We're experiencing high demand for Claude 4 Sonnet right now. Please switch to the 'auto-select' model, another model, or try again in a few moments.

### 高需求下切换至自动选择模型的解决方案 在高需求情况下，如果 Claude 4 Sonnet 模型不可用，可以通过配置 API 请求以启用自动选择模型的功能。这种方法允许系统根据当前负载情况动态分配最合适的可用模型[^1]。以下是实现这一功能的关键步骤与代码示例： #### 1. 使用 `fallback_model` 参数 许多 API 提供了 `fallback_model` 参数，用于指定当首选模型不可用时，系统应自动切换到的备选模型。例如，在调用 Claude API 时，可以设置如下参数： ```python import anthropic # 初始化客户端 client = anthropic.Client("YOUR_API_KEY") # 定义请求参数 params = { "model": "claude-4-sonnet", # 首选模型 "fallback_model": "claude-3.5-sonnet", # 备选模型 "prompt": "请回答以下问题：...", "max_tokens_to_sample": 300 } # 发送请求 response = client.completion(params) print(response['completion']) ``` 上述代码中，`fallback_model` 参数确保在 Claude 4 Sonnet 模型不可用时，系统会自动切换到 Claude 3.5 Sonnet 模型[^2]。 #### 2. 动态检测模型可用性 另一种方法是通过动态检测模型的可用性，并在检测到高负载或不可用时手动切换模型。这需要结合 API 的健康检查端点或错误响应处理机制。以下是一个简单的实现示例： ```python def get_completion(prompt, preferred_model="claude-4-sonnet"): try: response = client.completion({ "model": preferred_model, "prompt": prompt, "max_tokens_to_sample": 300 }) return response['completion'] except anthropic.exceptions.APIError as e: if "high demand" in str(e): print(f"{preferred_model} 模型当前负载过高，切换至备用模型...") return get_completion(prompt, "claude-3.5-sonnet") else: raise e # 测试函数 prompt = "请解释什么是人工智能？" result = get_completion(prompt) print(result) ``` 此代码片段通过捕获 API 错误并检查是否包含“高需求”关键字来决定是否切换到备用模型[^1]。 #### 3. 调整请求频率 除了切换模型外，还可以通过调整请求频率来缓解高需求问题。例如，使用指数退避算法（Exponential Backoff）来逐步增加重试间隔时间，从而减少对目标模型的压力。 ```python import time def exponential_backoff_request(prompt, model="claude-4-sonnet", max_retries=5): retry_count = 0 while retry_count < max_retries: try: response = client.completion({ "model": model, "prompt": prompt, "max_tokens_to_sample": 300 }) return response['completion'] except anthropic.exceptions.APIError as e: if "high demand" in str(e): retry_count += 1 wait_time = 2 ** retry_count # 指数退避 print(f"尝试 {retry_count}/{max_retries} 失败，等待 {wait_time} 秒后重试...") time.sleep(wait_time) else: raise e return None # 测试函数 prompt = "生成一段关于未来的短文。" result = exponential_backoff_request(prompt) print(result) ``` 此代码通过指数退避算法逐步延长重试间隔，降低频繁请求导致的负载压力。 --- ###