Rails 애플리케이션에서 OpenAI API를 사용할 때 발생하는 레이트 리밋(Rate Limit) 문제는 특히 대량의 데이터를 처리할 때 빈번하게 발생합니다. OpenAI의 레이트 리밋은 단순히 요청 수뿐만 아니라 처리하는 토큰(Token) 수 등 여러 기준으로 측정되어 다른 API에 비해 복잡한 특성을 가집니다. 본 글은 Rails 환경에서 이러한 OpenAI의 복잡한 레이트 리밋에 효과적으로 대응하는 방법을 논의합니다.
OpenAI API 호출 중 레이트 리밋에 도달하면 Faraday::TooManyRequestsError 예외가 발생합니다. 이 예외 객체는 x-ratelimit-reset-requests (요청 리셋 시간) 및 x-ratelimit-reset-tokens (토큰 리셋 시간)와 같은 유용한 응답 헤더 정보를 포함하고 있습니다. 이러한 헤더 값은 레이트 리밋이 해제되기까지 기다려야 하는 시간을 알려주며, ChronicDuration gem을 활용하여 문자열 형태의 시간 값을 초 단위로 쉽게 파싱할 수 있습니다. 따라서, 레이트 리밋 발생 시 Active Job의 rescue_from 핸들러 내에서 이 헤더 정보를 기반으로 동적인 재시도 대기 시간을 설정하는 반응적 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 구체적으로, 두 리셋 시간 중 더 긴 시간을 선택하여 재시도 대기 시간의 기본값으로 사용하고, OpenAI의 권장 사항에 따라 시도 횟수에 비례하여 대기 시간을 점진적으로 늘리는 백오프(Backoff) 전략을 추가합니다. 이는 retry_on으로는 구현하기 어렵기 때문에 rescue_from과 retry_job을 조합하여 구현합니다. 또한, 재시도 횟수에 상한을 두어 무한 재시도를 방지하는 것이 중요합니다.
이와 더불어, 레이트 리밋 발생 전에 미리 방지하는 선제적 접근 방식도 가능합니다. OpenAI는 x-ratelimit-remaining-requests 및 x-ratelimit-remaining-tokens 헤더를 통해 남은 허용량을 제공합니다. 현재 사용 중인 ruby-openai 라이브러리는 기본적으로 이 헤더를 노출하지 않지만, 커스텀 Faraday 미들웨어를 구현하여 응답 헤더를 가로채고 필요한 정보를 추출하는 방법으로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 추출된 남은 허용량 정보(remaining_requests, remaining_tokens)를 기반으로 API 호출 전에 현재 요청/토큰 수가 남은 허용량 내에 있는지 확인하여 호출 여부를 결정하거나, 토큰 수를 줄이거나, 일시적으로 허용량이 더 높은 모델로 전환하는 등의 전략을 적용할 수 있습니다. 이러한 선제적 조치는 레이트 리밋으로 인한 오류 발생 자체를 줄이는 데 기여합니다.
결론적으로, Rails 애플리케이션에서 OpenAI의 복잡한 레이트 리밋에 대응하기 위해서는 두 가지 주요 전략을 고려할 수 있습니다. 첫째는 레이트 리밋 오류 발생 시 응답 헤더 정보를 활용하여 동적으로 재시도 대기 시간을 설정하고 백오프를 적용하는 반응적 접근 방식입니다. 둘째는 API 호출 전에 남은 허용량을 미리 확인하여 잠재적인 레이트 리밋을 회피하는 선제적 접근 방식입니다. 두 접근 방식을 적절히 조합하여 사용하면 OpenAI API와의 통합 시 안정성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.