KI-API-Rate-Limiting: Wie es funktioniert und wie man damit umgeht

Jede KI-API hat Rate Limits. Diese während der Entwicklung zu erreichen ist lästig. In der Produktion führen sie zu Fehlern für Ihre Nutzer. Zu verstehen, wie Rate Limits bei verschiedenen Anbietern funktionieren und eine passende Retry-Logik zu implementieren, ist der Unterschied zwischen einer Demo und einer produktiven Anwendung.

Wie jeder Anbieter Sie limitiert

OpenAI

OpenAI verwendet gestaffelte Rate Limits basierend auf der Nutzungshistorie und dem Zahlungslevel Ihres Kontos.

Stufe	RPM (Anfragen/Min)	TPM (Tokens/Min)	Wie man sie erreicht
Free	3	40.000	Neues Konto
Tier 1	500	200.000	$5 bezahlt
Tier 2	5.000	2.000.000	$50 bezahlt
Tier 3	5.000	10.000.000	$100 bezahlt
Tier 4	10.000	50.000.000	$250 bezahlt
Tier 5	10.000	300.000.000	$1.000 bezahlt

Limits gelten pro Modell. Die Nutzung von GPT-4.1 verbraucht nicht Ihr Kontingent für GPT-4.1-mini.

Anthropic

Anthropic verwendet ein ähnliches Stufensystem mit Limits für RPM und TPM. Außerdem gibt es auf niedrigeren Stufen ein tägliches Token-Limit.

Google (Gemini)

Google AI Studio hat pro Modell Limits. Die kostenlose Stufe ist bei täglichen Anfragen großzügig, aber bei Anfragen pro Minute streng (15 RPM für Gemini 2.5 Free Tier).

Aggregator-Plattformen

Aggregator-Plattformen wie LemonData und OpenRouter legen eine eigene Rate-Limiting-Schicht über die Limits der Anbieter. LemonData verwendet rollenbasierte Limits:

Rolle	RPM
User	1.000
Partner	3.000
VIP	10.000

Der Vorteil: Aggregator-Limits sind meist höher als die Free-Tiers einzelner Anbieter, und Multi-Channel-Routing bedeutet, dass bei Rate-Limiting eines Upstream-Kanals die Anfrage über einen anderen Kanal geleitet wird.

Rate Limit Header auslesen

Alle großen Anbieter geben Rate-Limit-Informationen in den Antwort-Headern zurück:

x-ratelimit-limit-requests: 500
x-ratelimit-remaining-requests: 499
x-ratelimit-reset-requests: 60s
x-ratelimit-limit-tokens: 200000
x-ratelimit-remaining-tokens: 199500

Nutzen Sie diese Header proaktiv. Warten Sie nicht auf einen 429-Fehler, um langsamer zu werden.

Retry-Logik aufbauen

Der falsche Weg

# Nicht so machen
import time

def call_api(messages):
    while True:
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model="gpt-4.1",
                messages=messages
            )
        except Exception:
            time.sleep(1)  # Feste Verzögerung, kein Backoff, fängt alles ab

Probleme: kein exponentielles Backoff, fängt nicht wiederholbare Fehler ab, keine maximale Anzahl an Versuchen, kein Jitter.

Der richtige Weg

import time
import random
from openai import RateLimitError, APIError, APIConnectionError

def call_with_retry(messages, model="gpt-4.1", max_retries=3):
    """Retry mit exponentiellem Backoff und Jitter."""
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages
            )
        except RateLimitError as e:
            if attempt == max_retries:
                raise
            # Verwende retry_after aus der Antwort, falls vorhanden
            wait = getattr(e, 'retry_after', None)
            if wait is None:
                wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            print(f"Rate limit erreicht. Warte {wait:.1f}s (Versuch {attempt + 1})")
            time.sleep(wait)
        except APIConnectionError:
            if attempt == max_retries:
                raise
            wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            time.sleep(wait)
        except APIError as e:
            # Keine Wiederholung bei Client-Fehlern (400, 401, 403)
            if e.status_code and 400 <= e.status_code < 500:
                raise
            if attempt == max_retries:
                raise
            time.sleep((2 ** attempt) + random.uniform(0, 1))

