การฝัง ChatGPT Plus ลงในโค้ดของคุณสามารถเปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ต่างๆ ตั้งแต่การสร้างแชทบอทที่มีปฏิสัมพันธ์ไปจนถึงการสร้างเนื้อหาที่มีพลศาสตร์ในทันที อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจข้อจำกัดที่กำหนดโดย OpenAI API โดยเฉพาะเมื่อใช้การสมัครสมาชิก ChatGPT Plus การไม่สนใจข้อจำกัดเหล่านี้อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดที่ไม่คาดคิด การหยุดชะงักของบริการ และแม้แต่การเกินงบประมาณที่กำหนดไว้ล่วงหน้า บทความนี้จะลงลึกในแง่มุมต่างๆ ของข้อจำกัดของ ChatGPT Plus API โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมและเคล็ดลับที่มีประสิทธิภาพในการจัดการข้อจำกัดเหล่านั้นในโปรเจกต์ของคุณ ด้วยการเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้ คุณสามารถปรับโค้ดของคุณให้มีประสิทธิภาพ จัดการการใช้งาน API ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรับประกันการบูรณาการได้อย่างราบรื่นและเชื่อถือได้กับ ChatGPT Plus API วิธีการที่เป็นเชิงรุกนี้จะช่วยประหยัดเวลา แหล่งข้อมูล และความยุ่งยากในอนาคต ทำให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ได้อย่างเต็มที่โดยไม่ลดทอนกระบวนการพัฒนาของคุณ
Anakin AI
OpenAI กำหนดประเภทของข้อจำกัด API เพื่อให้แน่ใจว่าการใช้งานเป็นไปอย่างยุติธรรมและรักษาคุณภาพของบริการสำหรับผู้ใช้ทุกคน ข้อจำกัดเหล่านี้สามารถแบ่งออกได้เป็นกว้างๆ คือ ข้อจำกัดด้านอัตรา ข้อจำกัดด้านโทเค็น และโควตาการใช้งาน ข้อจำกัดด้านอัตรา จำกัดจำนวนการร้องขอที่คุณสามารถทำได้ต่อหน่วยเวลา โดยทั่วไปจะวัดเป็นการร้องขอต่อMinute (RPM) หรือการร้องขอต่อวัน (RPD) ข้อจำกัดโทเค็น ในทางกลับกัน จำกัดจำนวนสูงสุดของโทเค็น (คำหรือส่วนของคำ) ที่คุณสามารถส่งและรับในแต่ละการร้องขอและการตอบกลับ สุดท้าย โควต้าการใช้งาน กำหนดต้นทุนทั้งหมดที่คุณสามารถใช้จ่ายในช่วงเวลาที่กำหนด โดยปกติคือหนึ่งเดือน การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้แต่ละข้อเป็นสิ่งสำคัญต่อการจัดการการเรียก API ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพและป้องกันข้อผิดพลาดในแอปพลิเคชันของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณเกินข้อจำกัดด้านอัตรา แอปพลิเคชันของคุณอาจได้รับข้อผิดพลาด 429 ซึ่งชี้ให้เห็นว่า "มีการร้องขอเกินไป" ซึ่งอาจรบกวนประสบการณ์ของผู้ใช้ เช่นเดียวกัน หากคุณเกินข้อจำกัดโทเค็น คำขอของคุณอาจถูกตัดหรือถูกปฏิเสธ ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง การรับรู้ถึงอุปสรรคเหล่านี้ช่วยให้คุณดำเนินการเชิงรุกในการนำกลยุทธ์ที่อยู่ภายในขอบเขตที่กำหนด
