解决API请求时间过长的问题通常需要从以下几个方面进行考虑和优化：

1. 检查网络连接：首先确保网络连接正常，没有网络延迟或断网等问题。可以使用ping命令或在线网络测试工具来测试网络延迟和连接速度。

2. 检查API服务器性能：如果API请求时间过长，可能是由于API服务器性能不佳导致的。可以与API提供商联系了解他们的服务器状态和性能，以确定是否存在服务器端的问题。

3. 减少请求数据量：API请求时间过长可能是由于请求的数据量过大导致的。可以考虑减少请求数据的大小，例如只请求需要的数据字段，而不是全部数据。可以使用参数来控制返回的数据量，只请求必要的数据。

4. 优化查询参数：API请求时间过长可能是由于查询参数不合理导致的。可以检查和优化查询参数，例如使用索引或增加缓存来提高查询效率。

5. 异步请求：如果API请求时间过长，可以考虑将请求改为异步方式发送。这样可以避免阻塞主线程，提高应用的响应速度。

6. 缓存请求结果：如果API返回的数据在一段时间内不会发生变化，可以考虑将请求结果缓存起来，避免每次都发送请求。可以使用内存缓存或者磁盘缓存来实现。

下面是一个示例代码，展示了如何使用异步请求和缓存来解决API请求时间过长的问题：

import requests
from functools import lru_cache
import asyncio

API_URL = "https://api.example.com/data"

# 使用lru_cache缓存请求结果，设置缓存大小为10
@lru_cache(maxsize=10)
async def fetch_data():
    response = await requests.get(API_URL)
    return response.json()

async def main():
    try:
        # 使用异步请求发送API请求
        data = await fetch_data()
        print(data)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

# 创建事件循环并运行main函数
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

上述示例代码使用了Python的requests库发送API请求，并使用asyncio库实现异步请求。通过使用lru_cache装饰器，可以缓存请求结果，避免重复发送相同的请求。这样可以提高请求速度和应用的响应时间。请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的API和业务需求进行适当的修改和优化。