免费接口也限流：印刷体OCR识别的 10 并发与档位优化指南
# 免费接口也限流：印刷体OCR识别的 10 并发与档位优化指南
> 接口 926（接入点 926-1） · 免费 · POST/GET · JSON · 适用人群：中高频调用/架构开发者 · 阅读时间：约 7 分钟
## 核心要点
- 接口明确标注**并发限制为 10**；瞬时超过易触发 `80 服务超时`，需做并发控制。
- 免费接口按「使用档次」限流防滥用，高调用量可用平台积分兑换更高档位（具体档位以官方说明为准）。
- 客户端用「并发池 + 指数退避重试」即可在限制内稳定运行，避免雪崩。
## Why：免费不等于无限
因为是免费接口，很多人会一口气并发展开几百张图，结果超时、失败率飙升，反而比「慢一点但稳」更慢。理解并发与档位限制，才能在免费额度内把任务跑完、跑稳。
## What：限制与计费事实
| 项目 | 说明 |
|------|------|
| 并发限制 | 10（接口接入点说明原文） |
| 像素建议 | < 1200×1200 |
| 档位 | 免费使用档次；可用平台积分兑换更高调用档位（档位明细以官方档位说明为准） |
| 计费 | 免费，无按次/按单费用 |
> 文档未给出各档位的具体 QPS/日调用量数字，故此处不列举，以免编造；请以[免费档位说明](https://www.showapi.com/free-api)为准。
## How：客户端并发控制（Python 示例）
用线程池把并发压在 10 以内，并对 `80/90` 等可重试错误做指数退避：
```python
import time, requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
APPKEY = "YOUR_APPKEY"
ENDPOINT = "https://route.showapi.com/926-1"
MAX_WORKERS = 8 # 留余量，低于并发上限 10
def ocr_one(img_url: str) -> dict:
params = {"appKey": APPKEY}
data = {"img_url": img_url, "need_all_region": "1"}
for attempt in range(4): # 最多重试 4 次
try:
r = requests.post(ENDPOINT, params=params, data=data, timeout=10)
rb = r.json()["showapi_res_body"]
if rb["ret_code"] == 0:
return {"ok": True, "text": rb.get("list") or rb.get("str")}
if rb["ret_code"] in (80, 90): # 超时/异常：可重试
sleep = 0.5 * (2 ** attempt)
time.sleep(sleep)
continue
return {"ok": False, "ret_code": rb["ret_code"], "remark": rb.get("remark")}
except requests.RequestException:
time.sleep(0.5 * (2 ** attempt))
return {"ok": False, "remark": "重试后仍失败"}
urls = ["https://your-cdn.example.com/a.png", "https://your-cdn.example.com/b.png"]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as ex:
results = list(ex.map(ocr_one, urls))
print(results)
```
**Node.js（p-limit 思路，手写简易信号量）**
```javascript
const ENDPOINT = "https://route.showapi.com/926-1?appKey=YOUR_APPKEY";
const MAX = 8;
let active = 0;
const queue = [];
function run(task) {
if (active >= MAX) return new Promise((res) => queue.push(() => run(task).then(res)));
active++;
return task().finally(() => {
active--;
if (queue.length) queue.shift()();
});
}
async function ocrOne(imgUrl) {
const res = await fetch(ENDPOINT, {
method: "POST",
headers: { "content-type": "application/x-www-form-urlencoded" },
body: new URLSearchParams({ img_url: imgUrl, need_all_region: "1" }),
});
const rb = (await res.json()).showapi_res_body;
return rb.ret_code === 0 ? rb.list || rb.str : null;
}
// 用法：await run(() => ocrOne(url))
```
## 返回示例与解析
同《返回字段全解》：成功 `ret_code=0`，取 `list`/`str`；失败按 `ret_code` 区分（限流/超时多为 80）。
## 重试与降级策略
| 现象 | ret_code | 处理 |
|------|----------|------|
| 服务超时 | 80 | 指数退避重试（0.5/1/2/4s） |
| 识别异常 | 90 | 退避重试 1~2 次，仍失败则记录人工 |
| 文件内容过大 | 50 | 缩小图片再提交，不重试同样参数 |
| 文件下载失败 | 40 | 换 `img_base64` 或修正 URL 后重试 |
## 进阶 / 边界
- **并发别顶满 10**：留 20% 余量（如 8），应对抖动，减少 `80` 超时。
- **图片预处理降本**：先验缩放 < 1200×1200、压到大小上限内，既能避开 `50/60`，也加快响应、降低超时概率。
- **不要伪造档位数字**：档位与积分兑换规则以[官方档位说明](https://www.showapi.com/free-api)为准，本文不臆造具体额度。
## FAQ
**Q1：并发 10 是指每秒 10 次吗？**
A1：「并发」指同时进行的请求数（in-flight），不是 QPS；实际吞吐还受响应耗时与档位影响，以官方档位说明为准。
**Q2：超过并发会返回什么？**
A2：可能表现为 `80 服务超时` 或请求排队变慢；建议客户端主动限流而不是靠服务端兜底。
**Q3：免费档位不够用怎么办？**
A3：用平台积分兑换更高调用档位（明细见官方档位说明）；架构上也可做预处理降量、缓存命中结果（见下一篇批量处理）。
**Q4：重试会加重限流吗？**
A4：盲目高频重试会加重超时；务必配合退避与并发上限，失败任务落库异步重试。
**Q5：接口支持批量一次传多张图吗？**
A5：文档未提供原生批量接口；多图需业务侧循环调用并做并发控制（见《批量处理图片》）。
## 相关能力 / 下一步阅读
- [票据/文档电子化：如何用印刷体OCR识别批量处理图片？](https://www.showapi.com/guides/printed-ocr-doc-digitize-926)
- [印刷体OCR识别错误码排查：10 参数错误到 90 识别异常逐条对照](https://www.showapi.com/guides/printed-ocr-error-handling-926)
- [印刷体OCR识别：img_base64 与 img_url 两种入参怎么选？](https://www.showapi.com/guides/printed-ocr-base64-vs-url-926)
- **本系列共 12 篇**：查看[印刷体OCR识别指南总目录](https://www.showapi.com/guides/printed-ocr-guides-926)