ข้อจำกัดด้านอัตรากำหนดจำนวนการร้องขอ API ที่คุณสามารถทำได้ภายในกรอบเวลาที่กำหนด ในบริบทของ ChatGPT Plus การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าแอพพลิเคชั่นที่ฝังทำงานได้อย่างราบรื่น การเกินข้อจำกัดด้านอัตราจะส่งผลให้การร้องขอของคุณถูกควบคุม โดยทั่วไปจะแสดงออกมาเป็นข้อผิดพลาด HTTP 429 ข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถมีผลกระทบอย่างรุนแรงต่อประสบการณ์ของผู้ใช้และหยุดทำงานของแอปพลิเคชันของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสร้างแชทบอทที่จัดการกับปริมาณคำถามจากผู้ใช้ที่มากมาย และแอพพลิเคชั่นของคุณเกินข้อจำกัดด้านอัตราเนื่องจากการเพิ่มขึ้นทันทีในการจราจร ผู้ใช้อาจพบกับความล่าช้าหรือแม้แต่ความล้มเหลวโดยสิ้นเชิงในการพยายามโต้ตอบกับบอท ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องออกแบบแอพพลิเคชั่นของคุณโดยคำนึงถึงข้อจำกัดด้านอัตรา พิจารณานำกลยุทธ์ เช่น การจัดคิวการร้องขอ การแคช และการ backoff แบบ Exponential มาใช้เพื่อลดผลกระทบจากการควบคุมอัตรา การจัดคิวคำขอประกอบด้วยการเก็บข้อมูลคำขอที่เข้ามาชั่วคราวและประมวลผลที่อัตราที่ควบคุม ทำให้มั่นใจว่าคุณจะอยู่ในอัตราที่อนุญาต การแคชสามารถช่วยลดจำนวนการเรียก API สำหรับข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยๆ ในขณะที่การ backoff ที่เป็น exponential จะลองขอที่ล้มเหลวอีกครั้งโดยใช้ช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้น
ข้อจำกัดโทเค็นมักเรียกว่าเป็นหน้าต่างบริบท หมายถึงจำนวนโทเค็นสูงสุดที่ API สามารถประมวลผลในการร้องขอและรอบการตอบกลับครั้งเดียว ซึ่งแต่ละคำหรือส่วนของคำจะนับเป็นโทเค็น และข้อจำกัดนี้รวมถึงข้อมูลนำเข้าที่คุณส่งไปยัง API และผลลัพธ์ที่คุณได้รับ สำหรับ ChatGPT Plus ข้อจำกัดนี้อาจส่งผลต่อความซับซ้อนและความยาวของการสนทนาหรือเนื้อหาที่คุณสามารถสร้างได้อย่างมีนัยสำคัญ หากข้อมูลนำเข้าของคุณหรือผลลัพธ์ที่คาดหวังเกินข้อจำกัดโทเค็น คุณจะประสบกับข้อผิดพลาดหรือการตอบกลับที่ถูกตัด ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญในการปรับแต่งการเสนอและจัดการหน้าต่างบริบทอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างเครื่องมือสรุป คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณสรุปพร้อมกับคำแนะนำที่คุณให้เหมาะสมกับข้อจำกัดโทเค็น นอกจากนี้ สำหรับแอพพลิเคชันแชทบอท คุณต้องจัดการประวัติการสนทนาอย่างระมัดระวัง เนื่องจากบริบททั้งหมดของการสนทนาจะถูกส่งไปยัง API ในแต่ละเทิร์น เทคนิคในการทำสรุปเทิร์นการสนทนาก่อนหน้า สกัดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง หรือใช้แนวทาง sliding window สามารถช่วยให้คุณจัดการหน้าต่างบริบทอย่างมีประสิทธิภาพและหลีกเลี่ยงการเกินข้อจำกัดโทเค็น
