Asinhroni LLM API omogoča skupini, da zdaj odda delo modela in pozneje zbere rezultate. Namesto da bi imela zahteva HTTP odprto, dokler se model ne odzove, odjemalec prejme opravilo, operacijo ali identifikator paketa, nato preveri stanje, prejme povratni klic, prenese izhodne podatke ali pridobi rezultate prek ločenega API.

Ta vzorec je pomemben, ker veliko dragocenih delovnih obremenitev LLM ni interaktivnih. Poteki vrednotenja, klasifikacija korpusa, vdelava zapolnitev, moderiranje, povzemanje vstopnic, opravila obogatitve in poročanje čez noč lahko pogosto dopuščajo zakasnjeno dokončanje. Premik teh delovnih obremenitev na asinhrono obdelavo lahko izboljša prepustnost, zmanjša stroške na enoto in olajša izvajanje velikih opravil. Prav tako lahko ustvari nove načine napak, če se identiteta opravila, računovodstvo, ponovni poskusi in nadzor dostopa obravnavajo kot naknadne misli.

V tem priročniku je razloženo, kako oceniti asinhrono obdelavo delovne obremenitve LLM z vidika poslovanja in platforme: kdaj jo uporabiti, kako se izvorni paketni API-ji ponudnika razlikujejo od asinhronih čakalnih vrst, ki jih upravlja prehod, kaj mora prehod OpenAI-združljiv s paketom API ohraniti in katere podrobnosti o izvajanju so pomembne, preden ekipe postavijo proizvodne zaostanke za odloženo obdelavo opravil LLM.

Kaj počne asinhroni LLM API

V sinhroni zahtevi LLM odjemalec pošlje eno zahtevo in čaka na en odgovor. To je privzeti vzorec za klepet, kopilote, agente, generiranje odgovorov pri iskanju in druge tokove, namenjene uporabnikom, kjer so pomembne sekunde. Pretakanje je še vedno običajno sinhrono z operativnega vidika: povezava ostane odprta, medtem ko žetoni prispejo.

Asinhroni LLM API loči oddajo od dokončanja. Odjemalec odda delo, platforma ga potrdi, obdrži zapis o opravilu, ga odpošlje takoj ali pozneje in razkrije način za pridobitev stanja in rezultatov. Preprost življenjski cikel je lahko videti takole:

  • Odjemalec odda opravilo s končno točko, modelom, vnosom, metapodatki lastnika in izbirno konfiguracijo povratnega klica.
  • API po preverjanju vrne ID opravila ali paketni ID.
  • Platforma postavlja v čakalno vrsto, pošilja in spremlja delo.
  • Odjemalec vpraša za status, prejme povratni klic ali pridobi izhodno datoteko, ko je obdelava končana.
  • Platforma beleži končno uporabo, stroške, napake, starost rezultata in stanje računovodstva.

Paketna obdelava LLM API je specializirana oblika async API za številne neodvisne zahteve. Običajno sprejme datoteko ali seznam objektov zahteve, pogosto z ID-ji po meri na element, in vrne paketni objekt, ki ga je mogoče preveriti pozneje. OpenAI dokumentira ta vzorec prek naloženih vhodnih datotek JSONL, paketnih objektov, pridobivanja stanja in izhodnih datotek. Anthropic Paketi sporočil in Gemini paketne operacije sledijo isti splošni zamisli, medtem ko uporabljajo modele zahtev in rezultatov, specifične za ponudnika.

Kadar je odložena obdelava opravil LLM primerna

Prva odločitev ni tehnična. Gre za odločitev o razvrstitvi delovne obremenitve. Cenejša ali bolj zmogljiva paketna pot je uporabna le, če lahko poslovni proces dopušča zakasnjeno dokončanje brez kršitve pogodbe o ravni storitev.

