My model call

app.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from smolagents import ToolCallingAgent, CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, LiteLLMModel
 import os
+import requests
 #import litellm
 #litellm._turn_on_debug()  # Enable debugging for litellm
 
@@ -14,10 +15,34 @@ model = LiteLLMModel(
     api_base="https://api.sambanova.ai/v1",  # Specify the base URL for Sambanova, as in your working requests example
 )
 
+# Создание модели с обработкой лимитов
+def model_call(query):
+    try:
+        url = "https://api.sambanova.ai/v1/chat/completions"  # Проверьте, что это правильная конечная точка
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {os.getenv('sambanova_token')}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+        data = {
+            "model": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct",
+            "messages": [{"role": "user", "content": "Раскажи о себе."}],
+            "max_tokens": 2096
+        }
+
+        response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
+        print(response.status_code)
+        print(response.text)
+        return response.choices[0].message.content
+    except openai.RateLimitError:
+        time.sleep(60)  # Ждем 60 секунд перед повторной попыткой
+        return model_call(query)  # Рекурсивный вызов
+    except Exception as e:
+        return f"An unexpected error occurred: {str(e)}"
+
 # Create the agent
 agent = ToolCallingAgent(
     tools=[DuckDuckGoSearchTool()],
-    model=model
+    model=model_call
 )
 
 # Когда запуск идет через streamlingt то ответы переводятс в json автоматом