📄 中文摘要
速率限制是生产环境中 LLM 应用失败的主要原因。OpenAI 在 Tier 2 上实施每分钟 10,000 次请求的限制，而 Anthropic 在免费层上限制为每分钟 50 次请求。如果没有适当的处理，单次流量激增可能导致级联的 429 错误、用户流程中断以及运维人员疲劳。为了解决这一问题，提供了九种经过验证的策略，以消除速率限制带来的影响，确保 LLM 应用的稳定性和可靠性。
应对生产环境中 LLM 应用的速率限制
出处: Tackling Rate Limits in Production LLM Applications
发布: 2026年2月26日
📄 English Summary
Tackling Rate Limits in Production LLM Applications
Rate limits are the primary cause of failures in production LLM applications. OpenAI enforces a limit of 10,000 requests per minute on Tier 2, while Anthropic caps it at 50 requests per minute on the free tier. Without proper handling, a single traffic spike can trigger cascading 429 errors, broken user flows, and operator fatigue. To address this issue, nine battle-tested strategies are provided to eliminate the impact of rate limits, ensuring the stability and reliability of LLM applications.