Ohranjajte sinhrone interaktivne delovne obremenitve

Interaktivni klepet, podporni agenti v živo, prodajni kopiloti, poteki dela za odobritev, prilagajanje v realnem času in uporabnikom vidne nadzorne plošče običajno potrebujejo sinhrono ali pretočno vedenje. Tudi če ponudnik ponuja paketne popuste, lahko prestavitev teh tokov na async povzroči občutek, da je izdelek pokvarjen. Uporabnikom je vseeno, da je zahteva cenejša, če odgovor prejmejo po tem, ko so šli naprej.

Uporaba async za delovne obremenitve blizu in brez povezave

Asinhrona obdelava ustreza delu, ki se lahko konča v minutah ali urah in ne v sekundah. Pogosti primeri vključujejo:

  • Vrednotenja modela v testnem nizu.
  • Klasifikacija in označevanje nabora podatkov.
  • Vdelava velikih skladišč vsebine.
  • Povzemanje preteklih prijav za podporo ali prepisov klicev.
  • Moderacijski zaostanki in čakalne vrste za pregled skladnosti.
  • Obogatitev zapisov CRM, izdelkov ali baze znanja.
  • Izvajanje enega poziva čez več vrstic čez noč.

Dokumentacija ponudnika je glede tega dosledna. Paketni API-ji so namenjeni delu, ki ne zahteva takojšnjih odzivov, pogosto v zameno za nižje stroške, izboljšano prepustnost ali drugačno obravnavanje kvot. 24-urno obdobje dokončanja je lahko sprejemljivo za opravila vrednotenja in zasipanja. Redko je sprejemljivo za interakcijo s stranko.

Določite razrede SLA, preden izberete API

Uporaben operativni model ločuje delo LLM v tri razrede:

  • Interaktivno: sekunde so pomembne; uporabite sinhrone ali pretočne API-je.
  • Nearline: minute so sprejemljive; uporabite asinhrone zahteve, čakalne vrste opravil, povratne klice in tesno spremljanje.
  • Brez povezave: ure so sprejemljive; uporabite paketne API-je, večje čakalne vrste, izhode na podlagi datotek in stroškovno optimizirano usmerjanje.

Ta razvrstitev mora biti v pregledih arhitekture izrecna. Brez tega ekipe pogosto premaknejo napačno delo v async, ker so paketne cene videti privlačne, ali pustijo delovne obremenitve brez povezave na sinhronih API-jih, ker je bila integracija že izdelana.

Izvorni paketni API-ji ponudnika v primerjavi z asinhronimi čakalnimi vrstami, ki jih upravlja prehod

Obstajata dva običajna načina za izgradnjo asinhrone obdelave LLM: uporaba izvirne serije ponudnika API, namestitev čakalne vrste, ki jo upravlja prehod, okoli običajnih končnih točk modela ali kombinacija obojega.

Izvorni paketni API-ji ponudnika

Paketne API-je, ki izvirajo iz ponudnika, oblikuje in upravlja ponudnik modela. Ponudijo lahko nižje cene, večjo množično pretočnost in namensko iskanje rezultatov. OpenAI Paket, Anthropic Paketi sporočil, Gemini Paket API in OpenRouter Paket API so primeri te kategorije.

Prednost sta ekonomičnost in obseg. Ponudniki lahko učinkovito načrtujejo delo, ker nadzorujejo infrastrukturo modela. Kompromis je specifičnost. Vsak ponudnik definira lastne podprte končne točke, okna za dokončanje, obliko zahteve, omejitve datotek, vrednosti stanja, vedenje preklica in izhodno obliko. Nekateri ponudniki podpirajo končne točke, podobne klepetu, vdelave, moderacije, končne točke, povezane s slikami, ali operacije ustvarjanja vsebine; drugi imajo ožji obseg. Uporaba orodja, strukturirani izhodi, multimodalni vhodi in podpora za parametre se lahko razlikujejo.

Asinhrone čakalne vrste, ki jih upravlja prehod

Asinhrona čakalna vrsta, ki jo upravlja prehod, sprejema delo prek platforme API, vzdržuje opravilo in pošilja posamezne zahteve enemu ali več ponudnikom. Lahko v zakulisju pokliče običajne končne točke sinhronega modela ali pa se odpošlje v izvirne paketne API-je ponudnika, kadar je to koristno.

