AI 모델이 제공업체의 API 속도 제한을 초과하지 않도록 설계된 요청 제한 유틸리티입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install model-rate-limiter
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 model-rate-limiter 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
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Model Rate Limiter란 무엇인가요?
Model Rate Limiter는 Openclaw Skills 생태계 내에서 AI 모델 요청을 관리하고 제한하도록 설계된 특수 도구입니다. 이 도구는 게이트키퍼 역할을 하여 자동화된 워크플로우가 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 LLM 제공업체로부터 속도 제한 오류를 발생시키지 않도록 합니다. 슬라이딩 윈도우 메커니즘을 사용하여 에이전트가 클라우드와 통신하는 빈도를 세밀하게 제어할 수 있습니다.
이 기술은 에이전트 응답성과 엄격한 API 할당량 사이에서 균형을 맞춰야 하는 개발자에게 특히 유용합니다. 작동 상태를 로컬 JSON 파일에 저장하므로 핵심 에이전트 프로세스를 다시 시작할 필요 없이 처리량 매개변수를 쉽게 모니터링하고 실시간으로 조정할 수 있습니다.
Model Rate Limiter 활용 사례
- 복잡한 코딩 작업 중 429 Too Many Requests 오류 방지.
- 최대 요청 빈도를 적용하여 API 예산 관리.
- 에이전트가 지연된 응답이나 제한된 환경을 어떻게 처리하는지 테스트.
- 다중 에이전트 설정에서 Openclaw Skills의 요청 볼륨 조정.
Model Rate Limiter 작동 원리
- 이 기술은 요청 흐름을 가로채서 rate-limit-state.json 구성 파일을 읽습니다.
- enabled 불리언 값을 확인합니다. false이면 요청이 즉시 제한기를 우회합니다.
- 활성화된 경우, 지정된 windowMs보다 오래된 상태 파일의 모든 타임스탬프를 제거합니다.
- 유효한 남은 타임스탬프 수를 maxPerMinute 임계값과 비교합니다.
- 임계값을 초과하면 요청이 거부되고 제안된 대기 시간이 제공됩니다. 그렇지 않으면 새 타임스탬프가 기록되고 요청이 승인됩니다.
Model Rate Limiter 설정 가이드
rate limiter를 설정하려면 작업 공간으로 이동하여 rate-limit-state.json 파일이 있는지 확인하십시오. 다음 구성으로 초기화할 수 있습니다:
{
"enabled": true,
"maxPerMinute": 5,
"windowMs": 60000,
"timestamps": []
}
간단한 파일 편집을 통해 제한기를 토글하거나 빈도를 조정할 수 있으며, 에이전트에게 지시하여 Openclaw Skills 내의 JSON 값을 수정할 수도 있습니다.
Model Rate Limiter 데이터 스키마 및 분류 체계
| 속성 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| enabled | boolean | 속도 제한 논리가 활성 상태인지 여부. |
| maxPerMinute | number | 60초당 허용되는 최대 요청 수. |
| windowMs | number | 밀리초 단위의 추적 윈도우 기간 (기본값 60000). |
| timestamps | array | 최근 요청을 나타내는 Unix 타임스탬프 컬렉션. |
Model Rate Limiter 고급 기능
- 동적 구성: JSON 상태를 수정하여 즉석에서 제한 변경.
- 슬라이딩 윈도우 논리: 고정 블록 제한보다 더 자연스러운 요청 간격 보장.
- 수동 재설정: timestamps 배열을 비워서 요청 기록 즉시 삭제.
- 자동화된 통합: 사용자가 Openclaw Skills에서 속도 제한 관련 키워드를 언급할 때 자동으로 트리거.
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