导语：
国内视频模型与大模型集中发布后，后端平台承载的推理任务激增。视频模型任务时长更长、资源占用更高，大模型任务频率更高、成本更难控制。后端需要构建“可排队、可降级、可审计”的推理平台。
1. 后端平台的新需求
- 视频生成任务带来长时占用与排队问题。
- 大模型调用带来高并发与成本波动。
- 多模型并存需要更复杂的路由与调度策略。
2. 架构与调度策略
- 引入任务队列与分级调度，确保关键任务优先。
- 结合缓存与结果复用，降低重复调用成本。
- 对不同模型设置独立资源池与限额。
3. 稳定性与降级机制
- 长任务必须支持中断与重试。
- 当资源紧张时自动降级到轻量模型或低分辨率输出。
- 建立熔断与限流，保护核心业务。
4. 参考价值的具体操作流程
- 建立模型调用路由层，支持多模型选择。
- 设计任务队列与分级调度策略。
- 为视频生成任务建立专属资源池。
- 引入缓存策略与结果复用。
- 建立成本看板与预算阈值。
- 设置降级与熔断机制，确保平台稳定。
- 定期复盘排队时长与失败率。
5. 关键指标建议
- 任务排队时长与完成率。
- 资源利用率与峰值成本。
- 降级触发率与用户体验影响。
- 模型调用失败率与重试成功率。
6. 落地检查清单
- 是否具备多模型路由与资源隔离能力？
- 是否建立长任务的中断与重试机制？
- 是否有成本与排队的运营看板？
- 是否具备稳定性降级与熔断策略？
7. 成本与容量治理
- 对不同模型建立成本分摊与预算红线。
- 结合历史调用量预测峰值，提前准备容量。
- 为视频任务设置专属排队与调度策略。
8. 监控与告警
- 关键指标包括排队时长、失败率与资源利用率。
- 对模型响应异常建立自动降级与告警策略。
- 定期复盘性能与成本趋势。
9. 结语
多模态推理平台是新的基础设施。只有把成本、稳定性与排队治理一起做好，才能支撑业务规模化增长。
10. 交付物模板建议
- 多模型路由配置与回滚记录。
- 视频任务排队与资源占用报表。
- 成本预算与超限告警记录。
11. 常见误区与对策
- 误区：只扩容不优化排队策略。
- 对策：对长任务进行分级调度与隔离。
- 误区：忽略模型升级带来的调用模式变化。
- 对策：对新模型引入灰度与容量预估。
12. 补充建议
- 建议对高并发场景引入请求合并与批处理。
- 对失败任务设置指数退避重试，避免雪崩。
- 对 GPU 资源使用设置审批与审计策略。
13. 关键运营建议
- 建议设置“高峰时段策略”，在流量高峰时降低分辨率或采用轻量模型。
- 对长任务设置 SLA 与超时策略，超时自动回滚或降级。
14. 经验补充
在多模型并存阶段，建议建立“模型路由灰度开关”，允许按业务线逐步切换模型，避免一次性切换导致大规模失败。同时，对模型提供方的 SLA 需要纳入供应链管理。
补充：建议定期评估模型提供方的稳定性与价格策略，并将其纳入平台采购决策。
持续监控供应商变更与模型版本公告。
并将模型容量评估纳入季度规划。
建议同步更新容量评估模型。
并定期复核预算偏差。
形成年度容量评估报告。