Prednost je nadzor. Prehod lahko dosledno uporablja politiko organizacije, pravila ključa API, preverjanje proračuna, metapodatke o lastništvu, ponovne poskuse, povratne klice, iskanje rezultatov in analitiko uporabe. To je še posebej uporabno, ko podjetje že uporablja večmodelni AI API prehod in želi asinhrono vedenje brez prepisovanja vsakega notranjega poteka dela za paketni vmesnik vsakega ponudnika.

Kompromis je v tem, da čakalna vrsta na prehodu ne podeduje samodejno paketnih popustov ponudnika, razen če se odpošlje v te paketne sisteme ponudnika. Prav tako postane odgovoren za povratni pritisk, upravljanje stanja, preprečevanje podvajanja, delno obravnavanje napak in ohranjanje rezultatov.

Hibridno usmerjanje

Številni proizvodni sistemi potrebujejo oboje. Prehod lahko zagotovi eno operativno površino, medtem ko usmerja nekatera opravila k izvornim paketnim API-jem ponudnika, druga pa prek lastne čakalne vrste. Na primer, velika zapolnjevanja vdelave lahko za stroškovno učinkovitost uporabljajo paketno obdelavo, ki je izvirna od ponudnika, medtem ko manjša opravila skorajšnjega povzemanja uporabljajo asinhrone zahteve, ki jih upravlja prehod, za podporo hitrejšim povratnim klicem, doslednemu nadzoru dostopa in pridobivanju rezultatov, obrnjenemu k partnerju.

Ključno je, da je odločitev o usmerjanju vidna. Operaterji bi morali vedeti, ali opravilo čaka na prehodu, ali ga je sprejela paketna storitev ponudnika, ali poteka skozi običajne končne točke, ali je poteklo, preklicano ali dokončano z napakami na ravni elementov.

Kaj mora ohraniti OpenAI-združljiv prehod API

OpenAI-združljivi paketni vmesniki so privlačni, ker številne ekipe že razumejo OpenAI oblike zahtev, paketne objekte, datoteke JSONL, ID-je po meri in pridobivanje izhodnih podatkov. Toda združljivost mora biti natančna, ne nejasna. Prehod OpenAI, ki je združljiv s paketom API, bi moral ohraniti znano mehaniko odjemalca, kjer je to mogoče, hkrati pa dokumentirati vsako mejo, ki se razlikuje glede na ponudnika, model ali končno točko.

Združljivost končne točke in zahteve

Prehod mora jasno definirati podprte končne točke, modele, velikosti datotek, število elementov, polja telesa zahteve, okna za dokončanje in nepodprte parametre. Če so zaključki klepetov, odgovori, vdelave, moderacije, operacije s slikami, orodja ali strukturirani izhodi podprti drugače, mora biti to vidno pred oddajo.

Združljivost ne sme pomeniti enakega vedenja modela. Tudi ko so oblike zahtev normalizirane, se lahko ponudniki razlikujejo v tokenizaciji, upoštevanju sheme, zavrnitvenem obnašanju, klicanju orodja, zakasnitvi in ​​odzivih na napake. Za ekipe, ki standardizirajo OpenAI-združljiv večmodel API, je paketna združljivost prednost integracije odjemalca in ne zagotovilo, da se vsak ponudnik obnaša kot isti model.

Zahtevaj identiteto in uskladitev

Vsak element serije potrebuje stabilen identifikator. Izvorni API-ji ponudnika pogosto podpirajo ID-je po meri, ker je usklajevanje rezultatov osrednjega pomena za paketno obdelavo. Prehod mora ohraniti te ID-je in priložiti tudi lastne notranje identifikatorje za organizacijo, lastnika, ključ, končno točko, model, različico poziva in računovodstvo.

Trajni zapis bi moral pozneje odgovoriti na osnovna vprašanja: kdo je oddal to delovno mesto? Katera tipka API je bila uporabljena? Katera stranka ali ekipa je lastnik dela? Kateri vzdevek modela in različica poziva sta bila uporabljena? Kateri ponudnik ga je prejel? Kakšen je bil prvotni ID predmeta? Ali je bil končni rezultat pridobljen?

