【异常】428 - {“error“:{“message“:“Insufficient points, please recharge 积分不足，请充值“,“type“:“openai

一、报错内容

Caused by: org.springframework.ai.retry.NonTransientAiException: 428 - {"error":{"message":"Insufficient points, please recharge 积分不足，请充值","type":"openai_hk_error"}}
	at org.springframework.ai.retry.RetryUtils$2.handleError(RetryUtils.java:77)
	at org.springframework.web.client.ResponseErrorHandler.handleError(ResponseErrorHandler.java:63)
	at org.springframework.web.client.StatusHandler.lambda$fromErrorHandler$1(StatusHandler.java:71)
	at org.springframework.web.client.StatusHandler.handle(StatusHandler.java:146)
	at org.springframework.web.client.DefaultRestClient$DefaultResponseSpec.applyStatusHandlers(DefaultRestClient.java:680)
	at org.springframework.web.client.DefaultRestClient.readWithMessageConverters(DefaultRestClient.java:200)
	at org.springframework.web.client.DefaultRestClient$DefaultResponseSpec.readBody(DefaultRestClient.java:667)
	at org.springframework.web.client.DefaultRestClient$DefaultResponseSpec.toEntityInternal(DefaultRestClient.java:637)
	at org.springframework.web.client.DefaultRestClient$DefaultResponseSpec.toEntity(DefaultRestClient.java:626)
	at org.springframework.ai.openai.api.OpenAiApi.chatCompletionEntity(OpenAiApi.java:1041)
	at org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel.lambda$call$1(OpenAiChatModel.java:227)
	at org.springframework.retry.support.RetryTemplate.doExecute(RetryTemplate.java:335)
	at org.springframework.retry.support.RetryTemplate.execute(RetryTemplate.java:211)

二、报错说明

使用了SpringAI尝试调用一个OpenAI的API，但遇到了一个428状态码。这个状态码通常表示“Precondition Required”——客户端需要满足服务器端设置的前提条件才能继续操作。

在这个特定的情况下，错误消息明确指出：“Insufficient points, please recharge 积分不足，请充值”。这表明API请求被拒绝的原因是因为账户中的积分或余额不足，需要进行充值以继续使用服务。

三、问题解决

要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 检查账户余额：登录到提供API服务的平台，查看你的账户余额或积分情况。
2. 充值账户：根据平台提供的指引为你的账户充值，确保有足够的积分来执行API调用。
3. 确认支付成功：在充值后，确认支付已经成功，并且账户余额已经更新。
4. 重试API请求：再次尝试发起API请求，看看问题是否得到解决。

如果你是开发者并且正在处理这个错误，你也应该考虑在代码中实现更友好的错误处理逻辑，比如捕获这种特定的异常并提示用户去充值，而不是直接抛出技术性的错误信息。此外，可以加入自动重试机制，在检测到这类非临时性错误时，等待一段时间后再重试，或者立即返回给用户清晰的反馈。