建立负载边界

先按用户工作流划分请求类型，例如短问答、长上下文输入、工具调用和持续生成。记录各类型的到达节奏、并发变化、输入与输出规模，以及用户取消或重试的情形；不要把平均请求当成完整负载。为常态、突发和恢复阶段分别定义业务可接受的延迟与错误标准。假设突发流量主要来自长输入，就把长输入占比作为一个待验证条件，而不是当成已知事实。并发需求可先按到达速率乘以端到端处理时长估算，再用自己的流量回放或受控负载检查修正。

设计可关联的请求追踪

为每次应用请求生成内部关联标识，并在应用服务、队列和模型调用边界记录开始、结束与结果。记录排队、连接、首个可见输出和完成等阶段的耗时，让总延迟能拆解到实际发生的环节。使用 NexoToken 的模型 API 访问时，只采集应用确实能观察到的调用信息；不要假定未提供的字段或平台接口。对照自身请求台账与平台使用历史时，先核实记录粒度和时间范围；若无法逐请求对应，就只作汇总核对并标注差异来源未知。

看清流式延迟与错误

流式请求应分别记录请求开始、首个内容到达、后续内容间隔和结束状态；若应用代理缓冲了输出，就在代理前后分别观察，否则首段延迟可能被误判。按可见原因区分超时、连接失败、应用取消、解析失败和服务返回的错误类别，并保留重试是否发生。假设监控显示首段输出延迟上升但后续间隔稳定，就检查排队、连接和缓冲；若两者都变差，再检查整体处理压力。日志只保留排障所需的耗时、状态和必要元数据，对提示词、输出、凭据及可识别个人的信息进行过滤或脱敏，并设置访问与保留规则。

将观测转成容量决策

在受控环境逐步回放代表性请求组合，监控并发、队列长度、各阶段延迟、错误分类、取消率和资源使用；每次只改变一个负载条件，并记录实际结果、环境和采样范围。若队列持续增长而处理完成速度没有跟上，先检查应用侧并发限制、依赖等待和重试放大，再评估增加处理能力是否有依据。若错误集中在某类请求，按该类单独复测，不要据此推断所有流量的容量。将目标、观测窗口、失败条件和回滚动作写进容量计划；条件改变后重新运行检查，并以当前主平台文档核实平台相关限制。

参考资料

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