Background
LLM API调用可能会因为各种原因失败（网络问题、速率限制或服务不稳定等）。Instructor内置的重试机制可以有效提升请求成功率。
Core Solutions
- 配置基础重试：在使用instructor.from_openai()创建客户端时设置max_retries参数
- 定制重试策略：通过retry模块支持特定状态码的重试（如429、503等）
- 指数退避：配合backoff_strategy参数避免重试风暴
- 超时控制：合理设置timeout避免长时间等待
advanced skill
- 使用hook系统监控重试过程，记录重试事件
- 对于关键任务可以实施fallback策略，在重试失败后切换备用API端点
- 结合断路器模式，当错误率超过阈值时暂时停止请求
Summary points
通过合理配置Instructor的重试功能，可以显著提升API调用的可靠性，同时保持良好的系统稳定性。
This answer comes from the articleInstructor: a Python library to simplify structured output workflows for large language modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升大语言模型API请求的可靠性？
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