GPT Image 2 API ढिलो वा timeout हुँदा पहिले असफल layer पत्ता लगाउनुहोस्
GPT Image 2 ढिलो देखिँदा तुरुन्त model लाई दोष नदिनुहोस्। जटिल prompt, धेरै reference images, ठूलो output वा high quality ले समय लिन सक्छ; तर browser, serverless function, reverse proxy वा gateway पहिले timeout हुन सक्छ। प्रत्येक प्रयासमा connect_ms, first_byte_ms, first_partial_image_ms, final_image_ms, download_ms, render_ms, retry_count, http_status, request_id, model, quality, size, format र route_owner लेख्नुहोस्।
Normal Wait र False Timeout
Generation ढिलो भए पनि सफल भयो कि upstream चलिरहँदा browser/proxy पहिले बन्द भयो कि local timeout पछि retry ले एउटै काम धेरैपटक सुरु गर्यो भन्ने छुट्याउनुहोस्। एउटै gpt-image-2 नाम direct OpenAI, Azure, gateway वा reverse route मा एउटै path होइन। Base URL, timeout policy, retry policy र log owner अलग राख्नुहोस्।
Timeout Budget र Baseline
Browser मा पूरा synchronous generation नअड्काई job ID, progress वा async status फर्काउनुहोस्। Edge, proxy र backend worker का timeout अलग जाँच्नुहोस्। पहिले समान request तीनपटक baseline चलाउनुहोस्; त्यसपछि sync/async, format, quality वा route मध्ये एक variable मात्र बदल्नुहोस्। Draft का लागि low quality, square output वा JPEG परीक्षण गर्न सकिन्छ।
Streaming, Async र Retries
Streaming ले partial image चाँडै देखाउन सक्छ, तर final computation अनिवार्य रूपमा छिटो हुँदैन। Async task ले browser timeout र duplicate click घटाउँछ। Local timeout पछि नयाँ request बनाउनु अघि पुरानो task चलिरहेको छ कि छैन जाँच्नुहोस्। 429 मा reset header र exponential backoff, 5xx मा capped retry र jitter प्रयोग गर्नुहोस्; pending job deduplicate गर्नुहोस्।
Evidence र Reproduction
Direct route मा model ID, endpoint, request ID र limit headers; Azure मा deployment, region र quota; gateway मा base URL, upstream status, timeout र internal retries राख्नुहोस्। केवल browser sync path असफल भए “OpenAI ढिलो छ” नभन्नुहोस्; केवल एउटा gateway ढिलो भए त्यसलाई official model behavior नमान्नुहोस्। API keys, tokens, private images वा कच्चा customer logs साझा नगर्नुहोस्।
Production Guardrails
Generate button मा pending state, backend मा idempotency/deduplication, र error मा local timeout, gateway timeout, upstream error वा API error स्पष्ट गर्नुहोस्। Dashboard मा route owner अनुसार latency छुट्टाछुट्टै मापन गर्नुहोस्। कारण नजानी production asset को quality घटाउनु हुँदैन।
FAQ
Slow generation सामान्य हो?
जटिल prompt ढिलो हुन सक्छ; पहिले first_byte_ms र final_image_ms हेर्नुहोस्।
Streaming ले final image छिटो बनाउँछ?
होइन। यसले progress चाँडै देखाउँछ र duplicate click घटाउँछ।
Gateway नै कारण हो?
उस्तै parameters मा direct र gateway को like-for-like तुलना गर्नुहोस्।
Further Reading
सम्बन्धित गाइड
API Error Codes