Semantika stanja in preklica

Asinhroni sistemi potrebujejo izrecno stanje, ne le uspeh in neuspeh. Praktični avtomat stanja vključuje statuse, kot so sprejeto, preverjanje, v čakalni vrsti, v teku, partially_completed, dokončano, neuspešno, poteklo, preklicano in result_retrieved. Stanja ponudnika je mogoče preslikati v kanonični model, vendar mora biti neobdelano stanje ponudnika še vedno shranjeno za diagnozo.

Preklic potrebuje tudi jasno semantiko. Ali je mogoče delo preklicati pred odpremo? Po sprejemu ponudnika? Med tekom? Ali so že dokončani predmeti obračunljivi? Je odpoved najboljša možnost? Odgovori vplivajo na podporo strankam, načrtovanje proračuna in interne priročnike.

Pridobivanje rezultatov

Paketne rezultate je mogoče vrniti prek anketiranja, povratnih klicev, prenosljivih izhodnih datotek, iskanja rezultatov, obrnjenega k partnerju, ali zapisov opravil na strani aplikacije. Vsak model ima različne operativne posledice.

  • Anketiranje je preprosto, vendar lahko povzroči hrupen promet in zastarele nadzorne plošče, če stranke anketirajo v nedogled.
  • Povratni klici zmanjšajo pozivanje, vendar zahtevajo podpisane dogodke, pravila za ponovni poskus, zaščito pred ponovnim predvajanjem in idempotentne sprejemnike.
  • Izhodne datoteke delujejo dobro za velika opravila, vendar potrebujejo nadzor dostopa, politiko hrambe in varno prenašanje.
  • Partner API iskanje rezultatov je uporabno, ko določbe platforme delujejo v imenu strank in potrebujejo nadzorovano iskanje s strani organizacije ali konteksta stranke.

Dostop do rezultatov mora biti omejen na organizacijo, ki je predložila, ali kontekst pooblaščenega partnerja. Paketni vnosi in izhodi pogosto vsebujejo občutljive podatke o strankah, zato so zadrževalna obdobja in dovoljenja za prenos pomembni prav tako kot združljivost končne točke.

Oblikovanje zanesljivega asinhronega delovnega modela LLM

Najpomembnejši implementacijski vzorec je shranjevanje kanoničnega zapisa opravila ločeno od katerega koli paketnega predmeta, specifičnega za ponudnika. ID-ji ponudnika so potrebni, vendar ne bi smeli biti edini vir resnice.

Osnovna delovna področja

Evidenca proizvodnega dela mora vsebovati:

  • Notranji ID opravila in izbirni zunanji ključ idempotence.
  • ID paketa ponudnika ali ID operacije, če je bil poslan.
  • Končna točka, model, vzdevek modela in različica poziva ali sheme.
  • Oddaja organizacije, projekta, ekipe, stranke in API ključa.
  • Število zahtevanih elementov, število sprejetih elementov, štetje dokončanih elementov in število neuspešnih elementov.
  • Oddano, sprejeto, odposlano, začeto, dokončano, poteklo, preklicano in pridobljeni časovni žigi, kjer je to primerno.
  • Ocenjena uporaba žetona in stroški ob predložitvi.
  • Končna uporaba žetona, poravnani stroški in računovodsko stanje po zaključku.
  • Cilj povratnega klica, status povratnega klica in zgodovina ponovnih poskusov povratnega klica, če je uporabljen.

Ta zapis omogoča ekipam za finance, platforme, podporo in inženiring, da vidijo, kaj se je zgodilo, ne da bi se morali prijaviti na nadzorno ploščo vsakega ponudnika. Podpira tudi LLM API dodeljevanje stroškov glede na ključ, skupino, stranko, potek dela ali službo.