Wichtige Prinzipien:

Exponentielles Backoff: 1s, 2s, 4s, 8s
Jitter: zufällige 0-1s Verzögerung zur Vermeidung von Thundering-Herd
Respektiere den retry_after-Header, wenn vorhanden
Keine Wiederholungen bei Client-Fehlern (Bad Request, Authentifizierungsfehler)
Setze eine maximale Anzahl an Wiederholungen

Async-Version

import asyncio
import random
from openai import AsyncOpenAI, RateLimitError

async_client = AsyncOpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

async def call_with_retry_async(messages, model="gpt-4.1", max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            return await async_client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages
            )
        except RateLimitError:
            if attempt == max_retries:
                raise
            wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            await asyncio.sleep(wait)

Fortgeschritten: Token Bucket Rate Limiter

Für Anwendungen mit hohem Durchsatz implementieren Sie clientseitiges Rate Limiting, um Server-Limits zu vermeiden:

import time
import asyncio

class TokenBucket:
    def __init__(self, rate: float, capacity: int):
        self.rate = rate          # Tokens pro Sekunde
        self.capacity = capacity  # Maximale Burst-Größe
        self.tokens = capacity
        self.last_refill = time.monotonic()

    async def acquire(self, tokens: int = 1):
        while True:
            now = time.monotonic()
            elapsed = now - self.last_refill
            self.tokens = min(
                self.capacity,
                self.tokens + elapsed * self.rate
            )
            self.last_refill = now

            if self.tokens >= tokens:
                self.tokens -= tokens
                return
            # Warte auf genügend Tokens
            wait = (tokens - self.tokens) / self.rate
            await asyncio.sleep(wait)

# 500 Anfragen pro Minute = ~8,3 pro Sekunde
limiter = TokenBucket(rate=8.0, capacity=20)

async def rate_limited_call(messages, model="gpt-4.1"):
    await limiter.acquire()
    return await async_client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages
    )

Modell-Fallback bei Rate Limits

Wenn Ihr primäres Modell rate-limitiert ist, greifen Sie auf ein alternatives Modell zurück:

FALLBACK_CHAIN = [
    "claude-sonnet-4-6",
    "gpt-4.1",
    "gpt-4.1-mini",
]

async def call_with_fallback(messages):
    for model in FALLBACK_CHAIN:
        try:
            return await async_client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages
            )
        except RateLimitError:
            continue
    raise Exception("Alle Modelle sind rate-limitiert")

Hier zeigen API-Aggregatoren ihre Stärke. Mit über 300 Modellen hinter einem Endpunkt haben Sie immer eine Fallback-Option.

Monitoring des Rate Limit Verbrauchs

Verfolgen Sie Ihren Verbrauch der Rate Limits, um Probleme zu erkennen, bevor sie Nutzer beeinträchtigen:

import logging

def log_rate_limits(response):
    headers = response.headers
    remaining = headers.get("x-ratelimit-remaining-requests")
    limit = headers.get("x-ratelimit-limit-requests")
    if remaining and int(remaining) < int(limit) * 0.1:
        logging.warning(
            f"Rate Limit Warnung: {remaining}/{limit} Anfragen verbleibend"
        )

Setzen Sie Alarme, wenn die verbleibende Kapazität unter 10 % fällt. So haben Sie Zeit, Drosselungen einzuführen, bevor Nutzer 429-Fehler sehen.

Zusammenfassung

Strategie	Wann anwenden
Exponentielles Backoff	Immer (Grundlage)
Client-seitiger Rate Limiter	Apps mit hohem Durchsatz (>100 RPM)
Modell-Fallback	Produktions-Apps mit SLA-Anforderungen
Proaktives Monitoring	Jede Produktionsumgebung
Batch-API	Nicht-Echtzeit-Workloads

Das Ziel ist nicht, Rate Limits komplett zu vermeiden, sondern sie so zu handhaben, dass Ihre Nutzer sie nie bemerken.

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