随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在内容生成、数据处理、自动化分析等多个领域展现出强大能力。越来越多企业希望借助这些模型提升智能化水平，但如何高效且经济地调用LLM成为关键。普遍认知是实时响应能力极为重要，但实际上对于许多应用场景而言，速度并非唯一考量，批量推理便成为更优解。批量推理指的是将大量数据一次性提交给模型进行处理，再在较长时间后获得结果。这种方式在很多非交互式、离线任务中表现尤为出色，尤其是在成本控制和流程简化方面展现出明显优势。通常，大多数开发团队倾向于调用OpenAI、Anthropic等服务提供的同步API，这类API的优势在于秒级响应，适合客户支持、聊天机器人等需要即时交互的场景。
然而，现实中诸如分类、数据增强、档案处理等任务并不需要立即返还结果，而是在后台批量执行。将这些任务转变为批量推理，能够显著节约计算资源，减少资金投入，同时让开发工作更加简洁高效。对比同步API与批量接口，可以借鉴数据库领域线上事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）的经典区分。同步API类似于OLTP系统，专为实时、频繁交互设计，保障快速响应与高可用。批量API则有如OLAP，专注于处理大规模数据集，强调吞吐量和成本效益，而非极低延迟。使用同步API时每条请求需即时处理，成本较高且极易触发速率限制，需开发者设计复杂的重试、负载均衡机制，耗费大量人力资源。
此外，逐条请求的处理模式限制了整体的并行能力，导致效率瓶颈。相比之下，批量API能够将请求集结成批，充分利用空闲GPU算力，动态调整硬件资源，不仅避免速率限制，还能以最低成本实现更大规模的推理任务。许多企业仍坚持用同步API实现批量处理，形成复杂冗余的“for循环”机器，甚至开发出多层次的错误重试和秘钥旋转机制，造成代码臃肿难维护，运行时间长且耗费巨大。相比之下，专注于批量推理的服务供应商如Sutro，通过优化模型部署和调度，能够自动完成速率限制规避、多任务排队、结果合并等全部环节，让使用者只需提交任务，便可获得可下载的结果文件，有效提升开发体验和应用稳定性。许多批量工作场景极度适合这种模式，例如档案汇总、法律文书分析、产品目录数据完善、内容审核、文本翻译、本地化定制等。同时科研领域的合成数据生成、模型离线评估、仿真模拟、情感分析等批量任务，也得益于此。
值得注意的是，哪怕批量数据量较小，只要多条输入共用同一请求模板，基于批量API设计的架构也显得更加合理与高效。在硬件层面，批量推理服务往往利用闲置GPU资源和自动扩展出来的容量，大幅降低云端硬件花费。这与同步API保持的“永远在线”的计算资源形成鲜明对照，后者在流量不均时造成资源浪费。按需自动调度机制不仅节省成本，更提升了吞吐量，实现“硬件按需分配”，让企业更容易完成大规模推理任务，而不因资源瓶颈而受限。目前市场上，主流的云厂商与API供应商均提供批量推理接口，折扣普遍在50%至90%以上。与此同时，许多开源模型和服务尚未提供理想的批量处理功能，这正是专注批量推理平台的价值所在，例如Sutro利用拥有高效性能和低成本的开源大模型（如Llama 3.3），提供简便的批量调用接口，支持企业自定义模型托管及无基础设施管理的自动扩容服务。
此外，Sutro还兼顾了数据安全与用户隐私，满足企业对零数据可见部署的需求，利用开放源代码保障了技术的开放与灵活，避免出现被单一供应商锁定的局面。开发者可直接通过Python SDK与常用数据编排工具对接，极大降低了系统集成复杂度，有效推动批量推理在工业界的广泛应用。总结来看，对于绝大多数不要求秒级响应的LLM应用，批量推理无疑是一条更智能、更经济的路径。它不仅显著节省推理成本，提高整体吞吐率，还简化代码和流程，减轻开发负担。盘点人工智能未来发展，随着模型规模和应用数量不断升级，如何以最优成本完成推理任务成为竞争关键。拥抱批量推理，转变思维方式，从实时性缰绳中解放出来，企业将获得更大弹性和更强扩展能力，从而在激烈的市场环境中立于不败之地。
未来，专注批量任务的云服务和平台将愈加成熟，成为AI基础设施不可或缺的一部分。希望所有致力于推动人工智能落地的团队，在设计系统时都能认真权衡实时与批量的利弊，合理安排任务，发挥大语言模型真正的实力，实现智能化转型的最大化价值。