โควต้าการใช้งานคือจำนวนสูงสุดที่คุณได้รับอนุญาตในการใช้จ่ายใน OpenAI API ในช่วงเวลาที่กำหนด โดยปกติคือหนึ่งเดือน โดยที่ ChatGPT Plus อาจจะไม่มีการเรียกเก็บเงินต่อคำขอโดยตรง แต่การเกินโควต้าของคุณอาจทำให้เกิดการเสื่อมประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ หรือแม้แต่การระงับบริการ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องติดตามการใช้งาน API ของคุณอย่างใกล้ชิดและเข้าใจว่าการเรียก API แต่ละประเภทช่วยเพิ่มต้นทุนรวมของคุณอย่างไร OpenAI มีเครื่องมือและแผงควบคุมเพื่อติดตามการบริโภค API ของคุณและตั้งค่าข้อจำกัดการใช้งานเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินที่ไม่คาดคิด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งข้อจำกัดที่แน่นอนที่จะปิดการเข้าถึง API ของคุณโดยอัตโนมัติเมื่อคุณถึงเกณฑ์การใช้จ่ายบางอย่าง นอกจากนี้ คุณยังสามารถวิเคราะห์รูปแบบการใช้งาน API ของคุณเพื่อระบุพื้นที่ที่คุณสามารถปรับปรุงโค้ดและลดจำนวนการเรียก API ใช้งานทั่วไป ซึ่งอาจรวมถึงการปรับแต่งการเสนอ การแคชข้อมูลที่เข้าถึงบ่อย หรือการใช้ endpoints ของ API ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการจัดการโควต้าการใช้งานอย่างเป็นเชิงรุก คุณสามารถรับประกันได้ว่าคุณจะรักษางบประมาณและหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักของบริการ การติดตามอย่างสม่ำเสมอและการปรับปรุงเป็นกุญแจสำคัญของการใช้งาน ChatGPT Plus API อย่างมีความรับผิดชอบและคุ้มค่า
การจัดการข้อจำกัด API อย่างมีประสิทธิภาพเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้แอพพลิเคชั่นที่ฝังทำงานอย่างราบรื่นและเชื่อถือได้ กลยุทธ์หลายอย่างสามารถนำมาใช้เพื่อลดผลกระทบของข้อจำกัดเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงการปรับแต่งการเสนอ การแคชข้อมูลที่เข้าถึงบ่อย การจัดคิวการร้องขอ การใช้การร้องขอแบบอะซิงโครนัส และการใช้ไลบรารีการควบคุมอัตรา การปรับแต่งการเสนอ เกี่ยวข้องกับการสร้างการเสนอที่กระชับและมีประสิทธิภาพซึ่งต้องการพลังการประมวลผลน้อยลงจาก API นอกจากนี้ยังสามารถช่วยประหยัดโทเค็นและทำให้การเสนอเข้าใจง่ายขึ้นโดย ChatGPT ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแทนที่คำแนะนำที่ยาวเหยียดด้วยคีย์เวิร์ดที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นหรือใช้รูปแบบที่มีโครงสร้างมากขึ้นสำหรับข้อมูลนำเข้าของคุณ การแคช จะเก็บผลลัพธ์ของการเรียก API ที่เข้าถึงบ่อย ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการทำคำขอซ้ำ ๆ นี่จะช่วยลดการใช้งาน API ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญและปรับปรุงระยะเวลาในการตอบสนองของแอพพลิเคชันของคุณ การจัดคิวคำขอ เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บคำขอที่เข้ามาและประมวลผลที่อัตราที่ควบคุมโดยทำให้แน่ใจว่าคุณจะอยู่ในอัตราที่อนุญาต การร้องขอแบบอะซิงโครนัส ช่วยให้คุณส่งคำขอ API หลายรายการโดยไม่ต้องรอให้แต่ละรายการเสร็จสิ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงอัตราการส่งข้อมูลรวมของแอพพลิเคชันของคุณ สุดท้าย การใช้ ไลบรารีการควบคุมอัตรา มีกลไกในตัวเพื่อจัดการข้อจำกัดที่แยกต่างหากและป้องกันไม่ให้แอพพลิเคชันของคุณเกินข้อจำกัดเหล่านั้น