Zapisi na ravni postavke

Za paketna opravila so zapisi na ravni elementov prav tako pomembni kot zapisi na ravni opravila. Dokončana serija lahko še vedno vsebuje neuspele elemente. Vsak element mora ohraniti svoj ID po meri, sklic na prvotno zahtevo, status ponudnika, kategorijo napake, upravičenost do ponovnega poskusa, izhodno lokacijo, uporabo žetona, ceno in vrsto ponovnega izvajanja.

To prepreči pogosto operativno napako: obravnavanje dokončanega kot uspešnega. Pri asinhroni obdelavi zaključeno pogosto pomeni, da je ponudnik končal obdelavo paketnega predmeta, ne pa, da je vsak element ustvaril uporaben rezultat.

Idempotentna predložitev

Poteki dela za ustvarjanje opravil potrebujejo idempotenco. Če odjemalec predloži velik paket in omrežje odpove, preden prejme odgovor, ponovni poskus ne bi smel ustvariti podvojenega plačljivega dela. Odjemalec bi moral imeti možnost poslati isti ključ idempotence in prejeti obstoječo referenco opravila, ko se obremenitev ujema.

Idempotenca bi morala veljati tudi za povratne klice. Prejemniki lahko isti dogodek vidijo večkrat, če pride do ponovnih poskusov dostave. Vsak dogodek mora vključevati stabilne identifikatorje in dovolj stanja, da prejemnik varno prezre dvojnike.

Ponovni poskusi, ponovno predvajanje in delna napaka

Logika ponovnega poskusa je težja v asinhronih sistemih, ker lahko več plasti neodvisno odpove. Čist dizajn ločuje štiri kategorije:

  • Ponovni poskus prenosa: ponovni poskus neuspelega HTTP klica med odjemalcem in prehodom ali prehodom in ponudnikom.
  • Ponovni poskus ponudnika: ponovni poskus oddaje ponudnika ali pridobivanja stanja, ko API-ji ponudnika niso na voljo.
  • Ponovno predvajanje elementa: ponovna predložitev samo neuspelih ali potečenih elementov iz paketa.
  • Ponovni zagon: namerno ponovno izvajanje opravila, ker so se spremenili poziv, model, shema ali nabor podatkov.

Tega ne bi smeli zamenjevati. Ponovni poskus celotnega paketa po neuspelem povratnem klicu lahko podvoji stroške in onesnaži rezultate ocenjevanja. Ponovno predvajanje samo neuspešnih predmetov je običajno varnejše, pod pogojem, da sta ohranjena identiteta predmeta in rod.

Zapisi o delnih napakah morajo vključevati kategorijo napak, napako ponudnika, prvotni ID po meri, upravičenost do ponovnega poskusa in izvor ponovnega zagona. Nekatere napake so prehodne, na primer omejitve hitrosti ali časovne omejitve ponudnika. Drugi so deterministični, na primer neveljavna oblika zahteve, nepodprti parametri, prekoračitev dolžine konteksta ali napaka pri preverjanju sheme. Enako ravnanje z njimi zapravlja denar in naredi nadzorne plošče manj uporabne.

Upravljanje stroškov za asinhrone delovne obremenitve LLM

Asinhrona obdelava lahko zniža ceno na enoto, zlasti kadar paketni API-ji ponudnika ponujajo popuste. Lahko pa tudi poveča skupno porabo, ker so ekipe pripravljene oddati veliko večje zaostanke. Nižja cena na žeton ne pomaga, če nepregledano opravilo poteka čez milijone zapisov.

Nadzor stroškov bi moral potekati pred odpremo, ne šele po prejemu računov ponudnika. Uporabni kontrolniki vključujejo:

  • Število elementov pred tiskom, žeton in ocene stroškov.
  • Omejitve na ključ, na ekipo, na stranko in na organizacijo.
  • Pravila odobritve za delovna mesta nad pragom.
  • Preverjanje proračunske rezervacije ali razpoložljivosti pred oddajo.
  • Seznami dovoljenih modelov in končnih točk po ključu ali projektu.
  • Končna uskladitev ocenjenih in poravnanih stroškov.

