导语：
国内视频模型与大模型集中发布，推理任务规模迅速扩大。视频生成任务耗时长、资源占用大，大模型任务频率高、成本敏感。后端必须构建“可排队、可降级、可审计”的推理平台。
1. 后端平台的新需求
- 视频任务长时占用，排队与调度压力高。
- 大模型调用高频，成本波动明显。
- 多模型并存需要路由与资源隔离。
2. 架构与调度策略
- 引入任务队列与分级调度，保证关键任务优先。
- 对不同模型设置独立资源池。
- 建立缓存与结果复用，降低重复调用成本。
3. 稳定性与降级机制
- 长任务支持中断与重试。
- 资源紧张时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
- 建立模型路由层与统一网关。
- 设计任务队列与优先级调度。
- 为视频任务设置专属资源池。
- 建立成本预算与告警阈值。
- 设置降级与回滚策略。
- 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。
- 单位任务成本与预算偏差。
- 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. 结语
多模态推理平台是新一代基础设施。只有把排队、成本与稳定性治理成体系，才能支撑业务持续增长。
7. 成本与容量治理
- 建立按模型与业务拆分的成本归属。
- 对视频任务设置预算红线与超限告警。
- 结合历史峰值预测容量，避免紧急扩容。
8. 交付物清单建议
- 模型路由配置与回滚记录。
- 排队时长与资源利用率报表。
- 降级策略与熔断配置说明。
9. 常见误区与对策
- 误区：只扩容不优化排队策略。
- 对策：引入分级调度与任务拆分。
- 误区：模型升级不做容量评估。
- 对策：建立灰度与容量预估机制。
10. 结语补充
多模态推理平台要像核心基础设施一样运营。只有把排队、成本与稳定性同时治理，才能承接持续增长的业务需求。
7. 运营建议
- 对高峰时段设置分辨率降级与模型切换策略。
- 建立“容量红线”，超限自动触发告警与审批。
- 把模型 SLA 与供应商变更纳入采购评审。
8. 复盘与指标落地
- 每月复盘排队时长、失败率与成本偏差。
- 对新模型引入灰度开关与回滚预案。
- 对异常波动建立“根因分析模板”。
9. 补充说明
后端治理的核心是稳定性。把排队、成本与可用性统一到同一张看板，才能在多模态时代避免“增长即失控”。
11. 额外清单
- 建立模型弃用与替换的回滚预案。
- 对供应商变更建立审批与告警。
- 对关键业务设置最低服务能力。
补充：把模型治理纳入后端 SRE 体系，可显著提升稳定性。
补充建议：对视频任务可采用分段生成与流水线化处理，降低单次任务峰值消耗，并提升故障回滚的可控性。
建议设定“高峰期自动降级策略”，在资源紧张时优先保障核心业务。
建议对模型路由策略做 A/B 试验，验证不同模型在不同场景的性能与成本差异。
建议将容量评估结果纳入季度预算评审。
并将排队策略更新纳入变更流程。
并保持策略配置可追溯。
并对核心接口设定降级白名单。
并持续优化容量模型。
保持复盘节奏。