การปรับแต่งการเสนอเป็นเทคนิคสำคัญในการลดการใช้งาน API และปรับปรุงประสิทธิภาพของการโต้ตอบของคุณกับ ChatGPT Plus การเสนอที่เขียนอย่างดีสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยโทเค็นน้อยลงและพลังการประมวลผลที่น้อยลง โดยลดต้นทุน API และลดโอกาสที่จะเกินข้อจำกัดโทเค็น เป้าหมายคือการทำให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงและกระชับที่สุดเท่าที่จะทำได้ หลีกเลี่ยงความคลุมเครือและคำหรือวลีที่ไม่จำเป็นที่อาจเพิ่มจำนวนโทเค็นโดยไม่เพิ่มคุณค่า ตัวอย่างเช่น แทนที่จะถามคำถามทั่วไป เช่น "บอกฉันเกี่ยวกับประวัติของอินเทอร์เน็ต" คุณอาจถามคำถามที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น "สรุปเหตุการณ์สำคัญในพัฒนาการของอินเทอร์เน็ตตั้งแต่ปี 1969 ถึง 1995" นอกจากนี้ยังพิจารณาการใช้คีย์เวิร์ดและรูปแบบที่มีโครงสร้างในคำเสนอของคุณเพื่อแนะนำ AI ไปยังการตอบกลับที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเขียนคำอธิบายที่ยาวเหยียดของงาน คุณอาจใช้รายการแบบจุดหรือรูปแบบ JSON เพื่อระบุพารามิเตอร์ของข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ที่ต้องการ ทดลองใช้รูปแบบการเสนอที่แตกต่างกันและวิเคราะห์การใช้งานโทเค็นและคุณภาพผลลัพธ์เพื่อตรวจสอบวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่สุด อย่าลืมตรวจสอบพฤติกรรมของโมเดลด้วยประเภทการเสนอที่แตกต่างกันด้วย
การแคชเป็นเทคนิคการปรับแต่งพื้นฐานที่สามารถลดการใช้งาน API ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญและปรับปรุงประสิทธิภาพของแอพพลิเคชันของคุณ โดยการจัดเก็บผลลัพธ์ของการเรียก API ที่เข้าถึงบ่อย คุณสามารถหลีกเลี่ยงการทำคำขอที่ซ้ำซากและอนุรักษ์ทรัพยากร API ที่มีค่า หัวใจสำคัญคือการระบุว่าการเรียก API ใดที่มีแนวโน้มจะถูกทำซ้ำและสร้างกลไกสำหรับการแคชผลลัพธ์เหล่านี้ กลยุทธ์การแคชหลายอย่างสามารถนำมาใช้ได้ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะและกรณีการใช้งานของคุณ การแคชในหน่วยความจำอย่างง่าย เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็กและการแคชชั่วคราว โซลูชันการแคชที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Redis หรือ Memcached ให้ฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น นโยบายการหมดอายุ การแคชแบบกระจาย และการจัดเก็บถาวร เมื่อนำการแคชมาปฏิบัติ เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณา กลยุทธ์การทำให้การแคชไม่ถูกต้อง