Gemini 2.5 Pro API调用时如何处理速率限制？

Question

**问题描述：** 在使用Gemini 2.5 Pro API进行高频调用时，常遇到因超出速率限制（Rate Limit）导致请求被拒绝的情况。不同API接口通常设有每分钟请求数（RPM）和每分钟令牌数（TPM）的限制，若未合理控制请求频率或处理限流响应，将影响系统稳定性和用户体验。因此，如何通过请求调度、重试机制、异步队列等方式有效应对速率限制，是开发过程中必须解决的关键问题。

Answer 1

一、问题背景与影响分析

在使用Gemini 2.5 Pro API进行高频调用时，常遇到因超出速率限制（Rate Limit）导致请求被拒绝的情况。不同API接口通常设有每分钟请求数（RPM）和每分钟令牌数（TPM）的限制。

• RPM（Requests Per Minute）：表示每分钟允许的最大请求数。
• TPM（Tokens Per Minute）：表示每分钟允许处理的最大token数量。

当系统未合理控制请求频率或未能有效处理限流响应时，将直接影响系统的稳定性与用户体验，甚至可能造成服务中断。

二、常见技术问题剖析

问题类型	具体表现	潜在原因
突发流量冲击	短时间内大量请求被拒绝	未做限流预估或突发请求未被缓冲
请求调度不当	请求分布不均，集中于某些时间段	缺乏队列机制或调度算法不合理
重试策略粗暴	重试导致雪崩效应	未考虑指数退避或并发控制

三、解决方案设计与实现

为应对上述问题，需从多个维度进行系统性优化，包括但不限于请求调度、异步队列、智能重试等。

1. 请求调度策略

通过动态调整请求发送节奏，避免同时触发多个请求。

• 使用令牌桶或漏桶算法控制请求频率。
• 根据API返回的X-RateLimit-Remaining头信息动态调整请求密度。

2. 异步任务队列

引入消息中间件（如RabbitMQ、Kafka）作为缓冲层，解耦生产者与消费者。

# 示例：使用Python + Celery 实现异步任务队列
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def call_gemini_api(prompt):
    # 调用Gemini API逻辑
    return response
    

3. 智能重试机制

采用指数退避策略，结合状态码判断是否重试。

import time
import requests

def retry_gemini_call(url, data, retries=5):
    for i in range(retries):
        response = requests.post(url, json=data)
        if response.status_code == 429:
            wait_time = 2 ** i
            print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {wait_time}s...")
            time.sleep(wait_time)
        else:
            return response.json()
    return {"error": "Max retries reached"}
    

四、整体架构流程图

graph TD
            A[客户端请求] --> B(请求调度器)
            B --> C{判断是否超限}
            C -->|是| D[加入异步队列]
            C -->|否| E[直接调用Gemini API]
            D --> F[消费队列任务]
            F --> G[调用Gemini API]
            E --> H[返回结果]
            G --> H
            H --> I[返回给客户端]