Together.ai APIのデバッグエラーには、問題を識別、分析、解決するための体系的なアプローチが含まれます。使用できる戦略は次のとおりです。
1。APIドキュメントを理解する**
まず、APIを正しく使用していることを確認するために、Together.AI APIドキュメントを徹底的に確認します。これには、各API呼び出しのパラメーター、エンドポイント、および予想される応答の理解[7]が含まれます。##2。APIステータスコードと応答を確認**
エラーが発生したら、APIで返されたHTTPステータスコードを確認してください。一般的なステータスコードには、200(OK)、404(見つかりません)、500(内部サーバーエラー)が含まれます。応答本体には、多くの場合、問題の診断に役立つエラーメッセージまたは詳細が含まれています[5]。
3.APIリクエストと応答を検査**
ブラウザ開発者ツールやAPIデバッグツールなどのツールを使用して、APIリクエストと応答を検査します。これは、誤ったヘッダー、パラメーターの欠落、不正なデータなどの問題を特定するのに役立ちます[2] [8]。4。エラーを再現**
エラーを一貫して再現してみてください。これには、問題を分離する最小限の再現可能な例を作成することが含まれます。エラーが断続的な場合は、ロギングを追加して、発生したときに詳細情報をキャプチャします[2]。5。分析とトラブルシューティング**
エラーを再現できたら、サーバーログをチェックし、API呼び出しの検査、デバッグツールを使用して分析します。問題がクライアント側、サーバー側、または依存関係に関連するかどうかを特定します[2] [8]。6。ロギングとトレースツールを使用**
アプリケーションにロギングとトレースを実装して、API呼び出しと応答を監視します。 LangFuseなどのツールは、API呼び出しを追跡し、パフォーマンスとエラーに関する詳細な洞察を提供するのに役立ちます[4]。##7。API入力を実験**
API入力を変更して、エラーが持続するかどうかを確認します。これは、問題が特定のパラメーターまたはデータ形式に関連しているかどうかを判断するのに役立ちます[5]。
8。一緒に相談してください。
エラーが持続し、解決できない場合は、一緒にサポートリソースまたはコミュニティフォーラムをご覧ください。既知の問題のための追加のガイダンスまたはパッチを提供する場合があります[3]。9。パフォーマンスメトリックを監視**
応答時間やエラー率などのパフォーマンスメトリックに注意してください。これは、問題がパフォーマンスのボトルネックまたはリソースの制約に関連しているかどうかを特定するのに役立ちます[2]。##10。テストを自動化**
自動テストツールを使用して、API呼び出しを定期的にテストし、変更が新しいバグを導入しないことを確認します。これは、時間の経過とともにアプリケーションの信頼性を維持するのに役立ちます[2]。
これらの戦略に従うことにより、一緒にエラーを効果的にデバッグして解決できます。
引用：
[1] https://www.together.ai/solutions
[2] https://www.getambassador.io/blog/debugging-best-practics-scalable-error-free-apis
[3] https://support.together.ai/en/articles/8991444449-i-enceded-an-error-susing-your-api-what-should-i-do
[4] https://langfuse.com/docs/integrations/other/togetherai
[5] https://www.skiplevel.co/blog/part3-api-debugging-best-practics
[6] https://www.browserstack.com/guide/ai-debugging-tools
[7] https://docs.together.ai/docs/introduction
[8] https://stackoverflow.blog/2022/02/28/debugging-best-practices-for-rest-api-consumers/