คุณต้องกำหนดว่าข้อมูลที่แคชควรมีผลบังคับใช้นานเพียงใดและเมื่อใดควรรีเฟรช การปรับเปลี่ยนขึ้นอยู่กับความผันผวนของข้อมูลและความทนทานต่อข้อมูลที่ไม่ทันสมัย ตัวอย่างเช่น หากคุณแคชผลลัพธ์ของ API ข่าวสาร คุณอาจต้องการรีเฟรชการแคชทุกไม่กี่นาทีเพื่อให้แน่ใจว่าคุณกำลังให้ข้อมูลที่ทันสมัย ในทางกลับกัน หากคุณแคชผลลัพธ์ของชุดข้อมูลถาวร คุณอาจสามารถแคชข้อมูลเป็นระยะเวลานานกว่า
การนำการจัดคิวคำขอมาปฏิบัติเป็นกลยุทธ์ที่มีประโยชน์สำหรับการจัดการข้อจำกัดด้านอัตราและป้องกันไม่ให้แอปพลิเคชันของคุณถูกควบคุม แทนที่จะส่งคำร้อง API ทันที คุณสามารถจัดคิวคำร้องเหล่านั้นและประมวลผลที่อัตราที่ควบคุมได้ ทำให้แน่ใจว่าคุณจะอยู่ในข้อจำกัดด้านอัตราที่อนุญาต วิธีนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะเมื่อดำเนินการกับการจราจรที่มีการเปลี่ยนแปลงหรือเมื่อประมวลผลปริมาณคำขอจำนวนมากในแบบอะซิงโครนัส คิวคำขอที่ง่ายสามารถนำไปใช้งานโดยใช้โครงสร้างข้อมูล เช่น รายการหรือคิวในภาษาการเขียนโปรแกรมของคุณ เมื่อลงทะเบียนขอเข้ามา คุณจะเพิ่มเข้าไปในคิวแทนที่จะส่งไปยัง API โดยตรง กระบวนการเบื้องหลังจะตรวจสอบคิวอย่างต่อเนื่องและประมวลผลคำขอในอัตราที่ควบคุม คุณสามารถใช้ตัวจับเวลา หรือตารางเวลาเพื่อให้แน่ใจว่าคำขอจะถูกส่งไปยังช่วงเวลาที่ต้องการ ระบบการจัดคิวคำขอที่ซับซ้อนมากขึ้นสามารถจัดการลำดับความสำคัญ การลองอีกครั้ง และการจัดการข้อผิดพลาด คิวข้อความอย่าง RabbitMQ หรือ Kafka สามารถใช้สร้างระบบการจัดคิวที่แข็งแกร่งและสามารถขยายได้ ระบบเหล่านี้มีฟีเจอร์ เช่น การเก็บข้อความ ความเชื่อถือได้ และการประมวลผลแบบกระจาย ในการใช้งานคิวคำขอ คุณต้องพิจารณาขนาดของคิว อัตราการประมวลผล และกลไกการจัดการข้อผิดพลาด หากขนาดของคิวใหญ่เกินไป อาจใช้หน่วยความจำมากเกินไปและอาจนำไปสู่ปัญหาด้านประสิทธิภาพ อัตราการประมวลผลควรถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อตีความปริมาณงานและการยึดตามข้อจำกัดด้านอัตราอย่างรอบคอบ
การเรียก API แบบอะซิงโครนัสช่วยให้คุณส่งคำขอหลายรายการโดยไม่ต้องรอให้แต่ละรายการทำงานเสร็จสิ้น ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการส่งข้อมูลรวมในแอพพลิเคชันของคุณและใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ได้ดีขึ้น วิธีนี้มีประโยชน์โดยเฉพาะเมื่อดำเนินการกับงานที่ไม่ต้องการเวลาหรือเมื่อคุณจต้องประมวลผลคำขอจำนวนมากในเวลาเดียวกัน ในการเรียก API แบบซิงโครนัส แอพพลิเคชันของคุณจะรอให้ API ตอบกลับก่อนที่จะดำเนินการกับงานถัดไป สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความล่าช้าและความไร้ประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเวลาในการตอบกลับของ API ช้า ด้วยการเรียกแบบอะซิงโครนัส แอพพลิเคชันของคุณส่งคำขอและดำเนินการกับงานอื่นในขณะที่ API ประมวลผลคำขอในเบื้องหลัง เมื่อการตอบกลับจาก API พร้อมแล้ว แอพพลิเคชันของคุณจะได้รับการแจ้งเตือนและประมวลผลผลลัพธ์ วิธีนี้ช่วยให้แอพพลิเคชันของคุณสามารถทำงานอื่นๆ พร้อมกันได้สูงสุด ใช้ประโยชน์จากการใช้งานทรัพยากรและปรับปรุงความรวดเร็วในการตอบสนอง เป็นที่น่าสังเกตว่าภาษาการเขียนโปรแกรมซึ่งเป็นที่นิยมส่วนมากมีการสนับสนุนการเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัส โดยมีฟีเจอร์ เช่น เธรด คอรูทีน หรือคีย์เวิร์ด async/await คุณสามารถใช้ฟีเจอร์เหล่านี้เพื่อสร้างฟังก์ชั่นที่ส่งคำขอ API แบบอะซิงโครนัสและจัดการกับการตอบกลับเมื่อพร้อมใช้งาน
การใช้ไลบรารีการควบคุมอัตราสามารถทำให้การจัดการข้อจำกัด API และป้องกันแอพพลิเคชันของคุณจากการเกินข้อจำกัดได้ง่ายขึ้น ไลบรารีเหล่านี้มีกลไกในตัวในการติดตามการใช้งาน API บังคับใช้ข้อจำกัดด้านอัตรา และจัดการตรรกะการเรียกใหม่โดยอัตโนมัติ แทนที่จะต้องสร้างตรรกะการควบคุมอัตราในโค้ดของคุณเอง คุณสามารถใช้ไลบรารีเพื่อจัดการงานเหล่านี้ให้คุณได้ มีไลบรารีการควบคุมอัตราหลายประเภทที่มีอยู่ในภาษาการเขียนโปรแกรมและแพลตฟอร์มต่างๆ ไลบรารีเหล่านี้มักจะมีคุณสมบัติเช่น อัลกอริธึมถังโทเค็น: อัลกอริธึมนี้รักษา "ถัง" ของโทเค็น ซึ่งแสดงถึงจำนวนการร้องขอ API ที่คุณได้รับอนุญาตให้ทำ เมื่อใดที่คุณทำการร้องขอ โทเค็นจะถูกลบออกจากถัง ถ้าถังว่าง การร้องขอจะล่าช้าจนกว่าโทเค็นจะมีให้ อัลกอริธึมถังรั่ว: อัลกอริธึมนี้บังคับใช้อัตราขอที่แน่นอนโดยการ "รั่ว" โทเค็นออกจากคลังในอัตราคงที่ หากถังเต็ม คำขอที่เข้ามาจะถูกทิ้ง
การติดตามและการแจ้งเตือนเป็นแนวทางที่สำคัญในการจัดการการใช้งาน ChatGPT Plus API ของคุณ และรับประกันว่าคุณจะอยู่ในขอบเขตที่กำหนดไว้ โดยการติดตามการใช้งาน API ของคุณอย่างต่อเนื่อง คุณสามารถตรวจจับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้เร็วและดำเนินการแก้ไขก่อนที่ปัญหาจะนำไปสู่การหยุดชะงักของบริการหรือค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด ระบบการแจ้งเตือนสามารถแจ้งเตือนคุณโดยอัตโนมัติเมื่อการใช้งาน API ของคุณใกล้เคียงหรือเกินเกณฑ์บางประการ ให้การเตือนที่ตรงเวลาเพื่อปรับกลยุทธ์ของคุณ OpenAI มีแดชบอร์ดและ API endpoints ที่ช่วยให้คุณสามารถติดตามการใช้งาน API ของคุณได้แบบเรียลไทม์ คุณสามารถติดตามตัวชี้วัดต่างๆ เช่น จำนวนการร้องขอ การใช้โทเค็น และอัตราข้อผิดพลาด ตัวชี้วัดเหล่านี้สามารถช่วยคุณระบุรูปแบบและแนวโน้มในการใช้งาน API ของคุณ และชี้ให้เห็นพื้นที่ที่คุณสามารถปรับปรุงโค้ดหรือปรับกลยุทธ์ของคุณ นอกจากนี้ ยังมีความสำคัญในการติดตามประสิทธิภาพของการเรียก API แต่ละรายการ การติดตามเวลาในการตอบกลับและอัตราข้อผิดพลาดของ API endpoints เฉพาะสามารถช่วยให้คุณระบุอุปสรรคหรือปัญหากับโค้ดของคุณหรือ API เอง