Računovodski model mora razlikovati tudi oddane, sprejete, tekoče, dokončane, neuspele, preklicane, potekle in poravnane stroške. Na primer, preklicana serija lahko še vedno vključuje plačljive dokončane postavke. Neuspešna validacija običajno ne bi smela povzročiti stroškov uporabe modela. Delno dokončano opravilo zahteva obračunavanje na ravni postavke.

Varnost, upravljanje in nadzor dostopa

Paketni podatki pogosto vključujejo zapise o strankah, interne dokumente, prijave za podporo, prepise klicev ali nize podatkov o vrednotenju. Varnost ne more biti omejena na šifriranje prenosa.

Ekipe se morajo izogibati dodajanju skrivnosti v pozive, metapodatke, imena datotek, URL-je za povratni klic ali ID-je po meri. Dostop do rezultatov mora biti omejen na organizacijo, projekt ali partnerski kontekst, ki je predložil. Izhodne datoteke morajo imeti zadrževalna okna, revizijske dnevnike in nadzorovano vedenje prenosa. Povratni klici morajo biti podpisani in ne smejo razkrivati skrivnosti v poizvedbenih nizih.

API-pomembno je tudi upravljanje ključev. Asinhrona opravila se lahko izvajajo še dolgo po oddaji prvotne zahteve. Platforma bi morala definirati, kaj se zgodi, če je ključ preklican, obrnjen, onemogočen ali preseže omejitev porabe, medtem ko je opravilo v čakalni vrsti ali se izvaja. Za partnerske scenarije je treba ob oddaji priložiti metapodatke o lastništvu strank, da je mogoče rezultate in stroške pozneje uskladiti brez sklepanja iz dnevnikov.

Opazljivost po končnem statusu

Sinhrono API spremljanje se pogosto osredotoča na zakasnitev, stopnjo napak, žetone in stroške. Asinhrone delovne obremenitve potrebujejo širši pogled:

  • Čas v čakalni vrsti pred odpremo.
  • Čas sprejema ponudnika.
  • Trajanje obdelave.
  • Tveganje obdobja dokončanja in stopnja poteka.
  • Stopnja uspešnosti elementov in porazdelitev napak.
  • Uspešna dostava povratnega klica in število ponovnih poskusov.
  • Starost za pridobivanje rezultatov.
  • Ocenjena uporaba in stroški v primerjavi s poravnanim žetonom.
  • Odpovedni dogodki in učinkovitost odpovedi.

Te meritve omogočajo operaterjem, da razlikujejo običajno zakasnitev od nezdrave čakalne vrste. Pomagajo tudi poslovnim ekipam razumeti, ali asinhrona obdelava dejansko zmanjšuje stroške in izboljšuje prepustnost ali preprosto skriva zakasnitev v sistemu v ozadju, ki ga nihče ne spremlja natančno.

Pogoste napake, ki se jim je treba izogniti

Najpogostejše asinhrone napake LLM so operacijske in ne sintaktične.

  • Premik interaktivnih uporabniških tokov na async, ker je paketno določanje cen cenejše.
  • Oddaja velikih paketov brez stabilnih ID-jev posamezne postavke.
  • Obravnavanje dokončane serije kot popolnoma uspešne.
  • Ponovni poskus celotnega paketa po napaki omrežja ali povratnega klica.
  • Ob predpostavki OpenAI-združljive predložitve pomeni, da vsak ponudnik podpira enake parametre, orodja, omejitve datotek, slike ali strukturirane izhode.
  • Ignoriranje poziva, sheme in različic modela.
  • Preskok preverjanja porabe pred oddajo.
  • Zanašanje samo na nadzorne plošče ponudnika za pregled stroškov in uporabe.
  • Nemodeliranje stanj preklica, poteka in delnega zaključka.
  • Dostava povratnih klicev brez podpisov, idempotence ali pravil ponovnega poskusa.
  • Hranjenje vhodnih in izhodnih datotek dlje, kot zahteva poslovni proces.
  • Ponovno izvajanje neuspešnih elementov brez ohranjanja rodu izvirnega opravila.

