令牌和分组都是选用的codex，但是请求的时候报错 Insufficient account balance 切换到默认分组能使用gemini 求助5.5要怎么才能使用？ 9 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
在api令牌设置中启用模型限制，然后就可用了，反正我是这样，一开始所有模型都retry，然后我就启用了模型限制然后立马就正常了 花了3分29秒因为之前一直在retry 9 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
今天发现我用l站注册的公益站莫名其妙多了一个令牌，并且还自己去福利站进行签到。签到完之后又去消耗我的token。这个公益站只绑定了我的l站账号，有没有佬友遇见过相同情况的？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
接上一条帖子, Any的令牌被盗用[破案,l站密码泄露] - 搞七捻三 - LINUX DO 发现异地登录,我根本没有mac,现在已经修改密码了,请教各位佬友,还有什么其他防范措施可以配置吗 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
我chovy,谁这么坏啊用了我攒了这么久的额度,今天准备大战宏图呢,怎么就剩100多刀了(我晚上肯定是没有用过any的) 楼主没印象在哪里泄露过密钥啊 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
最近在重构一套多策略的量化执行层逻辑，又绕不开 Rate Limit 这个问题。分享一点在生产环境实现平滑令牌桶（ Token Bucket ）时的经验： 1. 为什么弃用定时器？ 早期写限流，直觉是用 Ticker 每隔一段时间加 Token 。 但当你的系统需要维护几百个交易对、几千个独立桶时（尤其是在处理多账号或多币种权重不同时），系统上下文切换和定时器开销会变得非常显著。 ——优化点： 改用延迟计算。 不用主动去加 Token ，而是在 Request 到达时，根据 CurrentTime - LastRequestTime 动态计算。这样即便你有 10,000 个桶，不活跃的桶也不会占用任何 CPU 。 2. 重视“权重（ Weight ）” 有的交易所 API 文档里，限流单位往往不是“请求次数”，而是“权重值”。 下单：5 weight 查深度：2 weight 批量撤单：10 weight 所以在设计令牌桶接口时，consume() 方法必须强制带上 weight 参数。如果你的限流器还停留在 count++阶段，在实战中基本没法用。 3. 处理网络抖动（ Jitter ）带来的假限流 理论上本地限流 10 次/秒，API 限制也是 10 次/秒，但因为网络抖动的存在，请求可能在某一毫秒“堆叠”到达服务端。 ——避坑经验： 本地限流一定要比官方文档**保守 5%-10%**。同时，要在封装层实现一个简单的指数退避，捕获到 429 后立即收紧本地阈值，而不是死磕。 4. Python 示例 以下是抽象出来的一个最小原型，去掉了繁琐的业务逻辑，核心就是原子操作和延迟计算： import time import threading class AllTickLimiter: def __init__(self, capacity: float, rate: float): """ :param capacity: 桶容量（最大允许的突发请求权重） :param rate: 令牌恢复速率（每秒恢复的权重数） """ self.capacity = float(capacity) self.rate = float(rate) self.tokens = float(capacity) self.last_tick = time.monotonic() self._lock = threading.Lock() def allow(self, weight: float = 1.0) -> bool: """ 检查当前令牌是否足够支付本次请求的权重 """ with self._lock: now = time.monotonic() # 1. 延迟计算：计算自上次请求以来生成的令牌 delta = (now - self.last_tick) * self.rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + delta) self.last_tick = now # 2. 尝试消费 if self.tokens >= weight: self.tokens -= weight return True return False def sync_from_header(self, server_remaining: float): """ 利用响应头中的权威剩余量进行校准 防止本地计算与服务端由于网络延迟导致的偏差 """ with self._lock: # 强制同步服务端返回的剩余额度 self.tokens = min(self.capacity, server_remaining) self.last_tick = time.monotonic() # --- 实战调用示例 — # 假设你的 API 套餐是每秒 10 个 Token limiter = AllTickLimiter(capacity=20, rate=10) def get_market_data(symbol: str): # 假设查询实时报价权重为 1 weight = 1.0 if limiter.allow(weight): # 模拟 AllTick API 请求 # response = requests.get(f"https://api.alltick.co/v1/quote?symbol={symbol}") # data = response.json() print(f"[{symbol}] 请求成功") # 进阶操作：从 Header 获取服务端权威数据进行同步 # remaining = float(response.headers.get("X-RateLimit-Remaining", 20)) # limiter.sync_from_header(remaining) else: print(f"[{symbol}] 触发本地限流，请求被拦截") # 模拟快速并发请求 for i in range(15): get_market_data("BTCUSDT") 5. 分布式下的抉择 如果是单机策略，上面的逻辑足够。如果是多机集群，建议直接上 Redis + Lua 脚本 。千万不要在分布式环境下尝试用各节点同步变量的方式做限流，一致性带来的延迟抖动会很折磨。
VScode+claude官方插件，用的any的令牌 新开一个窗口聊天没啥问题，但是聊一会会就卡住一直转圈圈无法继续 但是如果这时候新开窗口也能用，只有老窗口聊几句就卡住是啥情况呀 CC配置： 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
地址看之前的帖子吧，加了地址发不出来 令牌：sk-pmw8NCUycj3tgb87wxyM1tISuARiEFQwLurGpeB6PGQQ6hGn 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
地址： https://ai.szscp.com 令牌：sk-hd9p8Vbv3tvzelhqeWYG5xBtPjrEe1JDW24HPy9VMxqYbAKZ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我用any的gpt一直提示令牌无效，佬们知道为啥嘛 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
无论使用什么模型都是报错 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题