-4.5-air'


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"}]))

该模型的关键数据

常见问题

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数据更新于: 2026-10-10 18:30