什麼是「錯誤率上升」？
可用性,不是降質
「錯誤率上升」的意思是：在某段時間內,送到 OpenAI 的請求中,失敗回應(非 2xx,如 429、5xx、超時或前端網絡錯誤)佔比變高。
典型情況包括：
429 Too Many Requests
速率／代幣用量觸頂,被節流。
5xx／超時
伺服器或基礎設施暫時異常。
前端／網絡層失敗
例如 ChatGPT 介面出現「Error in message stream」「Network error」。
這些都屬於「請求能否成功」的問題;一旦請求成功返回,內容質量並不會被刻意降低，但不等於沒有「跳步」。
真的需要「可重現」？
使用 API 固定 seed
當你要做到實驗級的重現性(盡可能每次同一輸出),建議改用 OpenAI API：
設定 seed(固定抽樣起點),同時固定 temperature、top_p、max_completion_tokens、提示文字與上下文。
監控 system_fingerprint(後端路徑指紋);只有在它不變時,結果才更穩定。
為 429／5xx 實作指數退避重試;把每次的 提示版本、參數、時間記錄在案(run-id),便於比對。
注意：即使用 seed,在模型或後端版本升級時仍可能有差異;seed 是把波動縮小,而不是保證「絕對決定性」。
終合個人的實際操作經驗 + ChatGPT 全球用量分佈與「高峰期變慢」的官方說法，全球流量結構：美國佔比最高（約 15%）、印度次高（約 9%）（Visual Capitalist, 2025-08），決定了「美國白天＝全球擠塞」的基本節奏，並受印度日間流量的次級壓力所影響。所以，以下是 OpenAI 伺服器較為閒置的時間段（ 供參考）：
英國（Europe/London, 現時 GMT）
首選：03:00–06:30 理由：對應美西深夜／美東凌晨、歐洲未開工；印度僅入早段，全球需求處低位，體感最穩定。
- 次選：23:00–01:00（短窗）、06:30–08:00（短窗） 說明：前者落在美洲晚間後段；後者歐洲剛起步、印度轉入上午活躍，壓力漸升但多數仍可跑長任務。
- 盡量避開（核心擠塞）：15:00–21:00 對應美東 10:00–16:00 的工作高峰，疊加歐洲下午，常見延遲／錯誤率上升。（BST 夏令時間期間，上述時段整體平移 +1 小時。）
香港（Asia/Hong_Kong, HKT = GMT+8）
首選：06:00–10:00 理由：對應美國深夜→清晨、歐洲凌晨；印度仍在清晨至早段，全球總負載最低檔，輸出最完整。
- 次選：11:00–16:00（相對順暢） 說明：踩中美國晚間、歐洲清晨→上午；印度處於日間活躍，較清晨段略遜但多數時間仍順。
- 盡量避開（核心擠塞）：23:00–06:00 大致覆蓋美東／美西白天工作時段的重疊區，最易出現慢／中斷。
備註︰
- 高峰期變慢是正常現象：OpenAI 官方說明「高峰時段可能出現變慢」，可用狀態頁核對。(OpenAI Help Center)
最後，當發現 AI 的答案不完整時,你可以這樣做
排障清單
小結
你在非繁忙時段覺得輸出更完整,並不是因為 OpenAI 把模型「降質」,而是高峰期錯誤率、節流、工具故障、串流中斷與隨機性更容易「攪亂檔」。
想要穩定、落地、可複用：Web 端用一致性護欄＋固定模型＋分段與結構化輸出;要研究級重現,就走 API 並固定 seed。
這樣做,你不僅能在高峰期維持可用性,也能在平時把「跳步／忽略」的風險降到最低。
