要解决%ignore_a_1% api限流问题，可通过以下方法控制请求频率：1. 了解默认限速规则，包括每分钟请求数（rpm）和每分钟令牌数（tpm），免费用户限制较低，付费用户更高；2. 在代码中添加延迟控制，如使用time.sleep()方法在请求间加入间隔；3. 利用重试机制应对临时限流，采用指数退避算法逐步增加等待时间，并设置最大重试次数；4. 联系google申请提升配额，适合企业或高频使用场景，通过google cloud控制台提交申请并等待审核。
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Gemini API 的请求限速设置和调用频率控制，主要是为了防止短时间内大量请求导致服务不稳定或者被系统自动拦截。如果你在使用 Gemini API 时遇到限流问题，或者想提前做好流量管理，下面这些方法可以帮你更好地控制请求节奏。
1. 理解 Gemini API 的默认限速规则
Google 对 Gemini API 的调用通常会设定每分钟请求数（RPM）和每分钟令牌数（TPM）的限制。这些限制根据你使用的 API 类型（比如生成文本、嵌入等）和账户类型（免费或付费）而有所不同。
常见限制示例：免费用户：每分钟最多几十次请求，生成内容长度也有上限。付费用户：限制更高，但仍有限制以防突发流量冲击服务端。
你可以通过 Google Cloud 控制台查看具体的配额限制，也可以在 API 文档中找到相关说明。
2. 在代码中主动添加延迟控制
即使你没有达到官方限制，也建议在程序中加入合理的延迟，避免短时间发送太多请求。
推荐做法：使用 time.sleep() 方法，在两次请求之间留出一定间隔。比如每秒请求不超过 5 次，可以在每次请求后 sleep 0.2 秒。如果是批量处理数据，可以按批次加长等待时间。
import timefor prompt in prompts: response = model.generate_content(prompt) time.sleep(0.2) # 控制请求频率，防止触发限流机制
这样做不仅能避免被限流，还能让 API 更稳定地返回结果。
3. 利用重试机制应对临时限流
有时候即使你控制了频率，也可能因为服务器瞬时负载高而收到“rate limit exceeded”的错误。这时候可以加入一个简单的重试逻辑：
重试策略建议：遇到限流错误时，自动等待几秒再重新发起请求。可以配合指数退避算法，逐步增加等待时间。设置最大重试次数，避免无限循环。
import timemax_retries = 3retry_delay = 1for i in range(max_retries): try: response = model.generate_content(prompt) break except Exception as e: if "rate limit" in str(e).lower(): time.sleep(retry_delay * (2 ** i)) # 指数退避 else: raise
这种方式可以在不中断流程的前提下，提高请求成功率。
4. 联系 Google 提升配额（适合企业/高频场景）
如果你的应用确实需要更高的请求频率，可以尝试向 Google 提交申请，提升你的项目配额。
操作步骤：登录 Google Cloud 控制台。进入“API 和服务” → “配额”页面。找到 Gemini API 相关的配额项，点击“编辑配额”。填写申请表单，说明你需要更高限额的原因。
这个过程可能需要几天审核时间，适合已经上线、有稳定需求的应用。
总的来说，控制 Gemini API 请求频率的核心思路就是：了解限制 + 主动控制 + 合理重试 + 必要时申请扩容。实际操作中，加点小延迟往往就能解决问题，不需要太复杂的配置。基本上就这些。
以上就是GeminiAPI如何设置请求限速 Gemini调用频率控制方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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