BatchAsyncEfficiencyProduction
批量处理与异步调用：如何高效处理大量 AI 请求
当需要处理大量文本（批量摘要、批量翻译、批量分类）时，如何设计高效、成本可控的批处理系统。
批处理场景
需要一次性处理大量文本的场景：批量合同审查、批量新闻摘要、批量商品描述生成、批量情感分析、批量翻译。
队列设计
使用消息队列（如 Redis、RabbitMQ）接收批量任务，后台 worker 异步处理。避免同步调用导致的超时和资源浪费。
并发控制
设置最大并发数（建议 5-20），避免触发 API 速率限制。每个任务之间加 50-200ms 间隔可以有效降低限流风险。
成本控制
批量任务建议用低价模型（如 Qwen3.5 Flash）处理初筛，节省成本；对有价值的任务再做二次处理。
容错处理
每个任务独立重试（最多 3 次），失败的批次记录到死信队列，人工处理或稍后重试。