Kako B2B LLM ustreza modelu asinhrone delovne obremenitve

B2B LLM ni samo sinhrona API površina. Njegov javni API katalog vključuje podporo za asinhrone zahteve, OpenAI-združljivo dokumentacijo za paket API, Claude pakete sporočil, povratne klice, vzorce partnerjev API, poglede uporabe in obračunavanja ter podporo za asinhrone zahteve za končno točko.

Za ekipe, ki gradijo poslovne poteke dela na več ponudnikih modelov, je ustrezna vrednost operativna doslednost. Poenoten API dostop lahko zmanjša integracijsko delo; asinhrone zahteve in paketno združljive končne točke lahko podpirajo odložene delovne obremenitve; povratni klici in priklic partnerja API lahko podpirajo avtomatizacijo in platforme, usmerjene k strankam; API-upravljanje ključev, analiza uporabe in upravljanje stroškov lahko pripomorejo k temu, da se velika opravila v ozadju lahko pripišejo in nadzorujejo.

Arhitekturna točka je širša od katere koli posamezne končne točke: asinhrono obdelavo LLM je treba upravljati kot del AI API nadzorne ravnine, ne kot zbirko nepovezanih skriptov ponudnika. Bolj ko je delovna obremenitev dragocena, bolj pomembno postane ohranjanje identitete, lastništva, stanja, stroškov in semantike priklica od predložitve do končne uskladitve.

Uporabni kontrolni seznam za sprejem async LLM

Pred selitvijo delovne obremenitve v asinhrono LLM API ali paketno obdelavo LLM API bi morale ekipe znati odgovoriti na ta vprašanja:

  • Ali je delovna obremenitev interaktivna, blizu povezave ali brez povezave?
  • Kakšno okno za dokončanje je sprejemljivo za uporabnike in nadaljnje sisteme?
  • Katera končna točka, model, parametri in izhodni formati so potrebni?
  • Ali lahko delo uporablja izvorne paketne API-je ponudnika, asinhrone čakalne vrste, ki jih upravlja prehod, ali oboje?
  • Kateri stabilni ID-ji opravil in postavk bodo uporabljeni za usklajevanje?
  • Kako se bodo preprečile podvojene oddaje?
  • Kako bodo delne napake predstavljene in ponovno predvajane?
  • Kdo je lastnik posla in kateremu ključu, ekipi, stranki ali projektu je treba pripisati stroške?
  • Katera omejitev porabe ali pravilo odobritve velja pred pošiljanjem?
  • Kako bodo rezultati pridobljeni, zavarovani, shranjeni in revidirani?
  • Katera pravila za podpisovanje povratnega klica, ponovni poskus in idempotenca so potrebna?
  • Katere meritve prikazujejo stanje čakalne vrste, zdravje ponudnika, starost rezultatov in končno obračunavanje?

Sklep

Async LLM API-ji niso le počasnejši sinhroni API-ji. So drugačen operativni model za delo z umetno inteligenco, ki lahko dopušča odloženo dokončanje. Če se dobro uporabljajo, lahko znižajo stroške, izboljšajo prepustnost in naredijo obsežna opravila obogatitve, vrednotenja, vdelave, moderiranja in povzemanja praktična. Če se uporabljajo priložnostno, lahko ustvarijo podvojeno porabo, izgubljene rezultate, nejasno lastništvo, šibke ponovne poskuse in serije, ki so videti popolne, medtem ko pomembni elementi niso uspeli.

Trajni vzorec je preprost: razvrstite delovno obremenitev, namerno izberite paketno obdelavo, ki izvira iz ponudnika, ali namerno upravljane asinhrone čakalne vrste, ki jih upravlja prehod, ohranite identiteto opravila in elementa, načrtujte eksplicitne prehode stanj, pošteno obravnavajte delne napake, uveljavite upravljanje stroškov pred pošiljanjem in naredite iskanje in opazovanje prvorazrednih delov API pogodbe. To je razlika med odloženo obdelavo opravil LLM kot koristno poslovno zmožnostjo in paketno obdelavo kot operativno slepo točko.