GPT Image 2 API மெதுவாக அல்லது timeout ஆனால் முதலில் தோல்வியடைந்த layer-ஐ கண்டறியுங்கள்
GPT Image 2 மெதுவாகத் தோன்றினால் model-ஐ உடனே குறை கூற வேண்டாம். சிக்கலான prompt, பல reference images, பெரிய output அல்லது high quality நேரம் எடுக்கலாம்; அதே நேரத்தில் browser, serverless function, reverse proxy அல்லது gateway முதலில் timeout ஆகலாம். ஒவ்வொரு முயற்சியிலும் 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, route_owner ஆகியவற்றை பதிவு செய்யுங்கள்.
Normal Wait மற்றும் False Timeout
Generation தாமதமாக வெற்றி பெறுகிறதா, upstream வேலை செய்தாலும் browser/proxy முன்பே மூடுகிறதா, அல்லது local timeout பிறகு retry ஒரே வேலையை பலமுறை தொடங்குகிறதா என்பதைப் பிரிக்கவும். ஒரே gpt-image-2 பெயர் direct OpenAI, Azure, gateway அல்லது reverse route-ல் ஒரே பாதையை குறிக்காது. Base URL, timeout policy, retry policy, log owner ஆகியவற்றை தனியாகப் பதிவு செய்யுங்கள்.
Timeout Budget மற்றும் Baseline
Browser-ல் முழு synchronous generation-ஐ காத்திருக்காமல் job ID, progress அல்லது async status திருப்புங்கள். Edge, proxy, backend worker ஆகியவற்றின் timeout-ஐ தனித்தனியாகப் பாருங்கள். முதலில் ஒரே request-ஐ மூன்று முறை baseline ஆக இயக்கி, பின்னர் sync/async, format, quality அல்லது route-ல் ஒரு variable மட்டும் மாற்றுங்கள். Draft-க்கு low quality, square output அல்லது JPEG சோதிக்கலாம்; diagnosis இல்லாமல் production quality-ஐ குறைக்க வேண்டாம்.
Streaming, Async மற்றும் Retries
Streaming partial image-ஐ முன்கூட்டியே காட்டலாம்; final computation வேகமாகும் என்று உறுதி இல்லை. Async task browser timeout மற்றும் duplicate clicks-ஐ குறைக்கும். Local timeout பிறகு புதிய request உருவாக்குவதற்கு முன் பழைய task இன்னும் ஓடுகிறதா என்று சரிபார்க்கவும். 429-க்கு reset header மற்றும் exponential backoff, 5xx-க்கு capped retry மற்றும் jitter பயன்படுத்தி, ஒரே pending job-ஐ deduplicate செய்யுங்கள்.
Evidence மற்றும் Reproduction
Direct route-க்கு model ID, endpoint, request ID, limit headers; Azure-க்கு deployment, region, quota; gateway-க்கு base URL, upstream status, timeout, internal retries பதிவு செய்யுங்கள். Browser sync path மட்டும் தோல்வியடைந்தால் “OpenAI மெதுவாக உள்ளது” என்று எழுத வேண்டாம்; ஒரு gateway மட்டும் மெதுவாக இருந்தால் அதை official model behavior என்று கருத வேண்டாம். API keys, tokens, private images அல்லது முழுமையான customer logs பகிர வேண்டாம்.
Production Guardrails
Generate button-ல் pending state, backend-ல் idempotency/deduplication, error-ல் local timeout, gateway timeout, upstream error, API error ஆகியவற்றைத் தெளிவாக வைத்திருங்கள். Dashboard-ல் route owner அடிப்படையில் latency-ஐ பிரிக்கவும். Draft-க்கு bounded queue அல்லது low-quality fallback இருக்கலாம்; production asset-ஐ காரணம் அறியாமல் தரம் குறைக்க வேண்டாம்.
FAQ
Slow generation இயல்பானதா?
சிக்கலான prompt மெதுவாக இருக்கலாம்; முதலில் first_byte_ms மற்றும் final_image_ms பாருங்கள்.
Streaming final image-ஐ வேகமாக்குமா?
இல்லை. அது progress-ஐ முன்கூட்டியே காட்டி duplicate clicks-ஐ குறைக்கும்.
Gateway காரணமா?
ஒரே parameters-ல் direct மற்றும் gateway-ஐ like-for-like comparison செய்யுங்கள்.
Further Reading
தொடர்புடைய வழிகாட்டி
API Error Codes